L’analyse du portefeuille client est une pratique essentielle pour toute entreprise cherchant à maximiser la valeur de ses clients tout en optimisant ses ressources. Excel, avec ses puissantes fonctions et outils de visualisation, permet de mener cette analyse de manière efficace et structurée. Grâce à des outils comme la segmentation RFM (Récence, Fréquence, Montant), le calcul de la Valeur Vie Client (CLV), les tableaux croisés dynamiques, et des fonctions avancées telles que FORECAST()
pour la prévision, Excel offre une plateforme flexible pour analyser la rentabilité et le comportement d’achat des clients. Ces outils facilitent la segmentation, l’identification des clients les plus rentables, la prévision des revenus futurs, et l’optimisation des stratégies de fidélisation.
Contexte :
Vous avez une base de données clients avec des informations sur le nombre de jours depuis leur dernier achat, le nombre d’achats et le montant total dépensé. Vous devez effectuer une segmentation RFM (Récence, Fréquence, Montant) à l’aide d’Excel.
Client | Dernier achat (jours) | Nombre d’achats | Montant total (€) |
---|---|---|---|
Client A | 20 | 12 | 1200 |
Client B | 60 | 6 | 800 |
Client C | 150 | 3 | 150 |
Client D | 80 | 8 | 1000 |
Client E | 10 | 15 | 1800 |
Objectif :
IF()
.VLOOKUP()
ou XLOOKUP()
pour rechercher les valeurs dans les tableaux de correspondance.Étapes de résolution :
Formule Excel pour Récence:
=SI([Dernier achat]<=30, 5, SI([Dernier achat]<=60, 4, SI([Dernier achat]<=90, 3, SI([Dernier achat]<=120, 2, 1))))
Formule Excel pour Fréquence:
=SI([Nombre d'achats]>=10, 5, SI([Nombre d'achats]>=6, 4, SI([Nombre d'achats]>=4, 3, SI([Nombre d'achats]>=2, 2, 1))))
Formule Excel pour Montant:
=SI([Montant total]>=1500, 5, SI([Montant total]>=1000, 4, SI([Montant total]>=500, 3, SI([Montant total]>=200, 2, 1))))
Contexte :
Vous avez les informations suivantes pour trois clients concernant leurs achats sur les deux dernières années.
Client | Nombre d’achats par an | Valeur moyenne d’un achat (€) | Durée de la relation (années) |
---|---|---|---|
Client A | 5 | 200 | 2 |
Client B | 10 | 150 | 3 |
Client C | 3 | 300 | 4 |
Objectif :
Calculer la CLV pour chaque client en utilisant la formule simple de CLV et un taux de churn de 20 %.
Formule Excel pour CLV:
= (Valeur_moyenne * Nombre_achats * Durée_relation)
Étapes de résolution :
Client A:
CLV = 200 * 5 * 2
CLV = 2000 €
Client B:
CLV = 150 * 10 * 3
CLV = 4500 €
Client C:
CLV = 300 * 3 * 4
CLV = 3600 €
Formule ajustée:
CLV ajustée = CLV / (1 - Taux de churn)
Client A:
CLV ajustée = 2000 / (1 - 0.20)
CLV ajustée = 2000 / 0.80
CLV ajustée = 2500 €
Client B:
CLV ajustée = 4500 / 0.80
CLV ajustée = 5625 €
Client C:
CLV ajustée = 3600 / 0.80
CLV ajustée = 4500 €
SUMPRODUCT()
Contexte :
Vous souhaitez analyser la marge brute générée par chaque client en fonction de leurs achats et des coûts associés. Voici les données :
Client | Montant total (€) | Coût total (€) |
---|---|---|
Client A | 3000 | 1800 |
Client B | 5000 | 2500 |
Client C | 2000 | 1000 |
Objectif :
Calculer la marge brute totale et la marge pondérée pour chaque client.
Formule Excel pour marge brute:
= Montant total - Coût total
Étapes de résolution :
Client A:
Marge brute = 3000 - 1800 = 1200 €
Client B:
Marge brute = 5000 - 2500 = 2500 €
Client C:
Marge brute = 2000 - 1000 = 1000 €
SUMPRODUCT()
pour pondérer la marge brute par le nombre d’achats (si fourni) ou d’autres critères si applicable.Formule Excel:
=SUMPRODUCT(Montant_total, Coût_total)
COUNTIFS()
Contexte :
Vous devez analyser le taux de rétention des clients au fil du temps. Voici les informations sur l’activité des clients au cours des trois dernières années :
Client | Année 1 | Année 2 | Année 3 |
---|---|---|---|
Client A | Actif | Actif | Inactif |
Client B | Inactif | Actif | Actif |
Client C | Actif | Inactif | Inactif |
Objectif :
Calculer le taux de rétention annuel et visualiser le taux de churn avec un graphique à barres.
Formule Excel pour taux de rétention:
=COUNTIFS(Année1:Année3, "Actif") / TOTAL_CLIENTS
COUNTIFS()
.Année 1:
Clients actifs = 2 (Client A et C)
Année 2:
Clients actifs = 2 (Client A et B)
Année 3:
Clients actifs = 1 (Client B)
Taux de churn = 1 - (Clients actifs année N / Clients actifs année N-1)
Visualiser ces taux avec un graphique à barres.
CAC = Dépenses marketing / Nombre de clients acquis
CAC = 10 000 / 50
CAC = 200 €
CAC = 15 000 / 75
CAC = 200 €
Les deux campagnes ont un CAC de 200 €, ce qui est le coût maximum acceptable.
GOAL SEEK
:L’entreprise veut savoir combien elle peut dépenser si elle souhaite acquérir 100 clients tout en maintenant un CAC de 200 €. Pour ce faire, vous pouvez utiliser l’outil Valeur cible (GOAL SEEK)
dans Excel pour ajuster les dépenses marketing afin d’atteindre cet objectif.
Étapes :
Résultat attendu avec GOAL SEEK :
Dépenses marketing = CAC * Nombre de clients
Dépenses marketing = 200 * 100
Dépenses marketing = 20 000 €
L’entreprise peut dépenser 20 000 € pour acquérir 100 clients tout en respectant un CAC de 200 €.
Contexte :
Vous souhaitez visualiser les performances de votre portefeuille client en créant un tableau de bord dans Excel. Voici les données de base sur les clients :
Client | Nombre d’achats | Montant total (€) | Dernier achat (jours) | Valeur Vie Client (CLV) |
---|---|---|---|---|
Client A | 12 | 1200 | 30 | 2400 |
Client B | 6 | 800 | 60 | 1600 |
Client C | 4 | 500 | 120 | 1000 |
Client D | 8 | 1000 | 20 | 2000 |
Objectif :
Étapes de résolution :
Création d’un tableau de bord :
Création d’un graphique combiné :
FORECAST()
Contexte :
Votre entreprise souhaite estimer les revenus futurs d’un client en fonction de ses dépenses passées. Voici les données des montants dépensés par année pour un client :
Année | Montant dépensé (€) |
---|---|
2019 | 500 |
2020 | 600 |
2021 | 800 |
2022 | 1000 |
Objectif :
Utiliser la fonction FORECAST()
d’Excel pour prévoir le montant que le client pourrait dépenser en 2023.
Étapes de résolution :
FORECAST()
: La fonction FORECAST()
est utilisée pour prévoir une valeur future en se basant sur les tendances des années précédentes. Formule Excel pour la prévision :
=FORECAST(2023, [Montant dépensé], [Années])
=FORECAST(2023, B2:B5, A2:A5)
Résultat :
Excel prédit que le client dépensera environ 1200 € en 2023 en fonction des tendances des années précédentes.
Contexte :
Vous souhaitez suivre les performances des groupes de clients (cohortes) acquis au fil du temps, afin d’analyser leur rétention et leur comportement d’achat.
Client | Année d’acquisition | Achats en Année 1 | Achats en Année 2 | Achats en Année 3 |
---|---|---|---|---|
Client A | 2020 | 5 | 4 | 3 |
Client B | 2021 | 3 | 2 | – |
Client C | 2022 | 4 | – | – |
Objectif :
Analyser la rétention des cohortes et suivre l’évolution des achats au fil des ans.
Étapes de résolution :
Créer un tableau croisé dynamique à partir des données des cohortes :
Analyser la rétention :
Résultat attendu :
Ces exercices corrigés couvrent l’ensemble des principaux outils Excel pour réaliser une analyse approfondie du portefeuille client, incluant la segmentation RFM, le calcul de la CLV, l’analyse des marges, et les prévisions de revenus. Ces outils aident à mieux comprendre les comportements clients et à optimiser les stratégies de gestion et de fidélisation des clients.
L’offre commerciale est un élément essentiel dans le développement de toute relation d’affaires. Bien conçue,…
Pour qu'une proposition commerciale soit percutante et engageante, elle doit être personnalisée en fonction des…
Le contexte d'une proposition commerciale professionnelle est la base qui permet d’établir la pertinence de…
Recevoir une proposition d’embauche est toujours un moment gratifiant. C’est l’aboutissement d’un processus souvent long…
10 Modèles de lettres pour Refuser Poliment une Offre Commerciale 👇 Refuser une offre commerciale…
La feuille de route produit est un document stratégique qui guide le développement, le lancement,…
This website uses cookies.