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Comment définir ce qu’est un bon client ?

Published 12/10/2020 @ 22:22:58

Comme vous le savez, CustoCentrix comprend un module standard de mise en œuvre d’une segmentation « Récence, Fréquence, Montant » dite RFM. Cette méthode de segmentation issue des pratiques de la vente par correspondance consiste à classer chaque consommateur par rapport à 3 indicateurs.

  • La récence : soit l’écart en jours entre la date de l’analyse et celle du dernier achat.
  • La fréquence : soit l’écart moyen entre deux achats (nombre de jours entre le premier et le dernier achat / nombre d’achats durant cette période).
  • Le montant : somme cumulée de l’ensemble des achats enregistrés depuis le premier achat.

Découvrez notre CustoQuestion#1 à ce sujet:


Les catégories RFM : explications

Une fois ces indicateurs calculés pour chaque consommateur considéré individuellement, ils font l’objet d’une transformation qui consiste, après avoir trié le fichier (afin de mettre en début de fichier les consommateurs ayant l’indicateur de récence, fréquence, ou de montant le moins attrayant), à attribuer à chaque profil de consommateur une valeur de 1 à 5 correspondant à son quintileQuintile : définition Wikipedia. Un quintile est une valeur qui permet de décrire la distribution statistique d'un ensemble de données. Chacune des quatre valeurs qui divisent une série statistique ordonnée en cinq parties d’effectifs égaux est un quintile. Un quintile représente 20% d'une population donnée ; le premier quintile représente donc le premier cinquième des données (1% à 20%) ; le deuxième quintile représente le deuxième cinquième (21% à 40%) et ainsi de suite. Il y a donc 4 quintiles dans une distribution (20%, 40%, 60% et 80%). Les quintiles ne sont qu’une valeur particulière des quantiles (définis comme des segments de population de tailles égales) au même titre que les centiles divisent une série statistique ordonnée en cent parties d’effectifs égaux, les déciles divisent une série statistique ordonnée en dix parties d’effectifs égaux, les quartiles divisent une série statistique ordonnée en quatre parties d’effectifs égaux, et que la médiane divisent une série statistique ordonnée en deux parties d’effectifs égaux. d’appartenance. La valeur 1 est ainsi attribuée à tous les profils consommateurs qui forment les 20 premiers % du nombre total de consommateurs, la valeur 2 est attribuée aux 20% suivants et ainsi de suite.

Au final on obtient donc pour chaque profil de consommateur, une catégorie de 1 à 5 sur l’axe de récence, de fréquence et de montant.

CustoCentrix facilite le comptage du nombre de consommateurs suivant ces critères :

76,000 consommateurs forment le segment des clients qui ont le plus dépensé et ont acheté le plus récemment.

Si l’on procède ensuite au regroupement de ces catégories au niveau de chaque profil, on obtient donc une catégorie de type « 5,5,5 » par exemple pour décrire les consommateurs qui appartiennent au segment des consommateurs les mieux scorés sur l’axe de Récence (le premier 5), de Fréquence (le second 5), de Montant (le troisième 5). Ce sont donc les clients qui historiquement ont acheté le plus, fréquentent le plus régulièrement vos points de vente, et dont la dernière visite est la plus récente. Bref le top du top. Ce n’est pas pour autant qu’un consommateur client classé « 5,4,4 » n’est pas à considérer comme un bon client ! C’est la raison pour laquelle CustoCentrix vous propose une façon de contraster vos analyses en vous permettant de regrouper des catégories RFM (elles sont 125 !) en trois groupes ou segments. Les excellents clients, les clients moyens, les clients faibles. Voici comment !


La classification « Excellents clients »

Une classification en 125 catégories est utile en vue d’analyses détaillées, mais elle complexifie les usages les plus courants en termes de tactiques de marketing relationnel. C’est la raison pour laquelle une classification de second niveau est proposée.

Copie partielle du tableau KPI d’une enseigne précisant la répartition en nombre et montant cumulé des achats des 832,859 consommateurs dont le profil est connu en base.

Un regroupement standard est ainsi proposé, mais comme chaque enseigne a ses propres caractéristiques, une interface permet d’adapter la façon de définir ce que vous considérez comme vos meilleurs clients.

Voici comment procéder…


Comment adapter cette classification aux caractéristiques de votre base de données ?

Dans le menu du manager CustoCentrix, allez dans la catégorie Gestion Courante, rubrique « Préférences », dans le menu supérieur sélectionnez ensuite l’onglet « Segmentation RFM ».

Il vous donne accès à une interface permettant de basculer des catégories RFM d’une classification à l’autre :


Mieux comprendre et interpréter les catégories RFM

Pour qui n’a jamais eu l’occasion de se former à l’usage des statistiques, il n’est pas toujours aisé de comprendre que la classification RFM est relative et non pas absolue.

Relative, car elle procède du découpage d’une population sur base de distributions statistiques au travers de variables qui évoluent de jour en jour. Exemple : la somme cumulée des montants dépensés par chaque consommateur évolue de moins en mois. Ainsi lors de l’année de lancement de CustoCentrix, les montants en question seront faibles. La situation ne sera plus du tout la même après 3 ans ou plus d’historique. C’est la raison pour laquelle recourir à une classification relative est bien plus intéressante que d’utiliser une méthode absolue consistant à définir : « un bon client, c’est quelqu’un qui a dépensé plus de ZZZZ Eur et est venu plus de YY fois ».

Ceci dit, nous avons tous besoin de points de repères et il est donc utile de décrire et d’observer l’évolution des caractéristiques descriptives des catégories ou cellules RFM.

Voici un exemple d’analyse de profil réalisable après export de données et utilisation d’une solution de Business Intelligence.

Exemple d’analyse descriptive des segments RFM :

Vous souhaitez procéder à une telle analyse de profils ? Faites-nous signe. Nous vous accompagnerons dans la façon de procéder ou nous vous mettrons en relation avec des partenaires spécialisés dans le traitement statistique de données en support du marketing et des études de marché.

sales@custocentrix.com