Nous avons abordé différentes approches de la segmentation client dans notre précédent article. Cette fois, nous nous concentrons sur l'analyse RFM : son fonctionnement, ses avantages par rapport aux autres méthodes et comment l'automatiser sur Shopify.
Qu'est-ce que l'analyse RFM ?
RFM signifie Récence, Fréquence et Montant des commandes. Le modèle RFM segmente les clients selon ces paramètres : il évalue la date du dernier achat, la fréquence des commandes et le montant total dépensé.
Sur cette base, chaque client reçoit un score RFM. Le calcul utilise une échelle de 1 à 5 pour chaque paramètre (récence, fréquence, montant), aboutissant à des scores allant de 111 à 555.
Comment calculer les segments RFM ?
Le processus se déroule comme suit :
- Définir les valeurs pour chaque score par paramètre
- Déterminer si certains paramètres sont prioritaires
- Filtrer les données de commande selon vos scores
- Créer des segments clients RFM
Voici quelques précisions.
Sur l'échelle de score, 1 représente le plus bas (ex: clients ayant passé une seule commande) et 5 le plus haut (clients ayant passé le plus grand nombre de commandes). Bien que l'analyse RFM soit un calcul pur, c'est à vous de définir les seuils : pour la fréquence, vous pouvez attribuer 5 points à partir de 20, 50 ou 100 commandes selon votre activité.
Vous choisissez la méthode de calcul : traiter chaque paramètre à égalité ou pondérer certains d'entre eux. Si vous vendez des produits durables, le montant sera crucial ; si vous vendez des produits renouvelables mensuellement, la fréquence sera votre paramètre majeur.
Une fois le tableau des scores établi, vous pouvez créer vos segments. Ceux ayant le score global le plus élevé sont vos clients les plus fidèles, tandis que ceux au score le plus bas présentent le risque d'attrition le plus fort.
Le nombre de groupes peut varier—c'est à vous de décider ce qui est pertinent. Avec l'application Loyal, nous avons opté pour 6 segments clients RFM afin de différencier notre communication :
Les avantages de la stratégie de segmentation RFM
La segmentation RFM repose uniquement sur l'historique des commandes, ce qui en fait la méthode la plus objective. Cela n'exclut pas les autres approches : vous pouvez toujours segmenter selon des critères démographiques ou géographiques si nécessaire. Mais la formule RFM offre les segments les plus universels, basés sur la confiance et la fidélité réelles envers votre boutique.
Parmi ses avantages les plus significatifs, la segmentation RFM est :
- 100 % basée sur les données et précise. L'analyse RFM n'est pas sujette à l'erreur humaine ou à l'interprétation subjective. Elle s'appuie exclusivement sur l'historique des commandes pour fournir des segments exploitables basés sur l'interaction réelle avec votre boutique.
De plus, elle est toujours à jour. Contrairement à d'autres méthodes de segmentation parfois difficiles à actualiser car dépendantes de données tierces, le modèle RFM reste précis et constamment mis à jour.
- Utile pour optimiser les budgets marketing. Les données RFM permettent aux commerçants de déterminer quels groupes de clients méritent des campagnes dédiées et lesquels il vaut mieux ignorer, permettant ainsi d'économiser des ressources.
Lorsque l'analyse RFM a été utilisée pour la première fois dans les années 1990, son objectif principal était d'optimiser les coûts marketing. Les entreprises cherchaient à réduire les dépenses liées à l'envoi de courriers publicitaires aux consommateurs peu rentables en obtenant des estimations plus précises de la demande.
- Facilement automatisable. Vous pouvez effectuer une analyse RFM dans Excel, mais il n'est pas nécessaire de traiter manuellement les paramètres de récence, de fréquence et de montant—certains outils le feront pour vous.
Il existe diverses opportunités parmi les services d'analyse client : par exemple, Panoply propose une segmentation RFM simple via des requêtes SQL, et RFM Calc offre un rapport RFM basé sur les données de commande exportées depuis Shopify. De plus, certaines applications Shopify peuvent être dédiées aux données RFM ou les inclure.
Segmentation RFM sur Shopify grâce aux applications
Découvrez ces applications Shopify pour la segmentation client RFM :
- Loyal (gratuit) : l'application distingue automatiquement 6 groupes de clients basés sur la formule RFM. Vous pouvez exécuter l'analyse aussi souvent que vous le souhaitez pour disposer de rapports toujours à jour—quelle que soit la taille de votre boutique, l'application évaluera vos données de commande en quelques minutes. De plus, Loyal vous donne des conseils pour créer des campagnes ultra-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 moins rentables. Elle s'intègre également à divers services pour calculer des indicateurs tels que le coût d'acquisition client, le panier moyen, le taux de retour produit et la marge brute.
- Reveal: Customer Data Platform (plan gratuit disponible, à partir de 99 $ par mois pour des segments RFM personnalisés et d'autres fonctionnalités) : l'application crée 11 groupes de clients et leur donne des noms ludiques (vous aurez des « âmes sœurs » pour vos clients les plus fidèles et des « ruptures » pour les clients perdus). Dans le plan payant, vous pouvez personnaliser les segments et les baser sur d'autres paramètres que le RFM : revenu vs marge, CLV, et plus encore.
- Repeat Customer Insights (à partir de 29 $ par mois) : l'application identifie 10 groupes de clients et les affiche sur différentes grilles RFM, en ne prenant en compte que deux paramètres à la fois (il s'agit donc du modèle récence-fréquence, fréquence-montant, ou montant-récence).
Exemples d'application de l'analyse RFM dans les campagnes marketing
Il existe une infinité de façons d'aborder les différents segments de clientèle. Examinons quelques exemples de la manière dont vous pouvez utiliser les segments RFM pour mieux interagir avec vos clients et augmenter vos ventes.
- Lancements de produits efficaces. Lorsqu'un nouveau produit est sur le point de sortir, il est judicieux d'offrir un accès anticipé à vos clients les plus dévoués. Ils apprécieront l'exclusivité de votre offre et pourront faire connaître votre produit. Si la réaction de vos clients fidèles est positive, vous pourrez utiliser leurs avis pour promouvoir le nouveau produit auprès du reste de votre audience.
Cela fonctionne aussi bien pour les produits physiques que pour les logiciels. Par exemple, une entreprise éditrice de logiciels peut inviter ses abonnés de longue date à un test bêta exclusif d'une nouvelle fonctionnalité. Vous faites d'une pierre deux coups : vous obtenez des retours sur votre produit tout en renforçant l'implication et la fidélité de vos clients.
- Engagement auprès des nouveaux acheteurs. Il est crucial de communiquer avec les nouveaux clients pour ne pas manquer l'occasion de les faire revenir sur votre boutique. Au groupe des clients récents, vous pouvez envoyer des e-mails proposant une réduction sur la prochaine commande, une invitation au programme de fidélité, une explication des avantages des produits pertinents, des offres de ventes croisées, etc.
- Rétention des clients inactifs. L'analyse RFM vous montrera un groupe de personnes que vous risquez de perdre. Vous pouvez les réengager en leur rappelant vos produits, vos nouveaux lancements, vos promotions, etc.
La segmentation RFM pour conquérir plus de clients
Par définition, la segmentation RFM repose sur trois caractéristiques de commande : la récence, la fréquence et le montant. La force de cette méthode réside dans le fait qu'elle est centrée sur des données précises et fiables—vous ne pouvez pas vous tromper avec les groupes de clients créés via l'analyse RFM. Elle vous aide à comprendre le pourcentage de clients fidèles par rapport à ceux risquant de partir, à identifier qui a le potentiel d'acheter davantage et de vous faire confiance, et à distinguer ceux que vous pouvez vous permettre d'ignorer pour économiser votre budget marketing.
