Score RFM

Qu’est-ce que le score RFM ?

Le score RFM (Récence – Fréquence – Montant) est une méthode de scoring client qui repose sur l’analyse combinée de trois dimensions comportementales :

• Récence (R) : date du dernier achat ou de la dernière interaction commerciale du client.
• Fréquence (F) : nombre total de transactions ou d’achats réalisés sur une période donnée.
• Montant (M) : valeur monétaire cumulée des achats effectués.

Cette approche, introduite dès les années 1960 dans le marketing direct, reste aujourd’hui un pilier du CRM et de l’analytics marketing.

Elle permet de calculer un score numérique pour chaque client, généralement sur une échelle de 1 à 5 pour chacune des dimensions, ce qui conduit à des segments allant de 111 (clients inactifs, peu dépensiers) à 555 (meilleurs clients, récents, fréquents et à forte valeur).

Importance et avantages du score RFM

L’intérêt du score RFM réside dans sa capacité à transformer des données transactionnelles brutes en insights actionnables. Ses avantages sont multiples :

1. Simplicité et robustesse : l’algorithme RFM reste compréhensible par tous les acteurs marketing, contrairement à des modèles statistiques plus opaques.
2. Segmentation efficace : il permet de distinguer rapidement les clients à forte valeur (VIP), les clients dormants, ou encore les clients réguliers mais à faible contribution.
3. Optimisation des campagnes CRM : en alignant les messages marketing (réactivation, fidélisation, upselling, cross-selling) avec le profil RFM, les entreprises augmentent les taux de conversion et réduisent les coûts d’acquisition.
4. Priorisation des ressources : l’allocation budgétaire et la stratégie relationnelle peuvent être adaptées à la valeur réelle et au potentiel de chaque segment.
5. Compatibilité avec l’IA et le machine learning : le score RFM peut servir de variable explicative dans des modèles prédictifs plus complexes (propension à acheter, risque de churn).

Mise en œuvre du score RFM

La construction d’un score RFM suit plusieurs étapes méthodologiques :

1. Collecte et préparation des données
   • Extraire les transactions clients à partir du CRM, du système ERP ou de la plateforme e-commerce.
   • Les centraliser dans une CDP
   • Nettoyer et standardiser les données (dates, montants, identifiants clients).
     
2. Calcul des trois indicateurs
   • Récence (R) : nombre de jours depuis le dernier .
   • Fréquence (F) : total des achats réalisés sur une période définie (souvent 12 mois).
   • Montant (M) : somme dépensée sur la même période.
     
3. Attribution des scores
   • Chaque indicateur est divisé en classes (par ex. quintiles), notées de 1 à 5.
   • Exemple :
     un client ayant acheté hier → R = 5 ;
     un client qui n’a pas acheté depuis 18 mois → R = 1.
     
4. Combinaison et segmentation
   • Le triplet (R, F, M) forme le score global.
   • Les segments sont ensuite définis :
     • 555 = clients VIP
       (Cela signifie que les 3 indicateurs ont un score maximal : Récence=5, Fréquence=5, Montant=5)
     • 155 = clients à réactiver
       Leur Fréquence et leur Montant d’achat sont élevés, mais leur récence est faible.
       Ce sont donc des clients à fort potentiel qui ne sont pas revenus récemment (anciens gros acheteurs).
       Il faut tenter de les réactiver.
     • 511 = nouveaux clients récents mais à faible valeur, etc.
       
5. Exploitation dans le CRM et le marketing automation
   • Envoi de campagnes ciblées : promotions pour les inactifs, exclusivités pour les VIP, relances spécifiques pour les clients à forte fréquence mais faible montant.
   • Déclenchement automatisé de parcours clients adaptés.

Exemple

• Retail e-commerce : Une enseigne de mode calcule le score RFM de ses 500 000 clients.
  • Les clients 555 reçoivent une invitation à un programme VIP avec accès anticipé aux nouvelles collections.
  • Les clients 151 (anciens gros acheteurs désormais inactifs) reçoivent un coupon de réactivation valable 7 jours.
  • Les clients 511 (récents mais faibles dépenses) sont incités à tester des gammes plus premium par une campagne d’upselling.
    
• B2B SaaS : Une entreprise SaaS analyse la récence de connexion, la fréquence d’usage de ses fonctionnalités et le montant des abonnements. Le score RFM permet d’identifier :
  • Les clients à risque de churn (faible récence et faible fréquence).
  • Les comptes à potentiel d’expansion (forte fréquence d’usage mais montant limité → opportunité d’upselling vers un plan supérieur).
    

En conclusion

Le score RFM est une méthode éprouvée de segmentation marketing, à la fois simple, puissante et toujours actuelle. Dans un univers où l’hyperpersonnalisation et la data science prennent une place croissante, le RFM constitue un socle analytique robuste et facilement opérationnalisable. Utilisé seul, il fournit déjà des insights décisifs ; intégré à des modèles prédictifs ou des stratégies d’automatisation avancées, il devient un catalyseur majeur de performance CRM. Les spécialistes du marketing et de la relation client qui maîtrisent le RFM disposent d’un outil efficace pour maximiser la valeur vie client (CLV), améliorer la pertinence des campagnes et renforcer la fidélisation dans un environnement concurrentiel exigeant.