Se non stai ancora segmentando i tuoi clienti nel 2019, stai perdendo delle buone opportunità. Oggi i clienti si aspettano un qualche livello di personalizzazione e se non lo trovano da te, possono trovarlo altrove.
Personalizzare l’esperienza del cliente sul tuo ecommerce usando strumenti di segmentazione, serve a trattenere un maggior numero di consumatori, oltre ad aumentare il valore del loro ciclo di vita.
Segmentazione dei clienti
Modelli tradizionali di segmentazione dei clienti.
Andando direttamente al sodo, la segmentazione del cliente è il processo di dividere i tuoi clienti in diversi gruppi in base ai loro dati. Ai fini delle azioni di marketing e pubblicità, si tratta di creare dei gruppi con caratteristiche comuni al fine di inviare la proposta più efficace per ciascun gruppo.
Esistono quattro tipi tradizionali di segmentazione:
- Geografico: dove si trovano i clienti.
- Demografico: una divisione per genere, età, reddito.
- Psicografico: una divisione per classe sociale, tipo di personalità
- Comportamentale: quanto spendono / consumano i clienti, quali prodotti / servizi usano.
Con l’ascesa dei Big Data, sappiamo molto di più sui nostri clienti, in particolare per quanto riguarda il loro comportamento. Questa grande ricchezza di informazioni ci permette di avere maggiori e più specifiche segmentazioni.
Perché la segmentazione del cliente è importante?
La segmentazione del cliente consente rivolgersi al cliente giusto nel momento giusto con l’offerta giusta. Puoi concentrarti su interessi di gruppi distinti, invece che rivolgerti a tutto il tuo pubblico nel suo insieme. La segmentazione del cliente è la chiave per raggiungere quel livello di personalizzazione che i clienti si aspettano.
La segmentazione dei clienti:
- Rende possibile la personalizzazione.
- Fornisce una struttura per aumentare il valore del cliente.
- Ti aiuta a trovare i tuoi clienti più preziosi.
- Riduce l’abbandono con campagne mirate.
- Consente di creare campagne mirate più convenienti in generale.
Metodi di segmentazione del cliente
Possiamo considerare tre modelli più popolari di segmentazione, capire perché sono utili e descrivere modi di attuazione utili per la tua attività. Il primo modello che analizziamo su questo post è l’analisi RFM.
Analisi RFM
Un metodo vecchio, ma sempre utile. L’analisi RFM utilizza metriche basate sulla Recenza, sulla Frequenza e sul Valore Monetario per collocare i clienti in diverse fasi del loro ciclo di vita (Inattivo, A Rischio, Attivo, Fedele, Vip…)
I clienti sono valutati per un intervallo per ciascuna metrica in base ai loro dati. Per riconoscere meglio i gruppi possono anche essere assegnati dei codici numerici.
Esempio di costruzione di una matrice RFM
L’avvertenza generale è che le matrici RFM vanno costruite sul singolo ecommerce, con una valutazione precisa delle abitudini generali di acquisto del prodotto e del cliente, anche se le matrici hanno molti punti in comune.
Supponiamo di avere 1000 clienti.
- Scegliamo un intervallo di date. Ad esempio 60 giorni.
- Raccogliamo i valori RFM per ogni cliente.
Recenza: il cliente X ha acquistato per l’ultima volta 5 giorni fa.
Frequenza: il cliente X ha effettuato 4 acquisti negli ultimi 60 giorni.
Valore Monetario: il cliente X ha speso 140 euro negli ultimi 60 giorni.
Utilizzando questi valori, creiamo intervalli per i tuoi segmenti, usando un punteggio da 1 a 5 . Questi sono i punteggi RFM
Alla fine dell’analisi tutti i clienti avranno un punteggio RFM.
Solo a titolo di esempio, un cliente con un punteggio di 4-2-5 ci dice che:
- Ha comperato abbastanza recentemente – R=4
- Non ha fatto molti acquisti – F=2
- Ha però speso molto nel periodo di tempo che abbiamo definito – M=5
Poiché varia il tempo, variano anche i valori della matrice e i clienti sono associati a gruppi dinamici che si aggiornano continuamente.
Puoi essere un cliente VIP nel tuo ciclo di vita attuale, ma se non compri per un certo periodo, passerai al gruppo clienti VIP a rischio, per poi essere cliente VIP inattivo.
La migliore condizione di utilizzo di una matrice RFM si ha quando i gruppi dinamici vengono passati in modo automatico al gestore di mail marketing, così da avere gruppi sempre aggiornati che possono ricevere newsletter e proposte di acquisto pertinenti.
La segmentazione RFM può essere utilizzata per prevedere il comportamento dei futuri clienti?
La matrice RFM non è l’ideale per le previsioni, ma è più semplice da applicare rispetto a misure predittive più avanzate come la segmentazione tramite Machine Learning.
Perché usare un’analisi RFM?
Rispetto al Machine Learning, un’analisi RFM è relativamente veloce e semplice da eseguire. Può portare ad un aumento di fidelizzazione del cliente, un tasso di conversione più elevato e ulteriori incassi.
È utile anche a prevenire(meglio ridurre) l’abbandono.
L’analisi RFM include segmenti come “clienti potenziali”, “clienti a rischio”, “clienti inattivi”. Con queste suddivisioni puoi preparare campagne ricorrenti con cui parlare direttamente ai clienti.
Come si può utilizzare un’analisi RFM?
Alcune indicazioni utili e immediatamente applicabili.
Sviluppare campagne personalizzate per ogni fase del ciclo di vita del cliente
- Inquadra il tuo messaggio per una fase specifica
- Prova a spostare i clienti da dove sono adesso ad un livello più prezioso.
Trova i tuoi clienti più e meno preziosi
- Soddisfa i clienti importanti
- Coltiva e aumenta il valore dei clienti più piccoli, ma sempre importanti.
Trova i tuoi clienti a rischio di abbandono.
- Riconnetti i clienti alla tua azienda inviando loro proposte mirate e con sconti speciali.
- Manda a questi clienti delle raccomandazioni e dei contenuti speciali.
Riassunto
La segmentazione del cliente è il processo di divisione del tuo clienti in diversi gruppi in base ai loro dati.
La segmentazione è una parte cruciale della creazione di un e-commerce che funzioni in modo ottimale.
L’analisi RFM è un modo per segmentare i tuoi clienti in base alla loro fase nel ciclo di vita del cliente e attribuisce un valore utile a migliorare il rapporto con il cliente e le vendite.
Nei post successivi continuiamo l’analisi e le indicazioni dei modelli di segmentazione dei clienti.
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