Dans un environnement e-commerce ultra-concurrentiel, où les comportements d’achat évoluent rapidement, il est nécessaire de disposer d’une compréhension fine de sa clientèle pour pouvoir orienter éfficacement ses décisions sratégiques.
La segmentation de clients permet d’exploiter les données transactionnelles pour construire des stratégies marketing ciblées et mesurer leur impact sur le CA des entreprises.
Pour illustrer ce concept, j’ai analysé les données réelles d’un site e-commerce en appliquant la méthode RFM. Cette approche permet de construire des variables de segmentation à la fois simples et efficaces, et peut être utilisée sur n’importe quel site de vente.
Si vous souhaitez visualiser l’intégralité du notebook et suivre l’analyse pas à pas, vous pouvez y accéder à partir de ce lien.
Pourquoi segmenter ses clients ?#
Toutes les entreprises savent que les comportements de leurs clients peuvent être très hétérogènes. Certains achètent régulièrement, dépensent beaucoup ou restent fidèles sur le long terme, tandis que d’autres sont plus occasionnels ou risquent de se désengager.
La segmentation de clients permet de :
- Identifier les clients à forte valeur et les fidéliser
- Détecter les clients inactifs ou à risque et les réengager
- Personnaliser les campagnes marketing pour maximiser le retour sur investissement
- Optimiser l’allocation des ressources marketing en se concentrant sur les segments les plus rentables
En résumé, segmenter ses clients, c’est passer d’une approche marketing générale à une stratégie personnalisée et efficace.
Le Projet#
Pour démontrer concrètement comment des données transactionnelles peuvent être transformées en décisions marketing stratégiques, j’ai réalisé ce projet d’analyse de données afin d’étudier le comportement des clients et d’en extraire les insights les plus pertinents pour orienter les décisions marketing.
Comprendre les variables RFM#
La méthode RFM repose sur trois indicateurs clés issus de l’historique d’achats d’un client :
- Recency (Récence) : combien de temps s’est écoulé depuis le dernier achat.
- Frequency (Fréquence) : combien d’achats le client réalise sur une période donnée.
- Monetary (Montant dépensé) : le total dépensé par le client sur la période étudiée.
Ces trois dimensions permettent de dresser un profil comportemental précis de chaque client, servant de base à la création de segments exploitables pour le marketing.
Les bénéfices pour l’entreprise#
Grâce à ce type de projet, les entreprises peuvent :
- Fidéliser les meilleurs clients : offrir des programmes de fidélité ou des offres personnalisées pour les segments à forte valeur.
- Réactiver les clients inactifs : identifier les clients à risque et les relancer via des campagnes ciblées ou des promotions spécifiques.
- Augmenter la valeur moyenne des clients : détecter des opportunités d’upsell et de cross-sell sur les segments engagés.
- Optimiser les campagnes marketing : concentrer les ressources sur les segments les plus rentables pour maximiser le retour sur investissement.
- Améliorer la prise de décision stratégique : fournir des insights exploitables pour orienter la stratégie commerciale et marketing.
Résultats#
À l’issue de ce projet, j’ai pu identifier 4 clusters (segments) distincts, accompagnés de recommendations marketing personnalisées.
Cluster 1: “Retenir”#
Ce cluster regroupe des clients à forte valeur, qui achètent régulièrement, même si leurs achats ne sont pas toujours très récents. L’objectif principal est de mettre en place des actions de rétention afin de maintenir leur fidélité et leur niveau de dépenses.
Action : Mettre en place des programmes de fidélité, des offres personnalisées et un engagement régulier pour s’assurer qu’ils restent actifs.
Cluster 2: “Réengager”#
Ce groupe comprend des clients à faible valeur, effectuant peu d’achats et n’ayant pas acheté récemment. L’objectif est de les réengager pour retrouver un comportement d’achat actif.
Action : Utiliser des campagnes marketing ciblées, des promotions spéciales ou des rappels pour les encourager à revenir et effectuer de nouveaux achats.
Cluster 3: “Développer”#
Ce cluster regroupe les clients les moins actifs et de plus faible valeur, mais qui ont effectué des achats récents. Il peut s’agir de nouveaux clients ou de clients nécessitant un accompagnement pour augmenter leur engagement et leurs dépenses.
Action : Se concentrer sur la création de relation, offrir un excellent service client et proposer des incitations pour encourager des achats plus fréquents.
Cluster 4: “Récompenser”#
Ce cluster regroupe des clients à forte valeur, réalisant des achats très fréquents et souvent encore actifs. Ce sont les clients les plus fidèles, et il est essentiel de récompenser leur engagement pour le maintenir.
Action : Mettre en place un programme de fidélité solide, offrir des avantages exclusifs et reconnaître leur fidélité pour les garder engagés et satisfaits.
Conclusion#
Ce projet montre comment une analyse de segmentation simple et efficace peut transformer des données brutes en actions concrètes qui améliorent la fidélisation, la performance marketing et la rentabilité.
Dans un monde où les clients attendent des expériences personnalisées, les entreprises qui comprennent et anticipent les comportements d’achat ont un avantage compétitif majeur.