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Analyser les données de sa carte de fidélité
Part du chiffre des clients fidélisés, fréquence de visite, clients qui ne reviennent plus : quelles colonnes garder, quoi retirer avant d'utiliser une IA.
Mis à jour le
Votre carte de fidélité enregistre ce qu'aucun autre fichier ne sait : qui revient, à quel rythme, et pour combien. Trois questions y trouvent leur réponse : quelle part de votre chiffre font les clients fidélisés, à quelle fréquence ils reviennent, et lesquels ne reviennent plus. Pour y répondre, il suffit d'un identifiant de carte et de l'historique des passages ; les noms ne servent à aucun calcul.
Ce que dit la CNIL sur ce fichier
Dans sa fiche « RGPD en pratique : maîtrisez votre relation client », consultée le 15/11/2026, la CNIL :
- cite l'historique d'achats enregistré par un programme de fidélité, en échange de promotions, comme un traitement fondé sur l'accord du client ;
- demande qu'une mention d'information figure sur le formulaire d'adhésion, et que le client ait un moyen simple d'exercer ses droits ;
- indique un délai de trois ans à compter de la fin de la relation commerciale pour conserver les données des clients inactifs, certaines données devant être gardées plus longtemps pour des obligations légales, dans une base à accès restreint.
Cette page décrit une méthode d'analyse ; pour vos obligations précises, reportez-vous aux fiches de la CNIL ou à un conseil.
Les colonnes à garder, celles à retirer
| Garder pour l'analyse | Retirer avant tout envoi |
|---|---|
| Identifiant de carte | Nom, prénom |
| Date du passage | Téléphone, adresse électronique |
| Montant du ticket | Adresse postale |
| Nombre d'articles | Date de naissance |
| Famille ou rayon acheté | Commentaires libres saisis en caisse |
| Date d'adhésion |
Anonymiser ou pseudonymiser
La CNIL distingue deux choses :
- l'anonymisation rend l'identification impossible en pratique, de façon irréversible ;
- la pseudonymisation remplace l'identifiant direct par un alias ou un numéro ; elle est réversible, et la CNIL précise que les données pseudonymisées restent des données personnelles, car la personne peut souvent être retrouvée avec d'autres informations.
Un fichier où le nom est remplacé par le numéro de carte est donc pseudonymisé, pas anonyme. C'est déjà beaucoup mieux pour l'analyse, mais il reste soumis aux mêmes règles. Pour un envoi à un outil extérieur, remplacez même le numéro de carte par un numéro de ligne sans lien avec la carte, et gardez la table de correspondance chez vous.
Avant d'utiliser un outil d'IA
La CNIL recommande, dans ses questions-réponses sur l'IA générative, de ne soumettre que les informations qu'on est autorisé à partager, et de ne jamais partager d'informations confidentielles, comme des données personnelles, dans un service grand public. Elle demande aussi de vérifier l'exactitude des réponses. En pratique : préparez l'export sans les colonnes de droite du tableau ci-dessus, et vérifiez chaque résultat sur le fichier.
Les indicateurs à calculer
| Indicateur | Calcul |
|---|---|
| Part du chiffre des porteurs de carte | Chiffre des tickets rattachés à une carte ÷ chiffre total |
| Fréquence de visite | Nombre de passages par carte sur douze mois |
| Panier moyen porteurs / non-porteurs | Chiffre ÷ tickets, dans chaque groupe |
| Délai depuis le dernier passage | Date du jour − date du dernier passage |
| Clients à risque | Cartes sans passage depuis un délai que vous fixez (par exemple six mois) |
| Clients inactifs à purger | Cartes sans passage depuis trois ans, à traiter selon la règle de conservation |
Un exemple, à titre d'illustration
Un caviste, douze derniers mois :
| Porteurs de carte | Autres clients | |
|---|---|---|
| Tickets | 2 400 | 5 600 |
| Chiffre TTC | 96 000 € | 134 400 € |
| Panier moyen | 40 € | 24 € |
Les porteurs de carte font 30 % des tickets (2 400 sur 8 000) et 41,7 % du chiffre (96 000 sur 230 400 €). Avant d'en conclure que la carte fait acheter davantage, notez que les clients qui prennent une carte sont peut-être ceux qui achetaient déjà le plus.
Les questions à poser
- « Sur les douze derniers mois, quelle part du chiffre et des tickets est rattachée à une carte ? »
- « Combien de cartes ont fait au moins un passage par mois sur six mois consécutifs ? »
- « Quelles cartes actives l'an dernier n'ont aucun passage depuis six mois, et quel chiffre faisaient-elles ? »
- « Quelles familles achètent les porteurs de carte que les autres clients achètent peu ? »
- « Combien de cartes n'ont aucun passage depuis plus de trois ans ? » (la liste à traiter selon votre règle de conservation)
Vérifier la réponse
Le chiffre total des deux groupes doit tomber sur le chiffre de la caisse pour la période. Vérifiez qu'une même personne n'a pas deux cartes : des cartes en double gonflent le nombre de clients et baissent leur fréquence. Côté outils, le centre d'aide de SumUp, par exemple, consacre une rubrique à « SumUp Fidélité » : lisez l'aide de votre logiciel pour savoir quelles données il exporte.
Questions fréquentes
Quelles données de fidélité faut-il pour analyser ses clients ?
Un identifiant de carte, et pour chaque passage la date, le montant et, si possible, le nombre d'articles ou la famille achetée. Le nom, le téléphone et l'adresse ne servent à aucun calcul.
Remplacer le nom par un numéro suffit-il à anonymiser ?
Non. Selon la CNIL, c'est une pseudonymisation : la personne peut souvent être retrouvée avec d'autres informations, et la donnée reste personnelle. Elle limite toutefois les risques.
Combien de temps garder les données d'un client qui ne vient plus ?
La CNIL indique, dans sa fiche pratique pour les commerçants, un délai de trois ans à compter de la fin de la relation commerciale pour les clients inactifs, sauf obligations légales de conservation plus longue.
Sources
Pages consultées pour écrire cet article :