Durée: 12 mois
Rubrique: Analyste CRM relation client
Le modèle de scoring RFM (Récence, Fréquence, Montant) est une méthode couramment utilisée pour analyser et classer les clients en fonction de leur comportement d'achat. Ce modèle repose sur trois dimensions clés :
La récence mesure combien de temps s'est écoulé depuis le dernier achat effectué par un client. L'hypothèse sousjacente est que les clients qui ont récemment effectué un achat sont plus susceptibles de le refaire. En attribuant un score élevé aux clients récents, les entreprises peuvent cibler ces individus avec des campagnes de marketing plus agressives, améliorant ainsi la probabilité de conversion.
La fréquence évalue combien de fois un client effectue un achat sur une période déterminée. Un client qui achète fréquemment est souvent considéré comme fidèle et engagé. En attribuant un score élevé de fréquence, les entreprises peuvent identifier leurs clients les plus loyaux et potentiellement offrir des programmes de fidélité ou des récompenses pour encourager des comportements d'achat encore plus fréquents.
Le montant total des achats d'un client indique sa valeur pour l'entreprise. En analysant le montant, les entreprises peuvent comprendre la capacité et la disposition d'un client à dépenser. Un score élevé en montant sincère un client précieux, et il peut être ciblé avec des offres exclusives ou des produits de haute qualité.
En combinant ces trois dimensions, le modèle RFM permet aux entreprises de créer des profils détaillés de leurs clients. Par exemple, un client avec un score élevé sur toutes les dimensions (Récence: 5, Fréquence: 5, Montant: 5) serait considéré comme un client très précieux. À l'inverse, un client avec des scores bas (Récence: 1, Fréquence: 1, Montant: 1) pourrait être ciblé différemment, peutêtre avec des campagnes de réactivation ou des offres incitatives.
Les entreprises peuvent ainsi segmenter leurs clients en groupes significatifs et allouer leurs ressources marketing de manière plus efficace. Le modèle RFM est également une base solide pour des analyses plus avancées, y compris le développement de modèles prédictifs ou de propension.
Avantages : Simplicité : Le modèle RFM est facile à comprendre et à mettre en œuvre. Efficacité : Il permet une segmentation précise des clients basée sur des données concrètes. Flexibilité : Applicable à divers secteurs, de la vente au détail aux services financiers.
Limites : Staticité : Ne tient pas compte de l'évolution des comportements des clients sur le long terme. Dépendance aux Données Historiques : Basé uniquement sur les interactions passées, sans prédire les comportements futurs.