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Définition d’une segmentation RFM

Une segmentation RFM est fondée sur la récence, la fréquence et le montant d’achat des clients, d’où son nom. Rien à voir avec la radio pour les tempes grisonnantes. Pourquoi ces 3 métriques plutôt que d’autres ?

La récence, un bon indice du comportement futur des clients

Dans la segmentation RFM, l’ordre des termes est important. La récence a plus d’importance que la fréquence, elle-même plus importante que le montant.Cette segmentation a surtout été rôdée dans la grande consommation : la récence, c’est la durée entre le dernier achat et maintenant. De manière empirique, il a été souvent observé que les futurs acheteurs sont également des acheteurs récents. Pour employer un dicton de grand-mère, “qui a bu boira”.

Le calcul de la segmentation RFM

Généralement, on attribue une note qualifiant chacune des dimensions récence / fréquence / montant. Plus la note est élevée, mieux c’est. La note de la fréquence donnera les centaines, la fréquence les dizaines, le montant les unités. Plus le nombre à 3 chiffres sera élevé, plus la valeur générée par le client dans un futur proche est censée être grande. Par exemple, un nouvel acheteur ayant acheté un produit peu cher hier aura la note de 511 : 5 car l’achat est récent, 1 car il n’y a eu qu’un achat, 1 car le montant est faible.

La notation de chaque item peut varier, avec plus ou moins de gradation suivant la finesse que vous souhaitez apporter à  votre segmentation.

Quelle utilisation ?

Elle sert souvent comme base à des ciblages de fidélisation, c’est-à -dire pour des campagnes s’adressant à des clients existants, car elle indique avant tout la probabilité d’un achat futur.

Autre utilisation possible de RFM

Tous les business models ne sont pas fondés sur l’achat. Dans les médias par exemple, la clé du business tient au trafic sur le site. Remplacez l’achat par le clic sur e-mail et le montant par une notion d’intensité (nombre de clics sur un même e-mail, ou durée de la visite…). Vous obtenez une segmentation tout à  fait valable qui prédit convenablement la probabilité de clic lors des campagnes futures.

Limite de cette segmentation

Tous les achats ne sont pas récurrents. Prenez l’automobile par exemple, l’achat d’une voiture dans le mois précédent signifie a priori qu’aucun autre achat de voiture n’aura lieu avant quelques années. La récence est donc un facteur inversement proportionnel à la probabilité d’achat. Ou pas corrélé du tout d’ailleurs, si on imagine que la satisfaction liée au précédent achat associée au pouvoir d’achat du client soit une combinaison de critères plus déterminante que le trio RFM.

Par ailleurs, il ne faut pas croire que cette segmentation remplace un scoring prédictif. Le scoring est bien plus fin. En revanche, RFM ne nécessite pas de connaissance particulière en statistiques, un peu d’expertise CRM suffit.

Pour finir, comme toutes les segmentations qui isolent les clients “à  forte valeur”, la tentation est grande de les harceler de communications, et de délaisser les clients à faible valeur. Ce serait une erreur : beaucoup de clients à faible valeur rapportent parfois autant que peu de clients à forte valeur.

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