Mesure
RFM (récence, fréquence, valeur monétaire)
Le RFM est une méthode de segmentation qui attribue des scores aux clients en fonction de la date de leur dernier achat, de la fréquence de leurs achats et du montant qu'ils dépensent.
C'est une méthode ancienne, simple et qui reste parmi les segmentations les plus prédictives disponibles pour le commerce de détail, car la récence en particulier est un indicateur fort de la probabilité qu'une personne achète à nouveau.
Son utilisation principale est le triage : les segments définissent qui mérite une tentative de reconquête, qui mérite une offre de fidélité et qui devrait être laissé tranquille. Accorder une réduction à un acheteur récent et à haute fréquence, c'est céder de la marge à quelqu'un qui allait acheter de toute façon.
Ce que mesurent réellement les trois dimensions
La récence est le nombre de jours écoulés depuis la dernière commande du client. C'est la plus forte des trois pour la plupart des catalogues de vente au détail, pour une raison banale : le comportement d'achat est habituel et les habitudes s'estompent, donc la meilleure preuve disponible que quelqu'un achètera chez vous le mois prochain est qu'il a acheté chez vous le mois dernier. Un client qui a commandé il y a trois semaines est dans un état différent de celui qui a commandé il y a quatorze mois, quel que soit le montant que l'un ou l'autre a dépensé historiquement.
La fréquence est le nombre de commandes sur une période de référence définie, et cette période est une décision plutôt qu'un détail. Les "commandes à vie" récompensent l'ancienneté et surestiment en permanence les clients qui étaient actifs il y a des années ; une période glissante de 12 ou 24 mois décrit le client tel qu'il est maintenant. Choisissez-en une, indiquez-la, et ne la modifiez pas discrètement, car les scores de fréquence ne sont pas comparables d'une période à l'autre.
La valeur monétaire est le montant total dépensé sur la même période — parfois la valeur moyenne des commandes à la place, ce qui répond à une question différente. Le montant total dépensé est corrélé à la fréquence, de sorte que les deux scores se dupliquent partiellement ; la valeur moyenne des commandes est plus indépendante et plus utile lorsque vous voulez séparer "achète souvent, achète bon marché" de "achète rarement, achète cher". Les deux ont le même angle mort, à savoir qu'ils mesurent le chiffre d'affaires plutôt que la marge.
Notation par quintile, expliquée en détail
La méthode standard consiste à classer la base de clients selon chaque dimension et à la diviser en cinq groupes égaux. Prenons l'exemple d'un fichier de 10 000 clients ayant au moins une commande au cours des 24 derniers mois. Triez par nombre de jours depuis la dernière commande, prenez les 2 000 plus récents et attribuez-leur un score R = 5 ; les 2 000 suivants obtiennent R = 4, et ainsi de suite jusqu'à R = 1 pour les 2 000 qui sont restés inactifs le plus longtemps. Répétez l'opération indépendamment pour la fréquence et la valeur monétaire. Chaque client se retrouve avec trois chiffres, de 555 à 111.
Les quintiles sont utilisés plutôt que des seuils fixes parce qu'ils s'auto-calibrent. Un catalogue où l'écart médian entre les commandes est de trois semaines et un autre où il est de neuf mois produisent tous deux un groupe R = 5 pertinent, et aucun n'a besoin d'une règle codée en dur qui devient obsolète à mesure que l'entreprise évolue.
Le tableau ci-dessous montre à quoi pourraient ressembler ces points de coupure pour le fichier d'exemple. La caractéristique importante n'est pas les chiffres, mais ce qui se passe dans la colonne de fréquence.
| Score | Récence (jours depuis la dernière commande) | Fréquence (commandes en 24 mois) | Valeur monétaire (dépenses totales) |
|---|---|---|---|
| 5 (quintile supérieur) | 0–34 jours | 4 ou plus | 420 $ ou plus |
| 4 | 35–79 jours | 3 | 240 $–419 $ |
| 3 | 80–158 jours | 2 | 150 $–239 $ |
| 2 | 159–287 jours | 1 | 90 $–149 $ |
| 1 (quintile inférieur) | 288 jours ou plus | 1 | Moins de 90 $ |
Le problème des ex æquo, et comment le gérer
Une fréquence de 1 apparaît deux fois dans ce tableau, dans les deux quintiles inférieurs, et dans un véritable fichier e-commerce, elle s'étend généralement sur trois ou quatre d'entre eux. La plupart des clients de la plupart des marques n'ont commandé qu'une seule fois. Il n'y a aucun moyen de diviser une colonne dont 70 % des valeurs sont identiques en cinq groupes égaux, et chaque outil qui tente de le faire produit des divisions arbitraires où deux clients ayant un comportement identique se retrouvent dans des segments différents.
Les approches réalisables consistent à classer avec les ex æquo et à accepter des tailles de groupes inégales, ce qui maintient l'honnêteté des scores au prix d'une grille déséquilibrée ; à noter la fréquence sur des seuils explicites au lieu de quintiles — 1, 2, 3, 4–6, 7 ou plus — ce qui est lisible et stable ; ou à réduire la fréquence à un indicateur binaire "a répété" pour les catalogues où l'achat répété est réellement rare. La seule chose à ne pas faire est de laisser une fonction de percentile diviser silencieusement les ex æquo et de présenter ensuite le résultat comme si les segments différaient.
La même mise en garde s'applique à la dimension monétaire pour une raison différente : elle compte le chiffre d'affaires, et non la contribution. Un client dont l'historique complet a été acheté avec 40 % de réduction obtient un score identique à celui qui a payé le prix fort pour le même total, et un seul d'entre eux vaut la peine d'être acquis davantage. Si vous pouvez calculer la marge de contribution par client, utilisez-la à la place des dépenses — cela change quels clients apparaissent dans les segments supérieurs plus souvent que les gens ne s'y attendent.
Les segments produits par les scores, et l'action que chacun implique
Les scores ne sont utiles qu'une fois regroupés en une poignée de groupes nommés qui impliquent une action. Six couvrent la plupart des catalogues. Les modèles ci-dessous sont les définitions courantes ; ajustez les limites à votre propre distribution plutôt que d'importer la grille de quelqu'un d'autre.
| Segment | Modèle typique | Ce que cela signifie | L'action que cela implique |
|---|---|---|---|
| Champions | R 5, F 5, M 5 | A acheté récemment, souvent et beaucoup | Accès anticipé, parrainages, nouveaux lancements — pas de réduction, ils achetaient de toute façon |
| Fidèles | R 4–5, F 4–5, M 3–4 | Acheteurs réguliers de commandes de valeur moyenne | Vente croisée et offres groupées pour augmenter la valeur des commandes ; les offres d'abonnement convertissent le mieux ici |
| Acheteurs uniques récents | R 5, F 1 | Vient d'acheter pour la première fois | Une séquence de deuxième achat calée sur le cycle de consommation du produit — le segment le plus influent dans la plupart des catalogues |
| Gros dépensier, commande unique | R 2–3, F 1, M 5 | Un gros achat, jamais revenu | Approche personnelle plutôt qu'une diffusion de masse — la taille de la commande justifie une intervention humaine |
| À risque | R 1–2, F 4–5, M 4–5 | Était un bon client et est devenu inactif | Reconquête avec une raison de revenir ; c'est là qu'une réduction vaut la peine d'être offerte |
| En hibernation | R 1, F 1, M 1–2 | Une commande bon marché il y a longtemps | Exclure du reciblage payant et limiter la fréquence des e-mails — ils coûtent plus cher à contacter qu'ils ne rapportent |
Là où le RFM cesse de fonctionner
Les abonnements le cassent structurellement. Chaque abonné actif a une commande récente par définition, car le système de facturation en a créé une, de sorte que la récence mesure la cadence de facturation plutôt que l'intention du client et chaque abonné actif obtient un score R = 5, qu'il soit ravi ou qu'il ait oublié son inscription. La fréquence dégénère en ancienneté pour la même raison. Pour un fichier d'abonnements, remplacez la récence par le nombre de jours depuis la dernière action volontaire — une connexion, un saut, un échange, une ouverture d'e-mail, un article ajouté — et remplacez la fréquence par quelque chose qui porte de l'information, comme le nombre de sauts ou l'historique des échecs de paiement.
Les catalogues à faible fréquence et à forte valeur unitaire l'abordent différemment. Pour les matelas, les meubles ou les appareils électroménagers, presque chaque client a une fréquence de 1, et un faible score de récence est l'état attendu plutôt qu'un avertissement : quelqu'un qui a acheté un canapé il y a dix-huit mois se comporte exactement comme un client de canapé devrait le faire. Les classer comme "à risque" et leur envoyer des offres de reconquête est une erreur de catégorie. Ici, les axes utiles sont la catégorie, la valeur de la commande et le comportement de parrainage, pas le RFM.
La limitation générale est que le RFM est descriptif et rétrospectif. Il vous dit ce qu'un client a fait, ce qui est un bon indicateur de ce qu'il fera ensuite, mais n'explique pas pourquoi. Il ne peut pas voir qu'une cohorte est en train de s'éloigner parce qu'une formulation a changé ou que les délais de livraison ont glissé, il acheminera donc fidèlement ces clients vers un segment de reconquête et leur offrira une réduction pour résoudre un problème qu'une réduction ne résout pas.
Rien de tout cela n'est un argument contre le RFM. Le RFM coûte une seule requête SQL, ne nécessite aucun modèle ni aucun fournisseur, et constitue une nette amélioration par rapport à l'envoi du même message à tout le monde. Ne le laissez pas être la seule approche, et réexécutez-le régulièrement — les scores calculés une fois et figés deviennent de plus en plus erronés, car la récence change pour chaque client chaque jour, qu'il agisse ou non.
Questions fréquentes
- Qu'est-ce que le RFM ?
- Le RFM est une méthode de segmentation client qui attribue un score à chaque client en fonction de trois comportements : la date de leur dernier achat (récence), la fréquence de leurs achats dans une période définie, et le montant total qu'ils ont dépensé. Les trois scores se combinent pour former des segments qui entraînent différentes actions marketing, et il ne nécessite rien d'autre que l'historique des commandes pour être calculé.
- Que signifie RFM ?
- Récence, fréquence et valeur monétaire. La récence correspond au nombre de jours depuis la dernière commande, la fréquence est le nombre de commandes dans une fenêtre d'observation (par exemple 24 mois), et la valeur monétaire est le montant total dépensé dans cette même fenêtre. La récence est généralement la plus prédictive des trois pour le commerce de détail, car le comportement d'achat est habituel et les habitudes s'estompent.
- Comment un score RFM est-il calculé ?
- Classez la base de clients séparément sur chaque dimension et divisez-la en cinq groupes égaux, en attribuant un score de 5 au meilleur quintile et de 1 au pire. Un client obtenant un score de 5 sur les trois dimensions est noté 555. Les quintiles s'auto-calibrent à votre catalogue, mais la fréquence est souvent fortement liée à une seule commande, utilisez donc des seuils explicites pour cette dimension à la place.
- Qu'est-ce qu'un bon score RFM ?
- Les scores sont relatifs à votre propre base de clients, donc 555 signifie toujours le quintile supérieur sur les trois dimensions et jamais un niveau de dépense fixe. Le score qui compte opérationnellement n'est pas le plus élevé — c'est le modèle, car un client 511 qui vient de faire un premier achat nécessite une action complètement différente d'un client 155 qui était auparavant votre meilleur client.
- Le RFM fonctionne-t-il pour les entreprises d'abonnement ?
- Pas sans modification. Le système de facturation crée une commande récente pour chaque abonné actif, de sorte que la récence mesure la cadence de facturation plutôt que l'intention, et tout le monde obtient le quintile supérieur. Remplacez la récence par le nombre de jours depuis une action volontaire — une connexion, un saut, un échange ou un engagement par e-mail — et remplacez la fréquence par l'ancienneté, le nombre de sauts ou l'historique des échecs de paiement.
- Quel segment RFM devriez-vous cibler avec des réductions ?
- Le segment "à risque" : les clients ayant des scores de fréquence et monétaires élevés dont la récence a diminué. Ils ont démontré leur valeur et sont en train de s'éloigner, donc une incitation peut changer le résultat. Accorder des réductions aux acheteurs récents à haute fréquence, c'est céder de la marge à des personnes qui allaient commander de toute façon, et accorder des réductions aux "hibernants" d'une seule commande bon marché, c'est racheter des clients qui n'ont jamais été rentables.