Dalle campagne ADS alle attività di inbound marketing: troppo spesso, ci concentriamo sull’acquisizione di nuovi clienti piuttosto che sulla valorizzazione di quelli già acquisiti, perdendo di vista un aspetto importante: a parità di prodotto, un acquisto effettuato da un cliente già acquisito costa mediamente 5 volte in meno all’azienda rispetto a quello effettuato da un nuovo cliente.
Nell'articolo di oggi scopriamo come conoscere a fondo i nostri clienti, individuando i migliori grazie al modello di analisi della matrice RFM.
Matrice RFM: che cosa è e perché può essere indispensabile per la tua strategia
La matrice RFM è un modello di analisi che consente di individuare i clienti potenzialmente più interessanti per l’azienda, mediante la combinazione di tre diverse variabili.
- Recency: indica il tempo trascorso dall’ultimo acquisto;
- Frequency: indica il numero di volte in cui l’utente ha effettuato un acquisto in un dato periodo di tempo (di solito, 1 anno)
- Monetary: la spesa totale del cliente nel periodo di riferimento.
Tale modello si basa sulla teoria di Pareto, parafrasando la quale rileviamo come l’80% del fatturato viene generato dal 20% dei clienti e parte dalla considerazione del fatto che i clienti che hanno acquistato più recentemente, che lo fanno con più frequenza e che spendono di più sono quelli potenzialmente più propensi ad acquistare di nuovo, ma è opportuno scovarli.
Scopriamo come.
Matrice RFM: come realizzare ed utilizzare il modello
Implementare un modello di analisi RFM manualmente, risulta piuttosto complesso, soprattutto per quanto concerne l'aggiornamento stesso dei dati.
Adabra integra il modello RFM negli Analytics ed i dati relativi sono direttamente accessibili in anagrafica cliente ed utilizzabili come criteri di segmentazione.
Alla base del modello RFM, come anticipato, i valori relativi a Recency, Frequency e Monetary, una volta valutati a livello di singolo utente, vengono poi messi a sistema in un modello di scoring che consente di attribuire loro un punteggio.
Quest’ultimo può essere basato su natura empirica e soggettiva, ovvero definendo a piacimento i valori delle varie soglie (forse più consigliato per piccoli business), o in modalità statistica mediante la stima di ponderazione o il calcolo dei percentili.
La matrice RFM ha enormi potenzialità e può essere alla base di strategie di marketing retention veramente efficaci: non concentrarti solo sull’acquisizione di nuovi clienti, ma porta a reddito i tuoi investimenti pubblicitari e incrementa nel tempo il valore dei clienti già acquisiti.
Desideri scoprire come analizzare al meglio la tua customer audience per un’efficace strategia di marketing retention? Non perderti l’articolo del nostro blog!
Presto un nuovo appuntamento con la rubrica “Time to Marketing” di Adabra
Continua a seguire la nostra rubrica. Nel prossimo appuntamento, scopriremo qualche interessante trucco per mettere in campo efficaci strategie di fidelizzazione dei clienti.
Marketing Automation: Approfondimenti e News a Portata di Click con Adabra University
Se desideri restare sempre aggiornato sul mondo della marketing automation e del marketing digitale, registrati su Adabra University.
Tanti approfondimenti, materiali e case study di successo raccolti in format vari che spaziano dai webinar, ai contenuti video ed audio, fino ai più classici ebook.
Entra su Adabra University!