Analisi RFM: solo due informazioni per conoscere il cliente

KPI Retail, Retail

Conoscere a fondo le abitudini di acquisto dei consumatori è il Santo Graal di tutti i Brand e dei relativi Uffici Marketing.
Ma esattamente, cosa vuol dire oggi “conoscere il consumatore”?
Nome, cognome e indirizzo e-mail, sono stati da sempre il vero fulcro d’interesse per coloro che si occupano di loyalty nel Retail. Da un po’ di tempo però, con l’avvento della Marketing Automation e della comunicazione personalizzata, sono passati inevitabilmente in secondo piano. Grazie all’evoluzione dei prodotti Gestionali e delle piattaforme di Web Marketing, è oggi possibile risalire a una serie di dati più approfonditi sui consumatori, dalle preferenze sui prodotti ai canali di acquisto privilegiati. Un viaggio che porta dalla conoscenza del Brand all’acquisto, per arrivare infine alla tanto ambita fidelizzazione.

Ma una volta collezionati tutti questi dati, cosa farne?
Una volta raccolta una consistente base di clienti, l’ideale è segmentarli in gruppi, proprio a seconda dei comportamenti e abitudini d’acquisto e del grado di coinvolgimento che hanno con il Brand.
Tra i metodi di segmentazione più efficaci e popolari per consentire una corretta analisi del comportamento dei clienti, c’è l’analisi RFM.
Per farla semplice, i nostri sistemi di Business Intelligence si basano su quest’analisi per costruire un modello dei comportamenti d’acquisto dei clienti avendo a disposizione solamente due dati: l’importo e la data dello scontrino.

Analisi RFM: come funziona?

L’analisi Recency, Frequency, Monetary è una tecnica di segmentazione marketing utilizzata per la targettizzazione dei clienti per costruire comunicazioni mirate il più performanti possibile.
Questo sistema analizza il comportamento di acquisto di ogni singolo consumatore sulla base di tre dimensioni:

  • RECENCY: quanti giorni sono passati, ad oggi, dall’ultimo acquisto?
  • FREQUENCY: quante volte ha acquistato in un determinato lasso temporale?
  • MONETARY VALUE: qual è l’importo medio speso nelle varie transazioni?

Sebbene sembrino tre informazioni banali, possiamo già capire quali clienti contribuiscono in misura maggiore alla formazione del fatturato, quali non vengono più da troppo tempo e quali invece sono i veri clienti devoti del nostro marchio.
L’obiettivo ultimo è fare delle campagne di marketing ad hoc per ogni cliente. Cliente che, a seconda del comportamento d’acquisto, avrà esigenze diverse: un consumatore che ha acquisti medi molto elevati ma viene raramente in negozio, ha bisogno di essere stimolato da promozioni che gli ricordino la nostra presenza; un cliente che non viene da molto potrebbe essersi trasferito, e quindi andrebbe reindirizzato in un’altra filiale o nell’eCommerce.

Questo articolo sull’analisi RFM, fa parte di un filone più ampio trattato nel Blog di Sinesy Innovision incentrato sulla Business Intelligence e sui KPI utili per il mondo Retail. Se sei interessato all’argomento, ti consiglio di dare un’occhiata all’articolo principale “I KPI Retail fondamentali per guidare lo sviluppo del Business”.

Come profilare i vari tipi di consumatori in pochi minuti

La nostra analisi basata sul modello RFM, si avvale dei più moderni strumenti di Data Discovery e consente agli analisti di business di profilare le varie tipologie di consumatori in pochi minuti. Oltre a evidenziare in modo statico dove si posizionano i clienti lungo le dimensioni, proponiamo anche la versione dinamica del modello nella quale viene calcolato il delta rispetto ai periodi precedenti. Capire come si spostano gli acquirenti all’interno del modello attraverso il tempo, ci permette di ottenere un feedback sulle nostre campagne di comunicazione indirizzate all’incremento delle vendite.

La maggior parte dei clienti ha subito uno spostamento verso le zone ‘nobili’ del quadrante? Gli scostamenti positivi hanno riguardato in misura maggiore chi è stato interessato da vaste operazioni di marketing? Queste informazioni sono il vero valore aggiunto che mettiamo a disposizione degli analisti.

I punti di forza dell’analisi RFM

La forza di quest’analisi si basa principalmente sulla semplicità con cui possono essere reperite determinate informazioni per creare i nostri target sui comportamenti d’acquisto dei consumatori. Perché l’analisi RFM può essere uno strumento molto utile per gli analisti del Business Retail?

  1. Si basa su dimensioni facilmente rilevabili e presenti su ogni base dati.
  2. L’identità di chi effettua la transazione è un dato sempre più popolato. Da un lato molti clienti sottoscrivono le carte fedeltà, altri acquistano in internet dopo essersi registrati, oppure registrano lo scontrino nella fase di post-acquisto per ottenere sconti e benefit vari.
  3. È navigabile! Filtrando i dati (per area geografica, periodo temporale, prodotto acquistato, gruppo di clienti) è possibile tracciare le aree più performanti del mio business, e quelle invece più critiche. Gli indicatori di performance principali sono rilevati in pochi secondi.
  4. Monitorare come cambia il comportamento di acquisto nel corso del tempo, dà la possibilità di fare previsioni strategiche sugli scenari futuri.

Abbinare lo scontrino a una persona fisica ci permette di creare un modello comportamentale di enorme utilità. Lasciando perdere la complessa ricerca di dati destrutturati sui clienti, questa evoluzione del CRM classico permette di approfondire la conoscenza della clientela con un investimento contenuto. Se vuoi sapere di più sulla nostra proposta di analisi RFM, non esitare a contattarci compilando questo form.

Analisi RFM: solo due informazioni per conoscere il cliente ultima modifica: 2020-03-20T17:12:02+01:00 da Chantal Soppelsa

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