L’analyse du portefeuille client consiste à évaluer la rentabilité, le comportement d’achat, et la fidélité des clients dans le but d’optimiser les ressources et maximiser les revenus. Pour résoudre des exercices en analyse de portefeuille client, il est important de maîtriser certaines techniques analytiques et outils, notamment dans Excel.

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Étapes à suivre pour résoudre des exercices

1. Comprendre le Contexte et les Données

Avant de commencer tout exercice, identifiez clairement :

• Les informations données : nombre d’achats, montant dépensé, date du dernier achat, etc.
• Les objectifs : calculer la CLV (Customer Lifetime Value), segmenter les clients (RFM), évaluer le coût d’acquisition client (CAC), etc.
• Les métriques à utiliser : CLV, RFM, taux de churn, marge brute, etc.

2. Segmentation RFM

La segmentation RFM (Récence, Fréquence, Montant) est une méthode classique pour classer les clients selon trois critères :

• Récence (R) : Temps écoulé depuis le dernier achat.
• Fréquence (F) : Nombre d’achats réalisés par un client sur une période donnée.
• Montant (M) : Valeur totale des achats.

Étapes :

Récence : Attribuer un score de 1 à 5 en fonction de la date du dernier achat.

• Utilisez la fonction IF() ou VLOOKUP() pour attribuer les scores.
• Exemple :
  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 : Utiliser le nombre total d’achats pour attribuer un score.

• Exemple de formule Excel :
  =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))))

Montant : Classer les clients selon leur dépense totale.

• Utilisez RANK() ou IF() pour déterminer le score.
• Exemple de formule :
  =SI([Montant total]>=1500, 5, SI([Montant total]>=1000, 4, SI([Montant total]>=500, 3, SI([Montant total]>=200, 2, 1))))

Calcul du Score RFM : Concaténer les scores R, F, et M pour obtenir un score final (par exemple : 5-5-4).

3. Calculer la Valeur Vie Client (CLV)

La Valeur Vie Client (CLV) représente la valeur totale qu’un client peut générer pour l’entreprise pendant toute la durée de la relation.

Formule simple de la CLV :

CLV = (Valeur moyenne par achat) * (Nombre d'achats par an) * (Durée de la relation)

• Si des ajustements doivent être faits en fonction du taux de churn (taux d’attrition), utilisez :

  CLV ajustée = (CLV de base) / (1 - Taux de churn)

Étapes :

1. Identifier les valeurs d’achat moyennes et la fréquence d’achat.
2. Appliquer la formule CLV.
3. Si nécessaire, ajuster avec le taux de churn pour obtenir une estimation plus précise.

Exemple :
Si un client dépense 100 € en moyenne, effectue 5 achats par an, et a une relation client de 3 ans :

CLV = 100 * 5 * 3 = 1500 €

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4. Analyse des Marges et Rentabilité

L’analyse des marges par client permet d’évaluer la rentabilité de chaque client. Le calcul des marges est généralement réalisé par la différence entre les revenus générés et les coûts associés.

Formule de la marge brute :

Marge brute = (Montant total - Coût total)

Étapes :

1. Collecter les montants dépensés par chaque client ainsi que les coûts associés.
2. Utiliser la fonction SUMPRODUCT() pour analyser la marge totale ou pondérée.
3. Comparer les marges entre différents segments de clients pour identifier ceux qui génèrent la plus grande rentabilité.

Exemple :
Si un client a dépensé 3000 € et que le coût total associé à ces achats est de 1800 € :

Marge brute = 3000 - 1800 = 1200 €

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5. Taux de rétention et churn

Le taux de rétention permet de mesurer combien de clients restent actifs sur une période donnée, tandis que le taux de churn mesure le pourcentage de clients perdus.

Formule du taux de churn :

Taux de churn = 1 - (Clients actifs année N / Clients actifs année N-1)

Étapes :

1. Utiliser COUNTIFS() pour compter les clients actifs chaque année.
2. Calculer le taux de churn pour chaque période.
3. Visualiser ces taux avec des graphiques à barres ou courbes.

Exemple :
Si une entreprise avait 100 clients actifs en 2021, mais seulement 80 en 2022 :

Taux de churn = 1 - (80 / 100) = 0.20, soit 20 %

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6. Calculer et optimiser le Coût d’Acquisition Client (CAC)

Le Coût d’Acquisition Client (CAC) est essentiel pour savoir combien l’entreprise dépense pour attirer de nouveaux clients.

Formule du CAC :

CAC = Dépenses marketing / Nombre de clients acquis

Étapes :

1. Identifier les dépenses marketing et le nombre de clients acquis.
2. Appliquer la formule pour obtenir le CAC.
3. Utiliser GOAL SEEK (Valeur cible) pour optimiser les dépenses marketing et maximiser l’acquisition tout en respectant les marges cibles.

Exemple :
Si une entreprise dépense 10 000 € en marketing et acquiert 50 clients :

CAC = 10 000 / 50 = 200 €

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7. Prévisions de revenus avec FORECAST()

La fonction FORECAST() d’Excel permet de prédire les revenus futurs en se basant sur les tendances passées des dépenses clients.

Formule de prévision :

=FORECAST(Année future, [Montant dépensé], [Années])

Étapes :

1. Rassembler les données historiques sur les dépenses.
2. Utiliser la fonction FORECAST() pour prédire les revenus futurs.

Exemple :
Si les montants dépensés par un client augmentent régulièrement chaque année (2019 = 500 €, 2020 = 600 €, 2021 = 800 €), vous pouvez prévoir les revenus en 2022 avec :

=FORECAST(2022, B2:B4, A2:A4)

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L’analyse du portefeuille client repose sur des méthodes statistiques et des outils Excel comme RFM, CLV, marges, et prévisions. En suivant cette méthodologie et en utilisant les formules appropriées, vous pouvez segmenter vos clients, prévoir leur valeur future, et optimiser vos décisions marketing et commerciales. Les outils Excel permettent d’automatiser ces calculs et d’obtenir des visualisations claires des données pour une prise de décision rapide.

Exercice corrigé : Analyse du portefeuille client

Données de l’exercice

Voici les données concernant un portefeuille client :

Client	Nombre d’achats par an	Valeur moyenne d’un achat (€)	Durée de la relation (années)
Client A	10	50	3
Client B	5	100	2
Client C	15	30	4

Objectif

Calculer la valeur vie client (CLV) pour chacun des clients en utilisant la formule de base :

CLV = (Valeur moyenne d'un achat) * (Fréquence d'achat par an) * (Durée de la relation en années)

Calcul de la CLV pour chaque client

Pour chaque client, appliquez la formule suivante :

Client A:
  CLV = 50 * 10 * 3
  CLV = 1500 €

Client B:
  CLV = 100 * 5 * 2
  CLV = 1000 €

Client C:
  CLV = 30 * 15 * 4
  CLV = 1800 €

Interprétation des résultats

• Client A génère une CLV de 1 500 €, ce qui signifie que sur la durée de la relation (3 ans), il apportera à l’entreprise un revenu total de 1 500 €.
• Client B est légèrement moins rentable, avec une CLV de 1 000 €, malgré un montant moyen d’achat plus élevé, car sa fréquence d’achat et la durée de la relation sont plus faibles.
• Client C a la plus haute CLV avec 1 800 €, en raison de sa fréquence d’achat élevée et d’une durée de relation plus longue.

Extension de l’exercice : Prendre en compte la marge brute

Pour aller plus loin, nous allons calculer la CLV en tenant compte de la marge brute de chaque client. Supposons que la marge brute sur chaque client soit de 20 %.

CLV ajustée = CLV * Marge brute

Appliquez cette formule à chaque client :

Client A:
  CLV ajustée = 1500 * 0.20
  CLV ajustée = 300 €

Client B:
  CLV ajustée = 1000 * 0.20
  CLV ajustée = 200 €

Client C:
  CLV ajustée = 1800 * 0.20
  CLV ajustée = 360 €

Lorsque l’on prend en compte la marge brute, la rentabilité nette de chaque client est ajustée. Client C reste le plus rentable avec une marge brute de 360 €, suivi de Client A avec 300 €, et enfin Client B avec 200 €.

💡 Série d’exercices corrigés : Analyse du Portefeuille Client

Exercice 1 : Calcul de la Valeur Vie Client (CLV)

Données de l’exercice :
Une entreprise a les informations suivantes pour trois clients concernant leurs achats sur les trois dernières années :

Client	Nombre d’achats par an	Valeur moyenne d’un achat (€)	Durée de la relation (années)
Client A	5	100	2
Client B	10	50	3
Client C	7	120	4

Objectif :
Calculer la valeur vie client (CLV) pour chaque client en utilisant la formule de base.

CLV = (Valeur moyenne d'un achat) * (Fréquence d'achat par an) * (Durée de la relation)

Correction :

Client A:
  CLV = 100 * 5 * 2
  CLV = 1000 €

Client B:
  CLV = 50 * 10 * 3
  CLV = 1500 €

Client C:
  CLV = 120 * 7 * 4
  CLV = 3360 €

Conclusion :
Le client C est le plus rentable avec une valeur vie client de 3 360 €, suivi par le client B à 1 500 €, et le client A à 1 000 €.

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Exercice 2 : Segmentation RFM

Données de l’exercice :
Un magasin en ligne souhaite segmenter ses clients selon la méthode RFM. Voici les informations pour quatre clients :

Client	Dernier achat (jours)	Nombre d’achats	Montant total (€)
Client A	10	12	600
Client B	50	8	300
Client C	30	6	200
Client D	120	3	100

Objectif :
Attribuer un score RFM pour chaque client en fonction des critères suivants :

• Récence (R) :
• 1 (Plus de 90 jours)
• 2 (Entre 61 et 90 jours)
• 3 (Entre 31 et 60 jours)
• 4 (Entre 11 et 30 jours)
• 5 (Moins de 10 jours)
• Fréquence (F) :
• 1 (Moins de 3 achats)
• 2 (Entre 3 et 5 achats)
• 3 (Entre 6 et 8 achats)
• 4 (Entre 9 et 11 achats)
• 5 (12 achats ou plus)
• Montant (M) :
• 1 (Moins de 100 €)
• 2 (Entre 100 et 199 €)
• 3 (Entre 200 et 299 €)
• 4 (Entre 300 et 499 €)
• 5 (Plus de 500 €)

Récence (R):
  - Client A: 5
  - Client B: 3
  - Client C: 4
  - Client D: 1

Fréquence (F):
  - Client A: 5
  - Client B: 4
  - Client C: 3
  - Client D: 2

Montant (M):
  - Client A: 5
  - Client B: 4
  - Client C: 3
  - Client D: 2

Score RFM:
  - Client A: 5-5-5
  - Client B: 3-4-4
  - Client C: 4-3-3
  - Client D: 1-2-2

Conclusion :
Le Client A est le meilleur client avec un score parfait de 5-5-5. Client D, avec un score de 1-2-2, est le moins actif et pourrait nécessiter une réactivation marketing.

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Exercice 3 : Calcul de la Marge Client

Données de l’exercice :
Une entreprise veut calculer la marge nette générée par ses clients. Elle connaît la valeur vie client et la marge brute qu’elle applique sur ses produits. Voici les données pour trois clients :

Client	CLV (€)	Marge brute (%)
Client A	2 000	20
Client B	1 500	25
Client C	3 000	15

Objectif :
Calculer la marge client pour chaque client.

Marge client = CLV * (Marge brute / 100)

Correction :

Client A:
  Marge client = 2000 * (20 / 100)
  Marge client = 400 €

Client B:
  Marge client = 1500 * (25 / 100)
  Marge client = 375 €

Client C:
  Marge client = 3000 * (15 / 100)
  Marge client = 450 €

Conclusion :
Même si le Client C a la plus haute CLV, la marge brute étant plus faible, la marge nette reste modérée à 450 €. Le Client A génère 400 € de marge et le Client B 375 €.

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Exercice 4 : Analyse du Retour sur Investissement (ROI) du CAC

Données de l’exercice :
Une entreprise souhaite évaluer le retour sur investissement de ses efforts d’acquisition. Voici les données :

Client	CAC (Coût d’acquisition client) (€)	CLV (€)
Client A	300	1 500
Client B	400	1 800
Client C	500	2 500

Objectif :
Calculer le ROI pour chaque client avec la formule suivante :

ROI = (CLV - CAC) / CAC

Correction :

Client A:
  ROI = (1500 - 300) / 300
  ROI = 4 (soit 400 %)

Client B:
  ROI = (1800 - 400) / 400
  ROI = 3.5 (soit 350 %)

Client C:
  ROI = (2500 - 500) / 500
  ROI = 4 (soit 400 %)

Conclusion :
Le Client A et le Client C génèrent un excellent retour sur investissement de 400 %, tandis que le Client B a un ROI légèrement inférieur à 350 %.

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Exercice 5 : Segmentation des Clients par Valeur Vie (CLV)

Données de l’exercice :
Une entreprise souhaite segmenter ses clients en fonction de leur CLV pour mieux cibler ses efforts marketing. Voici les données de CLV pour 5 clients :

Client	CLV (€)
Client A	3 000
Client B	1 200
Client C	2 500
Client D	700
Client E	4 000

Objectif :
Segmenter les clients en trois groupes : VIP (CLV > 2 500 €), Moyen (CLV entre 1 000 et 2 500 €), et Faible (CLV < 1 000 €).

VIP:
  - Client A
  - Client E
  - Client C

Moyen:
  - Client B

Faible:
  - Client D

Conclusion :
Les Clients A, C et E sont des clients VIP sur lesquels l’entreprise devrait concentrer ses efforts de fidélisation. Client B est un client moyen, tandis que Client D a une valeur faible et pourrait nécessiter une campagne de réactivation.

Exercices avec cas particuliers : Analyse du Portefeuille Client

Exercice 1 : Analyse de la CLV pour des clients à cycle d’achat irrégulier

Données de l’exercice :
Certains clients n’achètent pas régulièrement, ce qui rend difficile l’évaluation de leur Valeur Vie Client (CLV). Vous avez les informations suivantes concernant deux clients qui achètent de manière irrégulière :

Client	Dates des achats (mois)	Montant par achat (€)
Client A	Janvier, Mars, Septembre	100, 150, 80
Client B	Février, Mai, Août	200, 50, 120

Objectif :
Calculer la CLV en supposant que la durée de la relation sera de 2 ans et en tenant compte du montant moyen par achat et du nombre d’achats par an.

CLV = (Montant moyen par achat) * (Nombre d'achats par an) * (Durée de la relation)

Correction :

Client A:
  Montant moyen = (100 + 150 + 80) / 3
  Montant moyen = 110 €
  Nombre d'achats par an = 3
  CLV = 110 * 3 * 2
  CLV = 660 €

Client B:
  Montant moyen = (200 + 50 + 120) / 3
  Montant moyen = 123.33 €
  Nombre d'achats par an = 3
  CLV = 123.33 * 3 * 2
  CLV = 740 €

Conclusion :
Même si les cycles d’achat sont irréguliers, le Client B a une CLV légèrement plus élevée que le Client A, principalement en raison d’un montant moyen par achat supérieur.

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Exercice 2 : Segmentation RFM pour des clients avec achat saisonnier

Données de l’exercice :
Votre entreprise vend des produits qui ont une forte saisonnalité, avec des pics d’achats à certaines périodes de l’année. Voici les données pour quatre clients qui effectuent des achats uniquement pendant les soldes d’été et d’hiver.

Client	Dernier achat (jours)	Nombre d’achats	Montant total (€)
Client A	180	2	300
Client B	60	2	150
Client C	365	2	400
Client D	30	2	200

Objectif :
Attribuer un score RFM avec des critères ajustés pour tenir compte de l’effet de la saisonnalité. Voici les nouveaux seuils adaptés aux clients saisonniers :

• Récence (R) :
• 5 (Dernier achat dans les 30 jours)
• 4 (31 à 90 jours)
• 3 (91 à 180 jours)
• 2 (181 à 365 jours)
• 1 (Plus de 365 jours)
• Fréquence (F) :
• 1 (2 achats)
• Montant (M) :
• 5 (Plus de 350 €)
• 4 (Entre 300 et 350 €)
• 3 (Entre 200 et 299 €)
• 2 (Entre 100 et 199 €)

Récence (R):
  - Client A: 3
  - Client B: 4
  - Client C: 2
  - Client D: 5

Fréquence (F):
  - Tous les clients: 1 (car ils n'ont fait que 2 achats)

Montant (M):
  - Client A: 4
  - Client B: 2
  - Client C: 5
  - Client D: 3

Score RFM:
  - Client A: 3-1-4
  - Client B: 4-1-2
  - Client C: 2-1-5
  - Client D: 5-1-3

Conclusion :
Client D a le meilleur score de 5-1-3, indiquant qu’il a acheté récemment et a un montant modéré. Client C, avec un score de 2-1-5, est moins récent mais dépense plus, ce qui montre que malgré son achat moins récent, il reste un client précieux.

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Exercice 3 : Réactivation de clients inactifs

Données de l’exercice :
Une entreprise remarque que certains clients n’ont pas fait d’achat depuis un certain temps et souhaite créer des actions de réactivation. Voici les données de quelques clients inactifs depuis plus d’un an.

Client	Dernier achat (jours)	Nombre d’achats	Montant total (€)	Dernier montant (€)
Client A	400	5	1000	200
Client B	600	2	300	100
Client C	500	3	600	50

Objectif :
Créer une stratégie de réactivation basée sur le montant du dernier achat et le nombre d’achats antérieurs. Segmentez les clients en fonction du montant de leur dernier achat pour déterminer la meilleure offre de réactivation.

• Groupe 1 : Offre faible (Dernier montant < 100 €)
• Groupe 2 : Offre moyenne (Dernier montant entre 100 et 200 €)
• Groupe 3 : Offre forte (Dernier montant > 200 €)

Groupe 1:
  - Client C (Dernier achat = 50 €)

Groupe 2:
  - Client B (Dernier achat = 100 €)

Groupe 3:
  - Client A (Dernier achat = 200 €)

Stratégie de réactivation :

• Groupe 1 (Client C) : Offrir une remise de 20% pour réactiver l’intérêt et compenser le faible montant du dernier achat.
• Groupe 2 (Client B) : Proposer une remise de 10% ou un produit gratuit sur le prochain achat pour les encourager à revenir.
• Groupe 3 (Client A) : Offrir un programme VIP ou des points de fidélité pour les inciter à rester des clients réguliers en raison de leur historique de dépenses élevées.

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Exercice 4 : Analyse des clients avec une forte valeur et un taux de churn élevé

Données de l’exercice :
Votre entreprise observe un phénomène où certains clients dépensent beaucoup lors de leurs premiers achats, mais ne reviennent pas par la suite. Voici les données pour trois de ces clients.

Client	Nombre d’achats	Montant total (€)	Taux de churn (%)	Taux de retour attendu (%)
Client A	2	1500	80	20
Client B	3	2000	75	25
Client C	4	1800	70	30

Objectif :
Calculer la CLV ajustée en fonction du taux de churn élevé et analyser les actions possibles pour réduire ce taux.

CLV ajustée = (Montant total * Taux de retour attendu) / (1 - Taux de churn)

Correction :

Client A:
  CLV ajustée = (1500 * 0.20) / (1 - 0.80)
  CLV ajustée = 300 / 0.20
  CLV ajustée = 1500 €

Client B:
  CLV ajustée = (2000 * 0.25) / (1 - 0.75)
  CLV ajustée = 500 / 0.25
  CLV ajustée = 2000 €

Client C:
  CLV ajustée = (1800 * 0.30) / (1 - 0.70)
  CLV ajustée = 540 / 0.30
  CLV ajustée = 1800 €

Conclusion :
Les clients A, B, et C présentent une CLV ajustée élevée malgré un fort taux de churn, en raison de leur fort taux de retour attendu. Il est crucial de déployer des efforts de rétention spécifiques pour ces clients à haute valeur initiale, comme des offres de fidélisation personnalisées ou des programmes de cashback.

Exercice 5 : Segmentation des clients par le risque de churn avec un programme de fidélité

Données de l’exercice :
Une entreprise propose un programme de fidélité pour réduire le risque de churn parmi ses meilleurs clients. Voici les informations disponibles pour cinq clients concernant leurs dépenses et leur participation au programme de fidélité.

Client	Montant dépensé (€)	Nombre de points de fidélité	Taux de churn (%)	Potentiel de fidélisation (%)
Client A	2 000	500	10	90
Client B	1 200	300	25	75
Client C	800	200	35	65
Client D	3 500	700	5	95
Client E	1 000	250	20	80

Objectif :
Segmenter les clients en fonction de leur taux de churn et du nombre de points de fidélité afin de déterminer les actions à entreprendre pour maximiser la fidélisation. Les clients seront classés dans les catégories suivantes :

• Faible risque de churn (Churn < 15%) : Offrir des avantages supplémentaires pour renforcer leur fidélité.
• Risque moyen de churn (15% ≤ Churn < 30%) : Proposer des récompenses incitatives pour les fidéliser davantage.
• Haut risque de churn (Churn ≥ 30%) : Offrir des promotions ou des points de fidélité supplémentaires pour éviter la perte.

Faible risque de churn (Churn < 15%):
  - Client A (Churn = 10%, Points = 500)
  - Client D (Churn = 5%, Points = 700)

Risque moyen de churn (15% ≤ Churn < 30%):
  - Client B (Churn = 25%, Points = 300)
  - Client E (Churn = 20%, Points = 250)

Haut risque de churn (Churn ≥ 30%):
  - Client C (Churn = 35%, Points = 200)

Stratégies recommandées :

• Faible risque de churn (Clients A et D) : Offrir des récompenses exclusives ou des statuts VIP dans le programme de fidélité pour continuer à maximiser leur engagement. Ils sont déjà très fidèles, donc l’objectif est de maintenir cette dynamique positive.
• Risque moyen de churn (Clients B et E) : Mettre en place des promotions spécifiques, telles que des offres à points doublés ou des récompenses pour chaque achat supplémentaire dans un certain délai. Ces clients ont un bon potentiel de fidélisation, mais nécessitent des incitations pour continuer à acheter.
• Haut risque de churn (Client C) : Proposer des offres agressives, comme des remises importantes ou un bonus exceptionnel de points de fidélité, afin de réactiver le client. Il est essentiel de prévenir une éventuelle défection en rendant le programme de fidélité plus attrayant.

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Exercice 6 : Analyse combinée RFM et CLV avec des clients à forte variabilité de dépenses

Données de l’exercice :
Votre entreprise souhaite combiner l’analyse RFM et CLV pour identifier les clients ayant une forte variabilité dans leurs dépenses. Voici les informations disponibles :

Client	Dernier achat (jours)	Nombre d’achats	Montant total (€)	CLV (€)
Client A	30	12	1 200	2 500
Client B	90	8	800	1 800
Client C	60	15	3 000	5 000
Client D	150	4	400	900
Client E	20	20	4 000	6 500

Objectif :
Analyser la relation entre la variabilité des achats (différences entre le montant total et la CLV) et le score RFM afin d’identifier les clients dont le comportement est le plus fluctuant.

• Variabilité d’achat : Définie comme la différence entre le montant total dépensé et la CLV. Utilisez cette formule pour chaque client :

Variabilité = CLV - Montant total

Ensuite, effectuez une segmentation en fonction de cette variabilité pour déterminer les clients les plus incohérents dans leurs dépenses.

Correction :

Client A:
  Variabilité = 2 500 - 1 200
  Variabilité = 1 300 €

Client B:
  Variabilité = 1 800 - 800
  Variabilité = 1 000 €

Client C:
  Variabilité = 5 000 - 3 000
  Variabilité = 2 000 €

Client D:
  Variabilité = 900 - 400
  Variabilité = 500 €

Client E:
  Variabilité = 6 500 - 4 000
  Variabilité = 2 500 €

Conclusion :

• Client E a la plus grande variabilité (2 500 €), indiquant qu’il a encore un potentiel de dépenses inexploité.
• Client C a également une forte variabilité (2 000 €), suggérant qu’il pourrait être intéressant de concentrer des efforts de marketing pour maximiser ses dépenses.

Stratégies recommandées :

• Pour Clients C et E : Renforcer les efforts de fidélisation en leur offrant des avantages supplémentaires pour qu’ils atteignent leur plein potentiel de CLV.
• Pour Clients A et B : Stimuler leurs achats avec des offres incitatives pour réduire l’écart entre leurs dépenses actuelles et leur CLV estimée.
• Client D : Avec une faible variabilité, ce client pourrait être déjà au maximum de sa capacité d’achat, donc les efforts devraient se concentrer sur la fidélisation.