Affinché BlueLead possa calcolare i segmenti adeguatamente è necessario fare un’analisi dello storico delle vendite dell’e-commerce. Questa azione viene eseguita una sola volta e serve per determinare gli intervalli dei segmenti di Recency, Frequenza e Monetizzazione.

Una volta determinati gli intervalli dei segmenti, si calcolano i segmenti a cui appartengono gli utenti.

Con la  finalizzazione del carico del contenuto storico, si lancia il processo che automaticamente si aggiorna tutti i segmenti in modo incrementale. Vale a dire accrescere i cambi  agli utenti e ai segmenti ogni 24 ore in maniera completamente automatica.

Quindi Blueknow proporziona leads segmentati in maniera automatica a MailUp, è un complemento perfetto per automatizzare le campagne di email marketing in base all’intenzione di acquisto (RFM).

Utenti “solo sessione”

Chi sono?
Guardano, ma non acquistano, non abbandonano, ma sono più freddiCome li segmentiamo?Comportamento d’acquisto (profilo dell’utente)

Missione

Captazione del bisogno

Abbandonatori

Chi sono?

Hanno abbandonato carrelli, ma non hanno mai acquistato

Come li segmentiamo?

RFM 

(di abbandono)

Missione

Conversione alle vendite

 

Clienti occasionali

Chi sono?

Solo hanno acquistato una volta

Come li segmentiamo?

RM

la frequenza di acquisto è 1

Missione

Fedeltà

 

Clienti ricorrenti

Chi sono?

Hanno acquistato 2 o più volte

Come li segmentiamo?

RMF

Missione

Fedeltà

La segmentazione RFM

Si tratta di segmentare la BBDD in relazione agli acquisti realizzati dall’utente, e l’intenzione di acquistare l’utente(i carrelli abbandonati). La tecnica consiste di creare segmenti in base a 3 variabili:

  • Recency: Quanto tempo fa che ha comprato o abbandonato per l’ultima volta l’utente?
  • Frequenza: Quante volte ha comprato/abbandonato l’utente?
  • Valore Monetario: Quanto è l’importo totale che ha speso o ha avuto intenzione di spendere l’utente?

 

Il risultato di questa triplo segmentazione ti darà un gruppo vincitore che definisce chi sono i tuoi migliori utenti.

Quali sono i benefici della matrice RFM?

  • Identificare i clienti che si trovano inattivi commercialmente.
  • Esaminare gli utenti che hanno intenzione di comprare (sono molto avanzati nella presa di decisione, con RFM d’abbandono)
  • Premiare i  clienti che si trovano sopra della media e generano un ritorno interessante per la compagnia.
  • Essendo comunicazioni personalizzati (secondo le necessità di ogni nostro cliente) non sustitura nessun lamento di Spam.

Lavorare in questo modo si ottengono migliori risultati per le tue campagne per 2 motivi principali:

  1. Permette di rivolgerti a ogni gruppo con messaggi, frequenza e offerte diverse per ottimizzare i programmi di comunicazione per ogni segmento e massimizzare i risultati generali delle tue campagne.
  2. Definisce il profilo del target che più apprezza di cosa fai o offri, e pertanto, su chi dovresti infocare le tue azioni nei programmi di captazione e di ritenzione / fidelizzazione.

 

Il grande vantaggio è che un modello facile da capire, da spiegare e incrementarlo. Il RFM segue la premessa di chi “l più propensi a comprare sono quelli che hanno acquistato più recentemente, con più frequenza e spendono più denaro”. Si basa sulla conosciuta “Principio di Pareto” o legge “80/20” enunciato dall’economista italiano Vilfredo Pareto, nel secolo XIX. Il RFM si applica a questa “Legge di Pareto” e si riferisce che “l’80% degli acquisti viene effettuato dal 20% dei clienti”.

Campagne consigliate basate in RFM

Nuovi

Email di benvenuto

Mission

Alta

Non ha intenzione di acquistare

Email generico

Mission

Captazione del bisogno

Abbandono

-Email di recupero del carrello abbandonato

-Emails generici con delle promozioni specifiche

-Emails generici con delle promozioni specifiche

Mission

Conversione alle vendite

Puntuali

Email promozionale condizionata ad un’azione

Mission

Fedeltà

Cliente

-Campagne di ricompensa (per Premium e Gold)

-Promozionali (per Silver e Standard)

-Ricompensa (per attivo)

-Promozioni speciali (per At Risk)

Mission

Fedeltà

 

Persi 

Email di recupero 

Mission

Rittivazione

 

Prima di iniziare

Per ottenere la classificazione dei tuoi utenti, Blueknow necessita fare uno studio statistico preliminare sullo storico dei tuoi clienti e utenti, e così calibrare il software di blueLead per gli intervalli di segmentazione e matrice RFM specifico del business.

MailUp e Blueknow si sono sincronizzate precedentemente, affinché le due piattaforme di lead generation abbiano tutta l’informazione necessaria nei suoi BBDD disponibile e aggiornato giornalmente.

Con la finalizzazione del contenuto storico, si lancia il processo che automaticamente si aggiorna tutti i segmenti in modo incrementale. Vale a dire accrescere i cambi  agli utenti e ai segmenti ogni 24 ore in maniera completamente automatica.