Segmentation RFM pour votre boutique Shopify

Segmentation RFM pour votre boutique Shopify

L'analyse RFM évalue les données de l'historique des commandes afin de créer des groupes de clients qui représentent une valeur différente pour une entreprise de commerce électronique. Dans cet article, nous expliquons comment cela fonctionne, pourquoi vous en avez besoin et quels sont les outils à utiliser pour la segmentation RFM des clients sur Shopify.

Segmentation RFM pour votre boutique Shopify

Nous avons parlé des différentes approches de la segmentation de la clientèle dans notre précédent article. Cette fois-ci, nous allons nous concentrer sur l'analyse RFM et expliquer comment elle fonctionne, pourquoi elle est meilleure que les autres méthodes de segmentation et comment l'automatiser sur Shopify.

Qu'est-ce que l'analyse RFM ?

RFM signifie récurrence, fréquence et valeur monétaire des commandes. Le modèle RFM segmente les clients à l'aide de ces paramètres : il évalue la date du dernier achat, la fréquence des commandes et le montant des dépenses.

Sur la base de cette évaluation, un score RFM est attribué à chaque client. Le calcul s'appuie sur la fourchette de 1 à 5 pour chaque paramètre (récence, fréquence et valeur monétaire) et donne des scores RFM allant de 111 à 555.

Comment calculer les segments RFM ?

Le processus est le suivant :

  1. Définir les valeurs de chaque score pour chaque paramètre
  2. Définissez si certains paramètres sont plus importants que d'autres pour vous
  3. Filtrez les données relatives aux commandes des clients sur la base des valeurs de votre score
  4. Créer des segments de clients RFM

Voici quelques détails supplémentaires.

Dans l'échelle des scores, 1 représente la valeur la plus basse (par exemple, les clients qui n'ont effectué qu'un seul achat) et 5 représente la valeur la plus élevée (les clients qui ont passé le plus grand nombre de commandes). Bien que l'analyse RFM soit un pur calcul, il vous appartient de définir des niveaux particuliers pour chaque paramètre : pour la fréquence, par exemple, vous pouvez attribuer 5 points aux clients ayant passé 20, 50 ou 100 commandes ou plus - le nombre dépend de votre entreprise.

Vous pouvez choisir le mode de calcul des scores RFM : vous pouvez traiter chaque paramètre de la même manière ou donner plus de poids à un ou deux d'entre eux. Si vous vendez des produits de longue durée, la valeur monétaire sera probablement le paramètre le plus important, mais si vous vendez un produit qui est renouvelé tous les mois environ, la fréquence sera votre paramètre principal.

Lorsque vous disposez du tableau contenant tous les scores, vous pouvez créer des segments de clientèle RFM. Ceux qui ont le score global le plus élevé sont vos clients les plus fidèles et ceux qui ont le score le plus bas sont les plus exposés au risque de désabonnement.

Ilpeut y avoir un nombre différent de groupes, à vousde décider ce qui est le plus judicieux pour votre magasin. Avec l'application Loyal, nous avons opté pour 6 segments de clients RFM, en distinguant les plus importants pour communiquer différemment :

Customer segments in the Loyal app

Les avantages de la stratégie de segmentation RFM

La segmentation RFM est purement basée sur les données de l'historique des commandes, ce qui en fait la méthode la plus objective. Cela ne signifie pas que toutes les autres méthodes doivent être rejetées : lorsque cela s'applique à votre entreprise, vous pouvez distinguer des groupes de clients sur la base de caractéristiques démographiques, géographiques et autres. Mais avec la formule RFM, vous obtenez les segments les plus universels et la répartition des clients en fonction de la confiance et de la fidélité qu'ils accordent à votre magasin.

Parmi ses principaux avantages, la segmentation de la clientèle par RFM est :

  • 100 % fondée sur des données et précise. L'analyse RFM n'est pas sujette aux erreurs humaines et aux interprétations subjectives. Elle s'appuie uniquement sur les données de l'historique des commandes et vous fournit des segments de clients digestes basés sur la façon dont ils interagissent avec votre magasin.

De plus, elle est toujours à jour. Contrairement à d'autres méthodes de segmentation qui peuvent être difficiles à mettre à jour en temps voulu parce qu'elles reposent sur des données tierces différentes, le modèle RFM est toujours précis et à jour.

  • Aide à l'optimisation des budgets marketing. Les données RFM permettent aux commerçants de savoir quels sont les groupes de clients pour lesquels il vaut la peine de créer des campagnes et quels sont ceux qu'il vaut mieux ignorer, ce qui permet d'économiser des ressources.

Lorsque l'analyse RFM a été utilisée pour la première fois dans les années 1990, son objectif premier était d'optimiser les coûts de marketing. Les entreprises souhaitaient réduire les dépenses liées à l'envoi de publipostages à des consommateurs qui ne leur seraient pas utiles en disposant d'estimations plus précises de la demande.

  • Facilement automatisable. Vous pouvez effectuer l'analyse RFM dans Excel, mais il n'est pas nécessaire de passer en revue manuellement les paramètres de récence, de fréquence et de valeur monétaire - certains outils le feront pour vous.

Vous pouvez trouver différentes possibilités dans les services d'analyse de la clientèle : par exemple, Panoply propose une segmentation RFM simple avec des requêtes SQL, et RFM Calc offre un rapport RFM basé sur les données de commande exportées de Shopify. En outre, les applications Shopify peuvent être dédiées aux données RFM ou les inclure.

Segmentation RFM de Shopify à l'aide d'applications

Découvrez ces applications sur Shopify pour la segmentation RFM des clients :

  • Loyal (gratuite) : l'application distingue automatiquement 6 groupes de clients sur la base de la formule RFM. Vous pouvez effectuer l'analyse aussi souvent que vous le souhaitez afin de toujours disposer de nouveaux rapports. Quelle que soit l'échelle de votre magasin, l'application évaluera vos données de commande en quelques minutes. De plus, Loyal vous donne des conseils sur la façon de créer des campagnes ciblées pour chacun des segments RFM. Et tout cela gratuitement !
  • RetentionX Analytics (à partir de 179 $ par mois) : l'application distingue 6 groupes de clients, des meilleurs aux plus mauvais. Elle s'intègre également à différents services pour calculer des indicateurs tels que le coût d'acquisition des clients, la valeur moyenne des commandes, le taux de retour des produits et la marge brute.
  • Reveal : Customer Data Platform (plan gratuit disponible, à partir de 99 $ par mois pour des segments RFM sur mesure et d'autres fonctionnalités) : l'application crée 11 groupes de clients et leur donne des noms amusants (vous aurez des "âmes sœurs" pour vos clients les plus fidèles et des "ruptures" pour un groupe de clients perdus). Dans la formule payante, vous pouvez personnaliser les segments et les baser sur des paramètres différents du RFM : revenu par rapport à la marge, CLV, etc.
  • Repeat Customer Insights (à partir de 29 $ par mois) : l'application identifie 10 groupes de clients et les présente sur différentes grilles RFM, en ne prenant en compte que deux paramètres (il s'agit donc du modèle fréquence-récurrence, fréquence et valeur monétaire, ou valeur monétaire et récurrence).

Exemples d'application de l'analyse RFM dans les campagnes de marketing

Il existe un nombre infini de façons d'aborder les différents segments de clientèle. Voyons quelques exemples de la manière dont vous pouvez utiliser les segments RFM pour mieux vous engager auprès de vos clients et vendre davantage.

  • Des lancements de produits efficaces. Lorsque vous prévoyez de lancer un nouveau produit, il est judicieux de donner un accès anticipé à vos clients les plus fidèles. Ils apprécieront l'exclusivité de votre offre et pourront faire connaître votre produit. Si la réaction des clients fidèles est bonne, vous pouvez utiliser leurs commentaires pour promouvoir le nouveau produit auprès de tous les autres.
Early access to products email
Accès anticipé aux produits offerts aux clients VIP

Cela peut fonctionner aussi bien pour les produits physiques que pour les logiciels. Par exemple, une entreprise produisant ces derniers peut inviter ses abonnés de longue date à tester en exclusivité la version bêta d'une nouvelle fonctionnalité. Vous faites ainsi d'une pierre deux coups : vous obtenez un retour d'information sur votre produit et vos clients se sentent plus impliqués et donc plus fidèles.

Product testing invitation email
Offre de test bêta d'une fonctionnalité du produit envoyée aux abonnés fidèles
  • Engagement auprès des nouveaux acheteurs. Il est important de communiquer avec les nouveaux clients pour ne pas manquer l'occasion de les faire revenir dans votre magasin. Vous pouvez envoyer au groupe de nouveaux clients récents des courriels contenant une remise sur la prochaine commande, une invitation au programme de fidélisation, une explication des avantages des produits concernés, des offres de vente croisée, etc.
New customer email
Offre de réduction et programme de récompense pour un nouveau client
  • Rétention des clients qui n'ont pas été actifs. L'analyse RFM vous montrera un groupe de personnes que vous risquez de perdre. Vous pouvez vous réengager auprès d'eux en leur rappelant vos produits, vos nouveaux lancements, vos promotions, etc.
Product reminder email
Rappel envoyé à l'abonné inactif

La segmentation RFM pour gagner plus de clients

Par définition, la segmentation RFM repose sur trois caractéristiques d'ordre : la récurrence, la fréquence et la valeur monétaire. L'intérêt de cette méthode est qu'elle s'appuie sur des données précises et exactes : les groupes de clients créés à l'aide de l'analyse RFM sont incontournables. Elle vous aide à comprendre le pourcentage de clients fidèles et de ceux qui risquent de se désabonner, à identifier ceux qui ont le potentiel d'acheter davantage et de vous faire davantage confiance, et à distinguer ceux que vous pouvez vous permettre d'ignorer pour économiser des fonds de marketing.

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Anastasiia Osypenko

Anastasiia est une spécialiste du marketing de contenu spécialisée en technologie et en référencement. En plus d'écrire et de monter, elle fait de la musique et passe du temps avec ses animaux de compagnie.
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