RFM (Recency, Frequency, Monetary)
Non tutti i clienti valgono uguale. RFM ti dice esattamente chi merita la tua attenzione.
RFM è un modello di analisi che classifica i clienti in base a tre dimensioni comportamentali:
Recency (R): quanto tempo fa ha effettuato l'ultimo acquisto
Frequency (F): quante volte ha acquistato in un determinato periodo
Monetary (M): quanto ha speso in totale
Combinando questi tre valori si ottiene un punteggio per ogni cliente, che permette di segmentare la lista in gruppi omogenei con caratteristiche e potenziale di valore molto diversi.
Come funziona in pratica
Ogni dimensione viene tipicamente valutata su una scala da 1 a 5. Un cliente con R=5, F=5, M=5 è il cliente ideale: ha comprato recentemente, compra spesso, spende tanto. Un cliente con R=1, F=1, M=1 è un cliente dormiente a basso valore.
I segmenti RFM più comuni:
Champions (R5, F5, M5): clienti migliori, acquistano spesso e di recente
Loyal Customers (R3-5, F3-5): clienti fedeli, buona frequenza
At Risk (R2, F3-4): erano buoni clienti ma non acquistano da un po'
Lost (R1, F1-2): clienti persi, ultima chance con win-back aggressivo
New Customers (R5, F1): hanno appena comprato per la prima volta
Perché è utile per l'email marketing
RFM permette di allocare le risorse in modo intelligente: dedicare le offerte migliori ai Champions, investire nel recupero degli At Risk, e accettare che i Lost siano da deprioritizzare. Inviare la stessa comunicazione a tutte queste categorie è uno spreco di budget e una pressione inutile sulla lista.
Esempio pratico
Un eCommerce applica RFM alla lista e scopre che i Champions (8% della lista) generano il 42% del fatturato. Crea per loro un programma di loyalty dedicato con accesso anticipato ai nuovi prodotti. Gli At Risk (15% della lista) ricevono una campagna win-back mirata. I Lost (22% della lista) vengono spostati in un segmento separato e inclusi solo nelle campagne più importanti dell'anno.
