Segmentazione dei clienti con l'analisi RFM: la campagna giusta alla persona giusta

Inviare lo stesso modello di email a una lista di diecimila persone è un'abitudine allettante perché è facile — ma è anche costosa: il tasso di apertura cala, le segnalazioni di spam aumentano e persino i clienti più preziosi iniziano a cercare il link "annulla iscrizione". L'analisi RFM è il modo più pratico per suddividere i clienti in gruppi significativi in base al comportamento d'acquisto, senza bisogno di strumenti complessi. In questo articolo spieghiamo passo dopo passo la logica dell'RFM, i segmenti e la campagna giusta per ciascun segmento.

Perché non dovreste inviare a tutti lo stesso messaggio

Un cliente che ha ordinato ieri e uno che non si fa vivo da un anno non si aspettano da voi la stessa cosa. Inviare al primo uno sconto aggressivo significa rinunciare al margine su un acquisto che avrebbe fatto comunque; dire al secondo "è arrivata la nuova collezione" significa parlare al vuoto. Quando tutti ricevono lo stesso messaggio, la maggioranza che riceve contenuti irrilevanti smette di aprire le email; il calo dell'engagement danneggia la vostra reputazione di mittente, così anche le email destinate a persone davvero interessate finiscono nella scheda promozioni o nella cartella spam invece che nella posta in arrivo.

L'obiettivo della segmentazione non è ridurre la lista, ma scegliere il destinatario giusto per ogni invio. Inviare meno email ma più mirate, a parità di budget, protegge sia la conversione sia la salute a lungo termine della lista.

Che cos'è l'RFM: tre domande, tre punteggi

L'RFM valuta ogni cliente con tre semplici domande e assegna a ciascuna un punteggio da 1 a 5 (5 è il migliore):

• Recency (recenza): Quanto tempo è passato dall'ultimo ordine? Un cliente che ha acquistato di recente ricorda il vostro brand ed è ricettivo al vostro messaggio; il suo punteggio è alto,
• Frequency (frequenza): Quanti ordini ha effettuato nel periodo che avete definito (per esempio gli ultimi 12 mesi)? Acquistare spesso è segno di abitudine e fiducia,
• Monetary (valore monetario): Quanto ha speso in totale nello stesso periodo? Questa dimensione distingue i carrelli frequenti ma piccoli da quelli rari ma grandi.

Il punteggio si assegna di solito con la logica dei quintili: ordinate i clienti su ciascuna dimensione e li dividete in cinque gruppi uguali; il quinto migliore riceve 5, il più debole riceve 1. Ogni cliente ottiene così un profilo a tre cifre come "545" o "213". Questo profilo non è un fine in sé; il valore reale sta nel raccogliere i profili simili in segmenti significativi e nel trattare ogni segmento in modo diverso.

I segmenti e il loro significato

Non serve gestire una per una centinaia di combinazioni di punteggi; in pratica, pochi segmenti principali coprono la maggior parte del lavoro. La tabella seguente riassume i sei segmenti più usati, i loro profili RFM tipici e l'azione consigliata:

La distinzione più critica è quella tra "sul punto di essere persi" e "persi". Il primo gruppo è composto da clienti che in passato acquistavano spesso e spendevano bene, ma che tacciono da molto tempo; vale la pena impegnarsi seriamente per riconquistarli. Il secondo gruppo non ha mai davvero costruito un legame; invece di dedicargli risorse illimitate, è più saggio fare un ultimo tentativo e mantenere la lista pulita.

La campagna giusta per ogni segmento

Definire i segmenti è metà del lavoro; l'altra metà è progettare una strategia diversa per ciascun gruppo. Inviare sconti ai campioni è quasi sempre superfluo: stanno già acquistando. Meglio puntare su formule che trasmettono un senso di privilegio, come l'accesso anticipato alla nuova collezione, l'invito a eventi esclusivi o un programma porta-un-amico: proteggono il margine e rafforzano il legame. Per i fedeli funzionano bene i punti fedeltà e i suggerimenti di prodotti complementari; abbiamo trattato in dettaglio come far crescere il valore del carrello di questo gruppo nella nostra guida al customer lifetime value.

Con i potenziali fedeli l'obiettivo è chiaro: ottenere il secondo e il terzo ordine il più rapidamente possibile. Una serie di benvenuto attivata dopo il primo ordine, consigli d'uso e un piccolo incentivo al momento giusto accelerano questo passaggio. Con i clienti in fase di addormentamento, partite dal promemoria e non dallo sconto: novità nell'ultima categoria che hanno visitato, consigli in linea con gli ordini passati. Se non c'è risposta, entra in gioco una serie win-back progressivamente più incisiva. Poiché gestire a mano questi flussi a più passaggi non è sostenibile, vi consigliamo di costruirli con la struttura basata su trigger che descriviamo nel nostro articolo sui flussi di automazione email. Riservate la vostra offerta più forte ai clienti preziosi sul punto di essere persi e, se possibile, aggiungete un breve sondaggio per chiedere perché si sono allontanati; al segmento dei persi inviate un'unica ultima offerta e, in assenza di risposta, rimuoveteli dalla lista.

"Lo scopo della segmentazione non è inviare più email, ma fare in modo che ogni email arrivi dove conta davvero."

E l'email non è l'unico canale: potete esportare le stesse definizioni di segmento verso le piattaforme pubblicitarie come pubblici personalizzati e, per i clienti in fase di addormentamento, costruire un livello di promemoria che affianca l'email con le campagne di retargeting.

Impostazione pratica: iniziate da un foglio di calcolo

Per l'RFM non serve un software dedicato; bastano un'esportazione degli ordini e un foglio di calcolo. L'impostazione procede più o meno così:

1. Esportate gli ordini degli ultimi 12-24 mesi con le colonne email del cliente, data dell'ordine e importo dell'ordine,
2. Riassumete per cliente: data dell'ultimo ordine (R), numero di ordini (F) e spesa totale (M),
3. Ordinate ciascuna colonna, dividetela in cinque quintili uguali e assegnate punteggi da 1 a 5,
4. Mappate le combinazioni di punteggi sulle definizioni di segmento viste sopra,
5. Importate le liste dei segmenti nel vostro strumento email e collegate le campagne.

Non dimenticate di adattare le soglie al vostro settore. Per prodotti a consumo frequente come caffè o cosmetici, 60 giorni di silenzio sono un serio campanello d'allarme; per un negozio di mobili, un cliente che non ordina da un anno rientra ancora in un ciclo del tutto normale. La soglia "giusta" non è un numero universale, ma un valore da leggere nella distribuzione dei vostri intervalli tra gli ordini: individuate il tempo tipico che i vostri clienti lasciano passare tra due ordini e impostate le soglie di recenza di conseguenza.

Gli errori più comuni

Poiché l'RFM è un modello semplice, gli errori di solito non derivano dal modello in sé ma dal modo in cui viene usato:

• Costruire i segmenti una volta e dimenticarli: l'RFM è una fotografia, non un film; il campione di oggi potrebbe essersi addormentato tra tre mesi. Ricalcolate i punteggi a intervalli regolari (una volta al mese è un buon inizio),
• Restare bloccati su un solo canale: usare i segmenti solo nell'email lascia sul tavolo gran parte del potenziale; le stesse liste funzionano anche nel targeting pubblicitario, negli SMS e nella personalizzazione on-site,
• Considerare lo sconto l'unico strumento: inviare coupon a ogni segmento erode il margine e abitua i clienti ad aspettare lo sconto; accesso anticipato, contenuti, privilegi e promemoria danno risultati più sani dello sconto nella maggior parte dei segmenti,
• Scollegare il premio dal comportamento: se i vantaggi che offrite ai clienti fedeli diventeranno un programma, progettate la struttura correttamente fin dall'inizio; il nostro articolo sui 6 errori commessi nel progettare un programma fedeltà analizza queste trappole una per una.

L'RFM è un punto di partenza che non richiede un team di data science, ma apre la porta al marketing basato sul comportamento. Potete produrre i vostri primi segmenti in un pomeriggio e inviare la prima campagna segmentata prima della fine della settimana. Iniziate in piccolo: costruite una serie win-back solo per i clienti in fase di addormentamento, misurate il risultato ed espandete il modello da lì.