Come segmentare gli utenti con la matrice RFM ecommerce

Sei sicuro di conoscere il tuo target? Stai differenziando la tua strategia di marketing e di comunicazione in base allo storico dei clienti e al loro comportamento di acquisto?
Quanto più riesci a identificare i tuoi clienti, dividendoli in segmenti precisi, tanto più sarà efficace la tua comunicazione di business perché potrai personalizzarla. Scopri come con l’analisi RFM.

RFM serve per Conoscere meglio i tuoi clienti e aumentare le vendite ottimizzando le comunicazioni

L’analisi RFM è un modello di marketing usato per segmentare i propri clienti usando come criterio lo storico delle transazioni: quando (Recency), quante volte (Frequency) e quanto (Monetary) hanno acquistato in un arco di tempo.

L'obiettivo di questa analisi è di creare dei "cluster", ovvero dei segmenti, di acquirenti in modo da individuare quelli più attivi e reattivi.

Coloro che rispondono con più efficienza a promozioni e/o servizi personalizzati.

Infatti l'analisi RFM ti permette di avere le informazioni chiave per impostare la strategia di fidelizzazione del tuo brand.

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Cos’è il Customer Lifetime Value?

Le analisi RFM sono strettamente collegate al concetto di "Life Time Value" (LTV):

• ovvero il valore complessivo di un cliente in un arco di tempo determinato.

L’esigenza di creare liste di clienti differenti con l'analisi RFM assegnandone un diverso valore è dettata proprio dalla necessità di migliorare il business di un'azienda e il customer lifetime value.

Il CLV si calcola moltiplicando il valore medio dell’ordine di un cliente (totale ricavi in un anno / numero ordini in un anno), ovvero lo scontrino medio, con la sua frequenza di acquisto.

Scontrino Medio X Frequenza di Acquisto = CLV

Il risultato corrisponde al valore economico di un cliente durante il periodo di tempo considerato.

Dividere i clienti in cluster tramite l’analisi RFM consente di definire una strategia di comunicazione che tenga conto del loro valore come gruppo affinché aumenti il valore di ogni singolo cliente.

Se conosci il tuo cliente, sai che promozioni proporgli quindi aumenti le possibilità che questo converta migliorando il suo CLV.

Segmenta e fidelizza i clienti con l’Analisi RFM

Recency frequency e monetary sono i concetti alla base dell'analisi RFM, un modello che va a indagare quel 20% di clienti che genera l'80% dei profitti (principio universale di Pareto).

Il modello RFM è un vero e proprio sistema di classificazione che ordina i clienti sulla base di un punteggio individuale, calcolato su tre metriche:

• Recency: misura il tempo trascorso dall’ultimo acquisto di un certo cliente. Più questo è vicino, maggiore è la probabilità che quel cliente acquisti di nuovo in futuro.
• Frequency: il numero di acquisti ripetuti da un cliente. La probabilità di un eventuale acquisto futuro cresce all'aumentare della frequenza.
• Monetary: indica l’ammontare speso del cliente nel periodo di riferimento.

I punteggi RFM possono essere determinati in due modi: a base empirica o statistica:

1. calcolo empirico: è più flessibile e consiste nell'attribuire i valori soglia delle tre variabili di RFM per l’attribuzione del punteggio. Ad esempio, per la frequenza puoi assegnare 5 punti a chi ha acquistato 10 o più volte, 4 punti a chi ha acquistato dalle 6 alle 9 volte e così via fino ad arrivare ad 1. Questo metodo è funzionale per piccoli business con clienti fidelizzati, procedendo per tentativi e migliorando di volta in volta.
2. calcolo statistico: con questo criterio si individuano i valori assunti dalle tre metriche e poi so raggruppano sulla base di percentili o decili.

Identifica e studia i tuoi migliori clienti

Grazie all'analisi RFM, puoi segmentare i clienti in cluster omogenei di comportamento identificando quelli che acquistano di più e/o sono più reattivi alle tue comunicazioni.

Puoi così identificare i potenziali clienti e quelli da abbandonare, personalizzare le attività di marketing e in particolare marketing automation (attraverso ad esempio l'email marketing), migliorare l’acquisizione di nuovi clienti in relazione ai canali e al loro valore nel tempo.

Acquisire un nuovo cliente costa dalle 5 alle 25 volte in più rispetto a mantenerne uno esistente.

Ecco perché è importante studiare il proprio database di contatti investendo nella conversione di quelli che si sono dimostrati più reattivi con il tuo brand.

Questo non vuol dire insistere solo su quelli che hanno già acquistato di recente diverse volte sul tuo e-commerce, ma considerare anche coloro che hanno speso diversi minuti sul tuo sito, che hanno cliccato su una mail promozionale o che hanno chiesto informazioni via chat.

Anche questi lead hanno potenziale per diventare clienti.

Una volta trovati i cluster che hanno più potenziale devi strutturare programmi di fidelizzazione specifici per trasformare i clienti con maggiore potenziale in segmenti di marketing mirati.

Combina la RFM con altri report

Nell'analisi RFM è importante incrociare i risultati anche con altri report che puoi generare in merito ai valori delle tue vendite.

Ad esempio, puoi determinare un rapporto RFM di una categoria di prodotti per individuare il target che acquista maggiormente quei prodotti.

O ancora puoi incrociare il dato dei clienti che acquistano con maggiore frequenza con quelli che hanno un LFV più elevato.

Altra integrazione con le analisi RFM è il confronto con i carrelli abbandonati.

Potresti scoprire che chi acquista poco ha anche una percentuale di abbandono del carrello elevata ma visita spesso il tuo e-commerce, quindi puoi andare ad indagare quali sono le motivazioni alla base di un comportamento di questo tipo perché c'è interessa ma non la conversione.

Conclusioni

Grazie all’analisi RFM puoi sostanzialmente prendere coscienza di chi sono i clienti che trainano il tuo e-commerce. In pratica i clienti migliori sono quello che hanno effettuato un acquisto recentemente, lo fanno con maggiore frequenza in un dato periodo di tempo e i loro acquisti sono di importo elevato.

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Tuttavia potresti scoprire che quelli che spendono di più tendono anche a farlo in poche occasioni, oppure che quelli che acquistano più frequentemente in realtà puntano ai prodotti più economici.

Avendo a disposizione queste informazioni, potrai interagire con i segmenti di clienti in maniera più efficace, tramite campagne di fidelizzazione, riattivazione o campagne win-back (riconquista).

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