Nous avons remarqué qu'il devenait plus difficile de comprendre si un client reviendrait si nous ne réalisions pas une analyse. Nous avons découvert qu'il existe une méthode qui vous permet d'évaluer ce que les clients pensent d'une boutique ou d'une marque.
Le meilleur indicateur de la fidélité d'un client est la fréquence à laquelle il revient vers vous, la durée de sa relation avec vous et le montant qu'il a dépensé pour vos produits. Cette méthode s'appelle RFM. R - récence, F - fréquence, M - valeur monétaire sont les catégories par lesquelles vous évaluerez vos clients.
Pour faciliter l'utilisation de cette analyse, nous avons développé un Modèle de Google Sheet. Il catégorisera automatiquement vos utilisateurs. À la suite de l'analyse, vous recevrez les listes suivantes de vos clients :
- ceux qui aiment votre marque et viennent souvent chez vous
- loyal, mais peut changer d'avis
- peut devenir fidèle
- ceux qui pourraient bientôt vous oublier
- ceux qui vous ont oublié
- nouveaux clients
De cette manière, vous saurez quel groupe prévaut et où diriger vos efforts. Cet article est dédié à l'explication du principe de fonctionnement de cette méthode. Cependant, nous voulons accorder beaucoup plus d'attention à la manière d'utiliser les résultats de la recherche. Alors, commençons par une question simple...
Qu'est-ce que l'analyse RFM ?
C'est un moyen d'analyser la fidélité de vos clients existants à votre magasin.
C'est un moyen de savoir où concentrer vos efforts marketing.
Voici votre conseil sur la façon de segmenter vos acheteurs.
Définition de la segmentation RFM
Si nous combinons toutes les possibilités de l'analyse RFM et ses fonctionnalités, nous obtiendrons la définition suivante :
RFM (Récence, Fréquence, Monétaire) est une méthode d'analyse de la base de clients qui vous permet de segmenter les clients selon trois indicateurs clés. Ces indicateurs déterminent la date de la dernière achat du client, la fréquence de ses achats et le montant d'argent qu'il a dépensé dans le magasin. Avec cette approche, il est possible d'identifier les clients les plus précieux qui génèrent le plus de revenus et de développer des stratégies marketing spéciales pour chaque segment.
Ces indicateurs sont pris car ils peuvent montrer si les clients souhaitent revenir vers vous ou non. Ce qui est plus important, c'est qu'il n'existe pas de normes établies pour ces indicateurs. Chaque magasin est unique, donc il ne se compare pas aux autres mais trouve la norme pour lui-même de manière indépendante.
En général, le processus d'analyse ressemble à ceci :
- Nous compilons un tableau pour chaque indicateur. Il affiche des informations personnelles sur l'acheteur et une colonne qui aide à évaluer chaque aspect. Pour la Récence, le nombre de jours depuis le dernier achat. Pour la Fréquence, le nombre de commandes effectuées par chaque acheteur. Pour le Monétaire, le coût de toutes les commandes.
- Selon cet indicateur, nous classons vos clients du meilleur au pire.
- Nous divisons la liste triée en quantiles, c'est-à-dire en 4 parties.
- Les utilisateurs dans chaque quantile se voient attribuer un point.
- Nous additionnons les points obtenus pour chaque indicateur et classons les acheteurs du meilleur au moins bon.
- Nous divisons la liste reçue en groupes, chacun reflétant la fidélité des acheteurs à votre marque.
En fonction des résultats de l'analyse, vous pouvez déterminer indépendamment combien de groupes de clients vous avez. Cependant, nous vous conseillons de les diviser comme suit :
- Meilleurs clients (ou fidèles) : A effectué des achats dans le magasin au cours des 30 derniers jours et a passé 4 commandes ou plus.
- Clients Potentiels : A passé 2-3 commandes et a visité votre magasin à tout moment au cours des 6 derniers mois.
- Nouveaux Clients : A récemment commandé dans votre magasin au cours des 30 derniers jours mais n'a passé qu'une seule commande.
- Clients à risque : Clients qui ont visité votre magasin il y a 6-12 mois.
- Clients inactifs : Clients qui ont visité votre magasin il y a plus de 12 mois.
Bien sûr, cette distribution est conditionnelle, mais il vaut la peine de la suivre. En général, les clients devenus réguliers apportent le plus de profit. Tous les autres doivent être transférés à ce statut.
Comment calculer le score RFM
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Collectez les données suivantes dans un tableau :
- Le nom et l'email de l'acheteur
- Nombre total de commandes
- Nombre de jours depuis la dernière commande
- Le coût de toutes les commandes ensemble
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Divisez le tableau en parties pour chaque indicateur, triez par ordre décroissant et divisez en 4 groupes égaux de 25 % du total chacun. Chaque groupe reçoit un score de 1 à 4. Pour le meilleur groupe, nous mettons 4 ; pour le pire, nous mettons 1. Vous pouvez faire l'inverse. Pour chaque groupe :
Recency:
Fréquence :
Valeur monétaire :
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Nous compilons une liste où nous indiquons les évaluations pour chaque client sur chaque indicateur. Dans la dernière colonne, nous faisons la somme des valeurs obtenues.
Il est également possible de ne pas additionner les valeurs mais de construire des nombres à trois chiffres à partir de celles-ci. Si vous devez mettre en avant la valeur d'un certain indicateur, placez-le en premier. Cependant, cette évaluation peut ne pas toujours être objective.
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Triez les listes reçues par score RFM.
La deuxième option pour calculer le score RFM récapitulatif :
Comme vous pouvez le constater, les listes sont légèrement différentes. Cela s'est produit parce que, dans la première version, nous n'avons pas donné de préférence à un indicateur. L'indicateur de fréquence était plus important pour nous dans la deuxième option. Comme sa valeur déterminait les centaines de chiffres dans le nombre, cela a affecté les changements dans la liste. Cela ne devrait être fait que si l'un des indicateurs a plus de poids pour vous.
Conseils Si vous choisissez la deuxième option pour calculer le score RFM, nous vous conseillons de mettre les indicateurs dans l'ordre suivant : Fréquence Récence Valeur monétaire Cet ordre nous permettra de trouver de nouveaux acheteurs. Comme ils n'ont acheté chez vous qu'une seule fois, ils seront en bas de la liste. Ceux ayant une valeur de Fréquence de 4 ou 3 nécessitent votre plus grande attention. Ces personnes ont récemment acheté chez vous. Leur retour dépendra de la manière dont vous établissez davantage de contact avec ces acheteurs. -
Divisez chaque liste en groupes : fidèles, fidèles à risque, potentiels fidèles, nouveaux clients, inactifs et à risque.
La première variante de calculs :
La deuxième variante de calcul :
Les résultats montrent clairement que la deuxième version du calcul du score RFM est beaucoup plus détaillée. Cela vous permet de diviser les clients en groupes plus précis et de mieux définir leurs besoins.
Utiliser l'analyse RFM pour les boutiques Shopify
Les données d'analyse obtenues n'ont aucune valeur si il n'est pas clair comment les appliquer. De même, notre article n'aura pas de valeur si nous disons simplement que la segmentation des clients est très importante et utile pour toute boutique et que nous terminons l'article là-dessus.
Le principal avantage de cette analyse est la capacité de diviser vos acheteurs en groupes. Selon cette répartition, vous pouvez adapter l'approche pour chaque groupe. Cette information sera précieuse si vous ne savez pas combien de clients réguliers vous avez et pourquoi vos clients ne reviennent pas.
Pour les magasins sur la plateforme Shopify, l'analyse RFM aide à comprendre clairement le comportement des clients et à améliorer la valeur à vie des clients (LTV) Shopify. Sur cette base, les magasins peuvent élaborer des stratégies qui augmentent la conversion et optimisent les coûts publicitaires. Le plus grand avantage de cette approche est la capacité de personnaliser l'interaction avec chaque segment de clients, augmentant ainsi leur fidélité et leur valeur à long terme.
Façons d'utiliser les résultats de l'analyse RFM
Approche individuelle pour chaque groupe de clients
Développez une stratégie d'interaction spéciale pour chaque segment de clients. Nous vous conseillons de séparer ceux qui ont effectué leur premier achat chez vous récemment dans un groupe distinct. Ces clients ont besoin d'un onboarding, un processus qui laissera des émotions agréables dans leur mémoire et les encouragera à revenir faire des achats.
Vous pouvez mettre en place un système de remises individuelles pour vos meilleurs clients. Leur historique d'achats montrera leurs besoins, et vous pourriez leur envoyer des rappels que leurs produits préférés seront en promotion pendant une certaine période.
Pour les acheteurs potentiellement fidèles, il vaut la peine de leur proposer de rejoindre le système d'acheteurs interne et de montrer à vos clients réguliers les avantages.
Les clients à risque ont peut-être oublié votre magasin ou ne comprennent pas pleinement sa valeur. Si vous gérez des pages sur Instagram, Facebook ou une autre plateforme, invitez-les à rejoindre. Sur ces pages, vous montrez spécifiquement comment travailler avec vos produits et où les utiliser. Tôt ou tard, ces personnes se souviendront que vous pouvez satisfaire leurs besoins.
Vous pouvez faire de même pour les clients inactifs, mais il vaut également la peine de leur rappeler qu'ils ont acheté chez vous. Ainsi, vos clients se souviendront de leurs émotions et expériences liées à votre magasin. Si l'expérience est agréable, tôt ou tard, ils voudront revenir.
Conseils généraux
Voici quelques façons clés d'appliquer les résultats de cette analyse :
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Création de campagnes publicitaires personnalisées
L'analyse RFM aide à déterminer quels segments de clients devraient se voir offrir différents types de promotions ou de réductions. Par exemple :
- Les acheteurs actifs (ceux avec des scores de Récence, Fréquence et Monétaire élevés) peuvent recevoir des offres spéciales pour encourager des achats encore plus fréquents.
- Les clients qui n'ont pas acheté depuis longtemps (faible récence) peuvent recevoir une remise ou un rappel concernant les nouveaux produits.
- Les clients récents peuvent être incités à effectuer des achats répétés grâce à des offres basées sur leurs commandes les plus récentes.
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Maintenir des clients fidèles. L'analyse RFM vous permet d'identifier les clients les plus fidèles qui achètent régulièrement et génèrent le plus de revenus. Cela permet de leur accorder une attention particulière, par exemple :
- Envoyez-leur des offres VIP.
- Créer des programmes de fidélité qui les récompensent pour leurs achats fréquents.
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Réactivation des clients "perdus". Les clients qui n'ont pas acheté depuis longtemps peuvent être identifiés à l'aide de l'analyse RFM et ciblés pour revenir avec des promotions ou des offres spéciales. Cela peut inclure :
- Lettres de rappel du magasin.
- Offres qui peuvent intéresser les anciens clients en fonction de leur historique d'achats.
- Optimisation des coûts marketing. En utilisant la segmentation RFM, vous pouvez mieux cibler votre budget marketing. Par exemple, il n'est pas judicieux d'investir massivement dans des clients avec une faible fréquence et un faible montant, il vaut mieux se concentrer davantage sur les clients fidèles. Cela aidera à augmenter l'efficacité des campagnes publicitaires.
- Analyse du cycle de vie du client. L'analyse RFM vous aide à comprendre à quelle étape du cycle de vie de votre client il se trouve. Cela vous permet de construire des stratégies pour retenir ou ramener des clients, en vous concentrant sur leur cycle d'achat. Par exemple, si un client est tombé dans un segment avec une faible récence, il vaut la peine de concentrer les efforts sur sa réactivation.
- Identification of "star" clients. Customers who demonstrate high performance in all three metrics (Recency, Frequency, Monetary) are the most profitable for your business. Engaging such customers in loyalty programs or offering exclusive offers can further increase their value.
- La segmentation pour le marketing par e-mail. L'analyse RFM vous permet de segmenter la base de clients pour des campagnes d'e-mail personnalisées. Par exemple, le cross-selling ou de nouveaux produits peuvent être proposés aux clients avec une haute fréquence, et des promotions spéciales ou des offres de cadeaux peuvent être proposées aux clients avec une faible fréquence.
Signification de l'analyse RFM pour les boutiques Shopify
L'analyse RFM vous permet de fournir aux magasins Shopify une image détaillée du comportement des clients. De plus, vous pouvez identifier des problèmes clés qui peuvent affecter la performance de l'entreprise.
Les résultats de l'analyse RFM peuvent indiquer les problèmes suivants :
- Mauvaise fidélisation des clients : Si la plupart de vos clients ont un score de Récence faible, cela pourrait indiquer des problèmes de fidélisation des clients.
- Faible activité des clients : Si de nombreux clients ont un score de fréquence faible, cela peut indiquer un manque de motivation pour des achats répétés.
- Diminution du Panier Moyen : Des chiffres monétaires faibles peuvent indiquer que les clients dépensent moins d'argent qu'ils ne le pourraient, ce qui appelle à une stratégie de vente améliorée.
Avantages de l'analyse RFM
Les magasins qui utilisent l'analyse RFM bénéficient de plusieurs avantages. Le principal est la possibilité de prévenir l'érosion des clients. Vous avez des informations sur le pourcentage de personnes qui pourraient arrêter d'acheter. Si vous choisissez la bonne méthode de contact, vous pouvez vous assurer que les clients ne partent pas.
L'analyse RFM présente d'autres avantages qui aident à améliorer les résultats commerciaux :
- Amélioration du marketing ciblé. Grâce à la segmentation des clients basée sur les données RFM, vous pourrez mettre en place des campagnes publicitaires plus efficacement.
- Réduction des coûts marketing. Parce que l'analyse RFM vous permet de vous concentrer sur les clients les plus précieux, vous pouvez éviter de dépenser pour des campagnes de marketing de masse qui ne donnent pas de résultats. Au lieu de cela, vous investissez dans les clients qui ont le plus de potentiel.
- Augmenter la fidélité des clients. Des approches personnalisées basées sur l'analyse RFM aident à augmenter la fidélité des clients. Les clients qui reçoivent des offres spéciales et de l'attention de la part du magasin sont plus motivés à continuer la coopération.
- Augmenter la rentabilité de l'entreprise. En utilisant les données et les ressources plus efficacement, les magasins peuvent obtenir de meilleurs résultats financiers en concentrant leurs efforts sur les clients les plus rentables.
Pourquoi l'analyse RFM est-elle importante dans Shopify ?
Grâce à l'analyse RFM, les boutiques Shopify peuvent comprendre exactement comment et quand communiquer le mieux avec les clients. Cela leur permet d'éviter des campagnes de masse inefficaces et de se concentrer sur les clients les plus précieux qui génèrent le principal revenu. De cette manière, les entreprises peuvent optimiser leurs investissements marketing, réduisant le coût des campagnes publicitaires et augmentant leur efficacité.
RFM Analytics vs Cohort Analytics
Différence
Bien que l'analyse RFM et l'analyse de cohorte partagent le même objectif d'analyse de la base de clients, elles fonctionnent différemment. L'analyse RFM se concentre sur le comportement individuel de chaque client, tandis que l'analyse de cohorte analyse des groupes de clients qui ont acheté pendant une certaine période. Les deux approches peuvent être utilisées ensemble pour obtenir une image complète du comportement des clients et construire une stratégie de développement commercial à long terme.
Cas d'utilisation
Chaque type d'analyse a son but. Il y a des cas où il est préférable d'utiliser l'un et parfois l'autre.
L'analyse RFM est utile dans les cas suivants :
- Grande base de clients : Lorsque vous avez de nombreux clients et que vous devez gérer leur fidélité efficacement.
- Coûts marketing élevés : Si vous souhaitez réduire le coût d'attraction de nouveaux clients, et vous concentrer sur la fidélisation des clients existants.
- Faible fidélité des clients : Lorsque les clients reviennent rarement dans votre magasin et que vous cherchez des moyens d'améliorer la communication.
- Baisse des ventes : Si vous souhaitez comprendre pourquoi les clients cessent d'acheter et trouver des moyens de les ramener avec les rapports de vente Shopify.
Comment utiliser le modèle RFM de Mipler
Chez Mipler, nous avons conçu le Modèle RFM pour vous aider à segmenter vos clients.
Veuillez suivre les étapes ci-dessous pour ajouter vos données là-bas :
- Ouvrir le panneau d'administration Shopify de votre boutique
- Accédez à Analytics > Rapports
- Rapport des ventes ouvertes par nom de client
- Ajoutez la colonne Temps > Jour
- Exporter le rapport
- Faites une copie de Modèle RFM Mipler
- Rapport des ventes ouvertes par nom de client sur votre bureau
- Copier toutes les données
- Collez-le sur le premier onglet d'une copie du modèle RFM Mipler que vous avez créé
- On the “Settings” tab, you can check ranges per every segment and update it
- Visit “RFM Analysis” tab to see your customers along with RFM Scores
Conclusion
Vos clients sont également des personnes ordinaires qui ont leurs propres besoins. Si vous pouvez identifier ces besoins et les satisfaire, vous aurez une base de clients solide. En utilisant l'analyse RFM, vous pouvez identifier les clients qui sont déjà satisfaits de votre service.
Si un client aime une boutique et ses produits, il reviendra souvent, fera de nombreux achats et dépensera un certain montant d'argent en conséquence. L'analyse RFM nous permet de voir précisément cette régularité.
Vous pouvez identifier vos clients principaux et concentrer vos efforts pour les ramener. Vous pouvez également réduire les coûts marketing. D'autre part, vous pouvez également voir des lacunes sous forme de perte de clients.
