Non tutti i clienti sono uguali. Lo sappiamo. Eppure, la maggior parte delle campagne marketing tratta tutti allo stesso modo: stessa email, stesso sconto, stesso messaggio. Il risultato? Sprechi budget su chi non comprerà mai e perdi opportunità con chi era pronto a spendere di più.
L'analisi RFM risolve questo problema con tre domande semplici: quando ha comprato l'ultima volta? Con quale frequenza compra? Quanto spende?
Le tre dimensioni che contano
RFM sta per Recency, Frequency, Monetary. Tre variabili che, combinate insieme, raccontano il valore reale di ogni cliente.
Recency misura quanto tempo è passato dall'ultimo acquisto. Un cliente che ha comprato ieri è molto più probabile che compri di nuovo rispetto a uno che non vedi da sei mesi. Sembra ovvio, ma pochi retailer usano questa informazione per prioritizzare le comunicazioni.
Frequency indica quante volte un cliente ha acquistato in un determinato periodo. Chi compra ogni mese ha un comportamento diverso da chi compra una volta all'anno. E richiede strategie diverse.
Monetary è il valore totale degli acquisti. Un cliente che ha speso 5.000 euro merita più attenzione di uno che ne ha spesi 50. Non perché valga di più come persona, ma perché il ritorno su ogni azione di marketing è potenzialmente molto superiore.
Da tre numeri a segmenti azionabili
La potenza dell'RFM sta nella combinazione. Ogni cliente riceve un punteggio da 1 a 5 per ciascuna dimensione. Un cliente con punteggio 5-5-5 è il tuo campione: compra spesso, di recente, e spende tanto. Un cliente 1-1-1 è praticamente perso.
Ma la vera utilità sta nei segmenti intermedi. Un cliente 5-1-5 ha comprato di recente e spende tanto, ma non è frequente. È un potenziale VIP su cui lavorare. Un cliente 1-5-5 comprava spesso e tanto, ma non si vede da un po'. È un campanello d'allarme.
I sistemi moderni creano automaticamente 8-10 segmenti con nomi parlanti: Champions, Loyal, Promising, New Customers, About to Sleep, Hibernating, Lost. Ogni segmento richiede una strategia diversa.
Il vantaggio del tempo reale
Il limite delle analisi RFM tradizionali è che sono statiche. Le fai una volta al mese, magari al trimestre, e nel frattempo il mondo è cambiato. Un cliente Champion può diventare At Risk nel giro di poche settimane se smette improvvisamente di comprare.
Piattaforme come l'Action Center di Community Retail AI ricalcolano la segmentazione RFM ad ogni transazione. Il cliente che ieri era Loyal e oggi scivola verso About to Sleep genera un alert immediato. Non scopri il problema a fine mese: lo vedi mentre succede.
Questo cambia completamente l'approccio. Non reagisci ai dati storici. Agisci sui segnali in tempo reale.
Cosa fare con i segmenti
Avere segmenti belli ordinati serve a poco se non li usi. Ecco la logica di base:
I Champions vanno premiati e coinvolti. Sono i tuoi ambasciatori naturali. Offri loro anteprime, eventi esclusivi, programmi referral.
I Loyal vanno mantenuti. Funziona tutto, non cambiare nulla. Comunica regolarmente ma senza esagerare.
I Promising vanno sviluppati. Mostrano potenziale, ma non hanno ancora raggiunto il livello successivo. Incentiva la frequenza con programmi fedeltà a obiettivi.
Gli About to Sleep richiedono azione immediata. Stanno scivolando via. Un messaggio personalizzato ora può fare la differenza.
Gli Hibernating sono l'ultima chance. Offerte aggressive, comunicazioni di "ci manchi", prove di riattivazione.
I Lost probabilmente non torneranno. Non sprecare budget su di loro, ma non cancellarli dal database. A volte tornano da soli.
L'RFM non è una novità. Amazon lo usa da decenni. La novità è che oggi anche un retailer con 20 negozi può applicarlo in tempo reale, senza assumere un team di data scientist.
