Clients fidèles
Fréquence et panier élevés : votre cœur de clientèle à fidéliser et à remercier.
28% des clients
Machine learning · Segmentation
Segmentation RFM des clients
Un algorithme de clustering (K-means) regroupe automatiquement les clients selon leur valeur (Récence, Fréquence, Montant). Chaque segment correspond à un profil commercial ciblable.
Carte des segments
Position des clients selon leur fréquence d'achat et leur panier moyen. La taille des points reflète le montant total dépensé.
Gros acheteurs
Panier très élevé mais fréquence faible : à convertir en habitués via des offres.
19% des clientsPotentiels
Bonne fréquence, panier moyen : un fort levier de croissance à faire monter.
24% des clientsÀ risque
Forte récence ou faible valeur : clients susceptibles de partir, à réactiver.
29% des clients