Come eseguire l'analisi RFM per ottenere una segmentazione del marketing ancora più approfondita

Probabilmente hai un'idea di chi sono i tuoi clienti, ma quanto li conosci davvero ? Ogni cliente ha desideri e bisogni specifici e, sebbene le tattiche di marketing tradizionali abbiano funzionato in passato per determinarli, la soluzione migliore per sostenere la crescita nel clima aziendale odierno è utilizzare strumenti di marketing basati sui dati, come recency, frequenza e moneta (RFM ) analisi.

Nelle sezioni seguenti, esamineremo esattamente cos'è l'analisi RFM, come calcolarla e come utilizzarla per aumentare le prestazioni di marketing.

Che cos'è un'analisi RFM?

Probabilmente hai sentito parlare (e forse anche utilizzato) dei dati demografici per indirizzare i clienti, ma sfortunatamente i dati demografici da soli non ti danno un'immagine chiara del ciclo di vita di un cliente all'interno della tua attività. Come il passaggio dalle funzioni aziendali gestite manualmente all'automazione dei processi, la ricerca di mercato è cambiata negli ultimi anni.

Quindi, come puoi suddividere ulteriormente l'attività dei clienti per vedere chiaramente il comportamento di acquisto? Immettere l'analisi RFM. L'analisi RFM classifica i tuoi clienti in base a quanto di recente hanno acquistato, con quale frequenza hanno acquistato e quanti soldi hanno speso.

Approfondiamo un po' queste tre categorie principali:

• Recente. Questo è determinato da quanto recentemente un cliente ha acquistato il tuo prodotto o servizio. Può essere calcolato utilizzando filtri specifici dell'attività, ad esempio acquisti effettuati nell'ultimo giorno, sette giorni, due settimane, ecc.
• Frequenza. Questo è determinato dalla frequenza con cui un cliente ha acquistato il tuo prodotto o servizio entro un periodo di tempo specifico. Anche in questo caso, questo calcolo è specifico dell'azienda. La frequenza è un buon indicatore dell'entusiasmo dei clienti per il tuo prodotto.
• Monetario. Questo è determinato da quanto spende un cliente quando effettua un acquisto dalla tua attività.

Per completare un'analisi RFM, a ciascuna di queste categorie viene assegnato un punteggio numerato. Questo punteggio ti fornirà un profilo cliente completo che può aiutarti a prendere decisioni aziendali per raggiungere clienti specifici in modo più approfondito rispetto alla segmentazione tradizionale.

Vedremo come calcolare questo punteggio in seguito, ma prima diamo un'occhiata a come l'analisi RFM differisce dai metodi di marketing tradizionali.

Perché l'analisi RFM è migliore dei metodi di segmentazione tradizionali?

La storia dell'analisi RFM rispetto ai metodi di segmentazione tradizionali è una storia di dati. Prima dell'uso diffuso dell'analisi dei dati, le società di ricerche di mercato utilizzavano fattori demografici e psicografici per raggruppare i clienti.

Demografico: gruppi di clienti e potenziali clienti identificati da caratteristiche specifiche come età, sesso, reddito, occupazione, ecc.

Psicografico: gruppi di clienti e potenziali clienti identificati da tratti psicologici specifici come personalità, valori, atteggiamenti, interessi, ecc.

I dati raccontano una storia più semplice. L'analisi RFM è un modello incentrato sui dati basato su un intero set di popolazione di clienti. Utilizzando i dati raccolti da un'analisi RFM, la tua azienda può definire le interazioni con ciascun cliente, ottenendo messaggi specifici e una maggiore soddisfazione del cliente.

I vantaggi dell'analisi RFM

Utilizzando i dati di un'analisi RFM, puoi comprendere meglio i tuoi clienti e approfondire i loro comportamenti di acquisto. Ecco alcune delle domande a cui un'analisi RFM può aiutarti a rispondere:

• Chi è il tuo cliente tipo?
• Quali clienti hanno il potenziale per acquistare di più?
• Quali clienti sono sull'orlo della crisi?
• Quali clienti stanno per diventare clienti fedeli a vita?

Rispondendo a queste domande e concentrandosi sulla tua analisi RFM, sarai in grado di migliorare la fidelizzazione dei clienti e ottimizzare il valore della vita del cliente. Come risultato della fidelizzazione dei clienti, abbasserai i costi di acquisizione e saprai quali acquirenti valgono i tuoi sforzi e quali ridurranno indipendentemente da ciò che fai.

Come calcolare i punteggi RFM

In primo luogo, dovrai organizzare i dati di acquisto dei tuoi clienti. Sebbene tu possa tenere traccia di ciò in un foglio di calcolo, ti consigliamo di investire in una soluzione di gestione delle relazioni con i clienti (CRM) o in un software di gestione del coinvolgimento dei clienti per organizzare i dati dei clienti. Dopo averlo fatto, determina un intervallo di tempo del tasso di acquisto specifico per la tua attività.

Ad esempio, se un cliente che acquista ogni due settimane è un ottimo cliente, punta a un intervallo di tempo compreso tra sei mesi e un anno. Un intervallo più breve sarà più perspicace, ma deve avere senso per la tua attività.

Una volta che i dati sono organizzati e si dispone di un intervallo di tempo del tasso di acquisto su cui lavorare, è possibile ordinare i dati di ciascun cliente in valore di recency, valore di frequenza e valore monetario. È meglio mantenere questa parte relativamente semplice in modo da non sentirsi sopraffatti dai dati.

Ecco un esempio:

Ora puoi creare il tuo sistema di punteggio:

Infine, metti tutto insieme e segna i tuoi clienti. Sulla base dei criteri di cui sopra, ecco come sarebbe la nostra analisi RFM:

Quindi, il cliente A è un 321: ha effettuato un acquisto recente, acquista due volte l'anno e non spende molto.

Il cliente B è un 213: hanno fatto un acquisto tempo fa, comprano solo una volta all'anno, ma spendono molti soldi.

Il cliente C è un 332: ha effettuato un acquisto di recente, effettua acquisti frequentemente e spende una cifra ragionevole.

La magia dell'analisi RFM è che mostra chiaramente i tuoi clienti con il punteggio più alto e più basso. Il cliente C è il nostro cliente con il punteggio più alto, mentre il cliente B è il nostro cliente con il punteggio più basso. Con queste informazioni, possiamo personalizzare la messaggistica e la strategia per rivolgersi direttamente a questi clienti in base ai loro comportamenti.

Come creare una strategia di analisi RFM

Dopo aver completato l'analisi RFM, è il momento di trasformare i risultati in strategie attuabili. Rivolgiti a clienti fedeli e con un punteggio più alto con offerte e offerte come:

• sconti all'ingrosso;
• prove esclusive;
• un livello superiore di appartenenza al programma fedeltà;
• accesso anticipato esclusivo alle vendite.

E i tuoi clienti con punteggio più basso? Ricorda loro che sei ancora lì con le email di reimpegno. Ecco un esempio da Grammarly:

Per tutti i tuoi clienti che rientrano nel mezzo, determina i loro punti di forza e di debolezza come cliente e indirizzali con campagne specifiche. Ad esempio, un cliente che ha acquistato di recente una piattaforma di lavoro aziendale all-in-one per il proprio team remoto potrebbe rispondere bene al marketing per un eBook su come gestire i lavoratori remoti. Ricorda di inviare a ciascun gruppo solo le campagne e le offerte che troveranno interessanti.

Ecco alcuni esempi di gruppi di clienti:

• Champions: i tuoi ambasciatori del marchio, per così dire. Hanno il punteggio più alto e creano buzz positivo sul tuo marchio all'interno delle loro cerchie.
• Probabili lealisti: clienti che spendono molti soldi e hanno bisogno di sentirsi apprezzati per diventare clienti campioni.
• Clienti fedeli: sono soddisfatti del tuo prodotto o servizio e lo usano frequentemente. È improbabile che passino a un servizio alternativo, ma è importante renderli felici.
• Nuovi utenti: nuovi per il tuo prodotto o servizio e devono essere nutriti per crescere in clienti fedeli. Questo gruppo dovrebbe ricevere un monitoraggio costante.
• Tieni d'occhio: questi clienti rischiano di andarsene. Controlla i loro comportamenti per determinare perché potrebbero andarsene. Personalizza i messaggi per migliorare la fiducia e la fedeltà al marchio.
• In procinto di dormire: clienti esistenti che non hanno effettuato un acquisto di recente. Fai una spinta con un marketing iper-rilevante per coinvolgere nuovamente questo cliente.
• Causa persa: questi clienti hanno smesso di utilizzare il tuo prodotto o servizio e hanno trovato un'alternativa.

Puoi personalizzare la tua strategia di analisi RFM per indirizzare direttamente questi diversi segmenti di clienti. Il 90% dei principali esperti di marketing afferma che la personalizzazione contribuisce in modo significativo alla redditività.

La cosa grandiosa dell'analisi RFM è che puoi costantemente adattare e analizzare il tuo approccio di marketing in base a dove si trovano i tuoi clienti e come si comportano. Ciò significa più personalizzazione, più redditività e anche maggiore valore per il cliente.

Una nota finale

Abbiamo trattato l'analisi RFM dall'alto verso il basso. Ora dovresti avere tutto il necessario per implementare un'analisi RFM per la tua attività, inclusa una comprensione di:

• cos'è un'analisi RFM;
• perché un'analisi RFM è migliore per la tua azienda rispetto ai metodi di segmentazione tradizionali;
• i vantaggi dell'analisi RFM;
• come calcolare i punteggi dell'analisi RFM;
• cosa fare con le informazioni di analisi RFM.

Ricorda di concentrare l'implementazione dell'analisi RFM su tutti i tuoi acquirenti, non solo su quelli nuovi. Conosci già i costi alla base dell'acquisizione di nuovi clienti, quindi presta attenzione e premia anche la tua clientela esistente per la loro fedeltà.

Alla fine, avrai una migliore comprensione di chi sono i tuoi clienti e cosa apprezzano della tua attività.