L'analyse RFM pour une meilleure segmentation

La segmentation RFM est une approche de classification des clients basée sur la récence de leur dernier achat, la fréquence des transactions et le montant total dépensé. Ces mesures clés offrent une compréhension du comportement d'achat, ouvrant la voie à des communications personnalisées et des offres sur-mesure, pour fidéliser, améliorer l’engagement client et prévenir le churn.

Nous avions déjà évoqué l’importance de la segmentation client dans un précédent article. Nous proposons ici un focus sur la segmentation RFM, méthode puissante pour définir ses stratégies marketing. Ce guide détaillé définit ce qu’est cette segmentation, présente la méthode RFM et les options de ciblage qui en découlent.

La segmentation RFM est une méthode d'analyse marketing qui vise à segmenter les individus selon trois critères distincts : la récence, la fréquence et le montant. Ces indicateurs clés correspondent, respectivement, à la durée écoulée depuis la dernier achat du client, au nombre total d’achats réalisés sur une période spécifique (à déterminer par la personne réalisant l’analyse) et au budget total dépensé par le consommateur sur cette période.

La segmentation RFM est globalement un modèle de notation client, attribuant aux clients un score fondé sur ces trois axes. Ce score RFM est une synthèse des points attribués à la récence, la fréquence et le montant, généralement échelonnés de 1 à 5.

Toutes les variables utilisées dans la segmentation RFM essaie de quantifier le niveau d’engagement client. Elle éclaire les comportements d'achat et permet de proposer des offres personnalisées et optimisées pour répondre aux attentes des clients.

La récence désigne le laps de temps écoulé entre aujourd’hui et le dernier achat effectué par un client. Elle est exprimé en jour. Ainsi, une récence de 35 signifie que le dernier achat remonte à 35 jours.

Attention, les résultats de cette variable doivent évidemment être analysés dans le contexte de votre entreprise. Les cycles d’achat varient drastiquement d’un secteur à un autre, voir d’un produit à un autre. Une récence moyenne élevée n’est pas forcément un mauvais signe, si les périodes inter achats sont habituellement longues.

Cet indicateur reflète le nombre d'achats réalisés par un client sur une période prédéfinie. Une fréquence soutenue est synonyme de fidélité et traduit une sorte de routine d'achat.

La période donnée doit être définie par votre entreprise, en adéquation avec les caractéristiques de votre secteur d’activité. Pour un acteur e-commerce, le trimestre peut être une bonne unité. Au contraire, un promoteur immobilier, ayant un cycle de ventes beaucoup plus long, devrait choisir au minimum l’année.

Le montant désigne le cumul des dépenses du client dans un intervalle de temps défini (le même que celui utilisé pour la fréquence). Le montant peut s'exprimer en termes de chiffre d'affaires ou de marge, selon les objectifs de votre entreprise.

Cette variable permet de déterminer le profil de l’acheteur. Un client achetant très fréquemment mais à de petits montants n’a pas le même profil qu’un client achetant rarement, mais de manière très dépensière.

La fusion de ces trois dimensions dévoile un profil client riche en enseignements et révèle le potentiel intrinsèque de chaque consommateur, permettant ainsi l'ajustement précis des stratégies marketing en cohérence avec les segments RFM identifiés.

A ce stade, vous êtes normalement convaincus que la segmentation RFM peut vous aider dans vos opérations marketing mais vous ne savez pas forcément comment vous y prendre.

👉🏼 Pour s’y prendre efficacement, voici les étapes à suivre :

La collecte et la centralisation des données transactionnelles est la première phase cruciale. Vous avez a priori tout à disposition ! Le tout est de savoir comment l’exploiter.

Ces données peuvent être extraites de systèmes comme le CRM ou la plateforme d'e-commerce et stockées dans une source unique de vérité (aka un data warehouse).

Les informations essentielles à connaître incluent :

D'autres données peuvent être récoltées pour affiner l'analyse : type de produit acheté, catégorie du client, canal de vente, etc.

Il faut ensuite calculer pour chaque client les valeurs de récence, de fréquence et de montant, comme suit :

Ces calculs peuvent être réalisés à l'aide d'outils tels que des tableurs (Excel, Google Sheet) ou avec l’aide des équipes data (SQL, Python, etc.)

Attention, si vous vendez des produits / services très différents les uns des autres, il peut être pertinente de faire une segmentation RFM par type de produits / services.

NB: Toutes les données sont des fausses données, utilisées uniquement à titre illustratif

La troisième étape consiste à attribuer un score à ces dimensions pour chaque client. Ce score varie généralement de 1 à 5, 1 étant le plus faible et 5 le plus élevé. Par exemple, un client ayant acheté hier aura très certainement une récence de 5.

Les seuils de score doivent être établis en tenant compte de vos connaissances spécifiques sur votre marché et la répartition des valeurs de vos clients sur ces intervalles.

Les quintiles, qui répartissent les données en cinq catégories égales, sont une des méthodes pouvant être utilisées pour cette classification. Avec cette méthode, le score 1 est attribué aux 20% des clients qui ont la moins bonne valeur de l’indicateur étudié.

Il est également possible de choisir une échelle plus large pour davantage segmenter sa base client.

Si vous voulez construire un score RFM global, vous pouvez le faire en additionnant les scores R, F et M et en divisant le résultat par 3.

En fonction de votre contexte, il peut aussi être pertinent de pondérer différemment chaque variable. Reprenons l’exemple du prometteur immobilier. La fréquence est évidemment faible pour l’achat de biens. Il est alors possible de mettre plus de poids à la variable M.

Nous ne recommandons cependant pas d’utiliser le score RFM en tant que tel. Nous conseillons plutôt d’utiliser les scores R, F et M pour créer des segments de clients (cf. étape 4).

Si vous utilisez une échelle de scoring de 1 à 5, vous avez donc 125 segments possibles (5 x 5 x 5 combinaisons).

Mais, cela ne serait pas pertinent de traiter autant de segments. Une possibilité répondue est donc de multiplier les scores F et M afin de se limiter à deux variables pour l’analyse des segments finaux.

Ainsi, en fonction des scores, il est possible de classer les clients dans des segments selon le tableau qui suit :

Les segments que nous utilisions chez DinMo sont les suivants :

Bien sûr, il n’existe pas de bonnes ou de mauvaises segmentations. Sentez-vous libres de définir celle qui correspond le mieux à vos besoins. Cependant, rappelez-vous de vous limiter à une quinzaine de segments, il n’y a pas besoin de monter toute une usine à gaz.

Si vous souhaitez utiliser un template pour construire votre segmentation RFM, n’hésitez pas à utiliser le notre.
Il suffit de le télécharger ici 👇

Bien sûr, l’erreur est humaine et se baser sur un Excel n’est pas toujours la meilleure option. En utilisant DinMo, vous pouvez calculer automatiquement vos scores RFM et modifier n’importe quel critère (le temps de référence, l’échelle, le nombre de segments, etc.) dès que vous le souhaitez. Vous pourrez ensuite utiliser notre Audience Manager pour créer vos segments et les envoyer dans toutes vos plateformes préférées.

Les insights RFM représentent une mine d'or pour définir les profils et les potentiels de vos clients. L'exploitation de tels renseignements pour peaufiner vos stratégies marketing est cruciale. Explorez trois stratégies essentielles articulées autour de la segmentation RFM : le ciblage des campagnes, l'individualisation de l'expérience client, et l'évaluation et l'optimisation des initiatives marketing.

Le bénéfice de la segmentation RFM est sa capacité à classifier les clients selon leur comportement d'achat, permettant de proposer des offres parfaitement alignées sur leurs besoins. Il devient possible de lancer des campagnes marketing ultra personnalisées qui augmentent la fidélité, rehaussent la valeur client (LTV - lifetime value) et diminuent le churn.

Dans tous les cas, gardez en tête que les stratégies d’audience sont essentielles pour améliorer ses performances marketing.

Voici une série d'exemples de campagnes intelligentes inspirées des segments RFM :

💡 Dans tous les cas, nous avons déterminé quelques templates d'emailing efficaces.

En modulant le message, le canal et l'offre en fonction de chaque segment RFM, vous accroissez significativement l'intérêt et la réaction de votre audience.

Personnaliser l'expérience client selon les données RFM constitue une autre tactique marketing efficace, qui stimule l'engagement et la satisfaction des consommateurs. Illustrons quelques tactiques de personnalisation pour différents segments RFM :

Adapter l'expérience utilisateur à chaque catégorie RFM vous ouvre les portes d'une fidélisation accrue et de la transformation de vos clients en véritables ambassadeurs.

La segmentation RFM peut aussi servir de baromètre pour mesurer l'efficacité et peaufiner vos stratégies marketing. Appuyez-vous sur cette technique pour un suivi précis et une amélioration continue basée sur vos données de performance. Analysez vos KPIs par segment, A/B testez vos campagnes et audiences et ajustez vos stratégies en fonction.

Nous espérons que ce guide à la segmentation RFM aura répondu à vos questions ! Si vous souhaitez vous lancer dans la segmentation client, n’hésitez plus et lancez-vous ! Et si vous avez encore des questions, contactez-nous ! Cela serait un plaisir de pouvoir échanger avec vous.