Les scores sont des attributs du contact générés automatiquement qui résument le comportement d'achat de vos contacts. Ils vous aident à comprendre à quel moment les clients ont tendance à acheter, à quel point ils sont intéressants et quelle est la probabilité qu'ils achètent à nouveau, afin que vous puissiez proposer un marketing plus pertinent et plus opportun.
🎯 Que sont les scores ?
Les scores sont des attributs du contact calculés automatiquement avec le préfixe SCORE_. Ils sont recalculés régulièrement en fonction des données de commande de vos contacts et peuvent être utilisés dans les segmentations, les automatisations et les campagnes comme n'importe quel autre attribut.
Accédez à Attributs visibles sur les pages de détails du contact pour afficher vos scores disponibles. Glissez-déposez ceux que vous voulez afficher sur la page de détails de vos contacts.
✨ Exemple d’utilisation des scores
Imaginez une cliente, Sofia, qui fait son premier achat pendant le Black Friday, puis achète à nouveau à Noël. Brevo met automatiquement à jour son score : ses périodes d'achat clés incluent désormais les deux événements, le temps entre les commandes indique son rythme d'achat, sa CLV et sa RFM s'améliorent au fur et à mesure qu'elle dépense plus, et son comportement de commande passe de Une seule commande à Commande récente. Après plusieurs mois de calme, son comportement bascule vers Commande très tardive, ce qui déclenche votre automatisation de reconquête. Lorsqu'elle revient et achète à nouveau, tous ses scores sont mis à jour automatiquement, ce qui vous aide à comprendre en permanence sa valeur, à prévoir son prochain achat et à personnaliser votre engagement.
▶️ Découvrir les scores par défaut
Brevo calcule automatiquement huit scores à partir des données de commande de vos contacts. Les sections suivantes décrivent chaque score : son nom d'attribut, ce qu’il mesure, son mode de calcul, la période utilisée et les valeurs de sortie possibles.
🕞 Temps entre les commandes
| Nom de l'attribut | SCORE_TIME_BETWEEN_ORDERS |
|---|---|
| Ce que cela mesure | Le nombre moyen de jours entre deux commandes consécutives passées par un contact. Son calcul nécessite au moins deux commandes. |
| Comment cela est calculé | Moyenne du nombre de jours entre chaque paire de commandes consécutives pour le contact. |
| Fenêtre temporelle | Tous les temps par défaut. Peut être modifié dans les Paramètres pour les 3, 6, 12 ou 24 derniers mois. |
| Format de sortie | Valeur numérique (1 décimale) en jours. Exemple : 3,5, 187, 190,2. |
❓Comment utiliser ce score
Analysez le rythme d'achat de vos contacts et identifiez les clients dont les intervalles de commande sont inhabituellement courts ou longs afin de mieux choisir le moment d'envoyer vos messages de suivi.
🔑 Périodes d’achat clés
| Nom de l'attribut | SCORE_KEY_SHOPPING_PERIODS |
|---|---|
| Ce que cela mesure | Les occasions spéciales ou les événements saisonniers au cours desquels un contact a effectué au moins un achat. |
| Comment cela est calculé |
Une période d'achat est attribuée à un contact s'il a passé au moins une commande pendant la fenêtre de dates correspondante. Les fenêtres de dates sont :
|
| Fenêtre temporelle | Tous les temps par défaut. Peut être modifié dans les Paramètres pour les 3, 6, 12 ou 24 derniers mois. |
| Format de sortie | Attribut à choix multiples. Un ou plusieurs des éléments suivants : Saint-Valentin, Pâques, Halloween, Black Friday, Noël. Vide si le contact n'a jamais effectué d'achat pendant l'une de ces périodes. |
❓Comment utiliser ce score
Réengagez les contacts qui ont acheté lors d'un événement saisonnier spécifique, en les ciblant avant le même événement l'année suivante.
🛒 Comportement de commande
| Nom de l'attribut | SCORE_ORDERING_BEHAVIOUR |
|---|---|
| Ce que cela mesure | Les habitudes de commande d'un contact, utilisées pour détecter les tendances et prédire les achats futurs. |
| Comment cela est calculé | Chaque contact est attribué à une catégorie en fonction de son activité d'achat au fil du temps. |
| Fenêtre temporelle | Tous les temps par défaut. Peut être modifié dans les Paramètres pour les 3, 6, 12 ou 24 derniers mois. |
| Format de sortie | Attribut de catégorie. Du plus au moins actif : Commande régulièrement → Commande récente → Sur le point de commander → Commande tardive → Commande très tardive → Aucune commande récente → Une seule commande → Aucune commande. |
❓Comment utiliser ce score
Déclenchez une campagne de reconquête automatisée lorsqu'un score de contact passe à Commande très tardive.
📈 Récence, fréquence et valeur monétaire (RFM)
| Nom de l'attribut | SCORE_RECENCY_FREQUENCY_MONETARY |
|---|---|
| Ce que cela mesure | L'engagement d'un contact basé sur la date de son dernier achat (Récence), la fréquence de ses achats (Fréquence) et le montant qu'il dépense (valeur Monétaire). |
| Comment cela est calculé |
Utilise le score par quantile (NTILE(6)) sur l'ensemble de votre base de contacts. Chaque dimension obtient un score de 1 à 6 (1 = le meilleur, 6 = le plus bas) :
La catégorie RFM est relative : la catégorie d'un contact peut changer si son propre comportement change, ou si le comportement global de votre base de clients évolue. |
| Fenêtre temporelle | Par défaut, toute la période, par rapport à l'ensemble de votre base de contacts. Peut être modifié dans les Paramètres pour les 3, 6, 12 ou 24 derniers mois. |
| Format de sortie | Attribut de catégorie. Du meilleur au moins bon : Très fidèle → Fidèle → Potentiellement fidèle → Prometteur → À surveiller → À risque → Presque en sommeil → Perdu → Prospect. |
Le tableau suivant présente les combinaisons exactes de quantiles de récence (R) et de FM qui déterminent chaque segment. Les scores vont de 1 (le meilleur) à 6 (le plus bas).
| Segment | Récence (R) | Score combiné FM |
|---|---|---|
| Très fidèle | 5 – 6 | 5 – 6 |
| Fidèle | 3 – 6 | 4 – 6 |
| Potentiellement fidèle | 4 – 6 | 2 – 3 |
| Prometteur | 4 – 6 | 1 |
| À surveiller | 3 | 3 |
| Presque en sommeil | 3 | 1 – 2 |
| À risque | 1 – 2 | 3 – 6 |
| Perdu | 1 – 2 | 1 – 2 (toutes les autres combinaisons) |
| Prospect | — | Aucune commande enregistrée |
❓Comment utiliser ce score
Ajoutez des messages personnalisés ou des avantages exclusifs aux campagnes ciblant les contacts Très fidèles ou Fidèles.
💰 Valeur vie client (CLV)
| Nom de l'attribut | SCORE_CUSTOMER_LIFETIME_VALUE |
|---|---|
| Ce que cela mesure | Représente le montant total estimé qu'un contact est susceptible de dépenser sur l'ensemble de sa relation avec votre entreprise. |
| Comment cela est calculé |
CLV = valeur moyenne des commandes du contact × nombre moyen de commandes par client (tous les contacts) × durée de vie moyenne des clients (tous les contacts) La durée de vie moyenne des clients correspond au temps moyen entre la première et la dernière commande sur l'ensemble de votre clientèle. Les contacts ayant une seule commande ont une durée de vie de 0, ce qui entraîne une CLV de 0. |
| Fenêtre temporelle |
Par défaut, toute la période, par rapport à l'ensemble de votre base de contacts. Peut être modifié dans les Paramètres pour les 3, 6, 12 ou 24 derniers mois. Toujours par défaut. Les moyennes globales sont calculées sur l'ensemble de votre base de clients. Peut être modifié dans les Paramètres pour les 3, 6, 12 ou 24 derniers mois. |
| Format de sortie | Valeur numérique (montant monétaire, sans devise spécifique). |
❓Comment utiliser ce score
Segmentez les contacts ayant une CLV élevée et envoyez-leur des offres de campagnes VIP ou de fidélisation.
🔮 Découvrir les scores prédictifs
En plus des cinq scores par défaut, Brevo propose trois scores prédictifs qui utilisent un modèle statistique pour prévoir les futurs comportements d'achat. Ces scores nécessitent des données e-commerce dans votre compte Brevo et sont disponibles avec les offres Pro, la nouvelle offre Enterprise et l'offre CDP historique.
⛔️ Risque de churn prédictif
| Nom de l'attribut | SCORE_PREDICTIVE_CHURN_RISK |
|---|---|
| Ce que cela mesure | La probabilité qu'un contact cesse d'interagir avec votre entreprise. Le churn est défini de manière large comme la fin de la relation d'achat, et non sur la base de l'annulation d'un abonnement. |
| Comment cela est calculé |
Risque de churn = 1 : probabilité que le contact soit encore actif, compte tenu de sa récence, de sa fréquence et du temps écoulé depuis son dernier achat Le modèle estime simultanément le taux d'achat de chaque client et la probabilité qu'il ait mis fin à la relation d'achat, à partir de son historique de commandes. |
| Fenêtre temporelle | Basé sur l'historique complet des commandes. Le score reflète la probabilité actuelle de churn au moment du calcul. |
| Format de sortie | Valeur numérique comprise entre 0 et 1 (probabilité). Exemple : 0,85 = risque de churn élevé, 0,12 = risque de churn faible. |
❓Comment utiliser ce score
Identifiez les contacts avec un score de risque de churn élevé et ciblez-les avec une campagne de rétention, ou utilisez-le comme déclencheur d'automatisation.
🔢 Nombre d'achats prévu
| Nom de l'attribut | SCORE_PREDICTIVE_PURCHASES_EXPECTED |
|---|---|
| Ce que cela mesure | Le nombre attendu d'achats qu'un contact effectuera au cours des 12 prochains mois. |
| Comment cela est calculé | Achats prédits = nombre d'achats attendu au cours des 365 prochains jours, compte tenu de la récence, de la fréquence et du temps écoulé depuis leur dernier achat. Le modèle estime le taux d'achat sur la base de l'historique complet des commandes du contact. |
| Fenêtre temporelle | Horizon de prévision : 12 prochains mois. Basé sur l'historique complet des commandes comme entrée. |
| Format de sortie | Valeur numérique (décimale). Exemple : 2,86 = environ 3 achats attendus au cours des 12 prochains mois. |
❓Comment utiliser ce score
Identifiez les contacts dont le nombre d'achats prévu est faible et relancez-les avant qu'ils ne deviennent inactifs.
💸 CLV prédictive
| Nom de l'attribut | SCORE_PREDICTIVE_CLV |
|---|---|
| Ce que cela mesure | La valeur monétaire future estimée qu'un contact générera au cours des 12 prochains mois. |
| Comment cela est calculé |
CLV prédictive = valeur moyenne de commande attendue × nombre d'achats attendus au cours des 365 prochains jours Pour les contacts avec une seule commande, la valeur moyenne de commande observée est utilisée comme solution de repli à la place d'une estimation du modèle. |
| Fenêtre temporelle | Horizon de prévision : 12 prochains mois. Basé sur l'historique complet des commandes comme entrée. |
| Format de sortie | Valeur numérique (montant monétaire, sans devise spécifique). |
❓Comment utiliser ce score
Priorisez les contacts à forte valeur dans vos campagnes en segmentant selon les contacts dont la CLV prédictive dépasse un seuil que vous définissez.
📝 Utiliser les scores dans Brevo
Par défaut, tous les scores sont calculés à partir de l'historique complet de vos commandes. Vous pouvez personnaliser la période pour chaque score individuellement depuis Paramètres > Contacts > Scores :
Les options disponibles sont : les 3 derniers mois, les 6 derniers mois, les 12 derniers mois, les 24 derniers mois ou toute la période.
Les scores se comportent comme des attributs de contact standard, ce qui signifie que vous pouvez :
- Segmenter les contacts en fonction des valeurs du score (par exemple, contacts avec Période d’achat clé = Black Friday).
- Déclencher des automatisations lorsqu’un score change (par exemple, envoyer un email de réactivation lorsque Comportement de commande = Commande très tardive).
- Personnaliser le contenu de la campagne en fonction des scores (par exemple, mettre en avant les produits premium pour les contacts à CLV élevée).
⏭️ Et après ?
- Créer un segment pour filtrer vos contacts
- Envoyer un email depuis une automatisation
- Personnaliser vos emails avec les attributs de contact
- Explorer et analyser vos données avec Analytics
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