Modèle RFM appliqué à l'email : segmenter ses clients par Récence, Fréquence, Montant

TL;DR. Le modèle RFM (Récence, Fréquence, Montant) est, à notre avis, un framework très utile pour prioriser vos efforts email. Il classe chaque client sur trois axes ; la version de ce guide produit 11 segments actionnables, de "Champions" à "Lost Customers". Klaviyo propose son propre rapport RFM (scores de 1 à 3, six groupes) dans Advanced KDP et Personalization, qui sont des options payantes ; sinon le modèle se calcule dans un data warehouse. Ce guide couvre le calcul par quintiles, 11 segments et des actions email par segment.

Envoyer la même campagne à vos meilleurs clients et à vos clients dormants, c'est du revenu laissé sur la table et de la réputation brûlée en même temps. Le modèle RFM répond à ce problème : il vous dit qui mérite une attention premium, qui est sur le point de partir, et à qui vous perdez du temps. Le rapport RFM de Klaviyo exige au moins 500 clients ayant passé une commande (prérequis) ; le calcul maison décrit plus bas n'a pas ce seuil.

1. Ce qu'est vraiment le modèle RFM

RFM est une méthode de segmentation qui classe chaque client sur trois dimensions comportementales :

R : Récence (Recency) - Depuis combien de temps ce client a-t-il acheté pour la dernière fois ? Un client qui a acheté il y a 7 jours est plus précieux à court terme qu'un client qui a acheté il y a 18 mois. Il est plus réceptif, plus dans la relation, plus proche du prochain achat.

F : Fréquence (Frequency) - Combien de fois ce client a-t-il acheté ? Un client avec 8 commandes sur 24 mois a une relation avec votre marque qu'un client one-shot n'a pas. Il connaît votre catalogue, il fait confiance à votre qualité.

M : Montant (Monetary) - Combien ce client a-t-il dépensé au total ? Le montant capture la valeur absolue générée. Un client avec 3 commandes à 200 € vaut plus qu'un client avec 5 commandes à 30 €.

Pourquoi ces trois dimensions et pas d'autres ? Parce qu'elles sont mesurables sur toute base transactionnelle et qu'elles sont distinctes (un client peut être récent mais peu fréquent, ou fréquent mais à faible montant). Klaviyo retient les mêmes trois dimensions dans son rapport RFM.

2. Calcul RFM : la méthode par quintiles

Une méthode courante consiste à diviser votre base client en 5 groupes (quintiles) sur chaque dimension, puis à attribuer un score de 1 à 5 à chaque client sur chaque axe.

Étape 1 : définir les dimensions

Étape 2 : calculer les quintiles

Pour chaque dimension, divisez votre base en 5 groupes de taille égale (quintile 1 = 20 % les moins bons, quintile 5 = 20 % les meilleurs).

Exemple pour la Récence sur 1 000 clients :

Les valeurs de ce tableau sont un exemple d'illustration. Les seuils exacts dépendent de votre distribution et ne sont pas fixes : chaque marque a ses propres quintiles. Un cycle d'achat naturel de 60 jours donnera des seuils très différents d'une marque avec un cycle de 18 mois.

Étape 3 : composer le score RFM

Chaque client reçoit trois scores (R, F, M), chacun de 1 à 5. La combinaison donne un code RFM à trois chiffres (ex : 5-4-3).

N'additionnez pas les scores en un seul chiffre global. Un client 5-1-5 (très récent, achat unique, mais dépense élevée) est très différent d'un client 1-5-5 (fidèle et à forte valeur, mais n'a pas acheté depuis longtemps). Les additionner donnerait le même score dans les deux cas, ce qui efface l'information.

3. Les 11 segments RFM utiles

À partir des combinaisons de scores, on peut identifier 11 segments fonctionnels. Les noms et les critères ci-dessous sont une proposition de travail de Deliver à cinq quintiles : ils ne reprennent pas le modèle de Klaviyo, qui note chaque axe de 1 à 3 et classe les profils en six groupes (Champions, Loyal, Recent, Needs attention, At risk, Inactive), selon sa page sur le scoring et les groupes.

4. Actions email par segment RFM

L'intérêt du RFM n'est pas d'avoir de beaux segments dans un tableau. C'est d'adapter l'action CRM par segment. Pour les segments VIP en particulier, le guide VIP Klaviyo : tagger et fidéliser les meilleurs clients détaille la mise en place opérationnelle.

Champions (R=5, F=5, M=5)

Objectif : maintenir l'engagement, récompenser, transformer en ambassadeurs.

• Accès anticipé aux nouveaux produits (early access 48h avant le grand public)
• Invitations aux programmes de fidélité ou de parrainage
• Contenu exclusif (behind the scenes, founder letter)
• Ne pas sur-promotionner : les Champions n'ont pas besoin de -20 % pour acheter

À notre avis, ce segment supporte une fréquence d'envoi plus élevée que le reste de la base si le contenu est premium : testez-la sur votre compte plutôt que de reprendre un chiffre générique.

Loyal Customers (F=4-5, M=4-5)

Objectif : cross-sell, upsell, maintenir la fréquence d'achat.

• Suggestions de produits complémentaires basées sur l'historique d'achat
• Campagnes de lancement ciblées : "Vous avez adoré X, voici Y"
• Programme de fidélité si vous en avez un
• Témoignage client : invitez-les à partager leur expérience

Potential Loyalists (R=4-5, F=2-3)

Objectif : déclencher la 3e ou 4e commande pour ancrer la fidélité.

• Séquence de cross-sell ciblée sur les catégories complémentaires à leurs achats
• Reminder de réachat si votre produit est consommable (soins, alimentaire)
• Offre de fidélité progressive ("après votre 3e achat, voici votre avantage")

At Risk (R=2, F=4-5, M=4-5)

Objectif : urgence. Ce segment est le plus critique à adresser.

• Séquence winback avec une offre forte
• Objet personnalisé ("Vous nous manquez, [Prénom]")
• Enquête de satisfaction : comprendre pourquoi ils ont arrêté
• À notre avis, déclenchez le winback à une fraction du cycle d'achat naturel de votre marque (à calibrer sur vos données) plutôt qu'après un délai fixe

Can't Lose Them (R=1, F=5, M=5)

Objectif : intervention manuelle si possible, winback one-shot sinon.

• Email personnalisé avec valeur de marque forte, pas de promo immédiate
• Offre exclusive non accessible publiquement
• Appel téléphonique si la valeur du client le justifie (seuil à définir selon votre marge)
• Si pas de réaction : passage en Lost Customers après 2 tentatives

About to Sleep (R=2, F=2-3)

Objectif : réengagement avant qu'il soit trop tard.

• Campagne de réengagement avec contenu de valeur (pas seulement promo)
• Rappel des achats précédents et suggestions de compléments
• Fréquence réduite pour ne pas accélérer les désabonnements

Hibernating et Lost Customers

Objectif : tenter une dernière réactivation, sinon sunset.

• Une campagne one-shot "nous sommes toujours là, voici ce que vous avez manqué"
• Si pas de réaction, sunset flow (le protocole détaillé est dans List hygiene : nettoyer sa base sans tuer sa deliverability)
• Ne pas dépenser de l'énergie CRM disproportionnée sur ces segments

5. Implémenter RFM dans Klaviyo

Option 1 : outils natifs Klaviyo

Klaviyo propose un rapport RFM dans Personalization > Customer insights > RFM analysis. Il demande Advanced KDP ou Personalization, qui sont des abonnements en plus de l'application standard, au moins 500 clients ayant commandé, 180 jours d'historique avec des commandes dans les 30 derniers jours, et quelques clients à 3 commandes ou plus (source). Il note chaque axe de 1 à 3, avec par défaut des seuils de récence de 180 et 365 jours et des seuils de fréquence et de montant fondés sur les 33e et 66e percentiles, puis range chaque profil dans un groupe (Champions, Loyal, Recent, Needs attention, At risk, Inactive). Les propriétés de profil Current RFM group et Previous RFM group se rafraîchissent chaque nuit et servent dans des segments et des flows (source).

Sans ces options, les analyses prédictives de Klaviyo offrent, à notre avis, des éléments proches : CLV historique, CLV prédite (sur 1 an par défaut), churn risk, délai moyen entre commandes, date attendue de la prochaine commande (source). Ces champs apparaissent sur le profil si le compte remplit les mêmes prérequis de 500 clients et 180 jours d'historique. Parmi eux, la référence des conditions de segment liste comme conditions prédictives : Predicted gender, Historic CLV, Predicted CLV, Total CLV, Predicted number of orders et Average time between purchases.

Exemple de segment "Champions" approché dans Klaviyo (nos seuils, à calibrer) :

Placed Order at least 5 times over all time
AND Historic Customer Lifetime Value is greater than [votre seuil 80e percentile]
AND Placed Order at least once in the last 30 days

Option 2 : calcul RFM via data warehouse

Pour les marques avec un volume de données important ou une stack data (BigQuery, dbt, Looker), le calcul RFM par quintiles est fait en SQL dans le data warehouse, puis les scores sont poussés vers Klaviyo comme propriétés personnalisées de profil (voir la page Klaviyo sur les propriétés de profil).

Avantages : précision du calcul, flexibilité des seuils, possibilité de faire évoluer le modèle, historique des scores dans le temps.

Query SQL de base pour calculer les quintiles RFM (syntaxe de type MySQL pour DATEDIFF et DATE_SUB ; adaptez-la à votre entrepôt, par exemple BigQuery) :

WITH rfm_base AS (
  SELECT
    customer_email,
    DATEDIFF(CURRENT_DATE, MAX(order_date)) AS recency_days,
    COUNT(DISTINCT order_id) AS frequency,
    SUM(order_value) AS monetary
  FROM orders
  WHERE order_date >= DATE_SUB(CURRENT_DATE, INTERVAL 24 MONTH)
  GROUP BY customer_email
),
rfm_scores AS (
  SELECT
    customer_email,
    NTILE(5) OVER (ORDER BY recency_days DESC) AS r_score,
    NTILE(5) OVER (ORDER BY frequency ASC) AS f_score,
    NTILE(5) OVER (ORDER BY monetary ASC) AS m_score
  FROM rfm_base
)
SELECT *, CONCAT(r_score, f_score, m_score) AS rfm_code
FROM rfm_scores

6. Cadence de mise à jour des scores

Le modèle RFM n'est utile que si les scores sont mis à jour régulièrement.

Votre segmentation RFM est-elle correctement exploitée dans vos campagnes ? Un expert peut l'examiner avec vous lors d'un audit emailing gratuit de 30 minutes.

7. FAQ

Combien de clients faut-il pour que le RFM soit pertinent ?

Le rapport RFM de Klaviyo demande au moins 500 clients ayant commandé. Pour un calcul par quintiles maison, il n'existe pas de seuil officiel : à notre avis, avec quelques centaines de clients seulement, les groupes de quintiles deviennent petits, et une segmentation manuelle plus simple (acheteurs 1 fois, acheteurs 2+ fois, inactifs) peut suffire.

RFM et CLV sont-ils la même chose ?

Non. La CLV (Customer Lifetime Value) est une valeur financière : chez Klaviyo, la CLV totale additionne la valeur des commandes passées et la dépense prédite sur la période de prédiction. Le RFM est un score comportemental : quelle est sa dynamique d'achat actuelle. À notre avis, un RFM élevé va souvent avec une CLV élevée, mais ce n'est pas la même mesure.

Peut-on appliquer RFM aux prospects (contacts non-acheteurs) ?

Pas directement. RFM est un modèle transactionnel, il requiert un historique d'achats. Pour les prospects, vous pouvez utiliser une variante basée sur l'engagement email (Récence d'ouverture, Fréquence de clic, et un proxy de "Montant" comme le nombre de formulaires remplis ou de pages visitées). Mais c'est un modèle différent.

Le M (Montant) doit-il être le LTV total ou l'AOV ?

À notre avis, préférez le LTV (valeur totale depuis le premier achat) à l'AOV (panier moyen) : l'AOV reflète une transaction, le LTV la valeur de la relation. Klaviyo mesure le montant sur la période de son modèle RFM, pas sur toute la vie du client.

Comment intégrer les retours et remboursements dans le calcul RFM ?

Calculez le Montant sur le revenu net (après déduction des retours et remboursements), comme le fait la CLV historique de Klaviyo, qui tient compte des remboursements et annulations. Un client avec un fort historique de retours peut avoir un LTV brut élevé mais un LTV net faible, ce qui change radicalement son positionnement RFM.

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Pour aller plus loin

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Charlotte Rodrigues, CRM Lead chez Deliver.