Comment l’analyse RFM a amélioré la segmentation et la fidélisation des clients chez Kick Pleat

 Les enjeux commerciaux derrière l’analyse RFM pour Kick Pleat

L'analyse RFM pour Kick Pleat a nécessité une compréhension approfondie de la base de clients, façonnée par des comportements d'achat saisonniers et une proportion importante d’acheteurs occasionnels. En tant que détaillant proposant des collections soigneusement sélectionnées et une demande qui varie selon les saisons, Kick Pleat avait besoin d’une meilleure visibilité sur la manière dont ses clients interagissent avec les canaux eCommerce et en magasin, et sur les opportunités les plus fortes de fidélisation et de croissance.

Avec une grande partie de ses clients effectuant un seul achat, il était essentiel de comprendre comment transformer cet intérêt initial en fidélité à long terme. Les questions clés étaient les suivantes :

• Qui sont les clients les plus précieux de Kick Pleat, et comment les fidéliser ?
• Quels comportements distinguent chaque segment de clients ?
• Comment affiner les stratégies marketing pour encourager les achats répétés et augmenter la valeur à vie des clients ?
• Comment Kick Pleat peut-elle mieux adapter ses campagnes payantes, ses messages et son contenu pour chaque segment de clients afin d'améliorer l’engagement et la conversion ?
• Comment réduire la dépendance aux acheteurs occasionnels et renforcer les relations à long terme avec les clients ?
  
  

Pour répondre à ces questions, nous avons mis en place une analyse RFM (Recence, Fréquence, Montant) et une analyse par cohortes pour segmenter les clients, identifier les tendances d'achat et fournir des recommandations marketing concrètes.

Comment avons-nous segmenté les clients à l’aide de l’analyse RFM ?

La méthodologie du modèle RFM, conçu pour améliorer la communication et la fidélisation des clients, a combiné l'extraction de données structurées, des analyses avancées et l’apprentissage automatique pour générer des insights exploitables. Voici un résumé du processus et du rôle de la science des données à chaque étape :

• Préparation des données : Nous avons extrait les données de Shopify, la plateforme eCommerce et POS de Kick Pleat. Ce travail a inclus des étapes de nettoyage des données, comme l’exclusion des commandes non éligibles et la standardisation des formats pour garantir la cohérence.
• Analyse RFM : Nous avons calculé les scores de Récence, Fréquence et Montant pour chaque client afin d’évaluer leur comportement d’achat et de créer une segmentation claire. Grâce à l’apprentissage automatique, nous avons développé un modèle qui classe automatiquement les clients en quatre segments : acheteurs fidèles, grands dépensiers occasionnels, acheteurs occasionnels et acheteurs perdus.
• Analyse par cohorte : En complément de l’analyse RFM, nous avons effectué une analyse par cohortes pour étudier le comportement des clients au fil du temps, selon le mois de leur premier achat. Cela nous a permis d’observer les tendances de fidélisation et d’évaluer l’évolution de la fréquence des achats.

L’analyse RFM a permis d’identifier quatre segments principaux de clients :

Les ventes suivent en grande partie le principe de Pareto, où une petite portion de clients génère la majorité des revenus. Les 10% des clients les plus précieux représentent plus de la moitié des ventes totales. Ce groupe est constitué principalement des acheteurs fidèles et des grands dépensiers occasionnels.

Au-delà de ce groupe principal, les revenus restants proviennent principalement des Acheteurs occasionnels et des Acheteurs perdus à faible dépense. Bien que leurs contributions individuelles soient plus faibles, leur grand nombre représente collectivement une portion importante des ventes totales. De plus, une part significative de ces clients n'a interagi avec la marque qu'une seule fois ou de manière sporadique, ce qui met en évidence une opportunité claire pour la fidélisation, le réengagement et des stratégies visant à encourager les achats répétés.

La saisonnalité joue un rôle majeur dans l’acquisition de clients, avec des pics notables en décembre-janvier et en juin-août. Les périodes plus lentes se situent en avril et octobre, probablement liées au lancement de collections saisonnières.

La valeur des clients augmente au fil du temps, avec un délai moyen de 2,5 ans pour qu'une cohorte génère autant de revenus que lors de son premier mois. Au fil du temps, les cohortes continuent de générer des revenus significatifs.

Stratégie de fidélisation des clients

• Lancer des campagnes par e-mail pour récupérer les acheteurs uniques et encourager les achats répétés.
• Adapter la communication en fonction des segments de clients, en utilisant des tons, des structures et des offres distincts, plutôt qu'une approche uniforme pour tous les publics.
• Utiliser les médias payants pour recibler les segments à faible valeur avec des recommandations de produits personnalisées et des campagnes en haut du tunnel visant à raviver l'intérêt et la considération.
• Activer des campagnes payantes pour les segments à forte valeur, avec des objectifs d'engagement et de conversion axés sur le renforcement de la fidélité et la génération de revenus répétés.

Stratégies d'acquisition de clients

• Créer des audiences similairesdans les médias payants en se basant sur les segments de clients à forte valeur afin d'augmenter les chances d'acquérir de nouveaux clients à forte valeur à long terme, plutôt que de se contenter du ciblage large des audiences.
• Renforcer les efforts de SEO et de marketing de contenu pour attirer un trafic organique qualifié et soutenir une acquisition de clients durable.
• Introduire des programmes de parrainagestrong>incitant les clients existants à recommander la marque à d'autres, afin de favoriser une croissance de clients à fort potentiel d'achat.

Suivi continu de l’analyse RFM et analyses approfondies.

• Réaliser une analyse RFM avant chaque saison pour actualiser les segments de clients et suivre l'évolution des clients entre les segments au fil du temps, afin d'évaluer les changements de valeur et d'engagement.
• Explorer des segmentations plus spécifiques aux produits et aux marques pour comparer les comportements au sein de chaque segment et découvrir davantage d'opportunités personnalisées basées sur les intérêts des clients.
• Personnaliser les recommandations de produits en fonction du comportement d'achat passé pour augmenter la pertinence, renforcer l'engagement et encourager les achats répétés.