Segmenter la base de clients de Pajar à l'aide d'une analyse RFM pour améliorer la rétention et la croissance.

Les défis qui ont motivé l'utilisation d'un modèle RFM

En tant que marque hautement saisonnière, Pajar avait besoin de mieux comprendre l'acquisition et la fidélisation des clients en ligne et en magasin.

Les questions clés étaient les suivantes :

• Qui sont les clients à forte valeur et comment les fidéliser ?
• Quels sont les comportements des différents segments de clientèle ?
• Comment optimiser les stratégies de marketing pour encourager les achats répétés et maximiser la valeur à vie des clients ?
• Comment ajuster les dépenses publicitaires et le contenu pour maximiser les taux de conversion par segment ?

Pour répondre à cette question, nous avons effectué une analyse RFM (récence, fréquence, valeur monétaire) et une analyse de cohorte afin de segmenter les clients et d'identifier les tendances d'achat utilisables.

Notre approche : Analyse du modèle RFM

La méthodologie de ce modèle RFM pour optimiser la segmentation et la fidélisation des clients a impliqué un mélange d'extraction de données, de techniques analytiques avancées, y compris l'apprentissage automatique, et d'outils de segmentation pour dériver des informations exploitables. Vous trouverez ci-dessous une décomposition du processus, soulignant le rôle de la science des données dans chaque phase et chaque phase du processus, ainsi que le rôle de la science des données dans chaque phase.

• Extraction et préparation des données : Pour obtenir une vue d'ensemble du comportement des clients, nous avons commencé par extraire les données de Shopify, la plateforme de commerce électronique et de point de vente de Pajar Canada. À l'aide de Python et de SQL, nous avons rationalisé le processus d'extraction et veillé à ce que les données soient structurées pour l'analyse. Cette étape a été cruciale pour le nettoyage et le prétraitement des données, notamment le filtrage des commandes non admissibles, le traitement des valeurs manquantes et la normalisation des formats de données.
• Analyse RFM : En calculant les scores de récence, de fréquence et de valeur monétaire pour chaque client, nous avons pu évaluer leur comportement d'achat et leur attribuer un score. En utilisant des techniques d'apprentissage automatique, nous avons développé un modèle qui classe automatiquement les clients en quatre groupes distincts : fidèles, à la recherche de bonnes affaires, occasionnels et perdus.
• Analyse des cohortes : Nous avons adopté une approche basée sur les cohortes pour analyser le comportement des groupes de clients au fil du temps, en particulier ceux qui ont effectué leur premier achat au cours d'un mois donné. L'analyse des cohortes nous a permis de comprendre les schémas de fidélisation des différents groupes de clients et de mesurer l'évolution de leur fréquence d'achat après leur premier achat.

Cette analyse a révélé une saisonnalité évidente dans l'acquisition et la fidélisation des clients, ce qui nous a permis d'optimiser les stratégies de marketing en fonction de ces changements saisonniers.

Concentration des ventes et comportement client

La répartition des ventes de Pajar suit de près la règle 80/20 (Pareto), selon laquelle une petite partie des clients génère la majorité du chiffre d'affaires. Les 30 % de clients les plus importants en termes de durée de vie contribuent à plus de la moitié du chiffre d'affaires total, ce qui souligne la dépendance de Pajar à l'égard d'un petit segment à forte valeur ajoutée de sa clientèle. Au sein de cette tranche supérieure, les clients fidèles et les clients à la recherche d'une bonne affaire sont les principaux moteurs du chiffre d'affaires.

Au-delà des 30 % les plus importants, les clients restants sont principalement des acheteurs occasionnels et des acheteurs perdus. Bien que leur contribution individuelle au chiffre d'affaires soit plus faible, leur nombre élevé représente collectivement une part importante du chiffre d'affaires total de Pajar. En outre, une grande partie des clients de Pajar n'ont effectué qu'un seul achat, ce qui souligne l'importance des stratégies de fidélisation.

Perspectives offertes par l'analyse de cohortes

La saisonnalité joue un rôle crucial dans l'acquisition de clients, avec des pics notables en novembre et décembre et une acquisition plus lente de mars à juillet. L'hiver 2024 a marqué la période d'acquisition la plus forte de l'histoire de l'entreprise.
La valeur des clients s'accumule au fil du temps, puisqu'il faut environ cinq ans à une cohorte type pour générer ce qu'elle apporte au cours de son premier mois de chiffre d'affaires. Cela met en évidence le potentiel à long terme de chaque cohorte et souligne l'importance d'entretenir les relations avec les clients au-delà de leur achat initial.

Opportunité : Exploiter les tendances saisonnières pour optimiser les efforts de fidélisation pendant les mois de pointe et les tactiques d'acquisition pendant les mois creux.

Recommandations stratégiques basées sur l'analyse RFM

Initiatives de rétention client

• Lancer des campagnes de réactivation ciblées.
• Mettre en place un programme de fidélisation.
• Publicité personnalisée pour les anciens clients.

Améliorations de l'acquisition client

• Augmenter le nombre de commandes quotidiennes de 18 à 21 grâce à des campagnes ciblées.
• Renforcer le référencement et le marketing de contenu.
• Mettre en place un programme de parrainage.

Optimisation saisonnière et suivi RFM

• Analyser les segments avant chaque saison.
• Personnaliser les promotions en fonction des groupes.
• Adapter les recommandations de produits au comportement d'achat antérieur.