Diventa sempre più vero man mano che passa il tempo: marketing e advertising non possono fermarsi al primo acquisto dell’utente.
Significa che non puoi più rimanere nel tuo stagno confortevole e devi iniziare ad alzare lo sguardo dalle piattaforme. Ti aspetta il mare della retention.
Per navigarlo devi smettere di guardare solo a metriche come CPM, CPC e CAC. La metrica che dovrebbe guidare le tue decisioni è il Life Time Value (LTV).
Ovvero il valore medio di un dato cluster di clienti durante tutta la loro vita di relazione con il brand.
Per fare un esempio: poniamo il caso che un cliente acquisti da te 3 volte e poi smetta.
Il suo valore sarà pari al numero di acquisti fatto, moltiplicato per la spesa che ha sostenuto in ognuno di questi acquisti.
Viene quindi da te che l’LTV medio di un cluster si può facilmente calcolare moltiplicando l’AOV per il numero medio di ordini che i clienti nel cluster effettuano.
LTV=AOV*N°medio di ordini
Ma non sei qui per parlare di metriche.
Sei qui per capire come muovere i primi passi nel mondo della retention.
La risposta è una sola: iniziare a segmentare la customer base.
Segmentare la customer base è essenziale per riuscire a identificare i diversi cluster di utenti che la compongono e personalizzare le azioni da compiere per massimizzare il ritorno del nostro investimento.
Esistono diversi tipi di segmentazioni e a seconda delle dimensioni che utilizzano il risultato sarà differente.
La prima distinzione da fare riguarda la tipologia di business.
Gli ecommerce di prodotto avranno chiaramente necessità di segmentazione differente rispetto ad aziende che basano il proprio modello di business su abbonamenti a servizi oppure sull’utilizzo di app.
Le dimensioni saranno diverse, così come le variabili che andranno a determinare i cluster di appartenenza.
Andiamo a vedere insieme le segmentazioni di base che vengono adottate in entrambi i casi.
Se lavori per un’app o vendi un servizio in abbonamento sai bene che le metriche da tenere sotto controllo sono le classiche DAU, WAU e MAU.
Alzando questi valori l’aumento del LTV sarà una conseguenza e questo ti consentirà di poter alzare i limiti massimi del tuo CAC aumentando la marginalità.
Sempre una cosa buona e giusta visti i continui aumenti dei costi nelle piattaforme di advertising.
Ma bando alle ciance.
La segmentazione più semplice che puoi adottare si basa proprio sulle tipologie di comportamento che gli utenti adottano rispetto all’app/servizio e con il loro livello di fidelizzazione ed engagement.
Ecco che otterrai 3 macro categorie di utenti:
Ognuna di queste ha dei sotto cluster che hanno delle proprie peculiarità e che andrebbero trattati in maniera differente per massimizzare il ritorno atteso delle nostre azioni.
Le distinzioni sono tante e spesso non è semplice capire da dove iniziare e come.
Ecco da dove ti consiglio di cominciare.
I cluster su cui è più “semplice” agire sono:
Ovvero gli utenti che hanno un comportamento nella media e gli utenti che invece danno segnali di essere meno ingaggiati rispetto alla media delle persone.
Sui primi andremo a fare delle azioni per fidelizzarli maggiormente spingendo magari i casi d’uso più significativi per il nostro prodotto e maggiormente in linea con la nostra UVP.
Questo chiaramente allo scopo di massimizzarne l’engagement portandoli a essere promossi nel cluster dei power users.
Sugli utenti a rischio invece servono azioni differenti. Ricordare all’utente la UVP del prodotto è sicuramente il primo passo.
Lo scopo qui è quello di reingaggiarlo in modo personalizzato per farlo tornare ai livelli di attività normali e via via aumentarne la fidelizzazione.
Ma come puoi identificare questi cluster?
La tecnica di base è fare lo scoring della propria customer base secondo variabili prestabilite.
Per esempio si potrebbe fare lo scoring della customer base in base a variabili come:
Una volta calcolati i punteggi di ogni individuo (funziona un po’ come il lead scoring) si andrà a creare una distribuzione della customer base e a identificare dei cut off per i cluster.
Ed ecco che avrai in modo semplice e immediato una fotografia della tua customer base.
Interessante vero?
Se hai un ecommerce di prodotti probabilmente di guardare MAU e DAU ti frega il giusto.
Così come di segmentare la customer base utilizzando i livelli di engagement come variabili. Potrebbe essere interessante ma sicuramente non partirei da quello.
La segmentazione più semplice che puoi fare si basa su tre parametri:
Ed ecco spiegato il criptico “RFM” del titolo.
Il risultato dovrebbe essere una cosa simile:
Anche qui le azioni da mettere a terra dipendono dal sotto cluster di riferimento e anche qui ha senso avere un approccio incrementale.
Si parte sempre degli utenti con il valore maggiore nel complesso e quindi:
Negli altri che vedi all’interno della grafica c’è del valore ma è più complesso da estrarre e sicuramente è meno prioritario.
Insomma, segmentare la propria customer base hai capito che è essenziale.
Hai visto la matrice RFM per ecommerce e la clusterizzazione con scoring basato sui livelli di engagement della customer base per app/servizi in abbonamento.
Ricordati sempre:
Direi che per questa domenica è tutto.
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Alla prossima!
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