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Mise en œuvre d’une segmentation client RFM
Capacités :
La solution permet de trouver des groupes et des segments proches des habitudes de consommation clients. Ces groupes peuvent alors être adressés de façon plus intelligente, plus pertinente et plus performante en quelques étapes. Avec des vues par canal, par magasin, par zone, par univers, …
Objectif :
Réduire les coûts d’acquisition et augmenter les taux de conversion en ciblant les clients & prospects ayant des profils identiques à certains groupes dont on connaît le comportement. Mieux cibler les clients en augmentant ceux qui ont le potentiel d’être plus profitable parmi les clients « ambassadeurs », « occasionnels », «zappeurs», «familiers» par exemple.
Les principes de la segmentation RFM
- Récence : ceux qui ont acheté le plus récemment
- Fréquence : ceux qui ont acheté le plus fréquemment
- Montant : ceux qui dépensent le plus
Typologie des clients RFM
- clients perdus depuis longtemps
- clients non confirmés
- clients réguliers perdus récemment
- clients récents à petit CA
- clients récents à fort CA
- clients réguliers en décroissance
- clients réguliers à petit CA
- clients réguliers en développement
- très bons clients réguliers
La segmentation RFM
La segmentation RFM, pour quoi faire ?
Le principal atout de la segmentation RFM - Récence Fréquence Montant est d'une part, d'obtenir une analyse comportementale de vos clients afin de les regrouper dans des segments homogènes, et d'autre part, de définir un plan d'actions commerciales et/ou marketing adapté.
- Sur un plan commercial, grâce à cette segmentation comportementale vos décisions d'investissement vont pouvoir mieux se répartir entre la fidélisation des meilleurs clients, les actions anti-attrition, les actions de relance des inactifs, le programme d'accueil des nouveaux clients...
- Sur un plan marketing, vous pouvez mettre en œuvre une tarification et un niveau de service différencié. Vous pouvez élaborer un plan de nouveaux produits sur des cibles mieux identifiées.
Analyse RFM globale
Sélection des clients à réactiver
L’intérêt d’une segmentation RFM est d’identifier les clients inactifs (récence, fréquence) à potentiel (montant) pour réaliser des actions commerciales de réactivation :
Analyse RFM
Exportation des clients à réactiver dans Excel
Analyses RFM multi périodes
Définition des clients Actifs, Inactifs et Nouveaux
- On cherche à identifier les changements d’activité des clients entre 2 périodes (P1 et P2)
- Les inactifs ont réalisé leurs premiers achats à la période 1 et n’ont pas consommé à la période 2
- Les actifs ont réalisé leurs premiers achats à la période 1 et ont fait au moins un achat à la période 2
- Les nouveaux ont réalisé leurs premiers achats à la période 2
Cycle de vie et parcours clients
Capacités :
La solution permet de découvrir les cycles de vie des achats des clients.
Éventuellement combinés à une segmentation, il devient possible de trouver des règles d’achats et ainsi de pouvoir retrouver qui sont les acheteurs potentiels de certains produits, les univers préférés, mais aussi d'amener des clients vers d’autres univers pour lesquels ils ont de l'appétence.
Objectif :
- Mettre en place des campagnes de ventes croisées et augmenter le taux de retour
- Booster le chiffre d’affaires sur certains univers de produits en maîtrisant les coûts de communication
Analyse des transferts
- D’une période à l’autre 70% des clients OR sont restés OR et 25% sont devenus ARGENT
- 55% des nouveaux de la première période n’ont pas consommé à la deuxième période
- 80% des inactifs de la première période ne se sont pas réactivés à la deuxième période
Exportation Excel des segments de clients RFM intra périodes
- Exportation des données pour alimenter un fichier au format Excel directement depuis IBM® SPSS® Modeler :
Analyse des univers consommés par segment client
L’analyse de la fréquentation et de la dépense par univers par segment permet d’isoler les leviers d’actions prioritaires par segment en termes de :
- Cross-selling : inciter les clients à consommer sur des « univers » non fréquentés auparavant
- Up-selling : inciter les clients à augmenter leur consommation sur des « univers » déjà fréquentés
Cross-Selling et Up-Selling
Cross-selling : pour chaque segment il faut inciter les clients à fréquenter les « univers » du bloc 1, puis du bloc 2, puis du bloc 3 et enfin du bloc 4.
Up-selling : pour chaque « univers », il faut inciter les clients à avoir une dépense équivalente au bloc 1, puis au bloc 2, puis au bloc 3 et enfin au bloc 4.
Analyses croisées des sous-familles de vente vs segments clients
- Il y a des disparités de consommation entre segments et sous familles de ventes -> Actions Xsell et Upsell possibles
Les associations de produits
Définition
- L’association de produits est une technique d’analyse qui vise à étudier les relations entre un ensemble de produits.
- Exemple d’une règle d’association : Si achat du produit A alors achat du produit B dans 80% des cas.
- Objectifs :
- Mettre en relation les différents produits et mieux comprendre les comportements de cross-selling des clients.
- Quantifier l’existence des liaisons entre plusieurs produits achetés
- Identifier les ponts entre les différents univers de produits.
- Analyser le parcours des clients dans un magasin, sur un site web …
- Optimisation des rayons.
- Mise en avant ou retrait d’un produit.
- Domaines d’applications :
- Les associations permettent de montrer les catégories de produits phares ou au contraire des produits « sans valeur commerciale complémentaire » pour l'enseigne.
- Dans les directions opérationnelles, les associations permettent d'identifier des cross sell produits (tendances lourdes évidentes ou des micro phénomènes peu connus).
Les associations de produits
- Différents indicateurs sont calculés afin de mesurer la pertinence des associations de produits :
- L’indice de support : mesure la fréquence d’apparition de A et B sur un même ticket (nombre de tickets avec A et B/nombre total de tickets).
- L’indice de confiance : probabilité d’apparition de B sur les tickets comprenant A (nombre de tickets avec A et B/nombre de tickets avec A).
- L’indice de confiance attendue : probabilité d’apparition de B sur la totalité des tickets (nombre de tickets avec B/nombre de tickets).
- Le levier ou le lift : le poids relatif de cette association compte tenu de la fréquence d’apparition naturelle de B.
Les indicateurs statistiques des règles d’associations
- Le Lift quantifie l’effet levier entre deux produits A et B :
- Lift>1 : l’achat du produit A induit une plus forte probabilité d’achat du produit B.
- Lift<1 : l’achat du produit A induit une plus faible probabilité d’achat du produit B.
- Dans la pratique, seules les valeurs éloignées de 1 sont intéressantes.
- Le Support révèle la fréquence d’apparition d’une association.
- La Confiance quantifie en terme probabiliste l’association. Lorsque le Lift et le support sont élevés (>1%), l’indice de confiance prend alors toute sa signification . C’est le révélateur du pouvoir de prédiction de l’achat de B sachant A.
- En conclusion on s’intéressera aux règles dont le Lift est > 1 et dont le Support et Confiance sont élevés.
Règles d’associations au niveau code produit
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