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Traitement et enrichissement de données

RFM

L'objectif de la segmentation RFM est de tirer profit des comportements passés de vos clients afin de prédire leurs réactions à vos campagnes futures.

Pour estimer la réaction probable d'un client à une campagne marketing donnée, nous étudions donc ses comportements passés.

Ainsi, les clients qui ont dépensé le plus d'argent pendant une certaine période ne sont pas forcément les plus à même à réagir favorablement à une nouvelle campagne. Pour identifier les clients les plus intéressants, TRACKER a donc développé son modèle RFM.

En tenant compte des dates de transaction, Récence, de la Fréquence des achats, et du Montant dépensé, on aboutit à une meilleure sélection des clients et à un pourcentage de réactions positives plus élevé. Par conséquent, vos dépenses marketing diminuent alors que vos commandes augmentent...

De plus, cette technique repose sur des informations enregistrables dans les bases de données les plus rudimentaires, puisqu'il s’agit des caractéristiques des transactions effectuées.