Segmentazione RFM per ecommerce: guida pratica

Cos’è la segmentazione RFM

La RFM è un modo di dividere i clienti di un ecommerce guardando solo il loro comportamento d’acquisto. Usa tre dati:

• Recency: quanti giorni sono passati dall’ultimo ordine. Chi ha comprato da poco è più propenso a comprare di nuovo.
• Frequency: quanti ordini ha fatto nel periodo che analizzi.
• Monetary: quanto ha speso in totale nello stesso periodo.

Il vantaggio è che questi dati li hai già: stanno negli ordini del negozio. Non servono sondaggi, profilazioni complicate o dati di navigazione. E il risultato è immediatamente utilizzabile: sai a chi scrivere, con quale messaggio e quanto vale la pena investire per ogni gruppo.

I dati che servono

Per ogni cliente ti bastano tre informazioni, calcolate su un periodo di analisi fisso, per esempio gli ultimi 24 mesi:

1. data dell’ultimo ordine;
2. numero di ordini nel periodo;
3. spesa totale nel periodo, meglio se al netto di resi e rimborsi.

Il periodo dipende da quanto spesso si compra il tuo prodotto. Per prodotti di consumo come caffè o cosmetici può bastare un anno. Per prodotti che si comprano di rado, come biciclette o arredamento, conviene un periodo più lungo. Escludi gli ordini annullati e unisci i clienti con lo stesso indirizzo email, altrimenti la frequenza risulta più bassa del vero.

Come calcolare i punteggi da 1 a 5

Per ciascuno dei tre dati dividi i clienti in cinque fasce e assegni un punteggio:

• Recency: 5 a chi ha comprato più di recente, 1 a chi non compra da più tempo.
• Frequency: 5 a chi ha fatto più ordini, 1 a chi ne ha fatto uno solo.
• Monetary: 5 a chi ha speso di più, 1 a chi ha speso meno.

Le fasce si possono costruire in due modi. Con i quintili ordini i clienti dal migliore al peggiore e li dividi in cinque gruppi della stessa grandezza: è il metodo classico e si adatta da solo ai tuoi numeri. Con le soglie fisse decidi tu i limiti, per esempio “fino a 30 giorni = 5”: è più facile da spiegare al team e da usare nelle automazioni.

Nella pratica si usano spesso entrambi: quintili per recenza e spesa, soglie fisse per la frequenza. In molti negozi la maggior parte dei clienti ha un solo ordine, e cinque gruppi uguali sulla frequenza non si riescono a formare.

Un esempio numerico

Esempio inventato, serve solo a mostrare il calcolo. Un negozio online di cosmetici analizza gli ultimi 24 mesi e fissa queste soglie:

• Recency (giorni dall’ultimo ordine): 5 = 0–30, 4 = 31–60, 3 = 61–120, 2 = 121–240, 1 = oltre 240.
• Frequency (ordini nel periodo): 5 = 6 o più, 4 = 4–5, 3 = 3, 2 = 2, 1 = 1.
• Monetary (spesa nel periodo): 5 = oltre 400 €, 4 = 201–400 €, 3 = 101–200 €, 2 = 51–100 €, 1 = fino a 50 €.

Tre clienti di questo negozio di esempio:

• Giulia: ultimo ordine 12 giorni fa, 7 ordini, 520 € di spesa. Punteggio R5 F5 M5: è una cliente campione.
• Marco: ultimo ordine 190 giorni fa, 4 ordini, 310 €. Punteggio R2 F4 M4: comprava spesso, ora si è fermato. È a rischio.
• Sara: ultimo ordine 20 giorni fa, 1 ordine, 45 €. Punteggio R5 F1 M1: è una nuova cliente.

Lo stesso calcolo, applicato a tutti i clienti, ti dà una mappa del negozio: quanti campioni hai, quanti stanno scivolando verso l’abbandono, quanti hanno comprato una volta sola.

I segmenti tipici e cosa inviare a ciascuno

Le combinazioni possibili sono 125, troppe da gestire. Si raggruppano in pochi segmenti guardando soprattutto recenza e frequenza. Questa è una mappa di partenza, da adattare:

1. Campioni (R 4–5, F 4–5). Comprano spesso e da poco. Invia: accesso in anteprima ai lanci, prodotti nuovi, contenuti esclusivi, richiesta di recensione. Non servono sconti per farli comprare.
2. Fedeli (R 3–5, F 3–5, esclusi i campioni). Clienti abituali. Invia: novità nelle categorie che comprano, prodotti complementari, programmi fedeltà se li hai.
3. Nuovi clienti (R 5, F 1). Hanno appena fatto il primo ordine. Invia: la serie post-acquisto, consigli d’uso, un motivo concreto per tornare. Il secondo ordine è il passaggio più importante.
4. Promettenti (R 4–5, F 2). Hanno fatto il secondo ordine. Invia: prodotti correlati a quelli già comprati, suggerimenti basati sulla categoria.
5. Da coltivare (R 3, F 1–2). Non sono spariti, ma non hanno preso l’abitudine. Invia: contenuti utili, prodotti più venduti, promemoria per i prodotti che si esauriscono.
6. A rischio (R 1–2, F 3–5). Erano buoni clienti, ora non comprano. Invia: una sequenza di win-back personale, con i prodotti che compravano. Se la spesa è alta (M 4–5), qui un incentivo è giustificato.
7. In letargo (R 2, F 1–2). Pochi ordini e da tempo. Invia: un’offerta chiara o una novità forte, con frequenza ridotta.
8. Persi (R 1, F 1–2). Un ordine, molto tempo fa. Invia: un ultimo tentativo di riattivazione; se non reagiscono, riduci gli invii o chiedi se vogliono continuare a ricevere le email. Continuare a scrivere a chi non apre e non clicca pesa sulla deliverability.

La spesa (M) serve a scegliere dentro ogni segmento: un cliente a rischio con M5 merita un messaggio più curato e un incentivo più generoso di uno con M1.

Come automatizzarla

Una RFM calcolata a mano una volta in un foglio di calcolo invecchia in pochi giorni. Per usarla davvero:

1. Collega gli ordini alla piattaforma email, con aggiornamento continuo.
2. Calcola i punteggi in automatico, almeno una volta a settimana: la recenza cambia ogni giorno.
3. Salva punteggi e segmento come campi del contatto, così li usi nei filtri e nei contenuti.
4. Collega i flussi ai cambi di segmento: quando un fedele diventa a rischio parte il win-back, quando un nuovo cliente fa il secondo ordine esce dalla serie di benvenuto.
5. Usa i segmenti nelle campagne: stessa promo, messaggio diverso per campioni e per clienti in letargo.
6. Rivedi le soglie ogni qualche mese e dopo i picchi di vendita, come Black Friday e Natale, che spostano molti clienti tra le fasce.
7. Misura per segmento: clic, ordini e revenue di ogni gruppo nel tempo. L’obiettivo è vedere crescere campioni e fedeli.

Errori da evitare

• Mettere la spesa al primo posto. Un cliente che ha speso molto ma non compra da due anni vale meno di quanto sembra.
• Usare un periodo sbagliato rispetto al ciclo d’acquisto del prodotto.
• Creare troppi segmenti. Se non hai un messaggio diverso per ciascuno, uniscili.
• Dimenticare i consensi. La RFM dice a chi conviene scrivere, non a chi puoi scrivere: invia solo a chi ha dato il consenso.
• Sconti a tutti. Ai campioni non servono; sui clienti a rischio di alto valore rendono di più.

Come lo gestisce beMail

beMail non calcola i punteggi RFM, ma ti dà gli ingredienti per costruire segmenti simili: riceve gli ordini dal negozio con l’app Shopify, permette regole su numero di ordini, campi e date relative, e ogni notte ricalcola per cliente probabilità di acquisto a 30 giorni, rischio di abbandono e valore previsto a 12 mesi. Puoi anche creare un segmento descrivendolo in una frase, per esempio “clienti con almeno tre ordini che non comprano da sei mesi”. Trovi come funziona nella pagina Email marketing con l’AI.