Cos'è l'analisi RFM? Come usarlo per la segmentazione dei clienti

Gli esperti di marketing conoscono il valore di "conosci il tuo cliente". Quindi, invece di generare semplicemente più clic, i professionisti del marketing devono seguire il cambio di paradigma dall'aumento dei CTR (percentuali di clic) alla fidelizzazione, all'impegno e allo sviluppo delle relazioni con i clienti.

Invece di interpretare l'intera base di clienti nel suo insieme, è più utile segmentarli in gruppi simili, conoscere le caratteristiche di ogni gruppo e coinvolgerli con campagne appropriate piuttosto che segmentarli solo in base all'età o alla geografia dei consumatori.

RFM è uno dei metodi di segmentazione più affidabili, potenti e semplici da usare per consentire ai professionisti del marketing di analizzare il comportamento dei clienti.

Ora ti starai chiedendo cos'è l' analisi RFM e come puoi sfruttarla per la crescita della tua attività.

Quindi, senza ulteriori indugi, andiamo avanti e partiamo dalle basi.

Cos'è l'analisi RFM?

RFM sta per Recency, Frequency e Monetary value. Questi valori corrispondono a caratteristiche cruciali del cliente.

Inoltre, queste metriche RFM sono indicatori principali del comportamento di un cliente perché la frequenza e il valore monetario influenzano il lifetime value di un cliente e l'attualità influenza la fidelizzazione , una misura del coinvolgimento.

Le aziende che mancano dell'aspetto monetario, come i lettori, gli spettatori o i prodotti orientati alla navigazione, potrebbero utilizzare i parametri di coinvolgimento piuttosto che i fattori monetari.

Quindi porta ad applicare RFE – una variazione di RFM . Inoltre, questo parametro di coinvolgimento potrebbe essere interpretato come un valore composito basato su diverse metriche come la frequenza di rimbalzo, il numero di pagine visitate, il tempo di durata della visita trascorso per pagina, ecc.

I fattori RFM spiegano questi fatti:

• più l'acquisto è recente, più il cliente è attivo nelle promozioni
• più spesso il cliente acquista, più è coinvolto e felice
• il valore monetario distingue i grandi spendaccioni dagli acquirenti di basso valore

Segmentazione dei clienti utilizzando l'analisi RFM

Ogni volta che prevedi di effettuare spese di marketing o di formulare una nuova promozione, i rivenditori al dettaglio devono essere cauti nel segmentare e indirizzare i consumatori.

Sarebbe uno spreco di spese di marketing se, ad esempio, una campagna pubblicitaria fosse mirata a tutte le migliaia di consumatori. Inoltre, è improbabile che una promozione di marketing così non mirata abbia un tasso di conversione più elevato e potrebbe persino danneggiare il valore del tuo marchio.

I rivenditori ora impiegano metodi sofisticati per segmentare i propri clienti e indirizzare i propri sforzi di marketing a questi segmenti. Nell'analisi RFM, ogni cliente viene valutato in base a tre fattori, ovvero Recency , Frequency e Monetary value .

Di conseguenza, l'analisi RFM consente alle aziende di riconoscere i clienti che hanno maggiori probabilità di rispondere a una nuova offerta.

Diamo un'occhiata a ciascuno di questi fattori in dettaglio:

1. Attualità:

L'attualità è il predittore più significativo di chi è più propenso a riconoscere un'offerta. I consumatori che hanno appena acquistato da te hanno maggiori probabilità di acquistare di nuovo da te rispetto a quelli che non hanno acquistato di recente.

2. Frequenza:

Il secondo fattore più cruciale è la frequenza con cui questi clienti acquistano da te. Maggiore è la frequenza, maggiori sono le probabilità che riconoscano le tue offerte.

3. Monetario:

Il terzo fattore è l'importo in denaro che questi acquirenti hanno speso per gli acquisti. I clienti che hanno pagato di più hanno maggiori probabilità di acquistare in base all'offerta rispetto a quelli che hanno speso di meno.

Poiché abbiamo visto tutti e tre i fattori, è tempo di capire come funziona.

Come funziona l'analisi RFM?

Analisi RFM a ogni cliente viene assegnato un punteggio per recency, frequenza e valore monetario, quindi viene calcolato il punteggio RFM totale.

Il punteggio di recency è stimato in base alla data della loro acquisizione più recente. I punteggi sono generalmente classificati in base ai valori. Ad esempio, un'azienda può sviluppare un sistema di categorie da 1 a 5, dove cinque è il più alto.

Pertanto, in questo caso, i consumatori che hanno acquistato entro un mese hanno un punteggio di recency di cinque, mentre i clienti che hanno acquistato entro 1-3 mesi hanno un punteggio di quattro e così via.

Inoltre, il punteggio di frequenza viene stimato in base al numero di volte in cui i clienti hanno acquistato. I clienti con maggiore frequenza ottengono un punteggio più alto.

Alla fine, ai clienti viene assegnato un punteggio basato sull'importo speso per le loro acquisizioni. Per misurare questo punteggio, puoi stimare l'importo effettivo speso o la spesa media per visita.

Sommando tutti e tre i punteggi, viene calcolato un punteggio RFM finale. I consumatori con il punteggio RFM più elevato sono stati ritenuti quelli che più probabilmente risponderanno alle loro offerte.

Segmentazione dei clienti

L'analisi RFM supporta i rivenditori nella segmentazione dei consumatori e nella pianificazione di offerte e promozioni in base ai loro profili.

Ecco alcuni casi:

• I consumatori con un punteggio RFM complessivo elevato servono i clienti migliori.
• I consumatori con un punteggio RFM complessivo elevato ma con un punteggio di frequenza pari a 1 sono nuovi. L'azienda può offrire offerte speciali a questi consumatori per migliorare le loro visite.
• Puoi interpretare l'analisi RFM insieme ai dati di altri clienti, come i livelli di reddito e il sesso, per segmentare la base di clienti.
• I clienti che possiedono un punteggio ad alta frequenza ma un punteggio di recency basso sono quei consumatori che visitavano abbastanza spesso ma non hanno visitato di recente. Per questi consumatori, l'azienda è tenuta a offrire promozioni per riportarli in negozio o eseguire sondaggi per scoprire perché hanno abbandonato il negozio.
• Puoi interpretare i punteggi RFM insieme ai risultati della campagna per eliminare i clienti che non rispondono e migliorare ulteriormente le campagne.
• Puoi esaminare i punteggi delle analisi RFM e i prodotti che acquistano per creare offerte altamente mirate per tutti i segmenti di clientela.

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Conclusione

L'analisi RFM è un approccio convincente per aiutarti a riconoscere i tuoi migliori clienti e creare campagne più mirate. Tuttavia, RFM di per sé non è sufficiente.

Invece, i rivenditori dovrebbero creare profili dei clienti più dettagliati, inclusi dati demografici, modelli di acquisto e comportamento, e applicare queste informazioni insieme a RFM per presentare un valore migliore ai clienti.