Il modello RFM è una tecnica di marketing che serve per segmentare i clienti in base alla loro importanza per il business, tenendo in considerazione tre criteri in relazione ai loro acquisti: quando (Recency), quante volte (Frequency) e quanto (Monetary value). Allo stesso tempo, l’analisi RFM è una delle formule più efficaci per individuare i clienti di alto valore e aumentare il tasso di conversione. In questo articolo ti spiegheremo come calcolare questa metrica avanzata in modo semplice per migliorare i risultati del tuo piano di marketing e vendite.
Cos’è l’RFM?
L’RFM (Recency, Frequency, Monetary value) è un modello di analisi usato nel marketing per stabilire quali sono i clienti migliori per ogni attività, sulla base di tre variabili:
- Recency: giorni trascorsi dall’ultimo ordine o acquisto.
- Frequency: il numero di acquisti o ordini nel periodo di tempo considerato, calcolato come media. Ad esempio, il numero degli acquisti mensili.
- Monetary value: valore degli acquisti totali effettuati dal cliente nel periodo considerato.
Inoltre, tramite il modello RFM, si stabilisce un punteggio per ogni cliente in funzione di tre parametri e si definisce un ranking. A partire dal ranking è possibile creare segmenti di clienti in base al valore strategico per l’attività commerciale e adottare azioni di marketing più mirate.
A che serve l’RFM nel marketing
L’RFM è nato con il marketing via posta degli anni ‘60. Il suo utilizzo è rimasto incontrastato fino ai nostri giorni e oggi è ancora un modello di analisi applicabile al mondo digitale e valido per gli eCommerce con centinaia o persino milioni di clienti.
Pertanto questo modello è molto utile perché risponde a domande chiave quali:
- Chi sono i tuoi migliori clienti?
- Chi sono i tuoi clienti più fedeli?
- Chi è in procinto di abbandonare il tuo marchio o il tuo eCommerce?
- Quali dei tuoi clienti si possono considerare come perduti e a cui non vale la pena prestare attenzione?
- Quali sono i clienti su cui vale la pena investire degli sforzi in più per trattenerli?
- Quale segmento di clienti reagirà in modo favorevole alla tua prossima campagna o a quella attuale?
Le risposte a queste domande rappresentano il punto di partenza per elaborare strategie e, di conseguenza, sono in grado di ottenere i seguenti vantaggi:
- Più efficienza: ottimizzazione delle azioni di marketing e del loro impatto.
- Maggiore conversione: incremento del CVR.
- Miglior fidelizzazione: trattenere i clienti in modo più efficace e per il periodo di tempo più lungo.
- Più interazione: aumento del tasso di risposta.
- Maggiori entrate: aumento delle vendite.
Come funziona il modello RFM
In parole semplici, l’analisi RFM combina tre attributi chiave dei clienti per creare un ranking che permette di raggrupparli a vantaggio dell’attività.
Quindi se un cliente ha effettuato un acquisto recentemente (Recency), costui acquisisce più punti. Sale nel ranking anche se ha realizzato acquisti molto volte (Frequency). Infine, se ha speso più soldi sul totale dei suoi acquisti (Monetary value), acquisisce più punti anche in questo caso. Combinando questi tre parametri, si ottiene un ranking RFM.
Entrando più nel dettaglio, l’RFM si basa sul concetto del quintile, ovvero la suddivisione di qualcosa in 5 gruppi di pari dimensione. Per esempio, l’indicatore di Recency può essere calcolato ordinando gli acquirenti in base all’ultima data di acquisto e dividendo la lista in 5 gruppi.
Questi quintili si possono usare per segmentare i clienti in modo strategico e mettere in atto azioni di marketing più efficaci.
Come si crea il ranking dei clienti
L’idea è di assegnare a ogni cliente un punteggio in base ai tre parametri del modello RFM, in modo tale che i migliori clienti saranno quelli con un punteggio di 555, e i peggiori avranno un punteggio pari a 111.
Pertanto, basandoci sui risultati dell’analisi RFM, gli eCommerce possono indirizzare le loro azioni di marketing a segmenti di clienti strategici, acquisire impatto, aumentare la redditività e migliorare l’efficacia di tali azioni di marketing.
Segmentazione RFM e azioni strategiche per ogni segmento
Allo stesso modo, la classificazione in segmenti proposta dal modello RFM è molto vantaggiosa per gli eCommerce, perché permette di individuare gruppi di clienti in base al loro comportamento per poi implementare strategie più redditizie.
La tabella di seguito mostra la nomenclatura che si utilizza solitamente per ciascun segmento, oltre al tipo di comportamento associato e alcune strategie di marketing attuabili.
| Segmenti di clienti | RFM | Comportamento | Strategie attuabili |
| Champions (Campioni) | 555, 554, 544, 545, 454, 455, 445. | Hanno effettuato un acquisto di recente, comprano di frequente e sono quelli che spendono di più. | Offri loro una ricompensa. Possono essere “early adopters” di nuovi prodotti. Sono gli ambasciatori del tuo marchio. |
| Loyal customers (Clienti fedeli) | 543, 444, 435, 355, 354, 345, 344, 335. | Spendono abbastanza soldi, e con una certa frequenza, nel tuo eCommerce. Sono sensibili alle offerte promozionali. | Adotta una strategia di upselling. Offri loro prodotti di maggior valore. Chiedigli di lasciare recensioni. Fidelizza questi clienti. |
| Potential Loyalist (Clienti potenzialmente fedeli) | 553, 551, 552, 541, 542, 533, 532, 531, 452, 451, 442, 441, 431, 453, 433, 432, 423, 353, 352, 351, 342, 341, 333, 323. | Clienti recenti che hanno speso un importo considerevole e hanno acquistato più di una volta. | Offrigli un abbonamento o programma fedeltà, consiglia loro altri prodotti. |
| New Customers (Nuovi clienti) | 512, 511, 422, 421 412, 411, 311. | Hanno acquistato di recente, ma effettuano acquisti in modo saltuario. | Aiutali a familiarizzare con la tua attività, fai in modo che abbiano la sensazione di trovare quello che cercano, inizia a instaurare un rapporto di fiducia con loro. |
| Promising (Clienti promettenti) | 525, 524, 523, 522, 521, 515, 514, 513, 425,424, 413,414,415, 315, 314, 313. | Hanno comprato di recente, ma senza spendere molto. | Crea brand awareness, offri sconti, regali o prove gratuite. |
| Need Attention (Clienti che hanno bisogno di attenzione) | 535, 534, 443, 434, 343, 334, 325, 324. | Sono sopra la media in fatto di Recency, Frequency e Monetary value, ma non hanno effettuato acquisti di recente. | Lancia offerte limitate nel tempo e raccomandazioni basate sugli acquisti precedenti. Recuperali. |
| Cannot Lose Them (Clienti che non puoi perdere) | 155, 154, 144, 214,215,115, 114, 113 . | Hanno effettuato acquisti più grandi e di frequente, ma non tornano al tuo eCommerce da molto tempo. | Attirali nuovamente con il lancio di nuovi prodotti, non lasciare che vadano alla concorrenza, parla con loro. |
| About to sleep
(Clienti che stai per perdere) |
331, 321, 312, 221, 213. | Al di sotto della media per Recency, Frequency e Monetary value. Rischi di perderli se non li recuperi. | Condividi con loro risorse utili, raccomandagli prodotti popolari, nuovi sconti ecc. Recupera i rapporti con loro. |
| At risk (Clienti a rischio) | 255, 254, 245, 244, 253, 252, 243, 242, 235, 234, 225, 224, 153, 152, 145, 143, 142, 135, 134, 133, 125, 124. | Hanno speso molti soldi e acquistato frequentemente, ma è passato già molto tempo dall’ultimo acquisto. Devono essere recuperati! | Invia loro email personalizzate per riallacciare i rapporti, offrigli promozioni e metti risorse utili a loro disposizione. |
| Hibernating (Clienti in ibernazione) | 332, 322, 231, 241, 251, 233, 232, 223, 222, 132, 123, 122, 212, 211. | È passato molto tempo dall’ultimo acquisto, hanno speso poco ed effettuato pochi ordini. | Offri loro prodotti pertinenti e sconti speciali. Crea nuovamente un valore di marchio. |
| Lost
(Clienti persi) |
111, 112, 121, 131, 141, 151. | Hanno i punteggi più bassi in quanto a Recency, Frequency e Monetary value. | Cerca di recuperarli con una campagna personalizzata. Se non dovesse funzionare, ignorali. |
Una volta calcolati i segmenti RFM, la distribuzione dei clienti in ogni segmento ha un aspetto simile al grafico indicato sotto.
Bisogna anche tenere in considerazione che le proporzioni rappresentate per ogni barra del grafico sono indicative perché i segmenti di pubblico sono sempre vivi, in quanto i clienti passano da una categoria all’altra in modo dinamico.
Calcolare l’RFM in modo automatico e semplice con Connectif
Il ranking RFM è una metrica estremamente strategica per ogni eCommerce, ma calcolarla manualmente può essere complicato e richiedere troppo tempo. Ed è anche la ragione per cui molti eCommerce ignorano questa metrica così importante.
Tuttavia, con Connectif puoi calcolare l’RFM in modo automatico e accurato. La nostra tecnologia converte questo modello di analisi così efficace in informazioni utili per il tuo team di marketing, aiutandoti così a differenziarti dalla concorrenza.
Se vuoi verificare come Connectif può aiutarti a dare nuovo slancio alla tua strategia e ai tuoi risultati di vendita, chiedici subito una demo.
Infine, ricorda che una segmentazione intelligente è alla base di qualsiasi azione di marketing efficace. Pertanto, non perdere l’opportunità di raggruppare i tuoi clienti in funzione di criteri strategici. Allo stesso modo, sfrutta al massimo i tuoi contatti e trasforma il team di marketing in uno strumento chiave per aumentare le entrate dell’azienda.
Vuoi parlare con uno dei nostri esperti?
Ti aiuteremo a trovare il piano di cui hai bisogno per trarre il massimo dai vantaggi offerti dal marketing automation.
Lasciaci il tuo numero e ti chiameremo senza impegno.
Ti aspettiamo!
