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Francesco, Advertising & Data Manager di X-PORT
Francesco, Advertising & Data Manager di X-PORT
Se hai già avuto modo di leggere il nostro articolo precedente su Amazon Brand Analytics avrai colto senz’altro le potenzialità di questo strumento nell’aiutare i brand a scalare la loro presenza sul marketplace.
Ampliando il discorso, voglio parlarti oggi di Customer Loyalty Analytics, una delle più recenti dashboard che consente di studiare in maniera ancor più approfondita la tua base clienti.
Ma cosa significa studiare la tua base clienti e quali benefici può portarti?
Significa capire in che modo si distribuiscono i clienti che interagiscono con il tuo brand a livello di comportamenti d’acquisto, preferenze e soprattutto fedeltà.
Sappiamo bene, infatti, quanto sia performante avere un buon numero di clienti fedeli, che generano fatturato costante e fungono da promotori del brand, apportando un contributo significativo soprattutto nel lungo termine.
Customer Loyalty Analytics è un alleato prezioso per analizzare tutti questi aspetti, mettendoci a disposizione diverse dashboard per un approccio data-driven.
Vediamole insieme!
Indice:
Misurare la fedeltà dei clienti con i fattori RFM (recency, frequency, monetary);
Sfruttare i dati incrociati per incentivare gli acquisti.
Indice
Misurare la fedeltà dei clienti con i fattori RFM (recency, frequency, monetary);
Sfruttare i dati incrociati per incentivare gli acquisti.
Misurare la fedeltà dei clienti con i fattori RFM (recency, frequency, monetary)
Come dicevamo, all’interno di Customer Loyalty Analytics è possibile consultare la composizione della propria base clienti per periodi di tempo selezionati (settimanale/mensile/trimestrale/annuale).
In particolare, i clienti del brand vengono suddivisi in quattro segmenti sulla base del modello RFM (Recency – Frequency – Monetary):
– Recency, misura il periodo di tempo trascorso dall’ultimo acquisto effettuato dal cliente;
– Frequency, misura la frequenza di acquisto del cliente;
– Monetary, misura il livello di spesa sostenuto dal cliente.
Amazon impiega un metodo di misurazione basato sui quantili, assegnando punteggi da 1 a 5 per ogni fattore RFM.
Ahhh la potenza dei punteggi, che riescono a rendere la comprensione della complessità così chiara e immediata!
Tornando a noi, i clienti più fedeli, che hanno acquistato di recente, più frequentemente e spendendo di più, ricevono un punteggio di (5,5,5), mentre quelli che non acquistano da molto tempo, acquistano di rado e spendono di meno, ricevono un punteggio di (1,1,1).
Sulla base del punteggio attribuito, i clienti possono poi essere suddivisi in questi altri quattro segmenti:
Top Tier
Clienti che hanno acquistato recentemente, con più frequenza e spendono di più
Promising
Clienti che hanno acquistato recentemente, spendono sopra la media ma acquistano occasionalmente
At-Risk
Clienti che non hanno acquistato recentemente né frequentemente, e con un livello di spesa variabile;
Hibernating
Clienti che non acquistano da tanto tempo, e che lo fanno di rado con un livello di spesa variabile
Con tutte queste informazioni a disposizione, è chiaro che risulta importante capire come leggerne e, soprattutto, come agire di conseguenza.
Infatti, come per gli altri dati disponibili in Amazon Brand Analytics, anche in questo caso puoi sfruttarli per creare iniziative ad hoc per i tuoi segmenti di pubblico, sulla base della strategia e degli obiettivi prefissati nel corso dell’anno.
Sfruttare i dati incrociati per incentivare gli acquisti
All’interno della dashboard è anche possibile individuare tre ulteriori cluster:
Potential customers
Utenti che hanno manifestato interesse verso il tuo brand senza però acquistare
Repeat customers
Utenti che nel periodo di tempo selezionato hanno acquistato più di una volta.
Cart abandoners
Utenti che hanno aggiunto prodotti del tuo brand al carrello senza concludere l’acquisto.
Questa dashboard è direttamente collegata alla sezione del Seller Central denominata “Brand Tailored Promotions”.
Grazie alla sinergia tra queste due sezioni è possibile creare, per il segmento di clienti desiderato, una promozione personalizzata.
Avrai già capito cosa significa tutto questo:
Aumentare drasticamente le probabilità di conversione!
Per esempio, potresti voler creare una promozione volta a offrire il 25% di sconto al segmento “cart abandoners” per incentivare la decisione d’acquisto.
Le possibilità di incentivare gli acquisti dei tuoi utenti sono potenzialmente infinite, ma sulla base di questi dati potrai farlo in maniera informata, ragionata e consapevole.
Questo significa investire laddove le probabilità di ottenere risultati sono maggiori, diminuendo il rischio e aumentando la soddisfazione.
Se tutto ciò ti incuriosisce ma non sai bene come procedere, contattaci tramite uno dei nostri canali: saremo felici di analizzare la situazione specifica del tuo brand per aiutarti a intraprendere azioni concrete di miglioramento!
