Abbiamo notato che è diventato più difficile capire se un cliente tornerà se non conduciamo un'analisi. Abbiamo scoperto che esiste un metodo che consente di valutare come i clienti si sentono riguardo a un negozio o a un marchio.
Il miglior indicatore della fedeltà di un cliente è quanto spesso torna da te, da quanto tempo è con te e quanto ha speso per i tuoi prodotti. Questo metodo è chiamato RFM. R - recency, F - frequency, M - monetary value sono le categorie con cui valuterai i tuoi clienti.
Per facilitarti nell'utilizzo di questa analisi, abbiamo sviluppato un Modello Google Sheet. Categorizerà automaticamente i tuoi utenti. Come risultato dell'analisi, riceverai le seguenti liste dei tuoi clienti:
- coloro che amano il tuo marchio e vengono da te spesso
- fedeli, ma possono cambiare idea
- può diventare fedele
- coloro che potrebbero presto dimenticarti
- coloro che ti hanno dimenticato
- nuovi clienti
In questo modo, saprai quale gruppo prevale e dove indirizzare i tuoi sforzi. Questo articolo è dedicato a spiegare il principio di funzionamento di questo metodo. Tuttavia, vogliamo prestare molta più attenzione a come utilizzare i risultati della ricerca. Quindi, iniziamo con una semplice domanda...
Che cos'è l'analisi RFM?
Questo è un modo per analizzare la fedeltà dei tuoi clienti esistenti al tuo negozio.
Questo è un modo per sapere dove concentrare i tuoi sforzi di marketing.
Questo è il tuo consiglio su come segmentare i tuoi acquirenti.
Definizione della segmentazione RFM
Se combiniamo tutte le possibilità dell'analisi RFM e le sue caratteristiche, otterremo la seguente definizione:
RFM (Recency, Frequency, Monetary) è un metodo di analisi della base clienti che consente di segmentare i clienti in base a tre indicatori chiave. Questi indicatori determinano quanto recentemente il cliente ha effettuato un acquisto, quanto spesso lo acquista e quanto denaro ha speso nel negozio. Con questo approccio, è possibile identificare i clienti più preziosi che generano il maggior fatturato e sviluppare strategie di marketing speciali per ciascun segmento.
Questi indicatori vengono presi in considerazione perché possono mostrare se i clienti vogliono tornare da te o meno. Ciò che è più importante è che non ci sono standard stabiliti per questi indicatori. Ogni negozio è unico, quindi non viene confrontato con altri, ma trova la norma per se stesso in modo indipendente.
In generale, il processo di analisi appare così:
- Compiliamo una tabella per ciascun indicatore. Mostra informazioni personali sull'acquirente e una colonna che aiuta a valutare ogni aspetto. Per Recency, il numero di giorni dall'ultimo acquisto. Per Frequency, il numero di ordini effettuati da ciascun acquirente. Per Monetary, il costo di tutti gli ordini.
- Secondo questo indicatore, ordiniamo i tuoi clienti dal migliore al peggiore.
- Dividiamo l'elenco ordinato in quantili, cioè in 4 parti.
- Agli utenti in ciascun quantile viene assegnato un punto.
- Sommando i punti ottenuti per ciascun indicatore, classifichiamo gli acquirenti dal migliore al peggiore.
- Dividiamo l'elenco ricevuto in gruppi, ognuno dei quali riflette la fedeltà degli acquirenti al tuo marchio.
In base ai risultati dell'analisi, puoi determinare autonomamente quanti gruppi di clienti hai. Tuttavia, ti consigliamo di dividerli come segue:
- Migliori clienti (o fedeli): Hanno acquistato nel negozio negli ultimi 30 giorni e hanno effettuato 4 o più ordini.
- Clienti Potenziali: Hanno effettuato 2-3 ordini e hanno visitato il tuo negozio in qualsiasi momento negli ultimi 6 mesi.
- Nuovi clienti: Hanno recentemente ordinato dal tuo negozio negli ultimi 30 giorni ma hanno effettuato solo 1 ordine.
- Clienti a rischio: Clienti che hanno visitato il tuo negozio 6-12 mesi fa.
- Clienti inattivi: Clienti che hanno visitato il tuo negozio più di 12 mesi fa.
Certo, questa distribuzione è condizionale, ma vale la pena seguirla. Di solito, i clienti che sono diventati abituali portano il maggior profitto. Tutti gli altri devono essere trasferiti a questo stato.
Come calcolare il punteggio RFM
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Raccogli i seguenti dati in un'unica tabella:
- Il nome e l'email dell'acquirente
- Numero totale di ordini
- Numero di giorni dall'ultimo ordine
- Il costo di tutti gli ordini insieme
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Dividi la tabella in parti per ogni indicatore, ordina in ordine decrescente e dividi in 4 gruppi uguali del 25% del totale ciascuno. Ogni gruppo riceve un punteggio da 1 a 4. Per il miglior gruppo, mettiamo 4; per il peggiore, mettiamo 1. Puoi fare l'opposto. Per ogni gruppo:
Recency:
Frequenza:
Valore monetario:
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Compiliamo un elenco in cui indichiamo le valutazioni per ciascun cliente su ciascun indicatore. Nell'ultima colonna, sommiamo i valori ottenuti.
È anche possibile non sommare i valori ma costruire numeri a tre cifre da essi. Se hai bisogno di evidenziare il valore di un certo indicatore, mettilo per primo. Tuttavia, questa valutazione potrebbe non essere sempre obiettiva.
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Ordina le liste ricevute per punteggio RFM.
La seconda opzione per calcolare il punteggio RFM riassuntivo:
Come puoi vedere, le liste sono leggermente diverse. Questo è successo perché, nella prima versione, non abbiamo dato preferenza a nessun indicatore. L'indicatore di Frequenza era più importante per noi nella seconda opzione. Poiché il suo valore determinava le centinaia di cifre nel numero, ha influenzato le modifiche nella lista. Questo dovrebbe essere fatto solo se uno degli indicatori ha più peso per te.
Consigli Se scegli la seconda opzione per calcolare il punteggio RFM, ti consigliamo di mettere gli indicatori nel seguente ordine: Frequenza Recenza Valore monetario Questo ordine ci permetterà di trovare nuovi acquirenti. Poiché hanno acquistato solo una volta da te, saranno in fondo alla lista. Quelli con un valore di Frequenza di 4 o 3 necessitano della tua maggiore attenzione. Queste persone hanno recentemente acquistato da te. Se torneranno dipenderà da come stabilirai ulteriormente il contatto con questi acquirenti. -
Dividi ogni lista in gruppi: fedeli, fedeli a rischio, potenziali fedeli, nuovi clienti, inattivi e a rischio.
La prima variante dei calcoli:
La seconda variante di calcolo:
I risultati mostrano chiaramente che la seconda versione del calcolo del punteggio RFM è molto più dettagliata. Questo ti consente di suddividere i clienti in gruppi più precisi e definire meglio le loro esigenze.
Utilizzando l'analisi RFM per i negozi Shopify
I dati di analisi ottenuti non hanno valore se non è chiaro come applicarli. Allo stesso modo, il nostro articolo non avrà valore se diciamo semplicemente che la segmentazione dei clienti è molto importante e utile per qualsiasi negozio e concludiamo l'articolo su questo.
Il principale vantaggio di questa analisi è la possibilità di suddividere i tuoi acquirenti in gruppi. In base a questa distribuzione, puoi cambiare l'approccio per ciascun gruppo. Queste informazioni saranno preziose se non sai quanti clienti abituali hai e perché i tuoi clienti non tornano.
Per i negozi sulla piattaforma Shopify, l'analisi RFM aiuta a comprendere chiaramente il comportamento dei clienti e a migliorare Shopify LTV (valore del cliente nel tempo). Sulla base di questo, i negozi possono costruire strategie che aumentano la conversione e ottimizzano i costi pubblicitari. Il maggiore vantaggio di questo approccio è la possibilità di personalizzare l'interazione con ciascun segmento di clienti, aumentando così la loro fedeltà e valore a lungo termine.
Modi di utilizzare i risultati dell'analisi RFM
Approccio individuale a ciascun gruppo di clienti
Sviluppa una strategia di interazione speciale per ciascun segmento di clienti. Ti consigliamo di separare coloro che hanno effettuato il loro primo acquisto da te di recente in un gruppo separato. Questi clienti hanno bisogno di onboarding, un processo che lascerà emozioni piacevoli nella loro memoria e li incoraggerà a tornare a fare acquisti.
Puoi implementare un sistema di sconti individuali per i tuoi migliori clienti. La loro cronologia degli acquisti mostrerà le loro esigenze e potresti inviare loro promemoria che i loro prodotti preferiti saranno scontati durante un certo periodo.
Per i potenziali acquirenti fedeli, vale la pena offrire l'opportunità di unirsi al sistema di acquirenti interno e mostrare ai tuoi clienti abituali i vantaggi.
I clienti a rischio potrebbero aver dimenticato il tuo negozio o non comprendere appieno il suo valore. Se gestisci pagine su Instagram, Facebook o un'altra piattaforma, invitali a unirsi. Su queste pagine, mostri specificamente come lavorare con i tuoi prodotti e dove usarli. Prima o poi, queste persone ricorderanno che puoi soddisfare le loro esigenze.
Puoi offrire lo stesso per i clienti inattivi, ma vale anche la pena ricordare loro che hanno acquistato da te. Allora, i tuoi clienti ricorderanno le loro emozioni e esperienze legate al tuo negozio. Se l'esperienza è piacevole, prima o poi vorranno tornare.
Consigli generali
Ecco alcuni modi chiave per applicare i risultati di questa analisi:
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Creazione di campagne pubblicitarie personalizzate
L'analisi RFM aiuta a determinare quali segmenti di clienti dovrebbero ricevere diversi tipi di promozioni o sconti. Ad esempio:
- Gli acquirenti attivi (quelli con punteggi elevati di Recency, Frequency e Monetary) possono ricevere offerte speciali per incoraggiare acquisti ancora più frequenti.
- I clienti che non hanno acquistato da molto tempo (bassa recenza) possono ricevere uno sconto o un promemoria sui nuovi prodotti.
- I clienti recenti possono essere invogliati a fare acquisti ripetuti attraverso offerte basate sui loro ordini più recenti.
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Mantenere i clienti fedeli. L'analisi RFM ti consente di identificare i clienti più fedeli che acquistano regolarmente e generano il maggior fatturato. Questo rende possibile prestare loro particolare attenzione, ad esempio:
- Invia loro offerte VIP.
- Crea programmi di fidelizzazione che li ricompensano per acquisti frequenti.
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Reattivazione dei clienti "persi". I clienti che non hanno acquistato da molto tempo possono essere identificati utilizzando l'analisi RFM e mirati a tornare con promozioni o offerte speciali. Questo può includere:
- Lettere di promemoria del negozio.
- Offerte che potrebbero interessare i clienti passati in base alla loro cronologia degli acquisti.
- Ottimizzazione dei costi di marketing. Utilizzando la segmentazione RFM, puoi meglio indirizzare il tuo budget di marketing. Ad esempio, non ha senso investire pesantemente in clienti con bassa Frequenza e Monetario, invece è meglio concentrarsi di più sui clienti fedeli. Questo aiuterà ad aumentare l'efficacia delle campagne pubblicitarie.
- Analisi del ciclo di vita del cliente. L'analisi RFM ti aiuta a capire in quale fase del ciclo di vita del tuo cliente si trova. Questo ti consente di costruire strategie per trattenere o riportare i clienti, concentrandoti sul loro ciclo di acquisto. Ad esempio, se un cliente è caduto in un segmento con bassa recency, vale la pena concentrare gli sforzi sulla sua riattivazione.
- Identification of "star" clients. Customers who demonstrate high performance in all three metrics (Recency, Frequency, Monetary) are the most profitable for your business. Engaging such customers in loyalty programs or offering exclusive offers can further increase their value.
- La segmentazione per l'email marketing. L'analisi RFM ti consente di segmentare la base clienti per campagne email personalizzate. Ad esempio, il cross-selling o nuovi prodotti possono essere offerti ai clienti con alta frequenza, e promozioni speciali o offerte regalo possono essere proposte ai clienti con bassa frequenza.
Significato dell'analisi RFM per i negozi Shopify
L'analisi RFM consente di fornire ai negozi Shopify un quadro dettagliato del comportamento dei clienti. Inoltre, è possibile identificare questioni chiave che possono influenzare le performance aziendali.
I risultati dell'analisi RFM possono indicare i seguenti problemi:
- Scarsa fidelizzazione dei clienti: Se la maggior parte dei tuoi clienti ha un punteggio di Recenza basso, questo potrebbe indicare problemi di fidelizzazione dei clienti.
- Bassa attività dei clienti: Se molti clienti hanno un punteggio di frequenza basso, questo potrebbe indicare una mancanza di motivazione per acquisti ripetuti.
- Diminuzione del Conto Medio: Numeri monetari bassi possono indicare che i clienti stanno spendendo meno denaro di quanto potrebbero, il che richiede una strategia di vendita migliorata.
Vantaggi dell'analisi RFM
I negozi che utilizzano l'analisi RFM ricevono numerosi vantaggi. Il principale è la possibilità di prevenire l'uscita dei clienti. Hai informazioni sulla percentuale di persone che potrebbero smettere di acquistare. Se scegli il metodo di contatto giusto, puoi garantire che i clienti non se ne vadano.
L'analisi RFM ha altri vantaggi che aiutano a migliorare i risultati aziendali:
- Migliorare il marketing mirato. Grazie alla segmentazione dei clienti basata sui dati RFM, sarai in grado di impostare campagne pubblicitarie in modo più efficace.
- Ridurre i costi di marketing. Poiché l'analisi RFM ti consente di concentrarti sui clienti più preziosi, puoi evitare di spendere in campagne di marketing di massa che non portano risultati. Invece, investi nei clienti che hanno il maggiore potenziale.
- Aumentare la fedeltà dei clienti. Approcci personalizzati basati sull'analisi RFM aiutano ad aumentare la fedeltà dei clienti. I clienti che ricevono offerte speciali e attenzione dal negozio sono più motivati a continuare la cooperazione.
- Aumentare la redditività aziendale. Utilizzando i dati e le risorse in modo più efficiente, i negozi possono ottenere risultati finanziari migliori concentrando i loro sforzi sui clienti più redditizi.
Perché l'analisi RFM è importante in Shopify?
Grazie all'analisi RFM, i negozi Shopify possono capire esattamente come e quando comunicare meglio con i clienti. Questo consente di evitare campagne di massa inefficaci e di concentrarsi sui clienti più preziosi che generano il principale reddito. In questo modo, le aziende possono ottimizzare i loro investimenti di marketing, riducendo il costo delle campagne pubblicitarie e aumentando la loro efficacia.
RFM Analytics vs Cohort Analytics
Differenza
Sebbene l'analisi RFM e l'analisi delle coorti condividano lo stesso obiettivo di analisi della clientela, funzionano in modo diverso. L'RFM si concentra sul comportamento individuale di ciascun cliente, mentre l'analisi delle coorti analizza gruppi di clienti che hanno acquistato durante un certo periodo. Entrambi gli approcci possono essere utilizzati insieme per ottenere un quadro completo del comportamento dei clienti e costruire una strategia di sviluppo aziendale a lungo termine.
Casi d'uso
Ogni tipo di analisi ha il suo scopo. Ci sono casi in cui è meglio utilizzare uno e a volte l'altro.
L'analisi RFM è utile nei seguenti casi:
- Ampia base di clienti: Quando hai molti clienti e hai bisogno di gestire la loro fedeltà in modo efficace.
- Alti costi di marketing: Se vuoi ridurre il costo di attrazione di nuovi clienti e concentrarti sulla fidelizzazione di quelli esistenti.
- Bassa fedeltà dei clienti: Quando i clienti tornano raramente nel tuo negozio e stai cercando modi per migliorare la comunicazione.
- Calata delle vendite: Se vuoi capire perché i clienti smettono di acquistare e trovare modi per riportarli con i report di vendita di Shopify.
Come utilizzare il modello RFM di Mipler
In Mipler abbiamo progettato il Modello RFM per aiutarti a segmentare i tuoi clienti.
Si prega di seguire i passaggi seguenti per aggiungere i propri dati lì:
- Apri il Pannello di Amministrazione Shopify del tuo negozio
- Naviga su Analytics > Report
- Apri il report Vendite per Nome Cliente
- Aggiungi la colonna Tempo > Giorno
- Esporta report
- Fai una copia di Mipler Modello RFM
- Apri il report Vendite per Nome Cliente sul tuo desktop
- Copia tutti i dati
- Incollalo nella prima scheda di una copia del modello RFM di Mipler che hai creato
- On the “Settings” tab, you can check ranges per every segment and update it
- Visit “RFM Analysis” tab to see your customers along with RFM Scores
Conclusione
I tuoi clienti sono anche persone comuni che hanno le proprie esigenze. Se riesci a trovare queste esigenze e soddisfarle, avrai una base clienti solida. Utilizzando l'analisi RFM, puoi identificare i clienti che sono già soddisfatti del tuo servizio.
Se un cliente ama un negozio e i suoi prodotti, tornerà spesso, farà molti acquisti e spenderà una certa somma di denaro di conseguenza. L'analisi RFM ci consente di vedere precisamente questa regolarità.
Puoi identificare i tuoi clienti principali e concentrare i tuoi sforzi per riportarli. Puoi anche ridurre i costi di marketing. D'altra parte, puoi anche vedere le carenze sotto forma di abbandono dei clienti.
