Eppure, molte aziende continuano a distribuire il proprio budget marketing senza sapere quali segmenti generino realmente più valore.
La segmentazione clienti, combinata con tecniche di analisi dei dati, permette di comprendere chi sono i consumatori più preziosi, quali comportamenti li distinguono e dove concentrare gli investimenti.
Cos’è la segmentazione clienti?
La segmentazione consiste nel suddividere la propria clientela in gruppi accomunati da caratteristiche o comportamenti simili.
Questi gruppi possono essere definiti sulla base di diversi fattori:
- Caratteristiche demografiche e geografiche.
- Frequenza e valore degli acquisti.
- Comportamento di navigazione e utilizzo del prodotto.
- Bisogni, motivazioni e preferenze.
- Redditività e potenziale valore futuro.
Il vantaggio è semplice: invece di trattare tutti i clienti allo stesso modo, è possibile sviluppare strategie differenti per ciascun segmento.
1. Analisi RFM: comprendere il comportamento d’acquisto
L’analisi RFM è una tecnica utilizzata per classificare i clienti sulla base di tre dimensioni.
- 01
Recency
Quanto tempo è passato dall’ultimo acquisto.
- 02
Frequency
Quante volte un cliente ha acquistato in un determinato periodo.
- 03
Monetary Value
Quanto ha speso complessivamente nello stesso periodo.
Combinando queste variabili, un’azienda può identificare clienti fedeli, clienti occasionali, clienti recentemente acquisiti e clienti che potrebbero richiedere attività di riattivazione.
Ad esempio, un e-commerce potrebbe individuare consumatori che acquistano frequentemente ma hanno ridotto la propria attività negli ultimi mesi. Questo segmento potrebbe essere prioritario per una campagna di retention mirata.
L’RFM, tuttavia, descrive il comportamento storico: da solo non misura la redditività e non prevede necessariamente il valore futuro.
2. Customer Lifetime Value: stimare il valore futuro
Il Customer Lifetime Value (CLV) rappresenta una stima del valore economico che un cliente può generare durante la relazione con l’azienda.
A seconda del modello e dei dati disponibili, il CLV può essere calcolato a partire da storico degli acquisti, frequenza, valore medio degli ordini, probabilità di riacquisto e durata prevista della relazione.
Per prendere decisioni sulla redditività è importante considerare anche i margini e i costi associati al cliente, non soltanto il fatturato.
La domanda cambia quindi da Quanto ha speso questo cliente fino a oggi? a Quanto valore potrebbe generare in futuro, e quanto conviene investire per mantenerlo?
Questa distinzione è particolarmente utile quando un’azienda deve definire budget di acquisizione, programmi fedeltà e strategie di fidelizzazione.
3. Customer Profitability Analysis: chi genera realmente profitto?
Un cliente che genera molto fatturato non è necessariamente il più redditizio.
Pensiamo a due segmenti: il primo acquista frequentemente, ma utilizza molti sconti e comporta costi elevati di servizio. Il secondo effettua meno ordini, ma acquista a prezzo pieno e richiede meno assistenza.
Guardando esclusivamente il fatturato, il primo potrebbe sembrare più interessante. Analizzando i margini, la conclusione potrebbe cambiare.
La Customer Profitability Analysis permette di valutare la contribuzione economica dei diversi gruppi di clienti, considerando i ricavi e i costi pertinenti.
4. Lookalike Modelling: trovare nuovi clienti simili ai migliori
Una volta identificati i segmenti ad alto valore, è possibile utilizzare modelli statistici e di machine learning per riconoscere caratteristiche comuni tra questi consumatori.
L’obiettivo del Lookalike Modelling è individuare nuovi potenziali clienti che presentino profili simili a quelli già associati a comportamenti di acquisto positivi.
Questo approccio può supportare strategie di acquisizione più mirate, purché siano disponibili dati adeguati e venga verificata la capacità del modello di generalizzare a nuovi utenti.
Quali dati servono?
Non è necessario disporre fin dall’inizio di un’infrastruttura complessa.
Le informazioni utili possono includere dati CRM, storico delle transazioni, caratteristiche dei prodotti acquistati, frequenza degli ordini e dati di utilizzo di un servizio.
Il primo passo è valutare qualità, completezza e struttura dei dati disponibili.
Quando le informazioni non sono sufficienti, si può integrare l’analisi con ricerche quantitative e qualitative per comprendere anche le motivazioni che guidano il comportamento dei consumatori.
Dall’analisi alle decisioni
La segmentazione non dovrebbe concludersi con un report.
I risultati possono essere utilizzati per:
- Definire campagne di acquisizione più mirate.
- Personalizzare comunicazioni e offerte.
- Progettare programmi di fidelizzazione.
- Individuare segmenti con maggiore potenziale.
- Allocare il budget sulla base del valore economico atteso.
La vera opportunità nasce quando gli insight vengono tradotti in azioni e successivamente misurati.
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