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La segmentation RFM appliquée à la location d’adresses externes

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La segmentation de base universellement utilisée par les loueurs d'adresses est la segmentation ou classification RFM. Dans certains cas l'approche « RFM » peut aussi donner lieu à un « score ».

R pour Récence

Néologisme du marketing direct qui exprime en nombre de mois la durée qui nous sépare de la dernière commande (achat avéré) ou de la dernière réaction à une offre, sous forme de demande de documentation par exemple. L'échelle de valeur est habituellement 6 mois. La récence pourra donc être exprimée en 0-6 mois, 0-12 mois, 7-12 mois ...etc.

Les deux critères suivants ne concernant que des adresses de personnes ayant effectivement réalisé un achat.

F pour Fréquence

Il s'agit là de la fréquence d'achat ou nombre de commandes sur la période retenue en matière de récence. En règle générale, pour une segmentation simple, nous utiliserons cette donnée pour départager les acheteurs unique ou « mono acheteurs » n'ayant passé qu'une seule commande sur la période, des « multi acheteurs ».

M pour Montant

C'est soit le montant du dernier achat s'il s'agit d'un « mono acheteur » soit le montant moyen sur la période observée dans le cas d'un « multi ».

Dans certaines bases, mal conçues au départ, seul un montant cumulé d'achat depuis l'origine est disponible. L'on pourra toutefois s'en contenter car ce montant n'est ni plus ni moins que la résultante entre le produit du nombre de commandes (F) par le montant moyen (M) rapporté à la période depuis l'origine du client. Sous réserve toutefois de pouvoir disposer au moins de la récence (R).

Ainsi toute adresse disposant de données dynamiques issues d'un historique de commande pourra être classée dans des segments homogènes qui les regroupent en fonction de leur date de dernière commande, de leur fréquence d'achat et du montant de leur achat.

Ainsi vous pourrez vous voir proposer des :

  • Multi-acheteurs 0-6 mois avec un MMC (montant moyen de commande) supérieur à 80€
  • Mono acheteurs 0-6 mois
  • Multi 12-18 MMC indifférent ...
  • +24 mois....
Actifs, inactifs et prospects

Les deux derniers critères peuvent ne pas être présents, ou autrement dit à 0. Il s'agit dans ce cas d'adresses de « prospects ». Le terme « actif», par opposition à prospect, terme que vous allez rencontrer dans toute description de fichier ou datacarte® est à prendre avec prudence. En effet la qualité d' «actif» ne préjuge en rien de sa prépondérance sur un prospect en matière de performance. Aussi le terme doit toujours être suivi de la récence exprimée en mois. Par exemple « actif 0-6 mois » par opposition à « prospect 0-6 mois ». Il m'est arrivé souvent de constater que la récence prime sur la notion d'actif ou de prospect, c'est-à-dire qu'un prospect de moins de 6 mois pourra mieux fonctionner qu'un actif dont la dernière commande remonte à 2 ans.

Suivant le type de produit acheté et la récurrence plausible de cet achat un client « actif » pourra être déclassé et qualifié d' « inactif » s'il n'a pas renouvelé son achat depuis 1, 2 ou 3 ans, voire plus. Il n'y a pas de règle en la matière. L'appréciation « actif » vs « inactif » est très subjective suivant que l'on voudra comparer un acheteur sur catalogue de téléviseur à écran plat et la cliente d'une maison de café par correspondance, et dont les dernières commandes datent toutes deux de 3 ans...vous en conviendrez.

Dans le domaine qui nous intéresse, à savoir l'échange et la location d'adresses, rares sont les fichiers qui proposent des sélections allant au-delà d'une classification RFM de base. Ils se limitent souvent au seul critère de récence qui s'avère néanmoins suffisamment efficace pour des fichiers de petite taille où toute sélection trop fine risque de nous écarter de précieuses adresses.

Lorsque le comportement recherché est présent dans des fichiers volumineux où une approche par la seule récence ne suffit pas il existe des méthodes plus complexes pour classer les adresses afin de permettre à l'annonceur de tester successivement des couches ou « strates » hiérarchisées...et d'arrêter dès lors que le point de non rentabilité est atteint.

Au-delà d'une classification RFM de base par groupes de homogènes : le scoring et le datamining

Sur des fichiers de grande taille qui présentent par exemple des potentiels de plusieurs centaines de milliers d'adresses en 0-6 mois (plus courant aux USA qu'en France !) proposées à la location ou lorsqu'il s'agit d'exploiter les données dynamiques pour son propre compte, la segmentation RFM telle que vue plus haut peut s'avérer insuffisante.

Prenons l'exemple de l'envoi d'un catalogue lourd qui nécessite, une attention toute particulière dans la sélection d'adresses.
Lors du dernier routage de ce catalogue sur un fichier homogène (au regard d'un RFM classique d'actifs multi 24-36 mois, par exemple) de 50 000 adresses au total nous avons obtenu un taux de commande qui nous a permis de rentrer tout juste dans nos frais. C'est-à-dire que la marge générée a couvert les frais de publicité, sans plus. La question légitime que nous pourrions nous poser est :

Et si la marge dégagée par une moitié de mon fichier était absorbée par les pertes occasionnées par l'autre moitié ?

En l'occurrence, si j'arrivais à isoler les bonnes adresses des « mauvaises » je pourrais optimiser mon résultat en évitant de router les « mauvaises » et ainsi retirer une marge largement bénéficiaire de mon opération. Je perdrais un peu de chiffre d'affaire, mais je ferai l'économie de la moitié de mon investissement publicitaire.

Dans notre cas nous pourrions éviter un routage de 25 000 catalogues à 2€ s'il nous est donné de pouvoir prédire, ou mieux, pronostiquer, que ce segment auquel ces catalogues étaient initialement destinés ne rapportera pas la marge nécessaire pour couvrir le coût de ces catalogues.

Pour nous permettra de hiérarchiser un groupe de consommateur à priori homogène nous utiliserons une technique basée sur la notation individuelle de chaque individu, le score. La note propre à chaque adresse sera la résultante d'un algorithme qui aura pris en compte les trois données de base RFM, chacune pondérée selon des connaissances acquises par l'étude de statistiques issues d'opérations antérieures.

Un exemple très simple est : MxF/R

La valeur cumulée des achats depuis l'origine ou VCA (obtenu en multipliant le nombre de commandes ou fréquence (F) par la moyenne de commande (M)), le tout divisé par la récence exprimée en nombre de jours (j).

Ainsi un client ayant passé à ce jour 10 commandes à 60€ et dont la dernière commande remonte à 30 jours aura une note de : 600 /30 = 20
Un client avec 600 € « au compteur » mais dont la dernière commande remonte à 2 mois se verra noter 600/60 = 10

Afin de diminuer l'impact de la récence et ceci surtout pour des produits avec des renouvellements plus longs, comme le vin par exemple, il est fréquent de pondérer celle-ci avec un « coefficient pondérateur » d'autant plus élevé que la fréquence d'achat moyenne constatée est faible. Autrement dit à VCA égale une dernière commande datant d'un mois n'autorise pas de conférer un score double à un client ayant une récence de deux mois.

Ainsi, si j'ai constaté que mes meilleurs clients ont un rythme d'achat de 60 jours, mon score sera plus juste pour mon précédent exemple en opérant :
600/30+60= 6,6 contre 600/120 = 5

En effet les différences de résultats que nous obtiendrons sur ces segments respectifs se rapprocheront plus d'un rapport de 6,6 à 5 que de 20 à 10.
Dès lors que nous aurons affecté son score à chaque adresse, il s'agira de les regrouper en segments de même taille dont nous aurons noté les bornes de score.

Par exemple :
5000 adresses score >10 = segment A
5000 adresses score >8 et <=10 segment B
5000 adresses score >6 et <=8 segment C
...etc.

Cette petite méthode, très simple reste efficace dès lors que le fichier à segmenter ne dépasse pas 40000 ou 50000 adresses.
Mais pourront également « participer » au score des données relatives au type de produits achetés ou au mode d'acquisition initial, ainsi que l'appétence à un canal de distribution si le fichier a été constitué d'opérations faisant appel à des medias divers. Encore faut-il avoir un logiciel qui permette d'extraire de son fichier ou plutôt de ses fichiers clients, commandes, produits, opérations marketing etc toutes les données nécessaires à cette analyse.

 

Retrouvez la rubrique de Paul Adam dans VAD magazine

 


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