Perché usare l’analisi RFM per la profilazione utenti? Scopri cos’è e come funziona per segmentare i tuoi clienti e individuare i migliori continuando a leggere la nostra rubrica Pillole di Profilazione Utenti.
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 individuate 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.
