L'analisi RFM è uno dei metodi più affidabili per segmentare un database clienti ecommerce, e uno dei meno usati in Italia rispetto alle sue potenzialità. Sta per Recency, Frequency, Monetary: tre dimensioni che combinate raccontano chi sono i clienti che valgono davvero, chi ti sta scivolando di mano, e chi non si trasformerà mai in valore stabile.
L'idea è semplice: ogni cliente viene valutato su tre assi, ricevendo un punteggio (tipicamente da 1 a 5) per ciascuno. La combinazione dei tre numeri colloca quel cliente in un segmento preciso, e quel segmento dice cosa fare con lui.
Cosa misura l'analisi RFM?
Recency: quanto tempo fa è stato l'ultimo acquisto. Un cliente che ha comprato 7 giorni fa è più caldo di uno che ha comprato 7 mesi fa, indipendentemente da quanto abbia speso storicamente.
Frequency: quante volte ha comprato nel periodo di osservazione. Distingue il cliente abituale dall'acquirente occasionale.
Monetary: quanto ha speso in totale. Distingue il cliente di valore dal cliente che ha speso poco anche se compra spesso.
Ogni asse viene segmentato in 5 fasce (1 peggiore, 5 migliore). Un cliente con score 555 è il tuo VIP perfetto: ha comprato di recente, compra spesso, spende molto. Un cliente 111 è probabilmente perso.
A quali segmenti porta l'analisi RFM?
Le combinazioni dei tre score producono in pratica una decina di segmenti rilevanti. I più usati nell'eMail marketing:
Champions (555, 554, 545): i tuoi clienti migliori. Comunicazione premium, accesso anticipato a novità, gestione VIP.
Loyal: comprano spesso ma magari da meno. Investi su retention.
At Risk: hanno speso molto in passato ma non comprano da tempo. Sequenza win-back dedicata.
Lost: bassa Recency, bassa Frequency, basso Monetary. Probabilmente non recuperabili, vanno suppressi o riattivati con campagna di uscita.
New Customers: comprano da poco, una sola volta. Cuore della sequenza post-purchase.
Come si applica l'analisi RFM in Klaviyo?
Klaviyo non ha un modulo RFM pre-confezionato, ma ha tutti i dati per costruire l'analisi tramite segmenti dinamici.
Per la Recency: condizione "Placed Order over the last 30 days" oppure "Placed Order in the last 90 days but not in the last 30".
Per la Frequency: condizione "Placed Order at least 3 times in the last 365 days".
Per il Monetary: condizione "Sum of Placed Order Value over all time greater than X".
Combinando queste tre condizioni in segmenti AND ottieni le classi RFM. Puoi poi triggerare flow specifici su ogni segmento, oppure usarli come target di campagne.
Quando ha senso fare un'analisi RFM?
Su database sotto i 1.000 clienti acquisiti l'analisi RFM produce segmenti troppo piccoli per essere statisticamente rilevanti. Sopra i 5.000 clienti diventa un esercizio di alto valore. Sopra i 20.000 è quasi indispensabile per non comunicare in modo indifferenziato a una base eterogenea.
L'errore più comune è applicare la stessa comunicazione a Champions e At Risk: i primi vanno coccolati, i secondi vanno recuperati. Stessa eMail, entrambi insultati.