Analisi RFM per la segmentazione dei clienti eCommerce

Febbraio 26, 2021 Innovation People

La segmentazione dei clienti eCommerce, attraverso il Customer Lifecyle e l’analisi RFM, è una delle attività più importanti in una strategia di Marketing online, perché permette di offrire un’esperienza personalizzata e di migliorare le conversioni, anche dopo il primo acquisto.

In particolare, in quest’articolo approfondiremo il concetto di Customer Lifecycle, in che cosa consista l’analisi RFM per la segmentazione dei clienti di un eCommerce, e in che modo questa consenta di fidelizzare un cliente.

Indice degli argomenti

Customer Lifecycle e analisi RFM 

Il Customer Lifecycle è letteralmente il ciclo di vita del Consumatore in relazione al Brand.

In pratica, rappresenta una categorizzazione degli utenti in base allo stage della Customer Journey in cui si trovano, dal primo incontro con il Brand e/o prodotto, fino alla fidelizzazione.

Monitorare il Customer Lifecycle è fondamentale per la segmentazione del Database, in quanto permette di:

  • comprendere a pieno in che modo gli utenti si approccino al Brand, o a uno specifico prodotto;
  • personalizzare la comunicazione in base a comportamenti e preferenze.

Per una strategia eCommerce davvero efficace, è fondamentale che il Customer Lifecycle si intersechi con l’analisi RFM che, attraverso una Matrice RFM, consente di “curare” i clienti anche dopo il primo acquisto, segmentandoli in base a diverse variabili di comportamento.

Esempio di Segmentazione degli utenti di un eCommerce 

Il Customer Lifecycle ha come obiettivo la segmentazione degli utenti, dai primissimi step, differenziando chi ha già acquistato, da chi ancora non ha effettuato il primo acquisto.

Lo studio del Customer Lifecycle e la segmentazione dei clienti di un eCommerce possono essere effettuati in pochi step grazie ad un tool di Marketing Automation che identifica e traccia i visitatori del sito.

Esempio di Macro Segmentazione dei clienti di un eCommerce durante le varie fasi del Processo di Acquisto:

  • Prospect: utenti interessati, che hanno fatto almeno un certo numero di sessioni, ma non hanno mai acquistato, né lasciato la propria email;
  • Lead: Utenti registrati al sito ma che non hanno mai acquistato, in alcuni casi che hanno abbandonato il carrello;
  • Time Customer: utenti che hanno comprato solo 1 volta;
  • Clienti ricorrenti: utenti che hanno effettuato almeno 3 acquisti;
  • Clienti Vip: utenti molto fidelizzati, che hanno fatto numerosi acquisti (il numero dipende da una serie di variabili);
  • Clienti dormienti/persi: utenti che hanno acquistato in passato ma che non lo fanno da un tot di mesi.

Ovviamente questa segmentazione si può fare anche sulla base di parametri demografici, oppure sulla base del comportamento sul sito (interazioni con i prodotti, visite di determinate pagine..).

Gli utenti, inoltre, possono essere segmentati anche per la tipologia di prodotto a cui sono interessati (taglia, brand preferito, colore..).

Matrice RFM: le 3 metriche fondamentali 

Basata su 3 metriche fondamentali, la matrice RFM da cui parte l’analisi e la scelta della strategia, permette di differenziare i clienti in base a:

  • recency: quanto tempo è passato dall’ultimo acquisto;
  • frequency: l’intervallo di tempo tra un acquisto e l’altro;
  • monetary: l’importo medio speso da un cliente di un eCommerce.

analisi rfm

Questa matrice è estremamente importante in una strategia di Marketing personalizzata, in quanto consente di fare comunicazioni mirate in base ai parametri che vengono impostati.

Ad esempio, è possibile indirizzare un certo tipo di imput ad utenti che non acquistano da un tot di giorni, oppure ad utenti che acquistano sempre con la stessa frequenza, oppure ad utenti alto-spendenti.

L’Analisi RFM per un Marketing personalizzato

Dopo che un cliente ha effettuato il primo acquisto, uno degli errori che spesso viene commesso è quello di “abbandonarlo” o di inviare comunicazioni uguali per tutti, senza tener conto degli interessi personali e delle singole peculiarità.

Questa strategia penalizza la relazione con il cliente e spesso è la causa di mancata fidelizzazione.

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L’analisi RFM, insieme ai dati che derivano dal Customer Lifecycle, è invece un’arma potentissima di Marketing, e una soluzione molto efficace per creare comunicazioni personalizzate in grado di:

  • migliorare l’engagement;
  • far sentire il cliente davvero al centro;
  • spingerlo ad effettuare altri acquisti.

Comunicazione personalizzata con l’analisi RFM

Grazie all’analisi RFM, la gamma di personalizzazioni che possono essere effettuate è molto ampia, in quanto le metriche possono intersecarsi fra di loro (es. frequency e recency, recency e monetary, ecc.) e si possono attivare campagne per esempio verso:

  • Clienti che hanno effettuato diversi acquisti ma l’ultimo acquisto risale ad a un anno fa;
  • Clienti che effettuano acquisti ogni 2 mesi ma con scontrino basso;
  • Clienti “Vip” che hanno effettuato molti acquisti e costosi;
  • Clienti Vip che spendono molto ma acquistano raramente, ecc., ecc.

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