Come sfruttare Recency, Frequency e Monetary Value per incrementare le vendite

Cos'è l'analisi RFM?

• Recency (R): indica quanto tempo è trascorso dall'ultimo acquisto del cliente. Un punteggio più alto in questa metrica indica un cliente più attivo e recente.
• Frequency (F): misura la frequenza degli acquisti del cliente nel tempo. Un punteggio più alto in questa metrica indica un cliente che effettua acquisti con maggiore frequenza.
• Monetary Value (M): rappresenta il valore economico generato dal cliente attraverso i suoi acquisti. Un punteggio più alto in questa metrica indica un cliente che spende di più.

Segmentazione dei clienti tramite RFM

• Leads: coloro che hanno lasciato un contatto che ci permette di riconoscerli e comunicare con loro, ma che non hanno ancora fatto la prima conversione. L’obiettivo è portarli a fare il primo acquisto, spesso grazie ad un voucher da sfruttare entro breve tempo.
• First Time Buyers: coloro che hanno acquistato la prima volta, l’obiettivo è accompagnarlo ad effettuare ulteriori acquisti, attraverso campagne di marketing incentrate sulla fidelizzazione e sulle offerte stagionali.
• Active Customer: coloro che hanno punteggi elevati in tutte e tre le metriche (alta Recency, alta Frequency e alto Monetary Value) sono i clienti più preziosi per l'azienda e meritano un trattamento speciale, come offerte esclusive e servizi premium.
• Inactive e Defecting Customer: coloro che hanno punteggi bassi in Recency, potrebbero essere clienti che hanno smesso di acquistare, ma che in passato hanno generato acquisti. Questi clienti possono essere riconquistati con promozioni mirate e offerte speciali. SAP Emarsys fornisce una apposita bacheca per analizzare i dati di questi cluster e prendere decisioni di segmentazione immediatamente azionabili.

Integrare l'analisi RFM nella Marketing Automation.

• Creare segmenti dinamici: utilizzando Sap Emarsys, per esempio, è possibile creare segmenti dinamici basati sui punteggi RFM che si aggiornano automaticamente in base al comportamento dei clienti. Questo permette di identificare rapidamente le opportunità di vendita e di attivare campagne di marketing mirate.
• Personalizzare i contenuti delle campagne: integrando l'analisi RFM nelle automazioni, è possibile personalizzare i contenuti delle campagne di marketing in base ai segmenti di clienti. Ad esempio, si possono inviare offerte speciali ai clienti con un alto CLV (Customer Lifetime Value) o promozioni per riattivare i clienti inattivi.
• Automatizzare i trigger delle campagne: i processi di automazione consentono di impostare trigger basati sull'analisi RFM per avviare automaticamente campagne di marketing. Ad esempio, si può impostare un trigger per inviare un'email di promozione quando un cliente passa da un segmento all'altro (da active a defecting customer, per esempio)
• Monitorare e ottimizzare le campagne: integrando l'analisi RFM nella Marketing Automation, è possibile monitorare l'efficacia delle campagne di marketing e ottimizzare la loro performance. Attraverso l'analisi dei dati, è possibile individuare le strategie più efficaci per ciascun segmento e migliorare continuamente il ROI delle attività promozionali.
• Aumentare la retention dei clienti: utilizzando l'analisi RFM è possibile identificare i clienti a rischio di abbandono e attivare campagne di fidelizzazione mirate per aumentare la retention. Ad esempio, si possono offrire sconti personalizzati o programmi di loyalty per incentivare i clienti a continuare ad acquistare.