Scorrendo in basso sulla dashboard principale di Rfmcube, troverai il configuratore di grafici che ti permetterà di creare illimitate analisi sui tuoi segmenti di clienti a partire da un dato set di metriche.
Questo ti aiuterà ad avere una visione di insieme sul rendimento dei tuoi segmenti nel tempo e comprendere meglio il comportamento dei tuoi clienti.
Seleziona una metrica dal menu a tendina di sinistra.
Le metriche sono:
- Ordini totali. Numero di ordini effettuati in un dato mese
- Nuovi ordini. Ordini effettuati da clienti che fanno il loro 1° acquisto
- Ordini ricorrenti. Ordini effettuati da clienti che stanno facendo il loro 2°,3°,4° ecc. ordine
- Fatturato totale. Fatturato complessivo generato nel mese di riferimento
- Fatturato nuovi ordini. Fatturato generato da nuovi ordini
- Fatturato ordini ricorrenti. Fatturato generato da ordini ricorrenti.
- AOV totale. Scontrino medio tra tutti gli ordini nel periodo di riferimento.
- AOV nuovi ordini. Scontrino medio dei nuovi ordini.
- AOV ordini ricorrenti. Scontrino medio degli ordini ricorrenti.
- Numero clienti. Numero clienti unici nel periodo di riferimento.
- Nuovi utenti. Registrazione di un nuovo account (prospect).
Puoi selezionare una seconda metrica per confrontarla con la prima.
Di default la metrica si applicherà alla totalità dei clienti, puoi però caricare fino a 3 segmenti personalizzati (che hai costruito in precedenza su Rfmcube) per poter condurre una illimitate analisi sui tuoi cluster di clienti.
Vediamo ora alcuni esempi per la costruzione dei tuoi grafici personalizzati.
Grafico esempio 1 – confronto B2B – B2C
Nel grafico sotto, selezioniamo come metrica gli Ordini totali, poi selezioniamo due segmenti, precedentemente creati e salvati, che identificano i clienti B2C e quelli B2B (vai all’articolo su come creare i due segmenti)
Confrontando la linea blu (B2B) con quella gialla (B2C) emerge chiaramente come i primi abbiano un andamento più costante negli acquisti, seppure siano in minoranza.
AL contrario gli acquirenti B2C sembrano particolarmente sensibili a offerte e promozioni stagionali, come si vede dai picchi indicati nella figura.
Grafico esempio 2 – confronto tra acquirenti di diversi brand
In questo grafico confrontiamo gli ordini totali effettuati da clienti che hanno acquistato nell’ultimo ordine un dato brand.
Risulta lampante la crescita della linea viola (clienti che acquistano il brand Miamo) che nonostante le poche vendite in passato sta crescendo a un ritmo esponenziale negli ultimi mesi.
Confronto tra diverse metriche
Grafico esempio 3 – confronto metriche nuovi utenti – nuovo ordine
Confrontiamo ora le metriche Nuovi utenti e Nuovi ordini per vedere, mese su mese, la differenza tra i clienti che si sono registrati sul sito (linea tratteggiata) e quelli che hanno fatto nello stesso mese il loro primo acquisto.
Nell’immagine sopra possiamo notare come le campagne degli ultimi mesi abbiano generato molti iscritti che però non hanno finalizzato il loro ordine. Occorrerà indagare meglio per capire se il problema sta nella UX del sito, se ci sono frizioni nel percorso di acquisto (es. metodi di pagamento poco chiari, scarsa assistenza in chat ecc.) o se le campagne portino persone non completamente in target.
Un Welcome funnel ben strutturato per accogliere i nuovi iscritti potrebbe essere una parziale soluzione!
Grafico esempio 4 – confronto metriche AOV nuovi clienti – AOV ricorrenti
In questo grafico confrontiamo il valore medio degli ordini dei clienti che fanno il loro primo acquisto con quello dei clienti ricorrenti. (vai all’approfondimento)
Risulta evidente come i clienti che effettuino i loro 2°,3°,4° acquisti abbiano un carrello medio superiore a quelli che effettuano il loro primo acquisto.
Conclusioni
Analizza i tuoi segmenti costruendo un grafico custom per tenere monitorata la tua strategia generale di marketing e comprendere meglio il comportamento dei clienti nel tempo.
Con la
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