È un vero trend topic del momento: la segmentazione del database clienti, e la matrice RFM nello specifico come una delle segmentazioni più apprezzate oggi, può portare un enorme efficientamento nelle imprese, ma come funziona? E quali sono le audience che permette di mappare?
Abbiamo già parlato del sempiterno aut-aut del marketing, ossia Acquisition VS Retention, e abbiamo compreso come, in realtà, si tratti di approcci del tutto complementari.
Detto questo, però, è importante sottolineare che:
- il new business è 6-7 volte più costoso rispetto all’existing business (fonte Coopervision) e i costi in continua crescita YoY dell’advertising lo renderanno sempre più una voce di costo;
- un aumento del 5% nella fidelizzazione dei clienti esistenti può portare a un incremento del fatturato medio dal +25 al +95% (fonte: Harvard Business Review).
Concentrarsi sul Customer Retention Rate, quindi, è essenziale. L’analisi RFM serve proprio a identificare i parametri della loyalty – Recency, Frequency e Monetary – definendo cluster e segmenti. Ed è una delle modellazioni alla base della nostra tecnologia proprietaria, Audience AI.
In fondo all’articolo, andremo a identificare le 10 custom audience da riconoscere e segmentare subito.
Come funziona la matrice RFM
Conoscere, analizzare, suddividere e poi attivare i clienti già acquisiti che meritano più attenzione: questo è lo scopo della matrice RFM.
Non solo però, permette anche di migliorare la customer journey, aggiungendo un layer di ricerca sui propri clienti: segmentandoli e facendo le giuste domande, si riesce a capire se ci sono dei blocchi, dei colli di bottiglia ed eventuali carenze di prodotto/servizio/storytelling.
Un esempio? Potrei chiedermi: come mai la maggior parte dei clienti si blocca dopo il 1° acquisto? Si tratta di un errore di value proposition perché nella newsletter prometto un 10% di sconto? O la spedizione arriva in ritardo? O il customer care è lento a rispondere e ho fatto innervosire il cliente? O ancora, non ho un racconto di brand abbastanza convincente?
Spesso, si ritiene che l’analisi RFM serva a individuare i top client di un marchio ma, riflettendoci, è sufficiente sapere su chi siamo già molto forti? Allo stesso modo, anche identificare i peggiori clienti, quelli persi o che è meglio perdere, è utile fino a un certo punto.
Gli insight più interessanti stanno nel mezzo, nelle persone che non vanno avanti con gli acquisti o che hanno riacquistato poche volte e poi si sono volatilizzate.
Il punto, quindi, non è “spremere” di più i clienti migliori, ma scovare dei potenziali buoni clienti e renderli ottimi, comprendendo ciò di cui hanno bisogno per essere fidelizzati.
Le variabili del modello RFM sono 3, come suggerisce l’acronimo:
- Recency, ossia i giorni dall’ultima transazione;
- Frequency, la frequenza d’acquisto;
- Monetary, il valore monetario degli ordini.
A seconda della grandezza del database di clienti, si può assegnare un punteggio da 1 a 5 ad ogni variabile.
Così facendo, è possibile fare chiarezza su cosa funziona e cosa no del percorso d’acquisto di un eCommerce, identificando allo stesso tempo il profilo del tuo cliente ideale.
L’obiettivo dell’analisi è comprendere la distribuzione del database clienti, segmentandoli e studiandone caratteristiche e motivazioni, così da elaborare obiettivi e strategie personalizzate per ciascuno dei cluster individuati.
Attenzione, però: “recente”, “frequente”, “scontrino alto/basso” sono parametri da definire brand per brand, prodotto per prodotto o progetto per progetto, non esistono valori assoluti di cosa è bene in termini di frequenza o importo del carrello.
E questa logica può, ovviamente, essere applicata a quelle situazioni in cui è ragionevole pensare che l’acquisto venga ripetuto nel tempo, quindi è efficace soprattutto su prodotti o servizi di consumo “veloce”.
Le 10 audience “base” che devi conoscere: scarica il nostro nuovo White Paper
Quali sono i 10 “casi tipo” di audience in cui ci si imbatte, lavorando nel mondo e-commerce?
Ne abbiamo individuate 10, che andiamo a elencarvi di seguito, insieme ai punteggi dei parametri che le identificano:
- VIP – Recency 5, Frequency 5, Monetary 5
- Potenziali VIP – Recency 3-5, Frequency 3-5, Monetary 3-5
- Pesci Grossi – Recency 4-5, Frequency 1, Monetary 4-5
- Promesse – Recency 4-5, Frequency 2, Monetary 4-5
- Ricorrenti – Recency 4-5, Frequency 3, Monetary 3-4
- Curiosi – Recency 4, Frequency 1, Monetary 1
- A rischio – Recency 2-3, Frequency 1-5, Monetary 1-5
- Ex lover – Recency 1, Frequency 5, Monetary 5
- Fuoco d’artificio – Recency 1, Frequency 1, Monetary 5
- Mordi e fuggi – Recency 1, Frequency 1, Monetary 1
Per scoprire come identificarle, studiarle e attivarle, quali obiettivi porsi con ciascuna di esse e quali è meglio “perdere”, vi invitiamo a scaricare il nostro ultimo white paper completo sul tema.
