Avez-vous une image claire de vos clients les plus précieux ? Sinon, il y a de fortes chances que vous gaspilliez de l'argent en faisant de la publicité aux mauvaises personnes.
Le principe de Pareto, aussi appelé règle des 80/20, veut que 80 % des résultats proviennent de 20 % des causes. Bien qu'applicable à tous les domaines, il sert le plus souvent à rappeler que 80 % du chiffre d'affaires d'une entreprise vient de seulement 20 % de ses clients. Cela n'empêche pourtant pas beaucoup d'équipes marketing de cibler tous leurs clients de la même façon.
Bien sûr, il est bien plus simple d'adopter une stratégie unique pour tous, mais elle ne fera pas grand-chose pour la croissance. Beaucoup d'entreprises se contentent de faire du remarketing auprès de tous leurs anciens clients avec exactement le même message. La personnalisation est faible, voire nulle, si bien que les annonces finissent ignorées, ou pire, que les newsletters sont signalées comme spam parce qu'elles ne sont pas pertinentes pour leurs destinataires.
Le marketing personnalisé est indéniablement puissant. Il permet de cultiver vos clients à forte valeur, de générer de la fidélité et d'éviter que vos efforts et vos ressources marketing partent en pure perte.
Qu'est-ce qu'une analyse RFM ?
RFM est l'acronyme de récence, fréquence et valeur monétaire. C'est une approche d'analyse de marché importante et très efficace, qui vous permet d'identifier rapidement vos clients à forte valeur et de piloter une stratégie de segmentation efficace.
Voici un aperçu des trois facteurs qualitatifs qui définissent une analyse RFM :
- Récence : à quand remonte le dernier achat du client ? Plus un client a acheté récemment chez vous, plus il est probable qu'il garde votre marque en tête pour ses prochains achats. À l'inverse, un client qui n'a pas acheté depuis un moment sera nettement plus difficile à réengager.
- Fréquence : à quelle fréquence le client achète-t-il ? Un client qui achète souvent est plus susceptible de continuer à acheter chez vous.
- Valeur monétaire : combien un client dépense-t-il chez vous ? La récence et la fréquence, à elles seules, ne sont pas toujours corrélées à la valeur vie client (CLV). Par exemple, un client peut dépenser 20 fois plus que les autres tout en n'achetant qu'une fois par an.
Une analyse RFM vous aide à comprendre le comportement de vos clients et à les segmenter, pour créer des communications marketing plus personnalisées et plus pertinentes.
Que révèle une analyse RFM sur vos clients ?
Une analyse RFM vous aide à regrouper vos clients selon la valeur, et la valeur potentielle, qu'ils apportent à votre entreprise. Elle convient surtout aux entreprises de biens de grande consommation (FMCG) et au commerce en ligne, mais s'applique aussi aux acteurs des secteurs B2B.
Voici quelques-unes des questions importantes auxquelles une analyse RFM peut répondre :
- Qui sont vos meilleurs clients ?
- Quels clients sont susceptibles d'acheter davantage ?
- À quels clients pouvez-vous cesser de faire du marketing sans risque ?
- Quels clients sont susceptibles de devenir fidèles ?
- Quels sont les clients que vous ne pouvez pas vous permettre de perdre ?
Répondre à ces questions permet aux entreprises d'identifier des segments de marché déterminants. Vous pouvez ensuite les exploiter pour adapter vos plans marketing : retenir vos clients à forte valeur actuels et faire grandir ceux qui ont le potentiel de devenir des clients fidèles et récurrents. Cela évite aussi de gaspiller vos ressources en remarketing auprès de clients que vous pouvez sans risque laisser filer, du fait d'un churn naturel.
La RFM, c'est fonder vos décisions marketing sur des faits plutôt que sur des émotions et des suppositions. Mais elle profite aussi à vos clients : en personnalisant vos messages et en proposant des offres sur mesure, vous leur donnez le sentiment d'être distingués et valorisés. Après tout, chacun veut ce qui l'intéresse et le concerne.
Comment les analyses RFM se comparent-elles aux méthodes traditionnelles ?
Les méthodes traditionnelles de segmentation client, utilisées en étude de marché jusqu'à l'essor de la data analytics, reposent sur des caractéristiques démographiques et psychographiques. Les chercheurs prenaient un échantillon de la population et prédisaient son comportement à partir de ces attributs. Cette approche présente toutefois plusieurs inconvénients de taille : un risque d'erreur humaine, et le fait que certains facteurs puissent être interprétés de façon subjective.
Aucun de ces problèmes ne se pose dans une analyse RFM. D'abord, l'absence de processus manuels et d'interprétation subjective permet de prendre des décisions business sur des faits solides plutôt que sur des émotions et des suppositions. La RFM est un modèle purement centré sur la donnée, qui analyse l'ensemble de votre base clients, et non un simple échantillon constitué à la main. Ses variables sont donc exactes à 100 %, ce qui les rend aussi plus fiables pour prédire les interactions futures des clients.
Un exemple concret
Voici un exemple d'analyse RFM réalisée avec le langage de programmation statistique R. Nous avons utilisé les données d'un magasin de meubles basé aux États-Unis. À partir des comportements d'achat de ses clients, nous pouvons leur attribuer un score, comme illustré ci-dessous :
On voit clairement, ci-dessus, que les clients fidèles et les clients potentiellement fidèles sont les segments les plus précieux de l'audience.
Voici une représentation visuelle de ces clients :
L'étape suivante consiste à déterminer comment la récence, la fréquence et la valeur monétaire se répartissent entre les clients. En examinant ces scores, nous comprenons mieux comment distinguer au mieux les segments de clients.
Récence
On voit ci-dessus que les différents segments ont des scores de récence différents. Dans cet exemple, les clients perdus sont ceux dont le dernier achat remonte à plus de 150 jours, tandis que les clients fidèles ont acheté dans les 35 derniers jours.
Valeur monétaire
Ci-dessus, on peut attendre d'un client fidèle une valeur vie de 1'600 dollars. Les clients perdus n'ont, eux, qu'une valeur vie attendue de 627 dollars. Soit près de trois fois plus, d'où la nécessité évidente d'identifier ce segment et d'y concentrer les efforts de remarketing.
Fréquence
Ci-dessus, on peut attendre d'un client fidèle 24 transactions pour une valeur vie totale de 1'600 dollars, tandis qu'un client perdu ne dépasse pas 13 transactions pour atteindre une valeur vie de 627 dollars.
Le mot de la fin
Une analyse RFM est un modèle de segmentation client éprouvé, fondé sur une technique simple qui vous aide à identifier rapidement vos clients les plus précieux.
Une fois en place, la RFM offre un moyen clair d'optimiser vos dépenses marketing et de faire grandir votre base clients.
Voici tout ce que la RFM vous permet de faire :
- Optimiser la répartition du budget entre les segments
- Tester des enchères variables selon les segments
- Inclure ou exclure des segments de certaines actions marketing
- Personnaliser le contenu marketing selon les segments
- Faire passer les clients à valeur potentielle vers le segment à forte valeur
- Envoyer des enquêtes de satisfaction personnalisées à des segments précis. Dans le climat économique incertain d'aujourd'hui, optimiser les dépenses média est devenu d'autant plus important. [Planifiez un appel avec nous](/contact) pour voir comment nous pouvons vous aider à identifier vos clients les plus précieux et à prioriser vos dépenses marketing.