dati e segmentazione
Recency e RFM
La recency è il tempo passato dall'ultimo acquisto o dall'ultima interazione di un contatto. RFM è il modello che la combina con altre due variabili: frequenza degli acquisti e valore monetario speso. Insieme danno un modo semplice e sorprendentemente accurato di ordinare un database per probabilità di risposta, senza bisogno di strumenti sofisticati: bastano tre colonne che quasi ogni gestionale già contiene.
Perché conta
È la variabile più predittiva che avete, e di solito è anche quella che nessuno guarda. Un cliente che ha comprato il mese scorso ha una probabilità di rispondervi molto più alta di uno fermo da tre anni, a prescindere dal settore in cui lavora. Eppure la segmentazione che quasi tutti fanno per prima è proprio quella per settore.
Per un’azienda con qualche centinaio di contatti, ordinare per recency è il singolo intervento che cambia di più il risultato di una riattivazione, e costa un’ora di lavoro sul gestionale.
Come si usa
Dividete il database in cinque fasce di recency, dalla più recente alla più lontana, e trattatele in modo diverso:
- Recenti. Non hanno bisogno di essere convinti, ma di una ragione per tornare. Proposta diretta, poche parole.
- Intermedi. Serve ricordare perché vi avevano scelto. Qui funziona un caso, un risultato, una novità concreta.
- Lontani. Vanno riaperti, non venduti. Una domanda, un aggiornamento, un motivo per rispondere. La vendita viene dopo.
Frequenza e valore servono a decidere a chi dedicare tempo umano: un contatto lontano ma ad alto valore merita una telefonata, non una email.
Errori frequenti
Segmentare per settore quando il segnale forte è la recency. È l’errore più comune, e si capisce perché: il settore è la prima cosa che si vede guardando un elenco di aziende. Ma predice molto meno di quando quel cliente ha comprato l’ultima volta. Il settore serve per il tono, la recency per il target.
Trattare la fascia più lontana come la più recente. Chiedere un ordine a chi non vi sente da tre anni è il modo più rapido di raccogliere disiscrizioni.
Calcolare la recency sulla data di registrazione invece che sull’ultimo acquisto o sull’ultima interazione reale. Sono due cose diverse, e solo la seconda predice qualcosa.
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