Analisi RFM per una segmentazione dei clienti di successo

Su questa pagina lo farai impara tutto ciò di cui hai bisogno per imparare su RFM .

Insieme alle basi, imparerai anche come applicare il modello RFM nella propria attività .

Che cos'è l'analisi RFM?

L'analisi RFM ( Recentency, Frequency, Monetary ) è un modello di marketing collaudato per la segmentazione dei clienti basata sul comportamento. Raggruppa i clienti in base alla cronologia delle loro transazioni: quanto recentemente, quanto spesso e quanto hanno acquistato.

RFM aiuta a dividere i clienti in varie categorie o cluster per identificare i clienti che hanno maggiori probabilità di rispondere alle promozioni e anche per futuri servizi di personalizzazione.

Che cos'è l'analisi recente, di frequenza e monetaria?

Valutare i clienti sulla base di un unico parametro non è sufficiente.

Ad esempio, puoi dire che le persone che spendono di più sono i tuoi migliori clienti. La maggior parte di noi è d'accordo e la pensa allo stesso modo.

Ma aspetta! E se acquistassero solo una volta? O molto tempo fa? E se non utilizzano più il tuo prodotto?

Quindi..possono ancora essere considerati i tuoi migliori clienti? Probabilmente no.

Giudicare il valore del cliente su un solo aspetto ti darà un rapporto impreciso sulla base dei tuoi clienti e sul loro lifetime value.

Ecco perché, il modello RFM combina tre diversi attributi del cliente per classificare i clienti.

Se hanno acquistato in passato recente, ottengono punti più alti. Se hanno acquistato più volte, ottengono un punteggio più alto. E se hanno speso di più, ottengono più punti. Combina questi tre punteggi per creare il punteggio RFM.

Infine puoi segmentare il database dei tuoi clienti in diversi gruppi in base a questo Recente – Frequenza – Monetaria punto.

Analisi dei segmenti di clientela RFM con il modello RFM

Puoi creare diversi tipi di segmenti di clienti con la modellazione RFM, ma qui ci sono 11 segmenti che consigliamo.

Pensa a quale percentuale dei tuoi clienti esistenti sarebbe in ciascuno di questi segmenti. E valuta quanto può essere efficace l'azione di marketing consigliata per la tua attività.

Dall'altro lato: la triste storia ricorrente dell'email marketing

Considera questo caso...

Carol ha creato la newsletter perfetta per e-mail: contenuto, design, oggetto, invito all'azione, collegamenti ai social media... Invia la newsletter aspettandosi tassi di conversione stellari. La sua matematica mentale spiega che anche se si converte a un tasso "basso" del 10% sui suoi 3500 clienti, sarebbe più ricca di qualche migliaio di dollari in poche ore.

Dieci minuti.. mezz'ora.. due ore..8 ore passano. Ma alla fine della giornata, è solo l'1,5% delle persone che ha fatto clic sul collegamento e una singola vendita.

Molto deludente, vero?

Cosa si è persa?

Carol ha fatto tutto alla perfezione, tranne uno: il targeting .

Ha inviato la stessa email a tutti.

Sono sicuro che saresti d'accordo: clienti diversi reagiscono a messaggi diversi.

Un cliente sensibile al prezzo afferrerà un'offerta di sconto, ma qualcuno che acquista regolarmente da te potrebbe essere entusiasta solo del lancio di un nuovo prodotto.

Questo è il trucco!

Invece di raggiungere il 100% del tuo pubblico, devi identificare e indirizzare solo gruppi di clienti specifici che si riveleranno più redditizi per la tua attività.

Stiamo lasciando l'oro sul tavolo...

La maggior parte di noi non è nemmeno vicina a Carol.

Che tu sia nel commercio online, nella vendita al dettaglio, nel marketing diretto o nel B2B, la maggior parte di noi è così impegnata con le faccende quotidiane che non dedichiamo abbastanza tempo al marketing. Le nostre campagne di marketing sono affrettate, mancano di copywriting, mancano di un design professionale e non prestiamo abbastanza attenzione al monitoraggio o al miglioramento delle conversioni.

Naturalmente, desideriamo fare tutto questo. Ma non lo facciamo.

E se capissimo un po' meglio i nostri clienti e inviassimo loro campagne più pertinenti?

Prometto che la nostra percentuale di successo sarà molto più alta.

Non solo guadagneremo di più, ma anche i nostri clienti saranno più felici e leali.

Non sei ancora convinto? Sarai in pochi minuti.

Vantaggi della segmentazione RFM: ecco come l'analisi RFM diventa super utile...

L'invio di un messaggio su misura per il gruppo di clienti genererà conversioni molto più elevate.

Non è ovvio?

Tutte le campagne di marketing dovrebbero prima raccogliere un segmento target, quindi creare materiale promozionale che risuonerà con quel pubblico e quindi dare il via al metal.

Sfortunatamente, la maggior parte di noi non lo fa.

È qui che l'analisi RFM è super utile.

RFM semplifica l'identificazione dei gruppi di clienti .

La segmentazione RFM risponde prontamente a queste domande per la tua azienda...

• Chi sono i miei migliori clienti?
• Quali clienti sono sul punto di sfornare?
• Chi ha il potenziale per essere convertito in clienti più redditizi?
• Chi sono i clienti persi a cui non devi prestare molta attenzione?
• Quali clienti devi fidelizzare?
• Chi sono i tuoi clienti fedeli?
• Quale gruppo di clienti ha maggiori probabilità di rispondere alla tua campagna attuale?

Efficacia comprovata – Decenni di ricerca accademica e industriale

RFM ha un track record di decenni. Non è una moda passeggera o un espediente di marketing. È un processo scientificamente provato.

Prima di tutto, si basa sul principio di Pareto , comunemente indicato come regola 80-20 .

La regola di Pareto dice che l' 80% dei risultati proviene dal 20% delle cause.

Allo stesso modo, il 20% dei clienti contribuisce all'80% delle tue entrate totali.

Le persone che hanno speso una volta hanno maggiori probabilità di spendere di nuovo. Le persone che fanno grandi acquisti di biglietti hanno maggiori probabilità di ripeterli.

Il principio di Pareto è al centro del modello RFM. Concentrare i tuoi sforzi su segmenti critici di clienti probabilmente ti darà un ritorno sull'investimento molto più elevato!

Radici nel marketing diretto, attività di database / cataloghi

Il concetto di RFM è stato originariamente introdotto da Bult e Wansbeek nel 1995. È stato utilizzato efficacemente dai marketer di cataloghi per ridurre al minimo i costi di stampa e spedizione massimizzando i resi.

La crescente popolarità dell'informatizzazione ha reso ancora più facile l'esecuzione di studi RFM perché i record dei clienti e degli acquisti sono stati digitalizzati. Un ampio studio di Blattberg et al. nel 2008 ha dimostrato l'efficacia di RFM quando applicato ai database di marketing. Numerosi altri studi accademici hanno anche approvato che RFM riduce i costi di marketing e aumenta i rendimenti.

Il circolo di Windsor ha riportato un successo significativo nell'utilizzo di RFM per i propri clienti al dettaglio:

• Eastwood ha aumentato i profitti dell'email marketing del 21%
• L'Occitane ha registrato 25 volte più entrate per e-mail. 25 volte, non il 25%...
• Frederick's of Hollywood ha registrato tassi di conversione fino al 6-9% nelle loro campagne

Spero che ora tu sia convinto dell'utilità dell'analisi RFM per la tua attività.

Ora passiamo alla matematica dietro a tutti quei risultati.

Come calcolare i punteggi RFM? – Calcoli del punteggio RFM semplificati

Ti chiedi come calcolare i punteggi RFM per il database dei tuoi clienti? Ecco come…

Abbiamo bisogno di alcuni dettagli di ogni cliente:

• ID cliente / Email / Nome ecc : per identificarli
• Recency (R) come giorni dall'ultimo acquisto : Quanti giorni fa è stato il loro ultimo acquisto? Sottrarre la data di acquisto più recente da oggi per calcolare il valore di recente. 1 giorno fa? 14 giorni fa? 500 giorni fa?
• Frequenza (F) come numero totale di transazioni : Quante volte il cliente ha acquistato dal nostro negozio? Ad esempio, se qualcuno ha effettuato 10 ordini in un periodo di tempo, la sua frequenza è 10.
• Monetario (M) come denaro totale speso : quanti $$ (o qualunque sia la tua valuta di calcolo) ha speso questo cliente? Anche in questo caso limitarti a durare due anni o prenditi tutto il tempo. Somma semplicemente il denaro di tutte le transazioni per ottenere il valore M.

Esempio di analisi RFM

Considera il cliente Robert Johnson: ha ordinato l'ultima volta 3 giorni fa e ha effettuato un totale di 6 ordini per un valore di $ 540 fino ad oggi.

Applicazione della formula del punteggio RFM

Una volta che abbiamo i valori RFM dalla cronologia degli acquisti, assegniamo un punteggio da uno a cinque a recency, frequenza e valori monetari individualmente per ciascun cliente . Cinque è il valore migliore/più alto e uno è il valore più basso/peggiore. Un punteggio RFM finale viene calcolato semplicemente combinando i singoli numeri del punteggio RFM.

Ricorda, i valori RFM e i punteggi RFM sono diversi. Il valore è il valore effettivo di R/F/M per quel cliente, mentre il punteggio è un numero da 1 a 5 basato sul valore.

Guarda la tabella qui sotto. Per calcolare il punteggio, ordiniamo prima i valori in ordine decrescente (dal più alto al più basso). Poiché abbiamo 15 clienti e cinque punteggi, assegniamo un punteggio di cinque ai primi tre record, da quattro ai tre successivi e così via. Per il punteggio RFM complessivo, combiniamo semplicemente il punteggio R, F e M del cliente per creare un numero a tre cifre.

Nota : gli acquisti più recenti sono considerati migliori e quindi assegnati punteggio più alto.

Così, ai clienti che hanno acquistato di recente, sono acquirenti abituali e spendono molto viene assegnato un punteggio di 555 – Recency(R) – 5, Frequency(F) – 5, Monetary(M) – 5. Sono i tuoi migliori clienti. Alexander Diesel in questo caso, non Ammar Fahad, il più spendaccione.

All'altro estremo ci sono i clienti che spendono meno, non effettuano quasi nessun acquisto e anche questo molto tempo fa – un punteggio di 111. Recency(R) – 1, Frequency(F) – 1, Monetary(M) – 1. Andy Smith in questo caso.

Ha senso, vero?

Ora lasciatemi spiegare rapidamente perché abbiamo creato gruppi di tre per ogni punteggio.

Come calcolare il punteggio RFM su una scala da 1 a 5?

Diverse aziende possono utilizzare metodi diversi di formule rfm per classificare i valori RFM su una scala da 1 a 5. Ma qui ci sono due metodi più comuni.

Metodo 1: intervalli fissi semplici

Un esempio:

Se qualcuno ha acquistato nelle ultime 24 ore, assegnagli 5. Negli ultimi 3 giorni, assegnagli un punteggio 4. Assegna 3 se ha acquistato nel mese corrente, 2 per gli ultimi sei mesi e 1 per tutti gli altri.

Come puoi vedere, abbiamo definito noi stessi un intervallo per ogni punteggio. Le soglie di intervallo si basano sulla natura dell'attività. Definiresti anche intervalli per frequenza e valori monetari in questo modo.

Questo metodo di punteggio dipende dalle singole attività, dal momento che decidono quale intervallo considerano ideale per attualità, frequenza e valori monetari.

Ma ci sono sfide con tale calcolo di periodo/intervallo fisso per i punteggi RFM.

Con la crescita dell'azienda, gli intervalli di punteggio potrebbero richiedere frequenti aggiustamenti.

Se hai un'attività di pagamento ricorrente, ma con termini di pagamento diversi (mensile, annuale ecc.), i calcoli vanno male.

Metodo 2: quintili – Crea cinque parti uguali in base ai valori disponibili

Ricorda i tuoi giorni di scuola. C'era un termine: percentile in matematica. Il percentile è semplicemente la percentuale di valori che scendono in corrispondenza o al di sotto di una determinata osservazione.

Ecco un grafico di MathIsFun.com che lo spiega chiaramente:

I quintili sono come percentili, ma invece di dividere i dati in 100 parti, li dividiamo in 5 parti uguali.

Se capisci i percentili, è più facile capire i quintili. Se facciamo cinque intervalli percentili uguali, un punteggio percentile di 18 cadrà nell'intervallo 0-20, che sarebbe il 1° quintile. Un valore percentile 81 rientrerà nell'intervallo 80-100, e quindi 5° quintile.

Questo metodo comporta una matematica leggermente complicata, ma risolve molti problemi nel metodo dell'intervallo fisso. I Quintiles funzionano con qualsiasi settore poiché gli intervalli vengono prelevati dai dati stessi, distribuiscono i clienti in modo uniforme e non hanno incroci.

Quintiles è il nostro metodo consigliato per calcolare il punteggio RFM . Usiamo quintili per creare segmentazioni RFM in Putler, la nostra soluzione di analisi di business e informazioni di marketing per i commercianti online.

Visualizzazione dei dati RFM

Una rappresentazione grafica di RFM aiuterà te e altri decisori a comprendere meglio l'analisi RFM della tua organizzazione.

R, F e M hanno punteggi da 1 a 5, ci sono un totale di 5x5x5 = 125 combinazioni di valore RFM. Tre dimensioni di R, F e M possono essere tracciate al meglio su un grafico 3D. Se dovessimo guardare quanti clienti abbiamo per ogni valore RFM, dovremmo guardare 125 punti di dati.

Ma lavorare con i grafici 3D su carta o sullo schermo di un computer non funzionerà. Abbiamo bisogno di qualcosa in due dimensioni, qualcosa di più facile da rappresentare e capire.

Rappresentazione più semplice dell'analisi RFM

In questo approccio, noi tracciare frequenza + punteggio monetario sull'asse Y (intervallo da 0 a 5) e attualità (intervallo da 0 a 5) sull'asse X . Ciò riduce le possibili combinazioni da 125 a 50. La combinazione di F e M in una ha senso perché entrambe sono correlate a quanto il cliente sta acquistando. R sull'altro asse ci dà una rapida occhiata ai livelli di reimpegno con il cliente.

Si consideri ad esempio un'attività in abbonamento. Per un cliente con un abbonamento mensile di $ 100, il suo valore monetario sarà di $ 1200 per l'intero anno, ma la frequenza sarà di 12 a causa della fatturazione mensile.

D'altra parte, un'attività non ricorrente o un abbonamento annuale a $ 1200 indica un buon valore monetario ma la frequenza è solo 1 a causa del singolo acquisto.

Il cliente è ugualmente importante in entrambi i casi. E il nostro approccio di combinazione dei punteggi di frequenza e monetari conferisce loro uguale importanza nella nostra analisi RFM.

Renderlo più efficace: creare segmenti RFM

Comprendere 50 elementi può essere ancora noioso. Quindi possiamo riassumere la nostra analisi in 11 segmenti per capire meglio i nostri clienti.

Se ricordi, abbiamo discusso di questi segmenti all'inizio di questo articolo.

Ecco una tabella che spiega come creare 11 segmenti di clienti basati sui punteggi RFM .

La nostra presentazione definitiva dell'analisi RFM

Dare un colore distinto a ciascun segmento consentirà un richiamo più facile. E se selezioniamo saggiamente i colori, la nostra rappresentazione pittorica di RFM sarà molto più facile da condividere e comprendere.

Quindi ecco il nostro rapporto di riepilogo RFM finale!

Software/Strumenti per la segmentazione RFM e l'analisi RFM

Con la crescente attenzione alla gestione delle relazioni con i clienti (CRM), RFM è diventata parte integrante del marketing e dell'analisi aziendale. Se stai effettuando una valutazione una tantum del comportamento di acquisto dei tuoi clienti, puoi farla franca eseguendo un'analisi RFM manuale o semiautomatica.

Ma se hai un database leggermente grande, non vuoi fare tutti i calcoli complessi da solo.

Calcoli RFM con excel

Bruce Hardie e Peter Fader hanno scritto una nota dettagliata sull'utilizzo di Excel per calcolare i punteggi RFM. Hanno anche un file Excel di esempio che puoi usare. Ma questa nota è del 2008 e potrebbe aver bisogno di aggiornamenti.

C'è anche un modello Excel di UMacs Business Solutions che vende per $ 3,99.

Esiste anche una procedura dettagliata per l'impostazione dell'analisi RFM in Excel sul sito di CogniView.

Un'altra risorsa in cui mi sono imbattuto è stata quella di Dave Langer, un appassionato di analisi dei dati. Ecco un breve video su come esegue i calcoli RFM utilizzando excel.

Alcuni strumenti CRM eseguono RFM

Esistono molti software CRM in grado di calcolare automaticamente i punteggi RFM e segmentare i tuoi clienti. Verifica con il CRM di tua scelta se hanno già il supporto RFM.

Segmentazione RFM utilizzando Python/R e altri strumenti di analisi

R e Python sono popolari per l'analisi statistica e aziendale. Se hai il tuo team di data science, sarebbe meglio creare un modello RFM personalizzato per la tua azienda utilizzando gli strumenti esistenti.

Segmentazione RFM per Shopify, BigCommerce e TicTail

RetentionGrid è un servizio software specializzato nell'analisi RFM. Può importare dati dal tuo negozio Shopify, BigCommerce o TicTail e mostrare una bella visualizzazione dei segmenti RFM.

Analisi RFM e molto altro per tutti i negozi online

Putler fornisce analisi RFM completa e offre molti altri strumenti di analisi e reportistica aziendale . È progettato per l'e-commerce e supporta la sincronizzazione automatica con i principali gateway di pagamento e sistemi di e-commerce. Putler ti fornisce anche rapporti dettagliati su molte altre cose: vendite, prodotti e visitatori.

L'analisi RFM in Putler è disponibile nella dashboard del cliente. Ecco come appare .

Analisi RFM nel marketing

L'analisi RFM di Putler aiuta i professionisti del marketing a trovare le risposte alle seguenti domande:

• Chi sono i tuoi migliori clienti?
• Quale dei tuoi clienti potrebbe contribuire al tuo tasso di abbandono?
• Chi ha il potenziale per diventare clienti di valore?
• Quale dei tuoi clienti può essere mantenuto?
• Quale dei tuoi clienti risponderà con maggiore probabilità alle campagne di coinvolgimento?

Variazioni del modello RFM

RFM è un framework semplice per quantificare il comportamento dei clienti. Molte persone hanno esteso il modello di segmentazione RFM e creato variazioni.

Due versioni degne di nota sono:

• RFD (Recency, Frequency, Duration) – La durata qui è il tempo trascorso. Particolarmente utile durante l'analisi del comportamento dei consumatori di prodotti orientati a pubblico/lettore/navigazione.
• RFE (Recency, Frequency, Engagement) – Il coinvolgimento può essere un valore composito basato sul tempo trascorso sulla pagina, sulle pagine per visita, sulla frequenza di rimbalzo, sul coinvolgimento dei social media ecc. Particolarmente utile per le attività online.

Puoi eseguire la segmentazione RFM per l'intera base di clienti o solo per un sottoinsieme. Ad esempio, puoi prima segmentare i clienti in base all'area geografica o ad altri dati demografici, quindi in base a RFM per segmenti di comportamento storici basati sulle transazioni.

Il nostro consiglio: inizia con qualcosa di semplice, sperimenta e costruisci.

Applicazione della segmentazione RFM alla tua attività

Gli esperti di marketing utilizzano da anni la segmentazione basata su RFM per ottimizzare il ritorno sull'investimento sulle campagne di marketing. Questo viene in genere fatto inviando messaggi mirati a quegli 11 segmenti di cui abbiamo discusso in precedenza o qualsiasi altra segmentazione personalizzata richiesta dalla situazione.

La segmentazione dei clienti/utenti non è qualcosa di estraneo al mondo del marketing. I grandi marchi hanno questo fino a una T, e i ragazzini si stanno appena rendendo conto del potere dietro ad avere una strategia focalizzata sul laser, incentrata sul laser sulla segmentazione degli utenti.

Neil Patel su come funziona la segmentazione degli utenti nel content marketing

Segmentazione RFM per un migliore e-mail marketing

Crea elenchi segmentati nel tuo software di email marketing (MailChimp, Campaign Monitor ecc.) dall'analisi RFM. Quindi esegui una campagna di gocciolamento automatica su ciascun segmento. Se possibile, automatizza lo spostamento di persone tra elenchi segmentati mentre si spostano da un segmento RFM all'altro .

Puoi segmentare ulteriormente in base alle percentuali di apertura e clic e ai prodotti acquistati. Questo ti offre segmenti di mercato focalizzati sul laser e altamente rilevanti. Questa strategia migliora drasticamente i risultati.

RFM per migliorare il valore della vita del cliente

Quanto un cliente spende con te durante la sua vita si basa su una serie di fattori. RFM può aiutare in molti di questi aspetti: ridurre il tasso di abbandono, offrire upsell e cross-sell a segmenti che hanno maggiori probabilità di rispondere, aumentare la fedeltà e i referral, vendere articoli con ticket elevati e altro ancora.

Una parola di cautela però. Non esagerare . Se continui a inviare campagne di marketing a un segmento dei tuoi clienti, potrebbero irritarsi e smettere di acquistare.

Segmentazione RFM per il lancio di nuovi prodotti

Promuovere nuovi prodotti presso clienti fedeli è un ottimo modo per ottenere la trazione iniziale e il feedback. Puoi contatta i tuoi campioni e clienti fedeli anche prima di costruire un prodotto. Possono fornirti ottime informazioni su cosa costruire e come promuoverlo. Questo gruppo di persone sarà anche felice di riferire il tuo prodotto alle loro cerchie di influenza.

RFM per aumentare la fidelizzazione e il coinvolgimento degli utenti

Se gestisci un programma fedeltà, Potential Loyalist è il primo segmento a cui puoi rivolgerti. Vuoi assicurarti che la loro esperienza iniziale con il tuo prodotto e servizio sia piacevole e memorabile. Continua con alcune promozioni tempestive ed è molto probabile che acquisteranno di nuovo. L'invio di contenuti educativi a questi clienti aumenterà anche il loro coinvolgimento con il tuo marchio.

RFM per ridurre il tasso di abbandono dei clienti

At Risk e Hibernating sono due segmenti a cui devi prestare particolare attenzione. Invia e-mail personalizzate o chiama per riconnetterti con questi clienti. Puoi anche offrire acquisti ripetuti con uno sconto o condurre sondaggi per affrontare le loro preoccupazioni prima di perderle a causa di concorrenti/alternative.

RFM per ridurre al minimo i costi di marketing e migliorare il RoI

Le campagne di marketing non mirate possono essere costose. Concentrarsi su un segmento più piccolo di clienti ridurrà significativamente i costi, consentono di fare più sperimentazione e prendere decisioni basate sui dati.

In effetti, le radici di RFM sono nel marketing diretto. Dove hanno ridotto i costi di stampa e spedizione dei cataloghi rivolgendosi solo ai clienti che avevano maggiori probabilità di rispondere a queste campagne. Quindi, che tu stia facendo marketing digitale, stampa o media, la segmentazione ridurrà i tuoi costi e migliorerà il ritorno sull'investimento.

RFM per campagne di remarketing/retargeting

Il remarketing è una tecnica intelligente in cui mostri i tuoi annunci/promozioni a persone che sono state sul tuo sito almeno una volta, ma ora si trovano su un altro sito. Vedranno i tuoi annunci sugli altri siti che visitano: questo migliora le percentuali di clic e l'efficacia complessiva.

Un modo semplice per utilizzare il remarketing con RFM può essere quello di esporta un segmento dei tuoi clienti, in particolare i clienti recenti o quelli promettenti, nel pubblico di Facebook o in un'altra soluzione di gestione delle campagne che stai utilizzando. Quindi mostra le promozioni a quel gruppo di persone.

RFM per capire meglio la tua attività

La maggior parte delle piccole imprese non comprende appieno i propri clienti. Potrebbero non conoscere i dati demografici o firmografici dei loro clienti. Anche la raccolta e la comprensione di queste informazioni può richiedere molto tempo e denaro.

L'analisi RFM diventa un metodo rapido per capire il comportamento dei tuoi clienti . E poiché si basa sulla cronologia delle transazioni effettiva, è molto. L'esame di diversi segmenti RFM può rivelare approfondimenti sulla tua attività. Fare domande su come i tuoi segmenti si confrontano tra loro può aprire enormi opportunità di crescita .

Come utilizzare l'analisi RFM – Strategie pratiche

Ora che sai come eseguire l'analisi RFM, devi pensare a come utilizzare i segmenti RFM, giusto? Bene, ci sono diversi modi per farlo. Dai un'occhiata a quali strategie puoi implementare per ciascuno degli 11 segmenti RFM-

Domande frequenti sulla segmentazione RFM/analisi RFM

Che cos'è la segmentazione RFM?

La segmentazione RFM è un metodo per segmentare i clienti in base al loro comportamento di acquisto. Durante l'analisi dei segmenti RFM, ai clienti viene assegnato un punteggio in base a tre fattori: recente, frequenza e valore monetario. Raggruppa i clienti in base alla cronologia degli acquisti: quanto recentemente, con quale frequenza e quale valore monetario hanno acquistato.

Perché un'azienda dovrebbe utilizzare l'analisi RFM?

Le aziende possono utilizzare l'analisi RFM per segmentare i clienti, inviare e-mail mirate, migliorare le relazioni con i clienti, aumentare il ROI, migliorare il marketing, ridurre i costi di marketing, migliorare il retargeting, ridurre l'abbandono e molto altro ancora. Esplora queste applicazioni pratiche in modo approfondito qui.

Riepilogo della segmentazione RFM: pro, contro, raccomandazioni

La tecnica RFM è un modello di marketing collaudato che aiuta i rivenditori e le aziende di e-commerce a massimizzare il ritorno sui loro investimenti di marketing.

Vantaggi dell'analisi RFM e della segmentazione RFM

• RFM è utile per diversi tipi di attività: online, vendita al dettaglio, marketing diretto, abbonamenti, organizzazioni non profit...
• Conosci diversi segmenti di clienti e puoi identificare i tuoi migliori clienti
• RFM aiuta a creare campagne di marketing altamente mirate
• Aiuta il marketing delle relazioni con i clienti e la fidelizzazione dei clienti
• Combinalo con altri strumenti per ottenere analisi dettagliate dei clienti e approfondimenti sui clienti
• RFM riduce i costi di marketing grazie all'ottimizzazione del targeting
• Riduce le reazioni negative dei clienti a causa del targeting controllato

Alcune limitazioni di RFM:

• Potrebbe non essere utile quando la maggior parte dei clienti sono solo acquirenti occasionali
• Quando vendi un solo prodotto e anche quello solo una volta, RFM potrebbe non essere adatto
• RFM è un'analisi storica. Non è per le prospettive.
• Senza un software/strumento, il calcolo dei punteggi e dei segmenti RFM può essere complesso
• L'invio di troppe campagne a un determinato segmento può sconvolgere i clienti

Esegui analisi RFM e segmenta i clienti in pochi secondi utilizzando Putler

RFM ha un bell'aspetto sulla carta, ma diventa complicato se è necessario implementarlo da zero. Quindi devi fare il fai-da-te costruendo un algoritmo o consultare un'agenzia di marketing per farlo per te. In entrambi i casi si perde molto tempo oltre che denaro. È qui che le aziende perdono interesse e rinunciano alla segmentazione RFM.

Ecco dove interviene Putler

Il nostro strumento di analisi Putler ha un grafico RFM pronto per l'uso. Una volta che colleghi la tua piattaforma di eCommerce, gateway di pagamento a Putler, elabora automaticamente tutti i dati dei clienti e li divide in 11 segmenti in base all'attualità, alla frequenza e al parametro monetario.

Curiosità: il calcolo dell'RFM richiede letteralmente solo 3 passaggi in Putler.
Passaggi per eseguire l'analisi RFM all'interno di Putler

1. Collega le tue origini dati a Putler
2. Vai alla dashboard Clienti
3. Fare clic su qualsiasi segmento RFM. Fatto!

Ecco come appare il grafico RFM in Putler:

Vantaggi dell'utilizzo dell'analisi RFM di Putler rispetto a quella dei concorrenti

Risparmia tempo
Tempo è dell'essenza. Capiamo che come imprenditori, il tuo tempo è prezioso. E lo apprezziamo. In Putler, l'analisi RFM è automatizzata al 100%. Non è necessario eseguire calcoli manuali del punteggio RFM, non dilettarsi con fogli Excel o altro. Putler will analyze your customer database and divide customers based on their shopping behavior into 11 segments. You need to simply click the RFM segment you want to work on and Putler will show you all the customers that fall in that segment.

Nessuna conoscenza di codifica richiesta
Non tutte le aziende sono supportate da un team tecnico interno e lo capiamo. Quindi abbiamo reso la segmentazione RFM di Putler super semplice. Non hai bisogno di abilità di programmazione per usarlo, capiscilo. Putler fa tutto il lavoro pesante e ti fornisce segmenti pronti per l'uso in pochi secondi.

Molto conveniente
Se dovessi creare uno strumento RFM da zero o ricorrere ad agenzie di marketing di terze parti per segmentare i tuoi clienti, finiresti per spendere migliaia di dollari. Destra? Considera anche che RFM non è il passaggio finale. È solo l'inizio, una volta segmentati i clienti, devi allocare budget per svolgere attività di marketing come retargeting, invio di e-mail mirate, miglioramento del marketing, ecc. Ciò significa che devi spendere ancora più soldi una volta che hai in mano i segmenti RFM. Considerando tutto questo, Putler rende RFM alla portata di tutti. Devi solo optare per il piano intermedio (Crescita - $ 79/mese) e puoi segmentare i tuoi clienti a meno di $ 80. Rubare?

Di facile utilizzo
L'analisi RFM ha molteplici usi. Deve essere accessibile da marketer, consulenti, ragazzi dell'assistenza, manager di alto livello, ecc. Quindi, per soddisfare tutti questi gruppi, Putler ha reso l'interfaccia RFM super facile da usare e super semplice da capire.

Analisi RFM in tempo reale
L'analisi RFM di Putler si basa su dati in tempo reale. Ciò significa che, man mano che un cliente acquista qualcosa dal tuo negozio, Putler eseguirà l'analisi RFM sul cliente e lo aggiungerà a un segmento appropriato in base al punteggio RFM calcolato. L'analisi RFM in tempo reale garantisce che tutti i tuoi clienti siano segmentati in qualsiasi momento.

Possibilità di filtrare su segmenti RFM
L'analisi RFM di Putler divide i clienti in 11 segmenti in base a recente, frequenza e moneta. Ma non è questo. Puoi approfondire ulteriormente questi segmenti in base a vari parametri come: stato dell'ordine, prodotti acquistati, cliente da allora, geolocalizzazione, prezzi e molto altro. Questa capacità di filtrare ulteriormente i clienti appartenenti a un determinato parametro ti aiuta a restringere il targeting e a migliorare ulteriormente il marketing.

Prova Putler gratuitamente

È completamente una tua scelta: se hai un'attività online e desideri eseguire l'analisi RFM sulla tua base di clienti e dividerli in vari segmenti, Putler è un ottimo modo per iniziare. Putler ha una prova GRATUITA di 14 giorni. Ottieni l'accesso a tutte le funzionalità (inclusa la segmentazione RFM).

Nota: la versione di prova estrarrà solo i dati degli ultimi 3 mesi. Così puoi segmentare i clienti che hanno acquistato da te negli ultimi 3 mesi nella versione di prova. Una volta che hai provato la prova e sei convinto del prodotto, scegli il piano di crescita e Putler inserirà più dati storici. È quindi possibile eseguire la segmentazione RFM anche sui clienti meno recenti.

Lascia una risposta con i tuoi commenti o domande. E non dimenticare di condividere questo articolo con altri marketer.