Le Sherlock des clients : RFM sur 61 607 clients du Café de l’Homme
Vous appliquez la segmentation RFM à la clientèle d’un restaurant que le monde entier visite une fois. Vous découvrez que la fréquence ne discrimine pas, vous reconstruisez des segments qui ont un sens, vous les mesurez sur la grille complète, et vous proposez une action par segment.
Le contexte
La direction du Café de l’Homme se demande s’il faut lancer un programme de fidélité (fiche du dossier Café de l’Homme). Vous avez deux fichiers, construits pour qu’aucun client ne soit reconnaissable :
clients-rfm-extrait.csv: 5 000 clients anonymes, un par ligne. Récence en paliers de 30 jours (jours depuis la dernière visite au 30 septembre 2026), fréquence (visites honorées), zone géographique, taille moyenne de table, montant HT cumulé arrondi à 10 € et plafonné (« 1700 et plus »). Tirage par classes : les combinaisons rares ne peuvent pas être tirées.clients-rfm.csv: la grille complète des 61 607 clients, une ligne par case récence × fréquence × tranche de montant × zone, avec le nombre de clients et le montant cumulé. Toute case compte au moins 10 clients ; les plus petites sont fusionnées (« … regroupé(e)s »).
Votre mission
- Sur l’extrait : donnez la distribution de la fréquence, puis les quintiles de la récence et du montant (
=CENTILE.INCLUS(plage;0,2), 0,4, 0,6, 0,8). Traitez à part le montant plafonné et les montants nuls. - Le score : attribuez un score R et un score M de 1 à 5. Pouvez-vous construire un score F en quintiles ? Pourquoi ?
- Sur la grille complète : construisez quatre segments qui ne se recouvrent pas, plus la case fusionnée (« Montants regroupés ») que vous lirez à part, donnez leur taille et leur part du montant. Vérifiez que la somme refait 61 607 clients.
- Comparez la part des clients revenus dans l’extrait et dans la grille. D’où vient l’écart ?
- Proposez une action par segment, et dites si un programme de fidélité a du sens.
Une grille standard n’est pas une méthode
Les manuels proposent des segments « champions », « fidèles », « à risque », calculés sur des quintiles de R, F et M. Avant de les appliquer, regardez la distribution de chaque variable : si elle n’a qu’une valeur, les quintiles n’ont pas de sens.
Livrable
Le tableau des quintiles, le tableau des quatre segments (clients, part des clients, montant, part du montant), l’explication de l’écart entre extrait et grille, et une action par segment avec son indicateur.
Données
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clients-rfm-extrait.csv5 000 lignes · 306 Ko · CSV, séparateur virgule, point décimal
Café de l’Homme. Un client anonyme par ligne, tiré par classes (k ≥ 10) : récence en paliers de 30 jours, fréquence, zone géographique, taille de table, montant HT arrondi à 10 € et plafonné.
Données réelles confiées à l’agence Getup, usage pédagogique interne au cours ; ni rediffusion, ni tentative de ré-identification
Tirage par classes, pas uniforme : les combinaisons rares, dont beaucoup de clients fidèles, ne peuvent pas être tirées.
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clients-rfm.csv242 lignes · 21 Ko · CSV, séparateur virgule, point décimal
Café de l’Homme. Une case par combinaison récence × fréquence × tranche de montant × zone géographique, avec le nombre de clients, les visites et le montant HT cumulé. Toute case compte au moins 10 clients.
Données réelles confiées à l’agence Getup, usage pédagogique interne au cours ; ni rediffusion, ni tentative de ré-identification
Les cases trop petites sont fusionnées (libellés « … regroupé(e)s ») : lisez-les à part.
Grille d’évaluation
| Critère | Points |
|---|---|
| Distribution de F et quintiles de R et M justes sur l’extrait | 5 |
| Score F en quintiles reconnu impossible : le RFM devient RM | 3 |
| Quatre segments disjoints et exhaustifs, mesurés sur la grille | 6 |
| Écart extrait / grille expliqué par le tirage par classes | 3 |
| Une action par segment, avec indicateur ; position argumentée sur la fidélité | 5 |
| Cases fusionnées et taux de retour par zone lus comme des minimums | 3 |
| Total | 25 points |
Avec un assistant IA
Claude, ChatGPT, Gemini ou Copilot : peu importe l’outil. Copiez la carte, joignez le fichier, puis faites la vérification à la main avant de croire la réponse. N’y collez jamais de données personnelles de vrais clients.
Faire calculer les quintiles de l’extrait
Je joins clients-rfm-extrait.csv : 5 000 clients anonymes d’un restaurant, un par ligne. Colonnes : recence_jours (paliers de 30 jours), frequence (nombre de visites), zone_geographique, couverts_par_visite, montant_ht (euros HT, arrondi à 10 €, une valeur plafonnée s’écrit « N et plus »), canal_premiere_visite, occasion_au_moins_une. Tâche : 1. Donnez la distribution de frequence (nombre de clients par valeur). 2. Convertissez montant_ht en nombre : une valeur « N et plus » vaut N ; comptez ces lignes à part, et comptez les montants à 0. 3. Calculez les quintiles (20e, 40e, 60e, 80e centiles, interpolation linéaire) de recence_jours et de montant_ht. 4. Calculez la part du montant total portée par les 10 % puis les 20 % de clients au plus fort montant. Format : quatre petits tableaux. Aucune segmentation, aucune recommandation.
Vérification à la main
Contrôlez d’abord un compte que l’énoncé ne vous demande pas : l’extrait compte 1 145 clients en France et 1 536 dans les Amériques ; demandez-les à l’assistant. Vérifiez ensuite que sa distribution de fréquence refait bien 5 000 clients, et refaites un de ses quintiles avec =CENTILE.INCLUS() : s’il diffère, il a oublié de traiter les montants plafonnés. Si l’assistant propose des quintiles de fréquence, demandez-lui combien de valeurs distinctes prend la colonne : un quintile sur une colonne presque constante ne veut rien dire.
Correction sur le feuillet rose, réservée à l’enseignant. Elle sera commentée en séance.