Perché usare l’analisi RFM per la profilazione individuale dei singoli utenti?
Scopri cos’è e come funziona nell’ambito della segmentazione clienti e per 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.
Analisi RFM per la profilazione utenti: come funziona il modello?
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.
Matrice RFM: conclusioni
Se andiamo ad approfondire che cos’è la profilazione in ambito marketing, scopriremo come la matrice RFM rappresenta un ottimo strumento per metterla in campo.
Grazie ad una buona analisi rfm sulla propria clientela, si può migliorare il rapporto con i clienti più fedeli, oltre a ciò si ottimizzano spese e costi impiegati in strategie di marketing non personalizzate.