Matrice RFM: come ottimizzare il tuo database

La matrice RFM è uno strumento chiave per conoscere il proprio pubblico e gestire in modo efficace un database. Scopri di che si tratta nel nostro articolo.

In un mondo in cui le persone sono continuamente bombardate di messaggi ed esposte a un’enorme quantità di informazioni, la profilazione del pubblico e la personalizzazione della comunicazione continuano ad essere le uniche strategie da seguire per distinguersi dalla massa.

I clienti sono sempre più esigenti e si aspettano che le aziende capiscano e soddisfino appieno i loro bisogni, soprattutto avendo preso consapevolezza che esse dispongono degli strumenti per farlo. Gestire un pubblico, però, non è così facile e immediato, e trattare le informazioni che vengono raccolte online tantomeno.

Per questo esistono strumenti sempre più performanti che possono supportare le aziende che vendono prodotti e servizi online in questo complesso processo di segmentazione e profilazione del pubblico.

Perché segmentare il pubblico?

I dati ottenuti dai comportamenti di acquisto degli utenti possono rivelarsi un incredibile fonte di informazioni da sfruttare come vantaggio sui competitor.

Infatti, non tutti i clienti sono uguali:

• Alcuni saranno portati a spendere più di altri;

• Altri acquisteranno con più frequenza;

• Altri ancora, al contrario, effettueranno poche transazioni e di scarso valore economico.

E ovviamente, questi clienti non possono essere gestiti tutti allo stesso modo.

Ci sarà bisogno di personalizzare la comunicazione, approcciare ogni segmento di pubblico in modo diverso e dedicare ad ognuno di essi specifiche leve di marketing.

E per fare ciò abbiamo bisogno di suddividere i clienti in cluster basati sulle informazioni raccolte e analizzate.

Prima di arrivare a questo però, è necessario affidarsi a strumenti e tecniche efficaci, che possano facilitare questo processo e dare risultati soddisfacenti, in termini di tempo e budget.

Come, ad esempio, la Matrice RFM; vediamo insieme come può venirci in aiuto.

Matrice RFM: di che si tratta?

La Matrice RFM è un modello basato su a 3 variabili che consente di segmentare in modo efficace il proprio portfolio clienti e misurare il loro valore, utilizzando questi fattori di valutazione:

• Recency: il tempo trascorso dall’ultimo acquisto;

• Frequency: la frequenza di acquisto del cliente in un dato periodo di tempo (generalmente 12 mesi);

• Monetary: il valore economico generato dal cliente nel periodo di tempo considerato.

Ad ognuno di questi fattori viene assegnata una scala di valori (ad esempio da 1 a 3, o da 1 a 5) e, in base al range di valori scelto per misurare ciascuna variabile, è possibile ottenere un modello più o meno complesso di analisi, andando a individuare gruppi di pubblico omogenei.

I principali obiettivi che si possono raggiungere con una segmentazione eseguita con la Matrice RFM sono:

• Capire su quali clienti investire e su quali, al contrario, risparmiare risorse preziose;

• Offrire una comunicazione personalizzata e delle leve di marketing appropriate ad ogni fase e canale della strategia (DEM, social media ads…);

• Avere un chiaro punto della situazione sui propri clienti e cercare di far avanzare gli stessi nei segmenti più performanti e redditizi;

• Capire quali sono le migliori strategie da attivare, soprattutto in fase di retention.

Queste informazioni, non solo permetteranno di gestire in modo ottimale la tua customer base, ma anche di definire in base ad ogni segmento le migliori azioni di email marketing e marketing automation da mettere in atto.

Solo così sarà possibile dare vita a strategie di customer acquisition e customer retention durature e solide nel tempo.

Ovviamente, per avere una segmentazione efficace, si dovrà disporre di un database di clienti e lead congruo e consistente.

Se non si ha a disposizione una mole di dati adeguata, si rischia infatti di ottenere segmenti di pubblico troppo piccoli e dallo scarso valore statistico.

Come utilizzarla per la propria strategia online?

Ma come avviene in modo pratico questa segmentazione? Vediamo insieme un esempio di matrice costruita con una scala di valori da 1 a 3.

Per ciascuna variabile, si inizierà dividendo i clienti in 3 segmenti, ad esempio:

• Recency: clienti più recenti/ clienti mediamente recenti/ clienti meno recenti;

• Frequency: acquirenti molto frequenti/ acquirenti a media frequenza/ acquirenti con una sola transazione;

• Monetary: clienti che spendono più della media/ clienti che spendono il valore monetario medio/ clienti che spendono meno della media.

Combinando queste informazioni, sarà possibile ricavare dei segmenti avanzati che forniscono informazioni preziose, come ad esempio quali sono i clienti che spendono di più e che acquistano più spesso, oppure quanti clienti acquistano spesso ma spendono molto poco, ecc…

Questi insight si rivelano degli strumenti potentissimi al momento di definire la strategia di marketing da implementare, perché permettono di definire il tipo di messaggio e il canale giusto per portare il cliente al livello successivo.

Ad esempio, sapendo che i clienti che hanno appena effettuato un ordine sono più propensi a riacquistare, è possibile inviargli una promozione speciale sul prossimo acquisto. E così via.

I migliori tool per implementare una matrice RFM

Esistono sempre più tool che permettono di creare una matrice RFM in modo semplice e veloce, e soprattutto che permettono di aggiornarla in modo dinamico e automatico, evitando l’alto margine d’errore di una procedura manuale.

Ecco tre delle soluzioni più interessanti:

• RFMCube: un tool completamente integrabile con i principali siti di e-commerce e con le piattaforme di email marketing e marketing automation. Permette di calcolare i punteggi in automatico, sincronizza lo storico dei clienti e dà la possibilità di esportare i dati verso strumenti esterni;

• Salesmanago: una soluzione all-in-one, che oltre al calcolo RFM può essere utilizzato anche come tool di Mkt Automation, strumento di web personalization e molte altre funzioni. Uno strumento da tenere in considerazione se si dispone di un e-commerce già strutturato e avviato con un numeroso pool di clienti;

• Digismoothie Loyal: un plugin per Shopify che analizza i clienti col metodo RFM e crea 6 segmenti di pubblico esportabili su tutti gli altri strumenti di marketing.

Case History: Farmacia di Bettolle

Un esempio concreto di come abbiamo implementato la matrice RFM nella gestione di un database clienti è il caso di Farmacia di Bettolle.

A partire dal database, grazie al tool RFMCube, sono stati assegnati dei punteggi ad ognuno dei parametri di valutazione, tenendo conto quindi della frequenza di acquisto, del costo del carrello medio e della distanza di tempo dall’ultimo acquisto degli utenti.

I punteggi vengono poi calcolati e aggiornati in modo automatico, in modo da avere sempre una visione ben chiara del comportamento di acquisto degli utenti sul sito dell’azienda, attraverso grafici mirati che illustrano al meglio la classificazione dei cluster di clientela.

Uno strumento davvero prezioso, grazie al quale è stato possibile andare a definire azioni e strategie personalizzate per ogni segmento.

Come ad esempio, una campagna di remarketing specifica per andare a risvegliare i clienti “dormienti” e invitarli ad acquistare nuovamente.

Matrice RFM: una scelta strategica per il tuo e-commerce

Utilizzare la matrice RFM per gestire il proprio database è una scelta che sicuramente porterà benefici al tuo business, soprattutto nella gestione di un e-commerce con una lista clienti già interessante.

Non solo permette di individuare i clienti potenzialmente più redditizi, ma anche di conoscere i gruppi che costituiscono la propria target audience, per gestirli al meglio e portarli al livello successivo con strategie mirate.

Se vuoi valutare l’adozione di questo strumento per il tuo e-commerce, per sfruttare tutte le potenzialità della segmentazione e della comunicazione one-to-one, contattaci e insieme capiremo come far crescere la tua azienda.