Profilazione Utenti: Analisi RFM, come individuare i clienti migliori

Scopri come individuare i clienti più “preziosi” grazie al metodo RFM

Eccoci giunti ad un altro episodio della nostra rubrica: Pillole di Profilazione Utenti.

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Dedichiamo questo articolo all’importanza di segmentare i propri clienti, ed individuare i migliori, grazie all’analisi RFM.

Segmentare la propria base utenti, secondo i comportamenti d’acquisto è fondamentale per una strategia di marketing vincente. 

Ancora più importante per un’impresa è individuare i clienti migliori e premiarli attraverso azioni mirate e personalizzate di fidelizzazione.

L’analisi RFM, recency, frequency, monetary, è una nota tecnica di marketing per segmentare la propria clientela in modo semplice e veloce, ed individuare i clienti più “preziosi”.

Molte volte, l’attenzione all’interno delle aziende, è rivolta più alla ricerca di nuovi clienti che al mantenimento dei clienti attuali, tralasciando e dimenticando il valore che questi generano per la propria impresa.

Come funziona il modello RFM?

Il modello RFM poggia le sue basi su quello di Pareto, secondo il quale l’80% del fatturato viene generato dal 20% dei suoi clienti.

Per questo è importante individuare i clienti migliori e mantenerli.

Secondo il metodo RFM, sono molto più sensibili e reattivi alle promozioni e alle comunicazioni, e di conseguenza all’acquisto, quei clienti che hanno comprato di recente, con maggiore frequenza e che hanno speso di più in un particolare periodo di tempo.

Grazie a questo metodo è possibile individuare un numero ristretto ma più qualificato di utenti da contattare.

In questo modo è più probabile ottenere un guadagno uguale o maggiore rispetto a quello ottenuto se si fosse coinvolto l’intera Audience, riducendo sensibilmente i costi di marketing.

Con il metodo RFM viene assegnato al cliente un punteggio individuale, calcolato in base a tre metriche: 

  • Recency: il tempo trascorso dall’ultimo acquisto;

Secondo il modello i clienti che hanno acquistato più recentemente sono più sensibili alle promozioni rispetto agli utenti che hanno acquistato meno di recente.

  • Frequency: il numero di acquisti effettuati da un cliente;

I clienti ripetivi sono più ricettivi rispetto a quelli occasionali.

  • Monetary: la spesa totale del cliente nel periodo di riferimento;

Chi spende di più è più ricettivo rispetto a chi spende poco.

Una volta individuati le varie soglie di RFM, si potrà procedere con la pianificazione e la configurazione delle varie attività di marketing personalizzate per segmento.

Le strategie di marketing e di vendita dovranno essere differenti in base al segmento di appartenenza.

Se l’utente si trova sul cluster “Utenti migliori”, si dovranno pianificare ed implementare attività e campagne di fidelizzazione. Al contrario se si tratta di “Utenti a rischio”, dovranno essere sollecitati attraverso campagne di re-engagement. 

Conclusioni

Grazie ad una buona analisi RFM sulla propria clientela, si andrà a migliorare il rapporto con i clienti più fedeli, oltre a ciò si ottimizzeranno spese e costi impiegati in strategie di marketing non personalizzate.