{"id":11454,"date":"2025-01-21T11:33:44","date_gmt":"2025-01-21T10:33:44","guid":{"rendered":"https:\/\/www.noooagency.com\/?post_type=noooborders&p=11454"},"modified":"2026-03-12T18:47:29","modified_gmt":"2026-03-12T17:47:29","slug":"analisi-e-segmentazione-rfm-di-un-crm-guida-completa-per-il-marketing","status":"publish","type":"noooborders","link":"https:\/\/www.noooagency.com\/noooborders\/analisi-e-segmentazione-rfm-di-un-crm-guida-completa-per-il-marketing\/","title":{"rendered":"Analisi e segmentazione RFM di un CRM: guida completa per il marketing"},"content":{"rendered":"\n

Perch\u00e9 utilizzare l\u2019analisi RFM<\/mark><\/strong><\/h4>\n\n\n\n

L\u2019analisi RFM \u00e8 uno strumento potente per segmentare il database utenti in modo data-driven.
Questa tecnica consente di avere una fotografia (anche in tempo reale, se i sistemi di gestione dati sono automatizzati) del database in base alla fidelizzazione degli utenti: si potr\u00e0 cos\u00ec creare un segmento dei clienti pi\u00f9 fedeli e profittevoli<\/strong>, uno di chi \u00e8 a rischio di abbandono, uno di chi ha fatto un acquisto sporadico in passato ma non ha pi\u00f9 mostrato interesse.<\/p>\n\n\n\n

Su questi segmenti sar\u00e0 possibile implementare azioni di comunicazione mirate a obiettivi diversi: ci\u00f2 permette di ottimizzare i budget di marketing<\/strong>, ridurre gli invii di email, essere pi\u00f9 efficaci ed efficienti nei messaggi agli utenti.<\/p>\n\n\n\n

Come implementare l\u2019analisi RFM<\/mark><\/strong><\/h4>\n\n\n\n

Segmentare in base a Recency (R), Frequency (F) e Monetary (M) significa analizzare:<\/p>\n\n\n\n

    \n
  • Recency: quanto tempo \u00e8 passato dall\u2019ultimo acquisto?<\/li>\n\n\n\n
  • Frequency: quante volte il cliente ha fatto acquisti?<\/li>\n\n\n\n
  • Monetary: quanto ha speso in totale il cliente?<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

    Questi tre parametri consentono di mappare gli utenti e identificare diversi profili di comportamento.<\/p>\n\n\n\n

    Naturalmente, l\u2019analisi richiede che i dati di ogni singolo acquisto siano presenti nel CRM: nel caso di CRM strutturati, le informazioni possono gi\u00e0 essere salvate in maniera aggregata (avendo cio\u00e8 per ogni utente i dati pronti: data dell\u2019ultimo acquisto, numero totale di acquisti, spesa totale degli acquisti), altrimenti \u00e8 possibile lavorare direttamente sui dati del gestionale.<\/p>\n\n\n\n

    Si attribuisce quindi un punteggio a ciascun cliente per ogni parametro, generalmente su una scala da 1 a 5 (dove 5 rappresenta il valore pi\u00f9 alto):<\/p>\n\n\n\n

      \n
    • Recency<\/strong>: gli utenti sono classificati in base al tempo trascorso dall\u2019ultimo acquisto, assegnando un punteggio pi\u00f9 alto a chi ha acquistato pi\u00f9 recente<\/li>\n\n\n\n
    • Frequency<\/strong>: la scala si basa sul al numero di acquisti, con punteggi pi\u00f9 alti ai clienti pi\u00f9 assidui<\/li>\n\n\n\n
    • Monetary<\/strong>: gli utenti che hanno speso di pi\u00f9 avranno punteggi pi\u00f9 alti<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

      Le soglie di punteggio dipendono ovviamente dalla industry, dal tipo di prodotti venduti, dalla dimensione e dalla distribuzione del database. Per questo motivo, questo passaggio \u00e8 quello pi\u00f9 delicato e che richiede maggiore attenzione e un po\u2019 di ragionamento a priori (e una discreta dose di \u201ctest&learn\u201d, provando cio\u00e8 con ipotesi ragionate, ma verificando con i calcoli se il risultato pu\u00f2 essere soddisfacente).<\/p>\n\n\n\n

      Una volta assegnati 3 valori a ogni utente, \u00e8 possibile passare alla creazione dei segmenti.<\/p>\n\n\n\n

      Combinando i punteggi R, F e M si pu\u00f2 infatti creare una matrice RFM. Ad esempio:<\/p>\n\n\n\n

        \n
      • Clienti VIP: Alto R, alto F, alto M.<\/li>\n\n\n\n
      • Clienti dormienti: Basso R, basso F, basso M.<\/li>\n\n\n\n
      • Clienti potenzialmente fedeli: Alto F, medio M, medio R.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

        Personalizzazione dei segmenti<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

        La divisione in gruppi va calibrata in base a:<\/p>\n\n\n\n

          \n
        • Dimensioni del database:un database ampio permette di creare segmenti pi\u00f9 granulari<\/li>\n\n\n\n
        • Industry di riferimento: un e-commerce avr\u00e0 parametri differenti rispetto a un servizio SaaS<\/li>\n\n\n\n
        • Statistiche del business: ad esempio, la spesa media e la frequenza d\u2019acquisto per un determinato prodotto<\/li>\n\n\n\n
        • Distribuzione degli utenti nella matrice RFM: \u00e8 necessario identificare cluster significativi per evitare segmenti troppo piccoli o sovrapposti<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
          \"\"<\/figure>\n\n\n\n

          Applicazioni non e-commerce dell\u2019RFM<\/mark><\/strong><\/h4>\n\n\n\n

          Il modello RFM non si limita agli acquisti: in contesti non e-commerce, il parametro Monetary pu\u00f2 essere sostituito da una metrica che indichi il valore di un utente.<\/p>\n\n\n\n

          Ad esempio, per un sito che produce contenuti editoriali si potrebbe calcolare un parametro \u201cengagement\u201d che valuta quanti articoli vengono letti o quanti video vengono visualizzati da un utente, quanto tempo viene speso su pagine del sito, quanti commenti vengono scritti o quante condivisioni dei contenuti vengono fatte.<\/p>\n\n\n\n

          Naturalmente, il parametro sostitutivo potrebbe non essere cos\u00ec immediato e richiedere un po\u2019 di lavoro per la definizione, la raccolta dei dati e il calcolo, ma il risultato ripaga pienamente l\u2019impegno.<\/p>\n\n\n\n

          Esempi di piani di comunicazione basati sull\u2019RFM<\/mark><\/strong><\/h4>\n\n\n\n

          Ecco alcuni esempi di come utilizzare i segmenti creati con l\u2019analisi RFM. Si tratta naturalmente di situazioni generiche, che si applicano per\u00f2 a gran parte dei business online (e offline). Ogni caso specifico andrebbe comunque valutato a s\u00e9.<\/p>\n\n\n\n

          Clienti VIP (alto R, F ed M)
          Obiettivo: Fidelizzare e rafforzare il legame.
          Azione: Offerte esclusive, accesso prioritario a nuovi prodotti, o programmi di membership premium.<\/p>\n\n\n\n

          Clienti dormienti (basso R, F ed M)
          Obiettivo: Riattivare l\u2019interesse.
          Azione: Campagne di retargeting, sconti personalizzati. Ma anche mail di saluto in cui si pu\u00f2 chiedere perch\u00e9 non ci sia stato un seguito ai primi acquisti: pu\u00f2 essere un modo per avere insight interessanti e creare empatia.

          Nuovi clienti promettenti (alto R, basso F e M):
          Obiettivo: Convertirli in clienti abituali.
          Azione: Benvenuto personalizzato, suggerimenti di prodotti, e inviti a eventi.<\/p>\n\n\n\n

          Clienti a rischio (basso R, alto F e M):
          Obiettivo: Ridurre il churn.
          Azione: Campagne di re-engagement, sondaggi per comprendere eventuali insoddisfazioni.
          <\/p>\n\n\n\n

          \"\"<\/figure>\n\n\n\n


          L\u2019analisi RFM \u00e8 uno strumento versatile che permette di gestire un database, anche esteso, in maniera
          efficiente e sostenibile. Ovviamente non permette la granularit\u00e0 di una CDP (Customer Data Platform), ma con costi esigui e uno sforzo contenuto \u00e8 un quick win per ottimizzare le comunicazioni e massimizzare il ritorno delle attivit\u00e0 di remarketing.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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