Faire une segmentation RFM précise dans Excel

La segmentation RFM (Récence, Fréquence, Montant) est une méthode puissante pour classer vos clients en fonction de leur comportement d’achat. Elle se base sur trois critères :

Récence (R) : La date du dernier achat.
Fréquence (F) : Le nombre total d’achats effectués sur une période définie.
Montant (M) : Le montant total dépensé par le client.

Voici un guide détaillé pour effectuer une segmentation RFM précise.

Étape 1 : Collecter les données

Vous aurez besoin des données suivantes pour chaque client :

Date du dernier achat.
Nombre total d’achats sur une période définie (par exemple, 1 an).
Valeur totale des achats réalisés par le client sur cette période.

Étape 2 : Calculer les scores RFM

Le principe de la segmentation RFM consiste à attribuer un score à chaque critère (Récence, Fréquence, Montant) pour chaque client. Les scores sont généralement répartis sur une échelle de 1 à 5, où 5 représente les meilleurs clients pour chaque critère et 1 les moins bons.

Méthode pour attribuer des scores :

Récence (R) :

Classez les clients selon la date de leur dernier achat.
Divisez-les en 5 groupes égaux. Le premier groupe (les plus récents) reçoit un score de 5, le deuxième groupe reçoit un score de 4, et ainsi de suite jusqu’au dernier groupe qui reçoit un score de 1.

Fréquence (F) :

Classez les clients selon le nombre d’achats réalisés.
Divisez-les également en 5 groupes. Ceux qui ont acheté le plus souvent reçoivent un score de 5, et ceux qui ont acheté le moins souvent un score de 1.

Montant (M) :

Classez les clients selon le montant total dépensé.
De la même manière, divisez-les en 5 groupes. Les clients ayant dépensé le plus reçoivent un score de 5 et ceux ayant dépensé le moins un score de 1.

Étape 3 : Attribuer les scores RFM

Chaque client se voit attribuer un score final sous la forme RFM (par exemple, 5-4-3). Ce score résume le comportement d’achat du client en fonction des trois critères.

Exemple de segmentation RFM

Voici un exemple de tableau avec des clients fictifs et leurs scores RFM :

Client	Dernier achat (jours)	Nombre d’achats	Montant total (€)	Récence (R)	Fréquence (F)	Montant (M)	Score RFM
Client A	15	12	500	5	5	4	5-5-4
Client B	30	6	300	4	3	3	4-3-3
Client C	60	3	150	3	2	2	3-2-2
Client D	120	1	100	1	1	1	1-1-1

Étape 4 : Interpréter les résultats

Chaque combinaison de scores RFM vous permet de mieux comprendre le comportement de vos clients. Voici quelques exemples d’interprétation :

Client 5-5-5 : Ces clients sont les meilleurs. Ils ont acheté récemment, souvent, et dépensent beaucoup. Ce sont des « super clients » à fidéliser en priorité.
Client 1-1-1 : Ces clients ont acheté il y a longtemps, rarement, et dépensent peu. Ce sont des clients inactifs ou à faible potentiel.
Client 5-1-5 : Ce client a acheté récemment et dépensé beaucoup, mais ne fait pas d’achats fréquents. Il pourrait bénéficier d’encouragements à augmenter la fréquence de ses achats.
Client 1-5-1 : Ce client a acheté il y a longtemps mais était autrefois un acheteur fréquent avec un faible panier moyen. Il pourrait être intéressant de le réactiver.

Étape 5 : Actions à entreprendre en fonction des segments RFM

En fonction du score RFM, vous pouvez personnaliser vos actions marketing :

Clients à fort potentiel (5-5-5, 5-4-5) : Offrir des programmes de fidélité, des réductions exclusives ou des offres VIP.
Clients à réactiver (1-5-1, 1-4-2) : Envoyer des campagnes de réactivation ou des promotions incitatives pour les encourager à revenir.
Clients à surveiller (3-3-3, 4-2-4) : Maintenir leur engagement par des offres adaptées à leurs comportements d’achat.

Étape 6 : Suivi et optimisation

Une fois votre segmentation effectuée, suivez régulièrement l’évolution de vos segments RFM pour adapter vos stratégies. Vous pouvez également tester différentes actions marketing pour voir ce qui fonctionne le mieux sur chaque segment, puis affiner vos efforts au fil du temps.

👉 La segmentation RFM vous permet de diviser votre portefeuille client en segments précis basés sur leur comportement d’achat. Cela vous aide à concentrer vos efforts marketing sur les clients à forte valeur et à adapter vos actions en fonction de leur potentiel.

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Exercice corrigé : Analyse du Portefeuille Client à l’aide d’Excel

Contexte

Une entreprise dispose d’un fichier Excel qui contient des données sur les clients, leurs habitudes d’achat, ainsi que des informations nécessaires pour mener une analyse RFM (Récence, Fréquence, Montant) et calculer la Valeur Vie Client (CLV).

Objectif

À partir des données fournies dans le fichier Excel, il est demandé de :

Segmenter les clients en utilisant la méthode RFM.
Calculer la Valeur Vie Client (CLV) pour chaque client.
Analyser la rentabilité de chaque segment de clients.
Proposer des actions marketing pour chaque segment.

Données du fichier Excel

Le fichier contient les colonnes suivantes :

Client : Nom du client.
Dernier achat (jours) : Le nombre de jours écoulés depuis le dernier achat du client.
Nombre d’achats : Le nombre total d’achats effectués par le client.
Montant total (€) : Le montant total dépensé par le client.
Durée de la relation (années) : Le nombre d’années depuis que le client a commencé à acheter.

Étapes de résolution dans Excel

1. Segmentation RFM

Calcul des scores RFM

Les scores Récence, Fréquence et Montant sont calculés en utilisant des formules Excel.

Récence (R) : Attribuer un score en fonction de la date du dernier achat avec les critères suivants :

5 (Moins de 30 jours)
4 (Entre 31 et 60 jours)
3 (Entre 61 et 90 jours)
2 (Entre 91 et 120 jours)
1 (Plus de 120 jours)

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))))

Fréquence (F) : Calculer le score basé sur le nombre total d’achats avec les critères suivants :

5 (10 achats ou plus)
4 (Entre 6 et 9 achats)
3 (Entre 4 et 5 achats)
2 (Entre 2 et 3 achats)
1 (1 achat)

Formule Excel pour Fréquence:
=SI([@Nombre_achats]>=10, 5, SI([@Nombre_achats]>=6, 4, SI([@Nombre_achats]>=4, 3, SI([@Nombre_achats]>=2, 2, 1))))

Montant (M) : Attribuer un score basé sur le montant total dépensé par chaque client avec les critères suivants :

5 (Plus de 1000 €)
4 (Entre 501 et 1000 €)
3 (Entre 301 et 500 €)
2 (Entre 101 et 300 €)
1 (Moins de 100 €)

Formule Excel pour Montant:
=SI([@Montant_total]>=1000, 5, SI([@Montant_total]>=501, 4, SI([@Montant_total]>=301, 3, SI([@Montant_total]>=101, 2, 1))))

Calcul du Score RFM combiné

Concaténez les scores Récence, Fréquence, Montant pour obtenir un score RFM combiné.

Formule Excel pour Score RFM:
=[@Récence] & "-" & [@Fréquence] & "-" & [@Montant]

2. Calcul de la CLV (Valeur Vie Client)

La Valeur Vie Client (CLV) est calculée avec la formule suivante :

CLV = (Montant total) / (Durée de la relation en années)

Dans Excel, la formule devient :

Formule Excel pour CLV:
=[@Montant_total] / [@Durée_relation]

3. Analyse des segments RFM

Une fois les clients segmentés par leurs scores RFM, utilisez des Tableaux Croisés Dynamiques pour analyser les segments en fonction de la CLV moyenne et du nombre de clients dans chaque segment. Voici comment procéder :

Créer un tableau croisé dynamique :

Placer le Score RFM en ligne.
Placer la CLV en valeurs pour voir la CLV moyenne par segment.
Placer le Client en valeurs (en mode décompte) pour compter le nombre de clients par segment.

4. Actions Marketing proposées pour chaque segment

En fonction des segments, proposer des actions marketing :

Segment 5-5-5 (Meilleurs clients) : Offrir des récompenses exclusives, des programmes VIP et des remises spéciales pour encourager leur fidélité.
Segment 1-1-1 (Clients à faible engagement) : Envoyer des campagnes de réactivation avec des offres agressives ou des promotions spécifiques.
Segment 4-3-4 (Clients réguliers mais à faible montant) : Encourager des achats supplémentaires par des ventes croisées ou des programmes de points de fidélité.

Exercice Corrigé – Exemple de Données et Résultats

Voici un exemple de tableau avec des clients fictifs et les résultats obtenus :

Client	Dernier achat (jours)	Nombre d’achats	Montant total (€)	R (Récence)	F (Fréquence)	M (Montant)	Score RFM	CLV (€)
Client A	25	12	1200	5	5	4	5-5-4	600
Client B	80	6	800	3	4	4	3-4-4	400
Client C	150	2	150	1	2	2	1-2-2	75
Client D	50	4	400	4	3	3	4-3-3	200

Actions Marketing :

Client A : Offrir des programmes de fidélité pour renforcer l’engagement.
Client B : Proposer des ventes croisées pour augmenter le panier moyen.
Client C : Envoyer des promotions pour réactiver les achats.
Client D : Encourager des achats réguliers par des remises incitatives.

Cet exercice montre comment utiliser Excel pour segmenter les clients avec la méthode RFM, calculer la Valeur Vie Client (CLV), et proposer des actions marketing en fonction des résultats obtenus. Les tableaux croisés dynamiques permettent une analyse approfondie des segments et aident à identifier les clients les plus rentables.