Analisi RFM Evoluta (Recency, Frequency, Monetary)

Hai un database clienti e non sai da dove iniziare per una segmentazione? L’analisi RFM è uno dei metodi più utilizzati ed efficaci nelle segmentazione dei propri clienti

E’ sorprendente quanto RFM funzioni ancora per le aziende. Ancora più sorprendente è il numero di aziende che non usa la RFM o un suo derivato nelle loro analisi di marketing. Ogni azienda dovrebbe usare tale analisi!

George Edward Pelham Box

L’esigenza di creare liste di clienti differenti ed assegnarne un diverso valore è la motivazione dei marketers che vogliono migliorare il business della loro azienda e il customer lifetime value.

L’analisi RFM è una tecnica di marketing utilizzata per determinare quantitativamente quali clienti sono i migliori esaminando quanto recentemente un cliente ha acquistato (recency), quanto spesso acquista (frequenza) e quanto spende il cliente (monetary) .

In base a queste metriche, è possibile dividere i clienti in gruppi per capire quali clienti acquistano molte cose frequentemente, che acquistano poche cose ma frequentemente e che non hanno acquistato nulla da molto tempo.

L’analisi RFM si basa sull’assioma del marketing teoria di Pareto, economista e sociologo italiano:  il 20% delle cause produce l’80% degli effetti. Ad esempio, il 20% dei clienti genererà l’80% del fatturato, l’80% genererà il 20% dei ricavi.

Di norma, solo una piccola percentuale di clienti risponde a offerte promozionali generali. L’analisi RFM è un metodo di segmentazione eccellente per prevedere le risposte dei clienti, migliorare le interazioni e aumentare i profitti. 

L’analisi RFM utilizza i dati sul comportamento dei clienti per determinare come lavorare con ciascun gruppo di clienti.

L’analisi RFM permette di:

• segmentare i clienti in cluster omogenei di comportamento
• identificare i potenziali clienti e quelli da abbandonare
• personalizzare le attività di marketing e in particolare marketing automation
• calcolare i Breakeven in base a una promozione
• migliorare l’acquisizione di nuovi clienti in relazione ai canali e al loro valore nel tempo
• profilare le Buyer Personas

La nostra analisi RFM evoluta

La nostra soluzione di analisi RFM Evoluta propone dei modelli di segmentazione da visionare, condividere e validare assieme al marketing manager, che si fonda sui comportamenti dinamici del campione cliente (periodo temporale minimo 3 mesi) a cui correliamo le caratteristiche/attributi determinati dalla fidelity card on e offline, aggiungendo attributi che possiamo dedurre/determinare dall’acquistato cliente (esempio tipo di prodotto, fascia di età di uso…) con una percentuale di precisione  “decisa assieme al cliente”.

Business Intelligence E Data Analysis

La Business Intelligence viene applicata per migliorare le capacità decisionali, eseguire attività di data mining, analizzare informazioni aziendali, creare report e migliorare le capacità operative. La business intelligence si basa principalmente sui dati storici memorizzati e incide in modo significativo sulla gestione delle prestazioni aziendali e sulla gestione dei dati. A seconda della complessità dei progetti possono essere coinvolti uno o più dei nostri specialisti.