Le scoring RFM, une méthode de segmentation des clients

Si vous vous posez la question de savoir comment calculer la valeur du client et la mesurer dans le temps, il existe différentes méthodes. Les plus simples pour calculer la valeur du client sont le chiffre d’affaires ou la marge avec l’analyse ABC. Mais il est également possible d’utiliser des méthodes plus complexes, comme le modèle RFM ou la Customer Lifetime Value (CLV). La manière dont la valeur client est calculée au final doit être décidée par chaque entreprise.

L’une des méthodes les plus courantes pour calculer la valeur client est le modèle RFM, une méthode de scoring qui répartit les clients en différents segments et groupes cibles à l’aide de trois indicateurs.

Qu’est-ce que le scoring RFM ?

scoring RFMRFM est l’abréviation de trois termes anglais :

  1. Recency (nouveauté) : quand le client a-t-il effectué son dernier achat auprès de l’entreprise ? Quel est donc son intérêt actuel et sa volonté d’achat ?
  2. Frequency (fréquence) : combien de fois le client a-t-il acheté dans la boutique en ligne ? Quelle est la régularité de ses achats ?
  3. Monetary Value (valeur financière) : combien de chiffre d’affaires le client a-t-il déjà apporté à l’entreprise ? Quelle somme d’argent est-il prêt à dépenser ?

Utilisation du modèle RFM

Le scoring RFM permet aux entreprises d’obtenir une vue d’ensemble continue de la structure de leurs clients à l’aide de critères objectifs et d’évaluer s’il s’agit fondamentalement d’un bon ou d’un mauvais client dans un cas particulier.

L’objectif premier de l’analyse RFM est d’augmenter le retour sur investissement (ROI) et de prévoir, dans une certaine mesure, les taux de réponse des campagnes marketing. Sur la base de l’analyse RFM, les entreprises peuvent mieux cibler leurs mesures de marketing et s’éloigner d’un traitement des clients « one size fits all », par exemple en ne donnant la campagne de fidélisation qu’aux bons clients ayant un score RFM d’au moins 10.

L’expérience montre que la durée depuis le dernier achat, la fréquence des transactions et la valeur monétaire sur une période donnée sont de bons indicateurs du comportement d’achat futur des clients. Grâce à l’analyse prédictive, il est possible de faire des prédictions sur la probabilité d’achat ou le chiffre d’affaires attendu. L’analyse RFM est donc bien adaptée à la planification et au contrôle des campagnes.

Comment calculer le scoring RFM en pratique

L’analyse RFM fait partie des modèles dits de scoring. Dans ce cadre, une valeur de scoring est attribuée à chacun des trois indicateurs (Recency, Frequency, Monetary Value) sur la base de données historiques pour chaque client individuel. La somme des trois valeurs donne le score RFM pour chaque client.

Dans la plupart des cas, il est recommandé de limiter l’examen des indicateurs Fréquence et Valeur monétaire à une période de 12 à 24 mois maximum. Cela permet d’une part d’introduire une dynamique et d’autre part d’éviter que les facteurs F et M ne puissent que croître, mais pas diminuer.

Calcul du scoring de recency

date dernier achatDans l’outil d’analyse, toutes les données clients saisies sont d’abord réparties en cinq catégories dans le point Recency. Les paramètres peuvent être choisis librement et peuvent être adaptés spécifiquement aux particularités de votre secteur. Un exemple de classification de la dernière transaction est :

  • le score le plus élevé pour un achat effectué au cours des 30 derniers jours,
  • ensuite le deuxième score pour les 90 derniers jours,
  • puis les 6 derniers mois,
  • de la dernière année.
  • et enfin les clients dont le dernier achat remonte à plus d’un an constituent la cinquième catégorie.

Pour chaque catégorie, une valeur de scoring de 1 à 5 est attribuée, 5 étant la meilleure valeur, donc attribuée dans l’exemple aux commandes des 30 derniers jours.

Calcul du scoring de frequency

fidelite clientPour le score de fréquence, les clients sont également répartis en cinq catégories. Les catégories évaluent la fréquence des achats au cours d’une période donnée, comme les 24 derniers mois. Par exemple :

  • plus de 12 transactions sont classées dans la catégorie « Très élevé »,
  • plus de 8 transactions dans la catégorie « Élevé »,
  • plus de 4 dans la catégorie « Moyen »,
  • entre 2 et 4 dans la catégorie « Faible »,
  • un seul achat est classé « Très faible ».

Comme dans le domaine de la récurrence, les chiffres utilisés pour la fréquence dépendent entièrement de votre secteur d’activité. Selon que vos produits soit des bien d’équipements ou que vous soyez une marque premium, vous n’aurez pas des clients réguliers qui commandent tous les mois ou toutes les semaines.

Calcul du scoring de Monetary value

montant achatsour attribuer des points de score de 1 à 5 à la valeur monétaire, les catégories sont classées en fonction du chiffre d’affaires. Le fait d’obtenir le meilleur score à partir d’un certain montant dépend à nouveau du secteur. En outre, pour le point Monetary Value, vous pouvez décider d’utiliser le chiffre d’affaires total du client ou de limiter également l’analyse à une période donnée.

Scoring RFM global

Une fois que toutes les données client ont été saisies dans les catégories qui leur ont été attribuées, les points sont concaténés. Le meilleur score, le score RFM 555, signifie que le client en question a obtenu le temps de score le plus élevé dans toutes les catégories. Il achète souvent, pour une valeur élevée et la dernière fois depuis moins de 30 jours. Au total, il y a 125 options possibles dans l’analyse du scoring RFM, mais dans la pratique, elles sont bien sûr divisées en trois à huit segments selon les besoins.

Comment utiliser les scores RFM ?

Dans la pratique, il est fréquent que chacun des 125 différents segments de clients ne soit pas considéré et traité individuellement, mais que les différents segments de clients RFM soient regroupés en segments supérieurs tels que les clients de premier plan, les clients actifs, les clients en croissance, les clients dormants ou les clients vulnérables.

Une simplification du modèle du scoring RFM de segmentation de la clientèle consiste également à combiner les deux mesures Fréquence et Valeur monétaire et à utiliser la moyenne des deux. Cela permet de passer d’une vision tridimensionnelle à une vision bidimensionnelle. Cela peut être un moyen de simplifier la segmentation, en particulier lorsque ces deux ratios sont fortement corrélés positivement.

Si le modèle RFM doit servir à mesurer l’évolution de la valeur client du client individuel ainsi que de tous les clients au fil du temps, il n’est pas judicieux de diviser les clients en groupes de même taille à l’aide de quantiles. L’approche relative conduit à ce que pour chaque client qui monte, un autre client doit descendre. En raison de l’approche relative, il n’est pas non plus possible de mesurer une amélioration au fil du temps.

Investissements arketing basées sur les résultats RFM

L’objectif de l’analyse est de déterminer le groupe de clients ayant le plus fort pouvoir d’achat et d’augmenter le retour sur investissement grâce à des campagnes marketing ciblées. Il convient toutefois de maintenir l’équilibre à ce niveau. En tant qu’entreprise, si vous vous concentrez uniquement sur les clients ayant le score RFM le plus élevé, vous risquez de perdre la possibilité d’attirer de nouveaux clients et d’accroître leur fidélité. En même temps, même s’il est utile et recommandé par les experts de développer des stratégies spécialement pour les groupes de clients qui n’ont pas encore acheté, les clients fidèles ne doivent pas être oubliés.

La meilleure application pratique des résultats de la RFM est de proposer des canaux publicitaires personnalisés à tous les groupes identifiés. Par exemple, les clients se voient proposer une offre personnalisée par le biais d’un marketing par e-mail ciblé et adapté aux différents groupes. Les conversions sur le site Web augmentent dans tous les segments. En raison de leur potentiel élevé, les groupes qui commandent rarement chaque année, mais pour une valeur élevée, sont particulièrement pertinents pour la publicité. Les clients qui commandaient souvent et beaucoup, mais qui n’ont pas effectué de transaction depuis plusieurs mois, doivent également être approchés activement.

Vous verrez qu’une fois que vous aurez mis en place l’analyse RFM et que vous serez en mesure d’analyser les différents groupes cibles, les portes vous seront ouvertes pour des stratégies marketing adaptées et efficaces.

Autres méthodes de segmentation du portefeuille clients

La méthode ABC scinde les clients en 3 groupes. Le paramètre effectuer le tri est le chiffre d’affaires d’un client pendant de la dernière année. Les clients sont ensuite répartis en fonction de ce paramètre.

La pyramide des clients de Curry répartit les clients et prospects en deux grandes catégories. Les 20 premiers pourcents qui rapportent 80% du chiffre d’affaires appartiennent au groupe constitué des TOP, gros et moyens clients. Les 80% restant ne génèrent que 20% du CA.

Conclusion

La segmentation RFM est simple, rapide et peut être utilisé par pratiquement toute entreprise qui peut associer des informations sur le comportement d’achat à chaque client dans sa base de données CRM. La logique de calcul est clairement compréhensible et l’analyse fournit un bon aperçu de la structure de la clientèle. De plus, un seul chiffre permet d’évaluer s’il s’agit fondamentalement d’un bon ou d’un mauvais client.

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