Toutes les entreprises n’ont pas le même type de clients. Certains achètent régulièrement, d’autres dépensent beaucoup en une seule commande, tandis que certains disparaissent après leur première visite. Pour éviter de traiter tous les consommateurs de la même façon, il existe un outil marketing redoutable : le modèle RFM.
Basé sur trois critères simples – Récence, Fréquence et Montant –, il permet de classer et segmenter les clients en fonction de leur comportement d’achat. C’est une approche qui aide les marques à mieux cibler leurs efforts marketing, à améliorer la fidélisation et à maximiser le chiffre d’affaires.
Récence : le client récent est plus enclin à acheter
Le premier critère du modèle RFM est la récence, c’est-à-dire la date du dernier achat. Plus un client a acheté récemment, plus il a de chances d’acheter à nouveau.
Une étude de Harvard Business Review a montré que la probabilité d’un nouvel achat chute drastiquement après 90 jours d’inactivité. Concrètement :
- Un client qui a commandé il y a moins de 30 jours a encore son expérience en mémoire. Il est donc réceptif aux offres.
- Un client qui n’a rien acheté depuis plus d’un an est bien plus difficile à réactiver.
Exemple : dans une boutique en ligne de prêt-à-porter, un client ayant acheté une veste il y a deux semaines sera beaucoup plus réactif à une newsletter présentant de nouvelles collections que quelqu’un qui n’a rien acheté depuis 18 mois.
En segmentant selon la récence, les marques peuvent ainsi cibler leurs campagnes de retargeting sur les acheteurs “chauds” et mettre en place des campagnes de réactivation pour les clients dormants.
Fréquence : le nombre d’achats révèle la fidélité
Le deuxième critère est la fréquence, c’est-à-dire le nombre de fois qu’un client achète sur une période donnée. Elle permet de distinguer les consommateurs occasionnels de ceux qui reviennent régulièrement.
Un client fidèle n’est pas forcément celui qui dépense le plus en une seule fois, mais celui qui multiplie les achats dans le temps. D’après une étude de Adobe, les clients récurrents génèrent en moyenne 40 % du chiffre d’affaires d’un site e-commerce, bien qu’ils ne représentent que 8 % du trafic total.
Exemple :
- Client A : 10 achats en 12 mois → profil fidèle.
- Client B : 2 achats en 12 mois → profil occasionnel.
En segmentant par fréquence, une entreprise peut :
- offrir des récompenses (points, avantages VIP) aux acheteurs réguliers,
- inciter les clients occasionnels à acheter plus souvent via des offres promotionnelles ciblées,
- identifier ceux qui achètent très rarement et déterminer s’il vaut la peine de les réactiver.
Montant : la valeur dépensée différencie les clients premium
Le troisième critère est le montant (ou monetary value), qui correspond à la somme totale dépensée par un client sur une période donnée. C’est un indicateur direct de la valeur que ce consommateur apporte à l’entreprise.
Exemple :
- Client C : 2 achats à 50 € chacun → 100 € dépensés.
- Client D : 1 achat unique de 1 000 € → 1 000 € dépensés.
Bien que le client C achète plus souvent, le client D représente une valeur monétaire bien plus élevée.
Ce critère permet d’identifier les clients premium qu’il faut chouchouter avec des attentions particulières (cadeaux, offres personnalisées, services exclusifs).
D’après une étude de Bain & Company, un client qui dépense davantage dès le départ a 60 % de chances de devenir fidèle à long terme. Le montant est donc crucial pour détecter rapidement les profils à forte valeur.
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Comment combiner les trois critères pour segmenter efficacement ?
La véritable puissance du modèle RFM apparaît lorsqu’on combine les trois dimensions. Chaque client se voit attribuer un score R, F et M, généralement sur une échelle de 1 à 5.
Exemple concret dans une boutique en ligne de cosmétiques :
| Client | Récence (R) | Fréquence (F) | Montant (M) | Profil identifié |
| Alice | 5 (achat il y a 10 jours) | 5 (12 achats/an) | 4 (800 € dépensés) | Cliente VIP |
| Bruno | 3 (dernier achat il y a 4 mois) | 2 (3 achats/an) | 2 (250 € dépensés) | Acheteur moyen |
| Chloé | 1 (dernier achat il y a 15 mois) | 1 (1 achat/an) | 1 (50 € dépensés) | Cliente perdue |
Ce type de classification permet d’identifier plusieurs segments :
- Champions : récence, fréquence et montant élevés → clients les plus précieux.
- Clients fidèles : fréquence élevée mais montant moyen → très bons relais pour la marque.
- Clients en danger : montant élevé par le passé mais plus d’achats récents → priorité à la réactivation.
- Nouveaux clients : achat récent mais fréquence faible → à fidéliser rapidement.
- Clients à faible valeur : faible R, F et M → pas une priorité marketing.