Nel nostro precedente post abbiamo parlato di diversi approcci alla segmentazione dei clienti. Questa volta ci concentreremo sull'analisi RFM e spiegheremo come funziona, perché è migliore di altri metodi di segmentazione e come automatizzarla su Shopify.
Che cos'è l'analisi RFM?
RFM è l'acronimo di recency (frequenza), frequency (frequenza) e monetary value (valore monetario) degli ordini. Il modello RFM segmenta i clienti in base a questi parametri: valuta quando è stata l'ultima volta che una persona ha effettuato un acquisto, la frequenza degli ordini e l'importo della spesa.
Sulla base di questa valutazione, a ogni cliente viene assegnato un punteggio RFM. Il calcolo si basa sull'intervallo da 1 a 5 per ciascun parametro (ricorrenza, frequenza e valore monetario) e dà luogo a punteggi RFM da 111 a 555.
Come si calcolano i segmenti RFM?
Il processo è il seguente:
- Impostare i valori per ogni punteggio all'interno di ogni parametro
- Definire se per voi alcuni parametri sono più importanti di altri
- Filtrare i dati degli ordini dei clienti in base ai valori dei punteggi
- Creare segmenti di clienti RFM
Ora qualche dettaglio in più.
Nell'intervallo dei punteggi, 1 rappresenta il valore più basso (ad esempio, i clienti che hanno effettuato un solo acquisto) e 5 rappresenta il valore più alto (i clienti che hanno portato il maggior numero di ordini). Sebbene l'analisi RFM sia un puro calcolo, spetta a voi stabilire livelli particolari per ogni parametro: per la frequenza, ad esempio, potete assegnare 5 punti ai clienti con 20, 50 o 100 ordini e il numero dipende dalla vostra attività.
Potete scegliere come calcolare i punteggi RFM: potete trattare ogni parametro allo stesso modo o dare un peso maggiore a uno o due di essi. Se vendete prodotti di lunga durata, il valore monetario sarà probabilmente il più significativo, ma se vendete qualcosa che viene rinnovato ogni mese o giù di lì, allora la frequenza sarà il parametro principale.
Una volta ottenuta la tabella con tutti i punteggi, è possibile creare segmenti di clienti RFM. Quelli che hanno il punteggio complessivo più alto sono i vostri clienti più fedeli, mentre quelli che si trovano nella parte più bassa sono quelli a più alto rischio di abbandono.
Il numero di gruppi può essere diverso:decidetevoicosa ha senso per il vostro negozio. Con l'app Loyal, abbiamo scelto 6 segmenti di clienti RFM, distinguendo quelli più importanti per comunicare in modo diverso:
I vantaggi della strategia di segmentazione RFM
La segmentazione RFM si basa esclusivamente sui dati dello storico degli ordini, il che la rende il metodo più oggettivo. Ciò non significa che tutte le altre metodologie debbano essere scartate: ogni volta che è applicabile alla vostra attività, potete distinguere i gruppi di clienti in base a caratteristiche demografiche, geografiche e di altro tipo. Ma con la formula RFM si ottengono i segmenti più universali e la suddivisione dei clienti in base alla fiducia e alla fedeltà che ripongono nel vostro negozio.
Per quanto riguarda i suoi vantaggi più significativi, la segmentazione dei clienti RFM è:
- 100% basata sui dati e accurata. L'analisi RFM non è soggetta a errori umani e a interpretazioni soggettive. Si basa esclusivamente sui dati dello storico degli ordini e fornisce segmenti di clienti digeribili in base al modo in cui interagiscono con il vostro negozio.
Inoltre, è sempre aggiornato. A differenza di altri metodi di segmentazione che potrebbero essere difficili da aggiornare in tempo perché si basano su dati di terze parti, il modello RFM è sempre preciso e aggiornato.
- Utile per ottimizzare i budget di marketing. I dati RFM consentono ai commercianti di capire per quali gruppi di clienti vale la pena creare campagne e quali è meglio ignorare, risparmiando risorse.
Quando l'analisi RFM è stata utilizzata per la prima volta negli anni '90, il suo obiettivo principale era quello di ottimizzare i costi di marketing. Le aziende volevano ridurre le spese per l'invio di pubblicità diretta per corrispondenza a consumatori che non sarebbero stati vantaggiosi per loro, disponendo di stime più precise della domanda.
- Facilmente automatizzabile. È possibile eseguire l'analisi RFM in Excel, ma non è necessario analizzare manualmente i parametri di recency, frequenza e valore monetario: alcuni strumenti lo faranno per voi.
È possibile trovare diverse opportunità nei servizi di analisi dei clienti: ad esempio, Panoply offre una semplice segmentazione RFM con query SQL e RFM Calc offre un report RFM basato sui dati degli ordini esportati da Shopify. Inoltre, le app di Shopify potrebbero essere dedicate o includere dati RFM.
Segmentazione RFM di Shopify con l'aiuto delle app
Date un'occhiata a queste app su Shopify per la segmentazione dei clienti RFM:
- Loyal (gratuita): l'app distingue automaticamente 6 gruppi di clienti in base alla formula RFM. È possibile eseguire l'analisi con la frequenza desiderata per avere sempre rapporti aggiornati: indipendentemente dalla scala del vostro negozio, l'app valuterà i dati degli ordini in pochi minuti. Inoltre, Loyal fornisce suggerimenti su come creare campagne mirate per ciascuno dei segmenti RFM. E tutto questo gratuitamente!
- RetentionX Analytics (da 179 dollari al mese): l'applicazione distingue 6 gruppi di clienti, da quelli migliori a quelli peggiori. Si integra inoltre con diversi servizi per calcolare metriche come il costo di acquisizione dei clienti, il valore medio degli ordini, il tasso di restituzione dei prodotti e il margine lordo.
- Reveal: Customer Data Platform (piano gratuito disponibile, a partire da 99 dollari al mese per segmenti RFM su misura e altre funzionalità): l'applicazione crea 11 gruppi di clienti e dà loro nomi divertenti (avrete "soulmates" come clienti più fedeli e "breakup" come gruppo di clienti persi). Nel piano a pagamento, è possibile personalizzare i segmenti e basarli su parametri diversi dall'RFM: ricavi e margine, CLV e altri.
- Repeat Customer Insights (a partire da 29 dollari al mese): l'applicazione identifica 10 gruppi di clienti e li mostra su diverse griglie RFM, prendendo in considerazione solo due parametri (quindi il modello di frequenza di ricorrenza, frequenza e valore monetario, o valore monetario e ricorrenza).
Esempi di applicazione dell'analisi RFM nelle campagne di marketing
Esiste un'infinità di modi per approcciare i diversi segmenti di clientela. Vediamo alcuni esempi di come si possono utilizzare i segmenti RFM per coinvolgere meglio i clienti e vendere di più.
- Lanci di prodotto efficaci. Quando avete in programma il lancio di un nuovo prodotto, ha senso dare accesso anticipato ai vostri clienti più affezionati. Apprezzeranno l'esclusività dell'offerta e potranno spargere la voce sul prodotto. Se la reazione dei clienti fedeli è buona, potete utilizzare le loro recensioni per promuovere il nuovo prodotto a tutti gli altri.
Può funzionare sia per i prodotti fisici che per quelli software. Per esempio, un'azienda che produce quest'ultimo può invitare gli abbonati di lunga data a un beta testing esclusivo di una nuova funzionalità. In questo modo si possono prendere due piccioni con una fava: ottenere un feedback sul prodotto e far sentire i clienti più coinvolti e quindi più fedeli.
- Coinvolgimento dei nuovi acquirenti. È importante comunicare con i nuovi clienti per non perdere l'occasione di farli tornare nel vostro negozio. Al gruppo di nuovi clienti recenti, potete inviare e-mail con uno sconto sul prossimo ordine, un invito al programma fedeltà, una spiegazione dei vantaggi dei prodotti rilevanti, offerte di cross-selling, ecc.
- Mantenimento dei clienti che non sono stati attivi. L'analisi RFM vi mostrerà un gruppo di persone che rischiate di perdere. È possibile riattivare il rapporto con loro ricordando loro i prodotti, i nuovi lanci, le promozioni, ecc.
Segmentazione RFM per conquistare più clienti
Per definizione, la segmentazione RFM si basa su tre caratteristiche d'ordine: ricorrenza, frequenza e valore monetario. Il bello di questo metodo è che si basa su dati precisi e accurati: non si può sbagliare con i gruppi di clienti creati con l'analisi RFM. Vi aiuta a capire la percentuale di clienti fedeli e di quelli a rischio di abbandono, a identificare chi ha il potenziale per acquistare di più e fidarsi di più di voi e a distinguere coloro che potete permettervi di ignorare per risparmiare sui costi del marketing.
