Segmentation RFM

Récence. Depuis combien de temps le dernier achat. C’est l’axe le plus prédictif : un client qui a acheté récemment rachète bien plus probablement qu’un client inactif depuis deux ans.

Fréquence. Combien d’achats sur la période observée.

Montant. Ce qu’il a dépensé au total, ou son panier moyen selon l’usage.

Chaque client reçoit un score sur chaque axe, généralement de 1 à 5, calculé par quintiles sur l’ensemble de la base. Le score est donc relatif : il situe un client par rapport aux autres, pas dans l’absolu.

Cinq suffisent en pratique, et chacun appelle un traitement différent.

Les meilleurs clients, forts sur les trois axes. Ils ne demandent pas de remise, ils demandent de la reconnaissance et de l’exclusivité. Ce sont aussi la meilleure base source pour une audience similaire.

Les fidèles à faible panier. Fréquents, montant modeste. C’est là que la vente croisée produit le plus.

Les gros paniers rares. Un ou deux achats importants. Ils méritent un contact individuel, pas une campagne.

Les clients en train de partir. Récence dégradée alors que la fréquence était bonne. C’est le segment le plus rentable à traiter, avant qu’ils basculent définitivement, sujet du win back.

Les inactifs anciens. Coûteux à réactiver, et souvent à sortir des envois.

Trois choses.

Elle repose sur du comportement observé, pas sur du déclaratif ni sur une segmentation démographique qui ne prédit rien.

Elle se recalcule automatiquement, ce qui la maintient à jour sans travail.

Elle désigne des actions distinctes par segment, là où une base traitée uniformément reçoit le même message.

Elle ne dit rien du pourquoi. Un client parti à cause d’un incident et un client dont le besoin a disparu apparaissent identiques.

Elle convient mal aux activités à achat unique ou à cycle très long, où la fréquence n’a pas de sens. Sur ces modèles, la valeur vie client et le churn sont plus parlants.