Définition analyse RFM
L’analyse RFM (RFM analysis en anglais) permet aux entreprises de comprendre et de catégoriser leurs clients. RFM est l’abréviation de récence, fréquence et montant. Ce sont 3 indicateurs importants pour analyser le comportement du client et identifier les clients à forte valeur ajoutée.
Les entreprises utilisent l’analyse RFM, par exemple, pour connaitre la récence du dernier achat d’un client (récence), sa fréquence d’achat (fréquence) et le montant de ses dépenses (montant). Elle aide ces organisations à comprendre le niveau de fidélité d’un client et sa valeur vie globale sur la base de son propre engagement et celui d’une cohorte similaire.
Avantages et défis des analyses RFM
L’analyse RFM présente plusieurs avantages dont toutes les entreprises n’ont pas toujours été en mesure de profiter.
En effet, l’analyse RFM peut être assez manuelle, et toutes les équipes ne disposent pas des ressources, du temps ou des outils nécessaires pour mettre en œuvre des stratégies d’après ses résultats. Les grandes entreprises ont donc été les principales utilisatrices de l’analyse RFM. Mais avec des outils tels que Klaviyo qui intègrent l’analyse RFM dans la plateforme, de plus en plus d’entreprises utilisent ces données pour élaborer des stratégies commerciales plus résilientes et fidéliser leur clientèle à vie.
Voici certains des avantages que les entreprises de toutes tailles peuvent tirer de l’analyse RFM :
- Identification et fidélisation des clients à forte valeur ajoutée
- Amélioration de la rétention client et réduction de l’attrition
- Optimisation des efforts marketing en ciblant les segments de clientèle les plus réactifs
- Personnalisation des messages marketing et des offres pour stimuler l’engagement
- Détection des opportunités potentielles de vente incitative et de vente croisée
- Amélioration de la satisfaction et de l’expérience globales des clients
Même si les outils d’analyse RFM sont de plus en plus répandus, l’obtention d’une analyse précise ne va pas sans quelques défis. En voici deux :
- Qualité et précision des données : il est essentiel d’assurer la précision et l’exhaustivité de vos données pour réaliser une analyse RFM fiable. Des données imprécises ou incomplètes peuvent conduire à des insights incorrects et à des stratégies marketing inefficaces.
- Intégration avec les systèmes existants : l’intégration de l’analyse RFM dans vos plateformes marketing existantes, telles que votre CRM ou plateforme de marketing par e-mail, peut nécessiter une expertise et des ressources techniques.
Que vous gériez un site d’e-commerce, un service d’abonnement ou un point de vente physique (ou les 3), l’analyse RFM peut vous aider à mieux comprendre vos clients afin de développer votre activité.
Comment fonctionnent les scores dans l’analyse RFM
Avant d’exécuter une analyse RFM, votre entreprise doit répondre à certains critères. Voici les recommandations de Klaviyo :
- Vous disposez d’au moins 500 clients qui ont passé commande.
- Vous disposez d’une intégration e-commerce (par exemple, Shopify, BigCommerce, Magento, etc.) ou vous utilisez l’API de Klaviyo pour envoyer les commandes passées.
- Vous disposez d’un historique de commandes d’au moins 180 jours et des commandes ont été effectuées au cours des 30 derniers jours.
- Certains de vos clients ont passé 3 commandes ou plus.
Une fois cette base établie, vous pouvez commencer l’évaluation. Voici comment cela fonctionne :
- Un score de récence, de fréquence et de montant est attribué à chaque client sur une échelle de 1 à 3.
- Un score élevé indique de meilleures performances pour cet indicateur (par exemple, 3 signifie un achat très récent ou des dépenses élevées).
- Ces scores sont combinés pour former un nombre à 3 chiffres, tel que 333 ou 123, qui représente le profil RFM du client. Un client dont le score est de « 333 » est très engagé et présente une forte valeur ajoutée, tandis qu’un client avec un score de « 111 » peut représenter un risque d’attrition.
Comment créer des segments avec l’analyse RFM
Une fois des scores attribués aux clients, vous pouvez les regrouper par profil RFM commun.
Par exemple, les clients dont le score est de 333 peuvent constituer un segment VIP, car ils sont très engagés, achètent fréquemment et dépensent beaucoup.
Les clients dont le score est de 111 peuvent intégrer un segment inactif, qui représente les personnes qui n’ont pas effectué d’achat récemment, qui achètent rarement et qui dépensent peu.
Sur la base de ces scores, vous pouvez créer des stratégies de segmentation telles que :
- Segments à score élevé : proposez par exemple des récompenses exclusives, un accès en avant-première aux produits ou une communication personnalisée pour maintenir la fidélité.
- Segments intermédiaires : encouragez une hausse de la fréquence ou des dépenses grâce à des promotions personnalisées ou à des programmes de fidélisation.
- Segments à score faible : organisez des campagnes de reconquête, en offrant des réductions ou d’autres incitations afin de réengager les clients.
Cette segmentation vous permet d’optimiser vos efforts marketing en répondant aux besoins et aux comportements spécifiques de chaque groupe de clients, ce qui se traduit par une augmentation de la rétention et du chiffre d’affaires.
Comment réaliser une analyse RFM en 4 étapes
- Recueillir les données nécessaires : rassemblez des données sur la récence, la fréquence et le montant des commandes de vos clients. Ces informations peuvent provenir de votre plateforme d’automatisation marketing et de plusieurs intégrations tierces. Veillez à utiliser une source centrale de vérité pour les données de votre analyse RFM.
- Segmenter votre clientèle : utilisez les données pour diviser votre clientèle en segments d’après leurs scores RFM (par exemple les segments à forte valeur et à faible valeur) pour commencer.
- Analyser chaque segment : examinez chaque segment pour comprendre son comportement et ses préférences. Identifiez les modèles et les tendances, puis adaptez et optimisez vos efforts marketing en fonction de ces segments de clientèle.
- Élaborer des stratégies marketing ciblées : utilisez les insights de votre analyse RFM pour créer des campagnes marketing ciblées pour chaque segment. Envoyez par exemple des recommandations de produits personnalisées aux clients qui n’ont pas effectué d’achat récemment mais dont la valeur monétaire (montant) est élevée.
Klaviyo propose des fonctionnalités et des outils complets pour aider les entreprises à mettre en œuvre l’analyse RFM de manière efficace. Avec Klaviyo, les entreprises peuvent collecter et analyser les données clients, créer des segments de clientèle et automatiser des campagnes marketing personnalisées en fonction de l’analyse RFM.
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