Matrice RFM : pourquoi l’utiliser pour votre stratégie e-commerce ?
Des campagnes plus traditionnelles aux activités d’inbound marketing : trop souvent, au sein des entreprises, l’attention des spécialistes du marketing et des stratèges est orientée vers l’acquisition de nouveaux clients plutôt que vers le maintien de ceux déjà acquis, en fait un véritable atout pour l’entreprise elle-même.
Avec le même produit, un achat effectué par un client existant coûte en moyenne 5 fois moins cher à l’entreprise que celui effectué par un nouveau client, un fait qui devrait nous inciter à réfléchir et à comprendre l’importance de connaître et de tirer le meilleur parti des clients dits fidèles.
Dans l’article d’aujourd’hui, nous découvrons comment mieux identifier et connaître nos meilleurs clients, grâce au modèle d’analyse matricielle RFM , qui est particulièrement utilisé en marketing automation pour la mise en place de stratégies de marketing de rétention et de fidélisation client.
Matrice RFM : qu’est-ce que c’est et pourquoi cela peut être important pour votre stratégie
Comme prévu, la matrice marketing RFM est un modèle d’analyse qui permet d’identifier les meilleurs clients potentiels pour l’entreprise, grâce à la combinaison de trois variables différentes.
- Récence : indique le temps écoulé depuis le dernier achat ;
- Fréquence : indique le nombre de fois que l’utilisateur a effectué un achat au cours d’une période donnée (généralement, 1 an) ;
- Monétaire : Dépenses totales du client au cours de la période de rapport.
Ce modèle est basé sur la théorie de Pareto, selon laquelle 80% du chiffre d’affaires est généré par 20% des clients et part de la prise en compte de trois hypothèses fondamentales :
- Les clients qui ont acheté plus récemment ont tendance à être plus susceptibles d’acheter que ceux qui ne l’ont pas fait depuis longtemps ;
- Les clients qui achètent plus souvent sont plus susceptibles d’acheter à nouveau que ceux qui n’ont acheté qu’une seule fois ;
- Les clients qui dépensent plus sont plus disposés à acheter à nouveau.
Dès cette première introduction au modèle RFM, il est possible de comprendre le potentiel de cette analyse en tant qu’outil de création de segments de commerce électronique : les utilisateurs ayant des scores R F M plus élevés seront nos meilleurs clients, ceux sur lesquels il vaut la peine d’investir du temps et de l’énergie.
Mais approfondissons encore plus le sujet.
Matrice RFM : comment la construire et la mettre en œuvre
La mise en œuvre manuelle d’un modèle d’analyse RFM est assez complexe, notamment lors de la maintenance et de la mise à jour des données.
C’est pour cette raison que de plus en plus de plateformes de marketing automation, comme Blendee, proposent cette fonctionnalité intégrée à Analytics et en tant qu’outil de segmentation d’audience.
Mais commençons par les trois variables de base : en analysant les données de nos clients, nous devons non seulement déterminer les valeurs des trois variables de base, mais créer un système de notation qui nous permet de leur attribuer un score.
Cette dernière peut être basée sur un caractère empirique et subjectif, c’est-à-dire en définissant à volonté les valeurs des différents seuils (peut-être plus recommandé pour les petites entreprises) ou en mode statistique en estimant la pondération ou en calculant des percentiles.
Commençons par un exemple : les valeurs indiquées doivent être considérées comme de simples exemples, car les scores et les valeurs seuils doivent être évalués sur la base des données relatives à votre e-commerce.
Combinons maintenant les valeurs de score avec les données de fréquence, monétaires et de récence, traitées sur trois exemples de clients.
Bien qu’à première vue, le client 1675 semble le meilleur, compte tenu du montant dépensé, la matrice révèle que le meilleur client est 1289 avec un achat effectué dans une période plus récente.
Une fois les différents segments d’utilisateurs identifiés (utilisateurs héros, utilisateurs à risque, utilisateurs qui achètent fréquemment mais dépensent peu, utilisateurs qui achètent fréquemment, dépensent beaucoup mais n’ont pas acheté depuis longtemps..) il sera possible de créer des stratégies ad hoc afin de les réengager, en augmentant leur valeur au fil du temps.
Analyse et stratégie : quels leviers commerciaux mettre en place
Comme vous pouvez facilement le deviner, la matrice RFM vous permet non seulement d’identifier les meilleurs clients mais vous permet également de Cartographier votre public afin d’identifier les clients les plus intéressants sur lesquels travailler pour les faire passer d’un niveau à l’autre.
Tout cela implique la mise en place de stratégies commerciales ad hoc.
Prenons quelques exemples :
- À un client qui a déjà effectué un achat > nous pouvons offrir une remise sur le deuxième achat
- à un client qui est un VIP > nous pouvons offrir un programme de fidélité ou l’accès à des promotions exclusives
- À un utilisateur qui achète fréquemment > nous pouvons offrir des avantages
Comme vous pouvez le constater, la combinaison des différentes variables permet de créer plusieurs segments :
- les clients qui achètent fréquemment mais dépensent peu (fréquence élevée, faible monétaire) ;
- les clients qui achètent fréquemment et qui dépensent beaucoup mais n’ont pas acheté depuis longtemps (fréquence élevée, monétaire élevée, faible récence) ;
- les clients qui dépensent beaucoup, qui ont récemment acheté et qui achètent fréquemment (haute récence, forte monétaire, haute fréquence).
Pour chaque segment identifiable, il est ainsi possible de mettre en place une offre commerciale et une proposition de communication ciblée.
La matrice RFM a un énorme potentiel et peut être la base de stratégies de fidélisation marketing vraiment efficaces : ne vous concentrez pas uniquement sur l’acquisition de nouveaux clients, mais apportez des revenus à vos investissements publicitaires et augmentez la valeur des clients existants au fil du temps.
