Le scoring client permet de prioriser vos budgets marketing pour les clients les plus susceptibles d’acheter, et de mieux segmenter votre fichier client pour obtenir de meilleures performances dans vos campagnes.
Par exemple, pour identifier vos promoteurs les plus convaincus et en faire vos champions.
Dans cet article, on vous présente 3 exemples très concrets de modèles de scoring client, et on vous propose un guide en 5 étapes pour construire un scoring client qui soit efficace et exploitable rapidement.
Scoring client: une définition
Les entreprises utilisent ces méthodes d’analyse de la valeur pour définir quels clients sont sources de bénéfices importants. Le but : utiliser les informations collectées pour communiquer efficacement avec ces segments les plus précieux. Le modèle RFM (Recency, Frequency, Monetary) est l’une des méthodes les plus couramment utilisées.
Le principal avantage de la méthode RFM est qu’elle donne des informations détaillées sur ces clients en utilisant trois critères seulement. Cela réduit la complexité du modèle d’analyse de la valeur client sans pour autant compromettre sa précision.
Le scoring client n’est pas strictement limité aux clients actifs. Les clients inactifs peuvent être l’un des segments les plus importants des fiches d’évaluation clients.
Scoring client VS Lead scoring
| Critère | Scoring client | Lead scoring |
|---|---|---|
| Objectif | Rétention, upsell, maximisation de la LTV des clients existants | Acquisition de nouveaux clients |
| Fonctionnement | Analyse d’un stock (généralement important) de données passées | Mise à jour continuelle d’un score en flux à chaque action d’un prospect |
| Équipe concernée | Marketing | Commerciale |
| Démarche | Définition de segments mutuellement exclusifs | Gradation de prospects sur une échelle plus ou moins linéaire |
Le lead scoring cherche à estimer l’espérance de gain sur un prospect avec deux types de variables:
C’est plutôt utilisé en B2B et l’objectif est d’aider les équipes commerciales à maximiser leur espérance de gains en priorisant les leads au plus gros potentiel et à la plus forte intention d’achat.
Le scoring client a plutôt pour objectif de segmenter une base de clients existants (un stock) en segments mutuellement exclusifs. L’enjeu est moins de prioriser les segments à travailler que de définir des actions marketing adaptées pour maximiser la valeur client au sein de chaque segment.
Un exemple très simple: imaginez que vous proposez un coupon de 10% exactement au même moment à tous vos clients:
Le scoring client permet de ne viser que le bon segment (le 2ème dans notre exemple ) et d’envisager d’autres actions pour les autres segments – par exemple proposer un upsell aux premiers, et demander aux derniers leur avis sur leur achat.
Scoring client et loi de Paretto
Le modèle RFM est lié à la célèbre loi de Pareto qui stipule que 80 % des effets sont le produit de 20 % des causes. Appliquée au marketing, cela signifie que 80 % de vos ventes proviennent de 20% de vos clients (les meilleurs).
Le modèle RFM: un standard pour le scoring clients
Les méthodes traditionnelles de segmentation utilisées par les sociétés d’études de marché avant l’arrivée de l’analyse de données, utilisent des variables telles que les facteurs démographiques et psychographiques pour regrouper leurs clients.
Les chercheurs utilisent toujours des échantillons pour prédire le comportement global d’une population, ce qui empêche la définition de segments précis.
Ces études sont réalisées manuellement, dépendent de chercheurs qualifiés et sont sujettes à l’erreur humaine. Un échantillon peut donc être incorrect pour de nombreuses raisons : un nombre insuffisant de consommateurs, un mauvais ratio entre les différentes populations, des facteurs psychographiques variables, etc.
La segmentation RFM est l’un des outils les plus populaires pour évaluer les clients en fonction de leurs achats précédents. Il est particulièrement utilisé par les spécialistes du marketing direct.
Avec cette analyse RFM, ils peuvent non seulement scorer chaque client (ce qui est d’une utilité considérable dans son application ensuite), mais aussi prédire les comportements de chaque segment vis-à-vis des futures campagnes marketing.
Les campagnes peuvent être planifiées avec plus de précision et deviennent donc plus rentables.
Récence
Combien de temps s’est écoulé depuis le dernier achat ? Plus le temps est court, plus la valeur du client est élevée.
La première étape devrait consister à diviser l’ensemble de la base de clients en 3, 4 ou 5 segments égaux.
La valeur maximale est attribuée aux 20, 25 ou 33% des clients qui ont effectué des achats il y a le moins longtemps. La valeur minimale est attribuée aux clients dont le dernier achat a eu lieu il y a le plus longtemps.
Fréquence
Combien de fois le client a-t-il fait des achats dans le magasin ? Plus sa récurrence d’achat est forte, plus sa valeur est élevée.
Sur une base divisée en 5 segments pour la date du dernier achat, on divise à nouveau les clients en 5 groupes égaux en fonction du nombre d’achats qu’ils ont effectués depuis le début de la relation avec votre marque.
Monetary (Valeur)
Combien le client a-t-il payé dans le magasin ? Bien entendu, plus la dépense est élevée, plus la valeur du client est élevée.
Il est maintenant temps de passer à la dernière partie de l’analyse – déterminer combien le client a dépensé au total pour vos produits. Tout comme dans la segmentation précédente, il est recommandé dans ce cas d’utiliser une échelle de 1 à 3, 4 ou 5.
Limites du modèle RFM
La principale limite du RFM est qu’il ne permet pas d’évaluer le potentiel d’un nouveau client car l’ancienneté des clients n’est pas prise en compte. Un client devenu client hier aura mécaniquement beaucoup moins de valeur que les clients les plus anciens dans ce modèle.
Quelques exemples de scoring client
1. La segmentation RFM 3×3 de AnalyticsVidhya
Il est possible de regrouper les clients en fonction des 3 facteurs énoncés ci-dessus. Par exemple, regrouper tous les clients dont l’ancienneté est inférieure à 60 jours dans un même bac. De même, les clients dont l’ancienneté est supérieure à 60 jours et inférieure à 120 jours dans un autre seau. Nous appliquerons également le même concept pour la Fréquence et la Valeur.
Vidhya ont défini eux-mêmes des fourchettes pour chaque score basées sur la nature de l’activité. Les fourchettes pour la fréquence et les valeurs monétaires seront aussi définies de cette manière.
Cette méthode de notation dépend de chaque entreprise, car c’est elle qui décide de la fourchette qu’elle considère comme pertinente pour la récurrence, la fréquence et les valeurs monétaires Attention cependant, les fourchettes ne sont pas des fractiles/ quantiles.
Le gros avantage est qu’il est très simple de la mettre en place. Mais le calcul d’une telle fourchette pour les scores RFM présente aussi des limites:
2. La segmentation RFM de Putler
| Segment client | Score de référence | Score de Fréquence | Description | Action marketing |
|---|---|---|---|---|
| Clients champions | 4-5 | 4-5 | Ils ont acheté récemment, achètent souvent et dépensent le plus ! | Récompensez-les. Ils peuvent être les premiers à adopter les nouveaux produits. Ils feront la promotion de votre marque. |
| Clients fidèles | 2-5 | 3-5 | Dépensent souvent de l'argent chez vous. Réagissent aux promotions. | Vendez des produits plus chers. Demandez-leur des avis. Engagez-les. |
| Clients fidèles en devenir | 3-5 | 1-3 | Clients récents, mais qui ont dépensé une somme conséquente et acheté plus d'une fois. | Proposez un programme d'adhésion/de fidélité, recommandez d'autres produits. |
| Clients récents | 4-5 | 0-1 | Ils ont acheté très récemment, mais pas régulièrement. | Aidez-les à s'intégrer, donnez-leur rapidement des récompenses, commencez à construire une relation. |
| Clients prometteurs | 3-4 | 0-1 | Ce sont des acheteurs récents, mais qui n'ont pas beaucoup dépensé. | Créez la notoriété de la marque, proposez des essais gratuits. |
| Clients ayant besoin d'attention | 2-3 | 2-3 | En moyenne assez récents, ils ont une fréquence d'achat et une valeur monétaire supérieure à la moyenne. Ils n'ont peut-être pas acheté très récemment cependant. | Faites des offres à durée limitée, Recommandez en fonction des achats passés. Réactivez-les. |
| Clients passifs | 2-3 | 0-2 | Inférieures à la moyenne en termes de nouveauté, de fréquence et d'argent. . Vous les perdrez si vous ne les réactivez pas. | Partagez des ressources précieuses, recommandez des produits populaires / des renouvellements à prix réduit, reconnectez-vous avec eux. |
| Clients en danger | 0-2 | 2-5 | Ils ont dépensé beaucoup et acheté souvent. Mais il y a longtemps. Il faut les faire revenir ! | Envoyez des e-mails personnalisés pour renouer le contact, proposez des nouvelles choses, fournissez des ressources utiles. |
| Clients indispensables | 0-1 | 4-5 | Ils ont fait les plus gros achats, et souvent. Mais ne sont pas revenus depuis longtemps. | Récupérez-les avec un renouvellement de l'offre ou en leur proposant de nouveaux produits, ne les perdez pas au profit de la concurrence, parlez-leur. |
| Clients en hibernation | 1-2 | 1-2 | Le dernier achat commence à dater. Ce sont ceux qui dépensent peu et ont le nombre de commandes le plus faible. | Proposez d'autres produits pertinents et des remises spéciales. Recréez la valeur de la marque. |
| Clients perdus | 0-2 | 0-2 | Les scores de récence, de fréquence et d'argent sont les plus bas. | Ravivez l'intérêt avec une campagne de sensibilisation, ignorez-la sinon. |
Les Quintiles fonctionnent avec n’importe quel secteur d’activité puisque les fourchettes sont choisies à partir des données elles-mêmes. Elles distribuent les clients de manière égale pour qu’il n’y ait pas de croisements.
R, F et M ont ici des scores de 1 à 5, il y a donc un total de 5x5x5 = 125 combinaisons de valeur RFM. Les trois dimensions de R, F et M peuvent être représentées sur un graphique en 3D. Si vous cherchez à savoir combien de clients vous avez pour chaque valeur RFM, vous devrez alors examiner 125 points de données.
Dans cette approche, il faut tracer la fréquence + le score monétaire sur l’axe Y (plage de 0 à 5) et l’ancienneté (plage de 0 à 5) sur l’axe X. Cela réduit les combinaisons possibles de 125 à 50.
Il est logique de combiner F et M en une seule combinaison, car les deux sont liés au volume d’achat du client. R sur l’autre axe nous donne un aperçu rapide des niveaux de réengagement avec le client.
3. Les 4 segments RFM de Barilliance
Attention, cette fois les scores sont inversés: 4 est la valeur minimale, et 1 la valeur maximale.
| Segment client | RFM | Description | Action marketing |
|---|---|---|---|
| Le noyau dur - Vos meilleurs clients | 111 | Des clients très engagés qui ont acheté vos produits récemment, le plus souvent, et qui ont généré le plus de revenus. | Concentrez-vous sur les programmes de fidélisation et le lancement de nouveaux produits. Ces clients ont prouvé qu'ils étaient disposés à payer plus, alors ne proposez pas de réductions pour générer des ventes supplémentaires. Concentrez-vous plutôt sur des actions à forte valeur ajoutée en recommandant des produits en fonction de leurs achats précédents. |
| Les loyaux - Vos clients les plus fidèles | X1X | Les clients qui achètent le plus souvent dans votre magasin. | Les programmes de fidélisation sont efficaces pour ces visiteurs réguliers. Les programmes d'engagement et les évaluations sont également des stratégies courantes. Enfin, pensez à récompenser ces clients par une livraison gratuite ou d'autres avantages de ce type. |
| Les baleines - Vos clients les plus payants | XX1 | Les clients qui ont généré le plus de revenus pour votre magasin. | Ces clients ont démontré une forte volonté de payer. Envisagez des offres premium, des niveaux d'abonnement, des produits de luxe ou des ventes croisées ou incitatives à valeur ajoutée pour augmenter la valeur ajoutée totale. Ne perdez pas votre marge avec des remises. |
| Les prometteurs - Clients fidèles | X13, X14 | Des clients qui reviennent souvent, mais qui ne dépensent pas beaucoup. | Vous avez déjà réussi à créer la fidélité. Concentrez-vous sur l'augmentation de la monétisation par le biais de recommandations de produits basées sur les achats passés et d'incitations liées à des seuils de dépenses (fixés en fonction de la valeur ajoutée moyenne de votre magasin). |
| Les recrues - Vos clients les plus récents | 14X | Les nouveaux acheteurs qui visitent votre site pour la première fois. | La plupart des clients ne deviennent jamais fidèles. Avoir des stratégies claires pour les nouveaux acheteurs, telles que des mails de bienvenue, portera ses fruits. |
| Les infidèles - Autrefois fidèle mais aujourd'hui disparu | 44X | D'excellents anciens clients qui n'ont pas acheté depuis longtemps. | Les clients partent pour diverses raisons. En fonction de votre situation, proposez des offres de prix, le lancement de nouveaux produits ou d'autres stratégies de fidélisation. |
Comment construire un modèle de scoring client adapté à votre activité
1. Collecter et rassembler les données clients
Le modèle RFM implique l’analyse de l’historique client des transactions. Pour cela, il est important de toujours garder le contrôle des données clients. La première étape consiste à extraire les données RFM de chaque client par ordre croissant.
Il faut également choisir un référentiel de temps sur lequel on va analyser les transactions – par exemple, les 12 ou 24 derniers mois.
Pour limiter l’impact de l’acquisition de nouveaux clients sur les données (par exemple dans un contexte de forte croissance), on peut décider d’étudier une cohorte d’acquisition. Vous devez donc étudier toutes les données transactionnelles des 3 derniers mois par exemple, mais uniquement pour les clients acquis il y a plus d’un an.
2. Définir les paliers RFM
Les entreprises doivent créer des filtres personnalisés afin de segmenter efficacement les clients. Pour mieux comprendre, vous devez créer des exemples de filtres comme dans l’exemple ci-dessous. Attention toutefois car il s’agit d’un aspect important qui variera en fonction de la nature de votre activité.
3. Attribuer un score à chaque client
Vous pouvez maintenant attribuer à chaque client une note basée sur le tableau ci-dessus. Ce faisant, vous convertissez les valeurs absolues des transactions en blocs de transactions similaires, sur la base du RFM. Maintenant, vous n’avez plus besoin des valeurs absolues mentionnées entre parenthèses, et vous utilisez simplement le score pour la segmentation et l’analyse. Après avoir attribué des scores, vous pouvez créer des groupes de clients similaires, qui ont des scores identiques ou similaires dans les trois critères.
4. Nommer les segments
Les étiquettes utilisées seront basées sur les différentes caractéristiques des trois notes que les clients ont reçues. Comme on a utilisé 5 segments de notation, et qu’il y a 3 critères, il y a une possibilité de 5*5*5 = 125 segments uniques.
Vous pouvez décider du nombre de segments que vous souhaitez avoir. Avoir beaucoup de segments permet d’être plus précis dans l’automatisation des actions marketing, mais représente aussi un coût opérationnel énorme. C’est un jeu du juste milieu. En général, on travaille avec environ 5 à 10 segments.
5. Opérationnaliser la segmentation dans vos actions marketing
Une fois que les entreprises ont segmenté et étiqueté chaque client, elles peuvent personnaliser tous leurs messages. Les clients à risque peuvent être ciblés par des offres, de remises ou des gratuités, tandis que les clients fidèles peuvent bénéficier d’un niveau de service supérieur afin de les valoriser davantage.
Pour construire une relation client omnicanale, les clients récents peuvent recevoir des informations sur d’autres produits susceptibles de les intéresser, tandis que les meilleurs clients peuvent bénéficier d’un accès plus large aux produits et être utilisés comme une source d’information, avant de le lancer auprès d’autres clients. Tout cela peut être fait simultanément bien entendu.
Une fois l’analyse RFM terminée, plusieurs actions peuvent être mises en place :