La segmentazione della clientela è una pratica comune nell’ambito di Marketing e Vendite; consente di dividere la base di clienti di un’azienda o un brand in gruppi di persone con caratteristiche simili – rilevanti per l’azienda stessa (ai fini del Marketing o delle Vendite) – come età, interessi, comportamenti e abitudini di acquisto.

Secondo il noto accademico ed economista statunitense Michael Porter, la segmentazione consiste in una delle tre strategie fondamentali che possono contrastare le forze che premono su un’impresa di mercato. Il processo di segmentazione è quello per cui si “spacca un mercato” in singole unità (target) che vengono poi riagglomerate in gruppi sociali ed economici più o meno ampi (detti appunto “segmenti”) sulla base di variabili e caratteristiche specifiche.

Le aziende che decidono di seguire una strategia di segmentazione della clientela lo fanno mosse dalla consapevolezza che ogni cliente è diverso e che i loro sforzi di Marketing sarebbero più efficaci qualora riuscissero ad arrivare con più precisione a gruppi specifici e più piccoli di persone con messaggi più vicini alle loro aspettative e, quindi, più rilevanti per loro.

Non solo, con la segmentazione della clientela si va ben oltre; si entra in una sfera di conoscenza superiore, basata sull’analisi dei dati, che permette alle aziende di acquisire una comprensione più approfondita delle preferenze e delle esigenze dei propri clienti, di scoprire ciò che ogni segmento/gruppo trova di maggior valore, di comprendere come si comporta un determinato segmento di clienti.

Variabili e approcci alla segmentazione della clientela

Come accennato, la segmentazione dei clienti si basa sull’identificazione di elementi di differenziazione che permettono di suddividere la propria base clienti in diversi gruppi che possono rappresentare ed essere scelti come target per strategie più mirate.

Informazioni come i dati demografici di un cliente (età, dimensione della famiglia, livello di istruzione, ecc.), i suoi dati geografici (dove vive e lavora una persona), la psicografica (classe sociale, stile di vita e caratteristiche della personalità) ed i cosiddetti dati comportamentali (spesa, consumo, abitudini di acquisto, preferenze, ecc.) rappresentano la base di conoscenza da cui partire per definire una efficace segmentazione dei clienti.

La divisione della clientela in segmenti avviene infatti utilizzando diverse “basi”, o meglio variabili di segmentazione, che possiamo così riassumere:

– variabili geografiche: zona geografica, popolazione, area climatica;

– variabili sociodemografiche: età, sesso, reddito, titolo di studio, livello di istruzione, numero di componenti in famiglia;

– variabili psicografiche: classe sociale, stile di vita ed eventuali dati indice di personalità;

– variabili comportamentali: vantaggi ricercati (qualità, prezzo, ecc.), atteggiamento (positivo, negativo, ecc.), consapevolezza (informato, disinformato, ecc.), abitudini e comportamenti di spesa (come la fedeltà ad un brand o gli acquisti ricorrenti).

Partendo dall’assunto che un’azienda abbia già a disposizione tutti questi dati, la segmentazione della clientela può avvenire attraverso diversi approcci. A titolo di esempio, ne elenchiamo tre:

– segmentazione a priori: si tratta dell’approccio più semplice che, solitamente, utilizza uno schema di classificazione modellato sulla base di dati pubblicamente disponibili (come l’industria di riferimento di una azienda o le sue dimensioni produttive e/o organizzative). Questo tipo di segmentazione non è molto efficace perché non tiene conto di molte variabili importanti; aziende dello stesso settore e di dimensioni simili potrebbero avere strategie ed esigenze molto diverse che incidono su scelte e comportamento di acquisto;

– segmentazione basata sui bisogni: in questo caso la suddivisione in gruppi di clienti avviene sulla base di “driver” (bisogni) differenziati, ossia sui bisogni che i clienti esprimono per uno specifico prodotto o servizio offerto. È evidente che tali “bisogni” debbano essere “scoperti” e compresi ed è qui che entrano in gioco gli Advanced Analytics, le analisi avanzate sui dati come quelle specifiche di RFM – Recency, Frequency, Monetary (analisi specifiche per capire come si comportano e come acquistano le persone);

– segmentazione basata sul valore: strettamente correlata alla precedente, questo tipo di segmentazione differenzia i clienti in base al valore monetario della relazione instaurata tra la propria azienda o brand ed i clienti (in questo caso, la segmentazione avviene attraverso altri modelli di analisi dei dati, in particolare quelli legati al cosiddetto CLV – Customer Lifetime Value).

Vantaggi della segmentazione della clientela

Nell’attuale economia dell’esperienza e dell’attenzione, dove il bombardamento massivo di messaggi ha completamente perso di efficacia, oltre che di senso, le persone vengono attratte, catturate e fidelizzate solo attraverso messaggi, servizi, prodotti, proposte in grado davvero di “cogliere nel segno”, ossia di rispondere ad aspettative, esigenze, abitudini e comportamenti reali delle persone.

Avviare strategie di Marketing e Vendite senza conoscere la propria base clienti, sparando “nel mucchio” come si faceva un tempo, oggi equivale a provare a sparare al piattello bendati e da 100 metri di distanza. Centrare l’obiettivo diventa solo questione di fortuna. Nell’attuale contesto di mercato, globalizzato, ipercompetitivo, volatile e dinamico… ha senso affidarsi alla fortuna?

Senza la necessaria comprensione della propria clientela e del proprio target di riferimento, oggi di fatto ad un’azienda manca la giusta focalizzazione per differenziarsi e competere sul mercato.

I vantaggi della segmentazione della clientela, infatti, vanno dalla migliore e più efficace allocazione delle risorse di Marketing alla massimizzazione delle opportunità di cross e up-selling, fino al miglioramento del customer care e alla fidelizzazione dei clienti.

Alcuni dei tangibili vantaggi che derivano dalla capacità delle aziende di fare analisi avanzate sulla propria base clienti, per segmentarla in modo efficace e, soprattutto, per acquisire un patrimonio di conoscenza utile al processo decisionale (non solo di Marketing e Vendite), possono essere i seguenti:

– personalizzare e contestualizzare la relazione: la segmentazione della clientela e la conoscenza del valore e del comportamento di acquisto dei propri clienti consentono alle imprese di definire strategie di Marketing più efficaci e mirate, contestualizzate in base alle specificità di ciascun segmento di clienti, sviluppando messaggi, promozioni e relazioni con una Customer eXperience personalizzata

– gestire con più efficacia le opportunità di vendita: la conoscenza acquisita con l’analisi e la segmentazione della clientela, consente ai team di Vendita di organizzare al meglio il proprio tempo di lavoro, dedicando per esempio meno risorse ad opportunità meno redditizie e concentrando gli sforzi sui segmenti di clientela più in linea con gli obiettivi di business

– migliorare la qualità dei ricavi, perché non tutte le entrate sono uguali. Le vendite possono comportare ingenti costi interni di organizzazione (riducendo quindi la marginalità) e gli sforzi verso un segmento non del tutto corretto potrebbero “presentare il conto” in un secondo momento, con scarsa fidelizzazione, alti tassi di abbandono, elevate richieste di assistenza e customer service (con conseguente innalzamento dei costi interni aziendali). Segmentare correttamente la clientela e analizzarla, significa conoscerla meglio ed evitare strategie, operazioni, attività che non producono un reale vantaggio all’organizzazione aziendale

– migliorare la propria offerta: riuscire ad avere una vista chiara di quali sono i prodotti o i servizi preferiti da alcuni specifici segmenti di clienti, come vengono acquistati, con che frequenza, con quali abitudini, ecc. rappresenta una vera e propria “mappa” per soddisfare la clientela nel breve periodo (anche per esempio attraverso un migliore servizio clienti che aumenta la fidelizzazione), ma anche per sviluppare nuove idee e nuove proposte, soprattutto nel lungo periodo.

Le analisi RFM per conoscere e segmentare i propri clienti

Una delle vie oggi più efficaci per la segmentazione della clientela è legata alle cosiddette analisi RFM, acronimo che sta per Recency, Frequency, Monetary, modelli di analisi dei dati attraverso i quali è possibile ricavare informazioni importanti quali “quanto recentemente ha acquistato un cliente” (recency), “quanto spesso ha acquistato” (ossia con quale frequenza), “quanto ha speso in media per gli acquisti effettuati” (qual è il valore monetario della sua spesa). In altre parole, si tratta di un modello di analisi di dati che permette di segmentare e poi raggruppare i clienti sulla base dei loro comportamenti di acquisto.

Il primo parametro, recency, permette di identificare l’intervallo di tempo trascorso dall’ultimo acquisto fatto dal cliente. Con questo tipo di analisi è possibile comprendere quali sono i clienti che hanno acquistato più di recente e quali quelli che non hanno relazioni con la propria azienda da un po’ di tempo. Tuttavia, come abbiamo già avuto modo di approfondire nell’articolo “Customer Lifetime Value (CLV), il framework più importante del marketing relazionale”, è importante comprendere che la metrica va calata nello specifico contesto e settore di business (l’acquisto di un’automobile non può avere un intervallo di tempo simile a quello di un bene di consumo alimentare) ed è un indicatore che non va mai osservato da solo ma messo in relazione ad altri parametri (per esempio alla frequenza di acquisto o al CLV).

Il secondo indicatore, la frequenza delle transazioni, indica quanto spesso un cliente fa acquisti, ma è sempre bene, anche in questo caso, contestualizzare il parametro tenendo conto che può essere influenzato da fattori quali il tipo di prodotto, il prezzo di acquisto e la necessità di rifornimento o sostituzione.

Il valore monetario, terzo importante parametro delle analisi RFM, identifica la quantità di spesa, ma, anche in questo caso, il parametro necessita di analisi anche di tipo qualitativo: un acquisto dal valore monetario molto elevato ma fatto di rado e su un asse temporale molto lungo, potrebbe risultare meno profittevole per l’azienda rispetto al comportamento di altri clienti che acquistano con maggior frequenza ma beni di minor valore.

I vantaggi della segmentazione della clientela con le analisi RFM sono molteplici perché consentono alle aziende di sapere con chiarezza:

  • – chi sono i clienti migliori in termini di valore;
  • – chi sono quelli più fidelizzati e quali, invece, quelli a rischio di abbandono;
  • – quali sono le categorie più sensibili a certe promozioni, quali i clienti che rispondono a determinati messaggi;
  • – chi sono i clienti con maggiore propensione di spesa e che quindi potrebbero diventare più profittevoli;
  • – quali sono gli utenti sui quali concentrare gli sforzi per mantenerli.

I clienti non sono tutti uguali: La segmentazione della clientela con le analisi RFM consente di riconoscere quelli su cui investire prendendo decisioni oggettive basate sui dati.

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