Activités de personnalisation pour des stratégies marketing orientées engagement client encore plus efficaces : revenons à la matrice RFM, l’un des modèles de profilage et de segmentation d’audience les plus efficaces dans le domaine du commerce électronique.
Dans un précédent article , nous avons eu l’occasion d’approfondir, d’un point de vue théorique, ce modèle, en comprenant son potentiel par rapport aux modèles plus traditionnels de profilage et de segmentation.
Contrairement à ce dernier, en effet, le modèle matriciel RFM examine les données historiques et comportementales de l’ensemble du public, il n’est pas basé sur des données démographiques générales, ni sur des échantillons représentatifs.
Précisément de par sa nature , ce modèle de profilage et de segmentation vous permet de mieux connaître vos clients et d’identifier les clusters les plus intéressants sur lesquels mettre en œuvre des stratégies d’engagement efficaces visant à augmenter leur Customer Lifetime Value.
- Qui sont mes meilleurs clients ?
- Quels clients sont potentiellement plus « susceptibles » d’acheter à un prix plus élevé ?
- Quels clients peuvent être fidélisés ?
- Lesquels, en revanche, sont les plus susceptibles de ne plus acheter dans notre boutique ?
Ce ne sont là que quelques-unes des questions auxquelles une analyse minutieuse de son public menée à travers une matrice RFM nous permet de répondre.
Mais découvrons, en détail, quelques clusters qui peuvent être identifiés et les stratégies que nous pouvons mettre en place pour chacun d’entre eux.
Matrice RFM : profilage et segmentation avancés
Comme nous avons déjà eu l’occasion d’approfondir, le modèle RFM repose sur trois variables différentes :
- récence : indique le nombre de jours qui se sont écoulés depuis le dernier achat du client ;
- Fréquence : identifie le nombre de commandes passées au cours d’une période donnée, généralement un an ;
- Monétaire : désigne le montant total dépensé par le client au cours d’une période donnée, là encore l’année est prise comme référence.
Les données collectées relatives aux trois variables ci-dessus sont ensuite catégorisées au moyen d’un système de notation qui permet de créer le modèle RFM en tous points (cliquez ici pour en savoir plus).
Dans cette phase, l’adoption d’une Customer Data Platform, telle que Blendee, permet d’exploiter le potentiel de l’intelligence artificielle non seulement pour collecter et analyser les données, mais aussi pour les traiter grâce à l’adoption d’un système de notation.
Le résultat? Un profilage et une segmentation avancés de votre audience grâce au modèle RFM.
Voici quelques clusters qui peuvent être découverts :
- les clients qui dépensent beaucoup, qui ont récemment acheté et qui achètent fréquemment (haute récence, forte monalité, haute fréquence) ;
- les clients qui achètent fréquemment, ont récemment acheté mais ne dépensent pas beaucoup (fréquence élevée, haute récence, faible monétaire) ;
- des clients que nous ne pouvons pas perdre parce qu’ils ont beaucoup acheté dans le passé (haute fréquence, monétaire élevée, faible récence) ;
- Des clients prometteurs qui ont récemment acheté, dépensé beaucoup, mais qui n’ont pas encore acheté souvent (haute récence, prix élevé, faible fréquence)
En plus des clusters les plus prometteurs, tels que ceux énumérés ci-dessus, nous pouvons en identifier d’autres qui nécessitent plutôt des activités visant une sonnerie finale :
- les clients qui n’ont pas acheté depuis longtemps, qui n’ont peut-être fait qu’un seul achat et dépensé peu ;
- les clients qui ont souvent acheté dans le passé, peut-être à l’occasion de promotions, n’ont pas beaucoup dépensé et n’ont pas acheté depuis longtemps ;
- clients perdus, c’est-à-dire ceux qui ont les valeurs les plus faibles en termes de fréquence, de récence et de montant dépensé.
Matrice RFM et personnalisation : la bonne stratégie pour chaque segment !
Une fois les différents segments et clusters d’utilisateurs identifiés, la mise en place de la stratégie la plus efficace et la personnalisation de l’expérience client seront encore plus faciles et immédiates :
- Les clients qui dépensent beaucoup, qui ont récemment acheté et qui achètent fréquemment peuvent être les meilleurs ambassadeurs d’une marque et pourraient être embauchés pour des lancements de nouveaux produits ;
- les clients les plus fidèles qui achètent souvent, même s’ils ne dépensent pas beaucoup, peuvent être incités à acheter des produits de plus grande valeur, peut-être avec des recommandations de produits personnalisées ;
- les clients qui n’ont pas acheté depuis longtemps, mais qui ont beaucoup acheté dans le passé, pourraient être réengagés dans des enquêtes pour obtenir des commentaires et des promotions ad hoc ;
- les clients plus sensibles aux offres pourraient être récompensés par des propositions de produits, même à des prix plus élevés, mais toujours en adéquation avec leurs achats récents ;
- D’autre part, nous pouvons envoyer des offres périodiques aux clients qui ont les valeurs les plus basses en termes de fréquence, monétaire et de récence.
À l’ère de la personnalisation de l’expérience client, connaître son public est la première étape pour mettre en place des stratégies marketing réussies. La matrice RFM représente, sans l’ombre d’un doute, l’un des modèles les plus efficaces à ce stade car elle permet d’identifier, de manière empirique, les clusters d’utilisateurs sur lesquels il est le plus intéressant de travailler et permet de se concentrer sur la stratégie la plus efficace pour les engager.
