Essere sommersi da un oceano di dati è la dura quotidianità di molti marketer. Stai preparando ricerche, facendo presentazioni per la prossima riunione di marketing, e ti chiedi quale strategia attuare per raggiungere i numeri ambiziosi stabiliti dai tuoi superiori. Ti suona familiare?
La segmentazione RFM potrebbe essere la risposta alle tue preghiere. O, per lo meno, ti renderebbe la vita molto più semplice.
Essere “cliente-centrico” è un termine che viene spesso sbandierato da molte aziende, ma quante di loro sono effettivamente all’altezza di questa parola? Con tutta l’enfasi che mettono nella pubblicazione di contenuti e articoli, sembra che molte aziende abbiano perso di vista ciò che fa prosperare le loro imprese: i clienti.
Conoscere i vostri clienti e le loro abitudini di spesa è la chiave per la crescita del vostro business. È qui che il modello RFM si dimostra prezioso.
Cos’è il modello RFM?
Il modello RFM è una strategia di marketing comprovata, basata sulla segmentazione dei clienti in base ai loro schemi comportamentali. Suddivide i clienti in base alla loro cronologia di acquisti – tempistica, frequenza ed entità dei loro acquisti. Ad oggi, il modello RFM è ampiamente utilizzato e aiuta le aziende a ottimizzare il loro marketing attraverso vari canali.
Cos’è l’analisi RFM (tempistica, frequenza, valore)?
L’analisi RFM è una tecnica di marketing utilizzata per classificare e raggruppare i clienti in base alla frequenza e al valore monetario dei loro ultimi acquisti. Ti permette di identificare i tuoi clienti più fedeli, i tuoi spendaccioni e i tuoi clienti meno attivi, in modo da poter creare campagne su misura per ogni categoria. Il sistema assegna ad ogni cliente dei punteggi numerici – in genere da 1 a 5 – basandosi sui suddetti 3 fattori per fornire un’analisi oggettiva.
L’analisi RFM valuta ogni cliente in base ai seguenti fattori:
Quindi, come funziona l’analisi RFM?
L’analisi RFM dà ad ogni cliente diversi punteggi in base a ciascuno dei 3 fattori principali. In generale, viene dato un punteggio da 1 a 5, dove 1 è il più basso e 5 il più alto.
L’insieme dei 3 valori per ogni cliente è chiamato cella RFM. In un sistema semplice, l’analisi RFM fa la media di questi valori, poi ordina i clienti dal punteggio più alto a quello più basso per individuare i soggetti di maggior valore. Alcune aziende, invece di fare semplicemente la media dei tre valori, pesano i valori in modo diverso.
Prendete il mio esempio precedente di una concessionaria d’auto, un marchio di moda e un servizio di consegna di cibo a domicilio che classificano le loro variabili in modo diverso. Una concessionaria d’auto sa che molto probabilmente il cliente medio non comprerà diverse auto nel giro di pochi anni. Ma un cliente che compra diverse auto – un cliente ad alta frequenza e ad alto valore monetario – dovrebbe essere altamente considerato. Così, la concessionaria può scegliere di pesare il valore della frequenza e il punteggio monetario di conseguenza. Per i marchi di moda la frequenza di acquisto prevista può variare a seconda che si tratti di un marchio fast fashion o premium. I marchi di fast fashion possono calcolare con una frequenza di settimane o persino di giorni, mentre i marchi di moda premium amplieranno questa variabile a settimane o persino a mesi. Per quanto riguarda i servizi di consegna di cibo, la variabile della tempistica potrebbe essere ridotta ad alcune ore, a seconda della piattaforma.
Infine, ma non meno importante, le imprese che non si basano su pagamenti diretti da parte dei clienti possono utilizzare fattori diversi nella loro analisi. Per esempio, i siti web e le app che valutano l’audience, il numero di visualizzazioni o di interazioni, possono usare un valore di coinvolgimento invece del valore monetario per eseguire la loro analisi RFE (Recency, Frequency, Engagement) invece dell’analisi RFM standard.
Segmentazione dei clienti nell’analisi RFM
Qui a Glamview ci siamo posti una domanda: Come possiamo progettare una segmentazione che vi faccia risparmiare tempo, che sia facile da usare e dia una visualizzazione istantanea a chiunque abbia accesso ai dati?
Il nostro obiettivo era quello di aiutarvi ad uscire dalla tempesta di dati e dare ai marketer il tempo di prendere fiato e concentrarsi sulla creazione di strategie di marketing rilevanti per ogni segmento di clienti.
Nel nostro sistema RFM suddividiamo i clienti in 10 tipologie diverse, ma ecco 3 esempi di segmentazione dei clienti per i quali potete creare varie strategie di marketing:
Perché RFM è efficace per le piccole e medie imprese
Per le piccole e medie imprese con risorse di marketing limitate, l’analisi RFM può rivelarsi particolarmente utile per i seguenti motivi:
È semplice da usare
L’analisi RFM non richiede strumenti complessi o capacità analitiche avanzate. Non c’è bisogno di assumere un esperto per analizzare i vostri dati, perché i fondamentali sono facili da capire e i risultati sono interpretabili con la semplicità necessaria a prendere una decisione informata.
È conveniente
Le aziende che usano il marketing RFM possono mettere a frutto le informazioni ricavate dall’analisi RFM e aumentare il loro tasso di ritenzione. La ritenzione è fino a 6-7 volte più economica dell’acquisizione di nuovi clienti, oltre ad essere un modo eccellente per massimizzare la longevità del tuo business.
È efficace nel marketing diretto
L’analisi RFM, che ha una storia di database marketing e direct mail marketing, ha dimostrato di essere efficace con strategie di direct marketing digitale relativamente poco costose, accessibili anche ai brand più piccoli, come ad esempio una campagna di email marketing.
