Segmenta I Tuoi Clienti! L’Analisi RFM Per Retail e Ecommerce

16 Giu

L’analisi RFM fornisce un insieme di regole per l’organizzazione della base clienti

Una volta che l’analisi RFM ti aiuta a rispondere a un paio di domande strategiche quali “Quali clienti sono sul punto di ribellarsi?” e “Quali clienti devo conservare?” in base ai dati piuttosto che alle sensazioni viscerali, sarai rapito anche tu dall’approccio Data-Driven!

Divide et impera non è solo un motto strategico di imperatori passati, ma anche un grande consiglio per i responsabili marketing che vogliono accettare le sfide più ambiziose. 

Dopo aver raccolto le informazioni sulla base clienti nel sistema CRM, newsletter, acquisti online o dai programma fedeltà, spesso non le si utilizzano in modo appropriato.

Analisi RFM è un modello per segmentare i clienti in base a tre parametri che definiscono le loro abitudini di acquisto: 

  • Recency: la data dell’ultimo acquisto.
  • Frequency: quanto spesso il cliente effettua acquisti
  • Monetary: il valore totale di tutti i gli acquisti di un cliente

Con la segmentazione RFM, i nostri analisti posizionano i clienti in una sorta di sistema cartesiano in cui gli assi X, Y e Z rispecchiano i parametri RFM.

In genere, l’analisi RFM inizia con un set di dati in cui l’identificatore principale è il nome, cognome o ID cliente (ad esempio, il suo ID in un programma di fidelizzazione). I dati più importanti da includere in questo set di dati sono la data dell’ultimo acquisto, il numero totale di acquisti e il valore totale di tutti gli acquisti per ciascun cliente. 

Con questi dati possiamo creare vari cluster con, ad esempio, tali caratteristiche:

  • Recency: clienti più recenti, meno recenti, poco recenti
  • Frequenza: singoli ordini, raramente, spesso
  • Valore monetario: valore basso, medio o alto del totale acquisti di un cliente

“Basso” o “recente” sono però valori troppo astratti. Ecco perché gli analisti assegnano valori da uno a cinque (o da uno a tre) per descrivere questi parametri in base alla loro intensità o dimensione. Ad esempio, un cliente potrebbe essere codificato come “123” o “222” se si utilizzano i livelli da uno a tre.

I clienti con gli stessi codici vengono raggruppati ottenendo dei segmenti di clienti. È possibile poi suddividere questi segmenti per trovare ulteriori tratti comportamentali comuni all’interno di ciascun segmento o tra più segmenti con uno o due parametri identici.

Si può ad esempio separare coloro che generano il maggior reddito e concentrare gli sforzi su di essi, oppure coltivare un pubblico simile. O trovare quei clienti che potrebbero non realizzare il loro potenziale di acquisto ma che, consapevolmente o inconsciamente, vogliono essere pubblicizzati in modo che acquistino ancora di più. 

Il modo in cui creare questi gruppi dipende da chi fa l’analisi.

L’analisi RFM fornisce un insieme di regole per l’organizzazione della base clienti. I nostri analisti affiancano i responsabili marketing e ecommerce manager dei nostri clienti per trovare i cluster più adeguati e fare analisi e strategia di comunicazione e advertising.

Vedi in merito la Guida completa sull’analisi RFM.

Qual è il momento migliore per provare l’analisi RFM?

  • Stai vendendo beni di consumo in rapido movimento in un mercato pieno di concorrenti.
  • Hai lanciato il tuo programma fedeltà e la tua base di clienti sta crescendo rapidamente.
  • Sai che il tuo pubblico è diversificato e stai cercando un modo semplice per segmentarlo.
  • Non hai mai personalizzato le tue offerte nelle tue e-mail / materiale pubblicitario / promozionale, ma vuoi farlo.
  • L’efficacia delle tue campagne pubblicitarie è bassa perché non hai un targeting adeguato.
  • Sei pronto a sviluppare una strategia di remarketing, ma non sai da dove iniziare.

I migliori strumenti per fare analisi RFM

L’analisi RFM è senza dubbio utile per qualsiasi rivenditore. L’affidabilità delle statistiche RFM e la semplice meccanica di analisi lo rendono conveniente anche per le aziende senza un reparto di analisi dedicato. 

Quali strumenti possono aiutare per realizzare un’analisi RFM?

Excel è un’ottima idea per i principianti con cui sperimentare. Poi vi sono alcune soluzioni software di analisi di marketing specializzati e plug-in integrati per i sistemi CRM o ecommerce (alcuni fanno anche azioni automatiche di proposta prodotti direttamente sul sito, es. Amazon) che aiutano ad ottenere informazioni più approfondite dalla base clienti.

Noi in Studio Cappello, nella divisione di Data Intelligence, usiamo PythonR con appositi software di Business Intelligence (es. Data Studio, Tableau, Microsoft Power BI, Alteryx…): linguaggi di programmazione, librerie e approcci che consentono ai data scientist di eseguire complesse analisi RFM con database di grandi dimensioni e l’utilizzo di complicate manipolazioni dei dati.

Molti clienti utilizzano i nostri servizi di Data Intelligence per migliorare il loro marketing on e offline.

L’analisi RFM funziona

Una volta che invii ai tuoi clienti le offerte personalizzate che desiderano, e una volta perfezionate le campagne di remarketing, ringrazierai l’analisi RFM per essere stata la prima fonte a fornirti una conoscenza così profonda dei tuoi clienti. 

Queste altri tipi di analisi che realizziamo per il Retail e gli Ecommerce:


Studio Cappello Data Intelligence


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