Ensuite, je vais vous montrer comment améliorer la performance de votre entreprise en fonction du modèle RFM. Voici un modèle gratuit RFM Model que vous pouvez utiliser. Optimove est un hub de marketing relationnel qui combine les technologies de segmentation des clients, de modélisation et d`analyse prédictive les plus avancées, ainsi qu`une plate-forme d`orchestration de marketing client automatisée qui prend en charge les systèmes pré-programmés et en temps réel Campagnes. Le logiciel de segmentation des clients aide les marketeurs à mettre en œuvre une approche systématique de planification, d`exécution, de mesure et d`optimisation d`un plan de marketing client complet et hautement personnalisé. Le Guide d`intro du modèle RFM vous est présenté par Canopy Labs, un logiciel de parcours client. Nous travaillons avec des entreprises de toutes tailles pour mieux comprendre – et vendre – leurs audiences. Si vous avez des questions au sujet de ce guide ou si vous êtes intéressé à en apprendre davantage sur l`analytique des clients, n`hésitez pas à entrer en contact! Pour résumer: que pouvez-vous faire avec le modèle RFM et GTM? Le modèle de recency, fréquence, et monétaire (RFM) est un outil classique d`analyse et de segmentation pour identifier vos meilleurs clients. À son niveau le plus fondamental, il émet l`hypothèse que les clients qui 1) ont fait un achat récemment, 2) faire des achats réguliers ou fréquents avec vous, et 3) dépenser une grande quantité avec vous, sont plus susceptibles de répondre positivement à l`engagement futur et les offres de produits. Cela peut sembler intuitivement évident pour ceux d`entre nous qui ont de l`expérience dans les ventes-mais ce que le modèle RFM apporte à la table est un cadre pour mesurer objectivement ces trois idées à l`échelle numérique. Je l`aime quand une marque se connecte avec les clients de manière pertinente. Basé à Melbourne, je suis responsable du marketing global de lexer. Une fois que chacun des attributs a des catégories appropriées définies, les segments sont créés à partir de l`intersection des valeurs.

S`il y avait trois catégories pour chaque attribut, alors la matrice résultante aurait vingt-sept combinaisons possibles (une approche commerciale bien connue utilise cinq bacs par attributs, ce qui donne 125 segments). Les entreprises peuvent également décider de réduire certains sous-segments, si les gradations apparaissent trop petites pour être utiles. Les segments résultants peuvent être commandés à partir de la plus précieuse (la plus haute, la fréquence et la valeur) au moins précieux (plus faible, fréquence et valeur). L`identification des segments de RFM les plus précieux peut capitaliser sur les relations de hasard dans les données utilisées pour cette analyse. Pour cette raison, il est fortement recommandé qu`un autre ensemble de données soit utilisé pour valider les résultats du processus de segmentation RFM. Les défenseurs de cette technique soulignent qu`il a la vertu de la simplicité: aucun logiciel statistique spécialisé n`est nécessaire, et les résultats sont facilement compris par les gens d`affaires. En l`absence d`autres techniques de ciblage, il peut fournir un ascenseur dans les taux de réponse pour les promotions. À l`autre extrême, les clients dépensent le plus bas, faisant à peine n`importe quel achat et cela trop il y a longtemps-un score de 111. Recency (R) – 1, fréquence (F) – 1, monétaire (M) – 1. Andy Smith dans ce cas. CleverTap vous aide à identifier vos clients les plus précieux grâce à RFM.

Par exemple, vous pouvez dire que les personnes qui dépensent le plus sont vos meilleurs clients. La plupart d`entre nous sont d`accord et pensent la même chose. Enfin, nous pouvons classer ces clients en combinant leurs classements individuels R, F et M pour arriver à un score RFM agrégé. Ce score RFM, affiché dans le tableau ci-dessous, est simplement la moyenne des scores individuels R, F et M, obtenus en donnant des pondérations égales à chaque attribut RFM. . L`une des méthodes de segmentation les plus populaires, faciles à utiliser et efficaces pour permettre aux marketeurs d`analyser le comportement des clients est l`analyse RFM. Néanmoins, les modèles RFM ont encore leurs limites. Premièrement, le modèle ne repose que sur trois variables de base (quoique importantes), de sorte qu`elle pourrait potentiellement exclure d`autres facteurs qui aident à prédire les achats futurs des clients. En outre, les entreprises doivent se rappeler que les clients avec des scores RFM élevés seront toujours désactivés par une surcharge de ventes et de matériel de marketing.