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Modèle RFM en Salesforce Marketing Cloud2 minutes de lecture


Après avoir déterminé les données à utiliser, l’étape suivante consiste à segmenter l’audience. Vous pouvez le faire en utilisant SQL ou avec DESelect. Avant la segmentation réelle, il est important de configurer les données pour un modèle RFM. Après cela, vous pouvez tirer parti des capacités de DESelect pour créer des segments pour vos futures campagnes.

Pour notre exemple de modèle RFM, nous avons divisé nos données d’achat et de client en cinq quintiles afin de leur attribuer à l’avenir les scores RFM précis.

Nous sélectionnons une période d’un an, où nous avons identifié 5 périodes pour définir la récence du modèle RFM. En conséquence, pour les délais mentionnés ci-dessus pour les valeurs de récence, nous pouvons définir les scores de récence de la manière suivante:

  • Il y a 1 an ou plus – Récence 1;
  • 9-6 mois – Récence 2;
  • 6-3 mois – Récence 3;
  • 3-1 mois – Récence 4;
  • 1 mois ou moins – Récence 5.

En tenant compte du délai (1 an), le nombre d’achats effectués par un seul client a été calculé puis divisé en cinq catégories pour s’aligner sur les scores de fréquence. Ci-dessous, vous pouvez voir les catégories de fréquence des achats effectués par un seul client ainsi que leurs scores de fréquence:

  • 1 achat – Fréquence 1;
  • 1-3 achats – Fréquence 2;
  • 3-5 achats – Fréquence 3;
  • 5-7 achats – Fréquence 4;
  • 7 achats ou plus – La fréquence 5.

Sur la base du montant total des billets achetés au cours de la période d’un an, les catégories de valeur monétaire suivantes ont été définies:

  • 100 ou moins – Monétaire 1;
  • 100-200 – Monétaire 2;
  • 200-400 – monétaire 3;
  • 400-600 – monétaire 4;
  • 600-800 – monétaire 5.

Une fois les scores divisés en catégories, chaque client doit se voir attribuer un score particulier. À ce stade, nous pouvons tirer parti de DESelect pour attribuer à un client individuel le score exact.





Source de l’article traduit automatiquement en Français