Vous disposez des données sur le

comportement

d'achat de vos clients. Ou sur le comportement de vos donateurs. En particulier les

dates de leurs achats / dons

.

Vous souhaitez appliquer des

stratégies

différentes selon le potentiel de chaque groupe de clients / donateurs.

La

segmentation ABCD

est une version bridée de la segmentation RFM, en ce sens qu'elle ne retient que deux critères parmi les trois

►

la

récence

, ou date du dernier achat / dernier

        contact avec le client

►

la

fréquence

des achats / contacts effectués sur une

        période de référence

Elle permet néanmoins de créer

4 macro segments (ABCD)

comportant 4 cibles chacun.

Le principe de base est que la

Récence

est un critère plus important que la

Fréquence

, qui à son tour est préféré au Montant.

Ce principe, très "empirique", repose sur le constat que plus

le dernier achat a eu lieu a une période proche, plus

la probabilité qu'il se répète est grande.

Ce type de segmentation va servir de base à des campagnes

d'acquisition, relance et fidélisation

.

L'indice de Gini synthétise la concentration des clients

Un complément dans l'analyse, consiste à distribuer les clients en fonction de leur

contribution

au chiffre d'affaires.

Le graphique qui en résulte, permet de visualiser quelle part de la clientèle représente

quelle part

du chiffre d'affaires.

Le coefficient de

Gini

est utilisé ici pour mesurer le niveau

d'inégalité dans la contribution

des clients au chiffre d'affaires de l'entreprise. Il synthétise la plus ou moins forte concentration auprès d'un groupe restreint de clients.

La concentration peut se visualiser en prenant comme référence la

courbe de Lorentz

. Cette courbe part de l’origine (0 % des clients contribuent à 0 % du chiffre d'affaires) et se termine au point 1 (100 % des clients contribuent à 100 % du chiffre d'affaires).

La surface totale du graphique est égale à 1. Celle qui est située entre les deux courbes se nomme

surface de concentration.

Plus elle est faible et plus la distribution est égalitaire. Le maximum serait 1.

L’indice de

Gini

est une valeur comprise entre 0 (absence d’inégalité) et 1 (inégalité extrême).

Vous trouverez ici la démarche que nous adoptons pour faire

le diagnostic de votre base de données.