L’analisi RFM è uno tra i più efficaci metodi di segmentazione del proprio storico clienti, aiutando in particolare a definire i cluster principali di clienti (clienti a rischio, clienti vip, nuovi clienti ecc.) su cui iniziare la costruzione della propria architettura di marketing automation.
I segmenti trovati con l’analisi RFM sono però ancora molto generici, quando invece le esigenze della marketing automation richiedono una personalizzazione maggiore dei messaggi, in funzione delle caratteristiche dell’anagrafica clienti, degli ordini e dei prodotti acquistati.
Per questo su Rfmcube puoi ulteriormente segmentare i tuoi clienti sulla base di 3 tipologie di filtri avanzati:
- in base ai campi calcolati di rfmcube
- in base ai dati addizionali cliente
- in base ai dati addizionali ordine
Vediamo meglio cosa è possibile fare con ciascuno di questi filtri.
Filtri avanzati #1 – campi calcolati
I campi calcolati sono metriche piuttosto semplici calcolate sulla base dei dati minimi dell’analisi RFM (data dell’ordine, valore dell’ordine, email del cliente associato all’ordine) quindi per funzionare non richiedono l’aggiunta di dati addizionali.
Ecco la lista di campi calcolati di Rfmcube:
1. data di registrazione
Indica la data a partire dalla quale l’utente si è registrato al sito. Può essere utilizzata per segmentare sia clienti sia potenziali clienti, ovvero quelli che hanno fatto una registrazione in passato senza concludere l’acquisto.
2. scontrino medio
Indica l’importo medio per ordine. Può permetterti di comprendere meglio il comportamento di certi clienti, come ad esempio quelli ricorrenti che fanno tanti acquisti ma di importo basso.
Vedi anche: 7 segmenti RFM di base che ti faranno capire meglio chi sono i tuoi clienti
3. totale speso (in un arco temporale)
Il campo sembrerebbe simile alla scala Monetary contenuta nell’analisi RFM, se non fosse che in questo caso l’importo speso è relativo ad un determinato arco temporale.
Nell’esempio sotto, clienti che hanno speso almeno 300 euro nell’ultimo anno.
4. latency (intervallo medio in giorni tra un acquisto e l’altro)
Indica i giorni medi che intercorrono tra un acquisto e un altro. Generalmente il valore diminuisce mano a mano che aumentano gli ordini dei clienti, fino ad arrivare ad un punto (es. 4° acquisto) dove poi il valore torna ad aumentare.
Vedi anche: Ogni quanti giorni acquistano i clienti?
5. longevity (giorni dal primo acquisto)
Questo campo è utile ad individuare i clienti storici, quelli che hanno fatto il loro primo acquisto molto tempo fa (es. 3 anni fa) e sono ancora in attività.
6. numero ordini (in un arco temporale)
Come per il punto 3, anche in questo caso il numero ordini non è altro che il valore frequency che ha però a riferimento un determinato arco temporale.
Molto utile per intercettare i clienti nel loro momento di massimo engagement con i tuoi prodotti. Nell’esempio sotto, clienti che hanno fatto più di 3 acquisti negli ultimi 60 giorni.
Filtri avanzati #2 – campi addizionali cliente
Veniamo al secondo gruppo di filtri avanzati, ovvero quelli che concernono i dati contenuti nell’anagrafica del cliente.
Per poter utilizzare questo genere di campi, così come per quelli del prossimo capitolo, occorre importare il dato retroattivamente su tutto lo storico vendite.
Lo potrai fare con la massima semplicità andando su Impostazioni >> campi addizionali e selezionando i campi che desideri importare.
Vedi anche: Guida all’utilizzo dei campi addizionali Cliente e Ordine nella creazione dei filtri avanzati
Molti di questi campi dipendono dalle specifiche tecniche della piattaforma Ecommerce di riferimento e non sarà possibile analizzarli tutti (sono centinaia!), ci limitiamo dunque ai campi più popolari nella costruzione di segmenti avanzati.
nb: a differenza dei campi ordine del prossimo capitolo, i campi possono essere utilizzati anche per segmentare gli utenti registrati al sito che non hanno mai fatto acquisti.
1. clienti esteri
Il campo lang (o id_lang a seconda della piattaforma) indica la lingua del sito con la quale si sono acquistati i prodotti.
Permette quindi una veloce suddivisione dei clienti in base al loro Paese di provenienza, permettendo di fare marketing multilingua..
È un campo che se utilizzato dovrà essere applicato su tutti i segmenti, che dunque si moltiplicheranno per ogni lingua che si deciderà di aggiungere, dando vita a un progetto di marketing automation ambizioso quanto impegnativo per il reparto content.
Ecco un esempio di segmentazione che parte dal campo id_lang.
2. clienti B2B
Il campo Company è il modo più veloce per isolare i clienti B2C da quelli B2B:
se il campo non è vuoto >> allora il cliente è una azienda 😀.
Può anche essere utilizzato per distinguere meglio le aziende del proprio database, ad esempio se metti Company >> contiene >> SRL, isolerai tutte le aziende che nella denominazione sociale sono SRL.
3. clienti ospiti/registrati
Distingue i clienti che hanno fatto un acquisto come ospiti da quelli registrati.
Una automazione molto comune è quella che prende i clienti che hanno appena fatto il loro primo ordine da ospiti, e invia loro una mail dove spiega i vantaggi della registrazione, primo fra tutti la possibilità di tracciare la propria spedizione.
4. iscritti alla newsletter
Clienti iscritti/non iscritti alla newsletter sul sito di Ecommerce. Utilizzalo solo nei casi in cui l’iscrizione alla newsletter sul sito sia allineata con quella sul software di email marketing che utilizzi.
In molti casi invece gli utenti si registrano alla newsletter direttamente tramite form esterni di email marketing (es. il form di Mailchimp) lasciando la maggior parte di clienti sul sito disiscritti.
In questo caso, il campo newsletter su Rfmcube restituirebbe risultati non affidabili.
Filtri avanzati #3 – campi addizionali ordine
Veniamo al terzo gruppo di filtri avanzati, quelli che si basano su dati contenuti all’interno degli ordini (e dei prodotti contenuti al loro interno).
Questi campi hanno una complessità maggiore rispetto ai precedenti poiché sono multidimensionali.
Infatti mentre i campi precedenti sono composti da una unica stringa che può contenere diversi valori (es. iscrizione newsletter = si/no), quando si va a lavorare con gli ordini si possono intendere diverse cose.
Se diciamo ad esempio “dammi i clienti che hanno acquistato un paio di scarpe”, ci stiamo riferendo all’ultimo ordine? Oppure al primo? Oppure ancora è sufficiente che in almeno 1 ordine ci sia stato un paio di scarpe?
Questa multi-dimensionalità non rappresenta di per sé un ostacolo tecnico (rimane molto semplice costruire il segmento) ma piuttosto concettuale: occorre avere ben chiaro che tipo di logica si intende utilizzare per le proprie automazioni.
Ecco alcuni tra i più popolari segmenti che puoi costruire effettuando filtri sugli ordini.
1. provincia di spedizione/fatturazione
Il campo provincia è un veloce modo per creare cluster di clienti geolocalizzati sul territorio.
è molto utile ad esempio se stai aprendo un nuovo punto vendita e vuoi invitare i tuoi clienti online che vivono in quel territorio, o per qualsiasi altra iniziativa di marketing multicanale, come il classico “ordina online e ritira in negozio”.
2. coupon utilizzati
Ti permette di isolare clienti che hanno utilizzato /non hanno utilizzato determinati codici sconto nei loro acquisti.
3. confezioni regalo
Il campo indica se il prodotto acquistato è un regalo oppure no.
4. nome del prodotto
Permette di creare segmenti sulla base del nome di un prodotto acquistato. Nell’esempio sotto, clienti che hanno acquistato un prodotto con il nome “scarpe” nel loro ultimo ordine.
5. quantità di prodotti
Determina la quantità di uno o più prodotti contenuti nell’ordine.
Nell’esempio sotto, clienti che hanno acquistato nell’ultimo ordine almeno 2 paia di scarpe.
6. brand
Segmenta i prodotti acquistati sulla base del brand. Nell’esempio sotto, hanno acquistato almeno 1 prodotti di marca Nike nell’ultimo ordine.
7. categoria
Stesso discorso ma relativo alla categoria. Nell’esempio sotto, hanno acquistato almeno 1 prodotto della categoria “intimo tecnico”.
8. combinare le condizioni
Puoi infine combinare qualsiasi campo importato in Rfmcube per creare i tuoi segmenti personalizzati ed attuare le tue strategie di marketing automation.
Nell’esempio sotto, clienti che hanno appena acquistato un casco, ma che non hanno mai acquistato un sottocasco: quale occasione migliore per creare una irresistibile offerta di cross selling?
Conclusioni
I campi addizionali permettono una maggiore personalizzazione ai segmenti di base trovati tramite l’analisi RFM, e in certi casi si rivelano essere l’ingrediente fondamentale per creare comunicazioni personalizzate capaci di far tornare i clienti a riacquistare.
Ogni volta che su Rfmcube decidi di importare un nuovo campo addizionale, questo andrà a popolare retroattivamente tutti gli ordini dello storico, garantendoti finalmente una assoluta una flessibilità di lavoro.
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