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Ogni ecommerce misura la fedeltà dei propri clienti con l’analisi dei comportamenti che avvengono a partire dal primo acquisto, come succede ad esempio con l’analisi RFM.

Ma c’è un momento spessso trasscurato che quasi nessuno guarda con attenzione: il tempo trascorso tra il momento in cui un visitatore si registra e il momento in cui fa il suo primo ordine.

Ci siamo chiesti una cosa semplice: quel breve intervallo dice già qualcosa sul valore che quel cliente avrà nel tempo? Un cliente che compra letteralmente subito è uguale, in prospettiva, a uno che aspetta anche solo un giorno?

Per rispondere abbiamo analizzato 10 connector RFMcube reali, in 6 settori merceologici diversi — alimentare, beauty, farmacia, integratori, moda/abbigliamento (sia generalista sia di lusso) e cancelleria per ufficio, per un totale di oltre 600.000 clienti analizzati. Quello che è emerso non è un aneddoto isolato: è un pattern che si ripete, in intensità diversa ma mai in direzione diversa, su ogni singolo business testato.

Lo strumento. Le interrogazioni e i calcoli di questo articolo sono stati eseguiti da un coding agent (Claude Code) collegato direttamente alle API RFMcube che espone metriche aggregate (medie, mediane, conteggi, percentuali) su dati anonimizzati.

Come abbiamo definito le coorti. Per ogni cliente con almeno un acquisto abbiamo calcolato la differenza in giorni tra data di creazione  account e data primo acquisto. Abbiamo poi raggruppato i clienti in 6 coorti (stesso giorno, 1 giorno, 2-9 giorni, 10-30 giorni, 31-90 giorni, 90+ giorni) per l’analisi di dettaglio, e in una versione semplificata a 2 gruppi (stesso giorno vs dal giorno 1 in poi) per il confronto rapido su tutti e 10 i connector.

Per ciascuna coorte abbiamo misurato la frequency media e il monetary medio.

Nota: questa è un’analisi correlazionale, non causale: non stiamo dicendo che far aspettare un cliente lo renda migliore, solo che i due gruppi — chi compra subito e chi aspetta — mostrano in media comportamenti diversi.

1. La distribuzione: quanto tempo passa tra registrazione e primo acquisto?

Tutti i clienti con almeno un acquisto (60k clienti totali):

La stragrande maggioranza dei clienti acquista lo stesso giorno in cui si registra — l’account nasce quasi sempre al momento del checkout, non prima.

Nell’esempio sopra solo il 20% aspetta più di 10 giorni tra la registrazione e il primo ordine.

2. L’ipotesi: la velocità di conversione dice qualcosa sul valore futuro del cliente?

Se quasi tutti comprano subito, chi invece aspetta è statisticamente diverso? Abbiamo diviso i clienti in coorti in base a quanto tempo hanno impiegato per il primo acquisto (stesso giorno, 1 giorno, 2-9 giorni, 10-30, 31-90, 90+), e per ciascuna coorte abbiamo misurato numero medio di acquisti (frequency) e spesa totale media (monetary). Mostriamo qui i 3 casi più netti, in 3 settori completamente diversi.

Settore: Alimentari online (120k clienti)

Settore: Farmacia / Salute (40k clienti)

Settore: Cancelleria / Forniture ufficio —  (140k clienti)

In tutti e tre i settori — cosmetica, farmacia, cancelleria per ufficio, che non potrebbero essere più diversi tra loro — lo stesso pattern: chi non compra il primo giorno mostra frequency e monetary più alti, in modo consistente lungo le coorti (non solo un picco isolato).

3. La verifica su tutti e 10 gli e-commerce

Per confermare che non fosse un caso isolato di tre settori, abbiamo semplificato il confronto a due sole coorti — stesso giorno vs dal giorno 1 in poi — e ripetuto la misura su tutti e 10 i connector.

Su tutti e 10 i connector, senza eccezioni, il valore monetario dei clienti è più alto nel gruppo che ha aspettato — non è mai negativo. Ma l’intensità dell’effetto varia moltissimo, da un +11% quasi impercettibile nel settore Moda/lusso a un +116% (una delle due farmacie testate).

Abbiamo provato a spiegare questa variazione con diverse ipotesi — settore merceologico, natura del prodotto (necessità vs scelta), frequenza naturale di riacquisto della categoria, prezzo medio dello scontrino — e nessuna regge da sola: Farmacia A e Farmacia B hanno praticamente lo stesso scontrino medio eppure un effetto rispettivamente del +23% e del +116% sulla Monetary.

La direzione dell’effetto è universale, la sua intensità dipende evidentemente da qualcosa che i soli dati RFM non permettono di isolare (probabilmente fattori legati al singolo merchant: UX del checkout, canale di acquisizione, pratiche di marketing).

Conclusioni

• Il primo acquisto avviene quasi sempre lo stesso giorno della registrazione: la “finestra di nurturing” tra iscrizione e acquisto, per la maggior parte degli e-commerce, semplicemente non esiste.
• Chi invece aspetta anche solo un giorno mostra, in modo consistente su 10 business reali e settori diversi, una frequency e un monetary più alti nel tempo.
• L’intensità di questo effetto varia molto da un business all’altro, e non sembra spiegabile con le sole variabili RFM disponibili oggi.

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About the Author: Marco Santandrea

Specializzato nella Marketing Automation per E-commerce, ha testato nel corso degli anni le principali soluzioni sul mercato su innumerevoli clienti. Non trovando quello che cercava, ha deciso che era arrivato il momento di creare Rfmcube. More posts by Marco Santandrea