Qu’est-ce que l’analyse RFM (récence, fréquence, monétaire) ?
L’analyse RFM est une technique de marketing utilisée pour classer et regrouper quantitativement les clients en fonction de la récence, de la fréquence et du total monétaire de leurs transactions récentes afin d’identifier les meilleurs clients et de mener des campagnes marketing ciblées. Le système attribue à chaque client des scores numériques en fonction de ces facteurs pour fournir une analyse objective. L’analyse RFM s’appuie sur l’adage marketing selon lequel « 80 % de votre activité provient de 20 % de vos clients ».
L’analyse RFM classe chaque client en fonction des facteurs suivants :
- Récence. À quand remonte le dernier achat du client ? Les clients qui ont récemment effectué un achat auront toujours le produit en tête et seront plus susceptibles de l’acheter ou de l’utiliser à nouveau. Les entreprises mesurent souvent la récence en jours. Mais, selon le produit, ils peuvent le mesurer en années, en semaines ou même en heures.
- Fréquence. À quelle fréquence ce client a-t-il effectué un achat au cours d’une période donnée ? Les clients qui ont acheté une fois sont souvent plus susceptibles d’acheter à nouveau. De plus, les nouveaux clients peuvent être de bonnes cibles pour une publicité de suivi visant à les convertir en clients plus fréquents.
- Monétaire. Combien d’argent le client a-t-il dépensé sur une période donnée ? Les clients qui dépensent beaucoup d’argent sont plus susceptibles de dépenser de l’argent à l’avenir et ont une grande valeur pour une entreprise.
L’analyse RFM constitue une technique marketing fondamentale, permettant aux entreprises de classer et de regrouper les clients en fonction de leur historique de transactions afin d’optimiser les stratégies marketing.
Comment fonctionne l’analyse RFM
L’analyse RFM note les clients sur chacun des trois facteurs principaux. Généralement, une note de 1 à 5 est attribuée, 5 étant la plus élevée. Diverses implémentations d’un système d’analyse RFM peuvent cependant utiliser des valeurs ou une mise à l’échelle légèrement différentes.
La collection de trois valeurs pour chaque client est appelée cellule RFM. Dans un système simple, les organisations font la moyenne de ces valeurs, puis trient les clients du plus élevé au plus bas pour trouver les clients les plus précieux. Certaines entreprises, au lieu de simplement faire la moyenne des trois valeurs, évaluent les valeurs différemment.
Par exemple, un concessionnaire automobile peut reconnaître qu’il est très peu probable qu’un client moyen achète plusieurs voitures neuves sur une période de quelques années seulement. Mais un client qui achète plusieurs voitures – un client fréquent – devrait être très recherché. Ainsi, le concessionnaire peut choisir de pondérer la valeur du score de fréquence en conséquence.
L’analyse RFM est également précieuse pour les organisations qui ne vendent pas de produits directement aux clients. Les organisations à but non lucratif et caritatives peuvent utiliser l’analyse RFM pour trouver les meilleurs donateurs, par exemple, car ceux qui ont fait un don dans le passé sont plus susceptibles de faire un don à nouveau à l’avenir.
Enfin, les entreprises qui ne dépendent pas des paiements directs des clients peuvent utiliser différents facteurs dans leur analyse. Par exemple, les sites Web et les applications qui valorisent le lectorat, le nombre de vues ou l’interaction peuvent utiliser une valeur d’engagement au lieu d’une valeur monétaire pour effectuer une analyse RFE (récence, fréquence, engagement) au lieu d’une analyse RFM standard en utilisant les mêmes techniques que cette dernière. Nous aborderons davantage RFE dans une section ultérieure.
Segmentation des clients dans l’analyse RFM
L’analyse RFM est un outil marketing puissant qui aide les spécialistes du marketing à tirer le meilleur parti de leur budget publicitaire.
Au lieu de simplement utiliser une valeur moyenne RFM globale pour identifier les meilleurs clients, les entreprises peuvent utiliser l’analyse RFM pour identifier des groupes de clients ayant des valeurs similaires. Appelé segmentation client, ce processus est utilisé pour produire des campagnes de marketing direct ciblées et adaptées à des types de clients spécifiques. Il permet aux entreprises d’utiliser le marketing par courrier électronique ou par publipostage pour cibler des messages auxquels un large éventail de types spécifiques de clients sont plus susceptibles de répondre.
Voici quelques exemples de types de clients :
- Baleines. Les plus gros clients avec des valeurs élevées (5,5,5) dans les trois facteurs qui devraient être ciblés par des promotions spéciales pour les garder actifs.
- Nouveaux clients. Les clients avec une récence élevée et une fréquence basse (5,1,X) sont de nouveaux clients. Un suivi ciblé peut les convertir en clients réguliers.
- Clients périmés. Les clients avec une faible récence mais une valeur élevée (1, X, 5) étaient autrefois des clients précieux, mais ont depuis arrêté. Un message ciblé pourra les réactiver.
Les entreprises disposent de divers outils pour segmenter les clients en vue de l’analyse RFM et d’autres types de méthodes d’analyse de business intelligence (BI).
Comment effectuer une analyse RFM
Le paysage de l’analyse des données a évolué, offrant des outils sophistiqués au-delà des traditionnels Excel et Power Pivot de Microsoft. Les outils BI modernes tels que Tableau et Google Analytics offrent des capacités dynamiques pour la segmentation du commerce électronique, tandis que les systèmes CRM avancés sont désormais dotés de fonctionnalités d’analyse intégrées.
Ces outils facilitent une analyse plus approfondie des données clients, permettant une analyse RFM plus nuancée avec des visualisations intuitives et des informations en temps réel.
La liste de contrôle suivante sert d’exemple général de la façon dont une organisation peut commencer à mener une analyse RFM :
- Collecte de données. Rassemblez des données de transaction complètes pour chaque client.
- Assignation de notation. Utilisez des outils BI modernes pour attribuer des scores de récence, de fréquence et de valeurs monétaires.
- Segmentation. Appliquez des outils d’IA et d’apprentissage automatique (ML) pour automatiser le processus de segmentation en fonction des scores RFM.
- Analyse. Utilisez des analyses avancées pour interpréter la segmentation et identifier les groupes de clients clés.
- Stratégie de développement. Élaborez des stratégies marketing sur mesure pour différents segments de clientèle identifiés grâce à l’analyse RFM.
- Vérification de la conformité. Assurez-vous que toutes les pratiques d’analyse RFM sont conformes aux réglementations pertinentes en matière de confidentialité des données.
- Action. Mettre en œuvre des campagnes marketing ciblées basées sur l’analyse.
- Révisez et ajustez. Surveiller en permanence les résultats des stratégies de l’entreprise et ajuster en fonction des performances et de l’évolution des comportements des clients.
Naviguer dans les réglementations sur la confidentialité des données dans l’analyse RFM
L’importance du respect des réglementations sur la confidentialité des données telles que le Règlement général sur la protection des données (RGPD) et le California Consumer Privacy Act (CCPA) ne peut être surestimée dans l’analyse RFM. Les entreprises doivent s’assurer que leurs pratiques de traitement et d’analyse des données sont conformes à ces lois afin de protéger les informations des clients.
Cela inclut l’obtention du consentement pour la collecte de données, la garantie de la transparence du traitement des données et la fourniture aux clients du contrôle de leurs données. Il est essentiel d’adapter l’analyse RFM pour fonctionner dans ces cadres juridiques afin de maintenir la confiance des clients et d’éviter les sanctions réglementaires.
Répondre aux limites de l’analyse RFM
L’utilisation de la modélisation RFM peut fournir des informations précieuses sur les clients. Mais il ne prend pas en compte de nombreux autres facteurs concernant le client.
Un marketing ciblé en profondeur peut également utiliser le type d’article acheté ou les réponses à la campagne client comme facteurs. Les données démographiques des clients telles que l’âge, le sexe et l’origine ethnique ne sont pas non plus couvertes par l’analyse RFM. De plus, RFM utilise uniquement des données historiques sur les clients et ne peut pas prédire l’activité future des clients.
Les méthodes prédictives peuvent être capables d’identifier le comportement futur des clients, ce que l’analyse RFM ne peut pas. Par exemple, les technologies d’IA et de ML, comme mentionné précédemment, révolutionnent l’analyse RFM en automatisant le processus de segmentation et en permettant des prédictions plus précises du comportement futur des clients.
Ces technologies peuvent révéler des modèles subtils dans les données clients, fournissant ainsi des informations qui vont au-delà de l’analyse manuelle. En utilisant l’IA, les entreprises peuvent non seulement catégoriser les clients plus efficacement, mais également anticiper leurs actions futures, en adaptant leurs stratégies marketing pour répondre à l’évolution des besoins des clients.
De plus, il est essentiel de mesurer l’engagement au-delà de la transaction. Cela inclut la mesure des interactions sur les réseaux sociaux, de l’utilisation des applications et des visites de sites Web. Conscient de cela, l’analyse RFE apparaît comme une alternative puissante pour les entreprises qui se concentrent sur les canaux numériques.
L’intégration des mesures d’engagement numérique avec les facteurs RFM traditionnels offre une vue complète du comportement des clients, permettant aux entreprises d’élaborer des stratégies qui trouvent un écho auprès des clients avertis en numérique.
Stratégies exploitables après analyse RFM
Après avoir segmenté les clients via l’analyse RFM, l’accent est mis sur l’engagement de ces groupes distincts avec des stratégies conçues pour maximiser la valeur et favoriser la fidélité à long terme. Les informations recueillies grâce à l’analyse RFM fournissent une compréhension nuancée des comportements et des préférences des clients, ce qui joue un rôle déterminant dans l’élaboration de stratégies marketing personnalisées.
Pour les clients de grande valeur, souvent appelés baleines, les entreprises peuvent concevoir des offres exclusives ou accéder à des services premium qui reconnaissent leur importance pour la marque. Cela pourrait inclure un accès anticipé à de nouveaux produits, des avantages exclusifs pour les membres ou des services personnalisés répondant à leurs besoins et préférences spécifiques. Ces gestes de reconnaissance améliorent non seulement l’expérience client, mais renforcent également la décision du client de s’engager avec la marque, augmentant ainsi sa valeur à vie.
Pour les clients identifiés comme ayant un potentiel d’engagement accru, tels que ceux ayant une récence élevée mais une fréquence et des scores monétaires inférieurs, des stratégies de communication ciblées peuvent être utilisées pour élever leurs niveaux de transactions.
Cela peut impliquer des campagnes de marketing par e-mail sur mesure mettant en avant des produits ou des services spécifiquement adaptés à leur comportement d’achat passé, associées à des incitations telles que des remises ou des points de fidélité pour encourager les achats répétés. De plus, l’utilisation des médias sociaux et d’autres plateformes numériques pour créer du contenu interactif et engageant peut attirer davantage ces clients vers une relation plus étroite avec la marque.
Les campagnes de réengagement pour les clients abandonnés, identifiés par de faibles scores de récence, nécessitent une approche prudente qui implique souvent de comprendre les raisons de leur diminution d’engagement. Les enquêtes ou les demandes de commentaires peuvent fournir des informations précieuses sur leurs expériences et sur ce qui pourrait les inciter à revenir.
Sur la base de ces informations, des offres de réengagement personnalisées qui répondent aux préoccupations ou aux obstacles rencontrés peuvent être particulièrement efficaces. Par exemple, si la sensibilité aux prix est un thème courant parmi les clients ayant perdu leur clientèle, des offres de réintroduction ou des garanties d’égalisation des prix pourraient raviver leur intérêt.
Il est crucial que ces stratégies visent non seulement à réactiver, mais aussi à comprendre et à traiter les facteurs sous-jacents contribuant à leur échec, garantissant ainsi que tout réengagement soit durable sur le long terme.
La clé réside dans l’approche personnalisée, garantissant que chaque segment de clientèle reçoive des communications et des offres qui correspondent à ses comportements et préférences spécifiques, conduisant finalement à une fidélité accrue et à une valeur à vie accrue.
Bien que la personnalisation et la segmentation utilisent différents types de données client, les deux profitent aux équipes marketing. Découvrez les principales différences entre personnalisation et segmentation.