Vous souhaitez identifier rapidement vos clients les plus intéressants ?

Voici une méthode éprouvée, très rapide et complète pour reconnaître vos comptes les plus importants.

Par CASPER CRAUSE & ARBEN KQIKU

Savez-vous précisément quels sont vos clients qui génèrent le plus de recettes ? Si ce n’est pas le cas, vous utilisez probablement votre budget publicitaire à mauvais escient.

Selon le principe de Pareto (ou règle des 80/20), 80 % des effets sont le produit de 20 % des causes. Si ce concept se vérifie dans tous les domaines, il sert surtout à souligner qu’une entreprise enregistre 80 % de son chiffre d’affaires chez 20 % de ses clients. Or force est de constater que beaucoup d’équipes marketing ne différencient pas leur approche en fonction de leurs clients.

Si une stratégie unique est plus simple à déployer, elle est aussi moins efficace en termes de développement d’activité. Les entreprises se contentent souvent de mener des actions de remarketing basées sur les mêmes messages à l’intention de leurs anciens clients. La personnalisation étant quasi absente, les publicités sont ignorées des cibles – ou pire encore, les newsletters envoyées par e-mail terminent dans le courrier indésirable, car elles ne sont pas adaptées à leurs destinataires.

À l’inverse, le marketing personnalisé offre une puissance indéniable : il permet de fidéliser vos clients et de cultiver vos relations avec les plus importants d’entre eux, tout en garantissant une utilisation optimale de vos ressources et de vos actions marketing.

Qu’est-ce qu’une analyse RFM ?

L’analyse RFM (Récence, Fréquence et Montant) est une méthode d’étude de marché très puissante, car elle vous permet d’identifier rapidement les clients qui génèrent le plus de recettes et de déployer une stratégie efficace de segmentation de la clientèle.

Voici un aperçu des trois facteurs qualitatifs qui définissent une analyse RFM :

  • Récence : à quand remonte le dernier achat du client ? Plus les achats d’un client sont récents, moins ce dernier est susceptible d’oublier votre marque pour ses futures acquisitions. À l’inverse, il sera beaucoup plus difficile de faire revenir un client qui n’a pas fait d’achat chez vous depuis un certain temps.
  • Fréquence : s’agit-il d’un client régulier ? Un client habituel aura davantage tendance à continuer ses achats chez vous.
  • Montant: combien un client dépense-t-il dans votre entreprise ? En effet, la récence et la fréquence ne sont pas toujours corrélées à la valeur vie client. Un client peut ainsi dépenser vingt fois plus que d’autres tout en n’effectuant qu’un seul achat par an.

En effectuant une analyse RFM, vous pouvez comprendre le comportement d’un client et segmenter votre clientèle afin de créer des communications marketing plus personnalisées et plus pertinentes.

Que peut révéler une analyse RFM sur vos clients ?

Une analyse RFM vous permet de regrouper vos clients en fonction de la valeur, réelle ou potentielle, qu’ils apportent à votre entreprise. C’est une solution particulièrement adaptée aux entreprises qui vendent des biens de grande consommation et qui proposent du commerce en ligne, mais elle peut aussi s’appliquer aux entreprises des secteurs B2B.

Voici quelques questions fondamentales auxquelles une analyse RFM peut répondre :

  • Qui sont vos meilleurs clients ?
  • Quels sont les clients susceptibles d’acheter davantage ?
  • Quels sont les clients auprès de qui vous pouvez arrêter sans risque les opérations marketing ?
  • Quels sont les clients les plus susceptibles d’être fidélisés ?
  • Quels sont les clients que vous devez impérativement garder ?

C’est en répondant à ces questions que vous identifierez les segments de marché essentiels, ce qui vous permettra alors d’adapter vos plans marketing dans un double objectif : garder vos clients importants et développer la part des clients qui pourraient devenir fidèles et récurrents. En outre, vous économiserez vos ressources en ne menant pas d’actions de remarketing inutiles du fait du taux d’attrition.

L’analyse RFM consiste à appuyer vos décisions marketing sur des faits plutôt que sur des émotions et des approximations. Vos clients en tirent aussi profit, car ils se sentiront valorisés en recevant des messages et des offres sur mesure. Après tout, les clients recherchent ce qui les intéresse et ce qui leur est utile.

Analyse RFM et méthodes classiques : étude comparative

Utilisées dans les études de marché avant l’avènement de l’analyse des données, les méthodes classiques de segmentation de la clientèle s’appuient sur des caractéristiques démographiques et psychographiques : les analystes se basaient sur un échantillon de la population pour prédire son comportement en fonction de ces caractéristiques. Néanmoins, cette approche comporte plusieurs inconvénients de taille, comme le risque d’erreur humaine et l’interprétation subjective dont pourraient faire l’objet certains facteurs.

Une analyse RFM ne se heurte à aucun de ces problèmes, car elle est dénuée de tout processus manuel et de toute interprétation subjective : les décisions professionnelles peuvent alors s’appuyer sur des faits concrets plutôt que sur des émotions ou des hypothèses. Par ailleurs, une analyse RFM est un modèle entièrement axé sur les données, qui passe au crible l’ensemble de votre clientèle et non un échantillon préparé manuellement. Ses variables sont donc parfaitement exactes et permettent de mieux prévoir les futures interactions avec les clients.

Cas pratique

Voici un exemple d’analyse RFM s’appuyant sur le langage de programmation statistique R. Nous avons utilisé ici les données d’un magasin d’ameublement basé aux États-Unis. En fonction des comportements de ses clients, nous pouvons attribuer les scores suivants :

Chart 1_RFM FR

L’illustration ci-dessus fait apparaître que les clients fidèles et les clients « fidélisables » constituent les segments les plus intéressants. 

Voici une représentation visuelle de ces clients :

Il faut ensuite définir comment se répartissent la récence, la fréquence et le montant entre les clients. L’analyse de ces scores nous aide à opérer au mieux les distinctions entre les segments.

Récence

Nous pouvons voir ci-dessus que les segments enregistrent des scores de récence différents. Dans cet exemple, les clients perdus sont ceux qui ont effectué leur dernier achat il y a plus de 150 jours, tandis que les clients fidèles sont ceux qui ont réalisé un achat dans les 35 derniers jours.

Montant

Selon l’illustration ci-dessus, nous pouvons tabler sur une valeur vie client de 1 600 $ pour les clients fidèles : c’est près de trois fois plus que les clients perdus, dont la valeur vie client est estimée à 627 $. Il est donc essentiel d’identifier le segment des clients fidèles et de concentrer les actions de remarketing sur ce dernier.

Fréquence

Chez un client fidèle, nous pouvons miser sur 24 transactions pour une valeur vie client totale de 1 600 $, tandis que les clients perdus ne font pas plus de 13 transactions pour une valeur vie client de 627 $.

En conclusion

Une analyse RFM est un modèle éprouvé de segmentation de la clientèle, basé sur une technique simple qui vous permet d’identifier rapidement vos clients les plus intéressants.

Une fois réalisée, l’analyse RFM vous montre clairement comment optimiser vos dépenses marketing et développer votre clientèle.

Grâce à l’analyse RFM, vous pouvez :

  • optimiser la répartition du budget entre les segments ;
  • tester différentes offres sur divers segments ;
  • inclure ou exclure des segments de certaines actions marketing ;
  • personnaliser les contenus marketing selon les différents segments ;
  • faire passer des clients potentiellement intéressants dans le segment des comptes importants ;
  • envoyer des questionnaires de satisfaction personnalisés aux clients de certains segments.

L’optimisation du budget média est devenue primordiale dans un contexte économique marqué par l’incertitude. Appelez-nous pour que nous abordions ensemble les différents supports que nous pouvons vous apporter en vue d’identifier vos clients les plus intéressants et d’établir des priorités pour votre budget marketing.

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À propos de l'auteur

Casper
With a post grad in Agricultural Economics, Casper is our resident data analyst. With a black belt and a world championship title in Karate at age 9, he’ll Chuck Norris through your data like there’s no tomorrow.