Segmenty RFM: Mierzalny wzrost liczby shopperów

Segmenty RFM: Jak przekształcić Retail Media w wzrost oparty na wartości

Retail Media przeżywa rozkwit. Budżety szybko się zmieniają. Jednak wzrost nie wynika z większej liczby wyświetleń. Wynika on ze wzrostu wartości bazy shopperów.

Segmentacja RFM to model, który to umożliwia. Pokazuje nie tylko, kim są Twoi klienci, ale także jak bardzo są wartościowi, jak często dokonują zakupów oraz jakie nawyki kierują ich wyborami.

I właśnie tego brakuje obecnie większości marek.

Problem marek

Raportowanie w Retail Media nadal skupia się głównie na wynikach: wyświetleniach, kliknięciach, skokach sprzedaży. Są to jednak sygnały krótkoterminowe. Nie mówią one:

• Którzy shopperzy będą generować wartość w przyszłości.
• Gdzie warto inwestować: w lojalnych klientów, nowych nabywców czy tych, którzy mogą odejść.
• Czy kampanie skłaniają shoppers do zachowań generujących większą wartość.

Bez podejścia opartego na wartości inwestycje w Retail Media niosą ryzyko skupiania się na samej aktywności zamiast na budowaniu wzrostu.

Co oznacza RFM

Skrót RFM oznacza: aktualność (Recency), częstotliwość (Frequency) oraz wartość pieniężną (Monetary value).

• Aktualność, jak niedawno shopper dokonał zakupu. Im dalej w przeszłości miał miejsce zakup, tym większe ryzyko utraty klienta.
• Częstotliwość, jak często dokonują zakupów. Wysoka częstotliwość oznacza nawyk, niska częstotliwość oznacza ryzyko.
• Wartość pieniężna, ile wydają. Najwyraźniejszy sygnał ich wkładu w rozwój Twojej marki.

Te trzy wymiary razem tworzą opartą na wartości mapę bazy shopperów. Pokazuje ona, kto ma dziś największe znaczenie i skąd może pochodzić wzrost w przyszłości.

Praktyczna wartość modelu RFM

RFM przekształca surowe dane w praktyczną strategię.

Oznacza to, że wiesz nie tylko, kim są Twoi shoppers, ale także jak bardzo są wartościowi, jak się zachowują oraz w jaki sposób dokonują zakupów produktów Twojej marki i z Twojej kategorii.

To zmienia wszystko:

• Możesz kierować działania do konkretnych segmentów opartych na wartości: od „Champions” przez „At Risk” po „Low Value”.
• Możesz to robić w ramach konkretnych sieci handlowych: tam, gdzie faktycznie dochodzi do transakcji.
• Możesz podejmować działania w odpowiednich momentach: w oparciu o naturalne cykle zakupowe.
• Możesz stosować odpowiednie zachęty: dostosowane do nawyków i preferencji każdego segmentu.

A ponieważ wartość może ulegać zmianom, możesz mierzyć, w jaki sposób kampanie skłaniają shoppers do przechodzenia na wyższy poziom zachowań, bardziej lojalnych i wartościowych.

Problem, który rozwiązuje model RFM

Większość Retail Media nadal postrzega shoppers w ten sam sposób: pod kątem wieku, płci i lokalizacji. To przydatne, ale niewystarczające.

Model RFM rozwiązuje to, czego nie potrafią dane demograficzne: wartość. Pokazuje, w których shoppers warto inwestować, którzy się oddalają, a którzy mogą się rozwijać przy odpowiednim wsparciu.

Rozwiązuje również problem krótkoterminowego podejścia do raportowania kampanii. Zamiast po prostu liczyć skoki sprzedaży, model RFM pokazuje, czy shoppers faktycznie przechodzą między segmentami wartości: z segmentu „nowych” do „powracających”, z segmentu „zagrożonych” z powrotem do „aktywnych”, z segmentu „niskiej wartości” do segmentu „wysokiej wartości”.

Zapobiega to również marnowaniu budżetów na niewłaściwe audiencje. Każde euro jest wykorzystywane efektywniej, ponieważ wiąże się ze wzrostem wartości klienta, a nie tylko z zasięgiem zakupów.

Jak Footprints AI wzbogaca model RFM

W Footprints AI przekształciliśmy model RFM w coś więcej niż tylko schemat. Sprawiliśmy, że można go wykorzystać w praktyce.

• Dynamiczna ocena w czasie rzeczywistym: segmenty RFM są na bieżąco aktualizowane na podstawie danych in-store i internetowych.
• Plany rozwoju marki: oparte bezpośrednio na modelu RFM, pokazujące, jak krok po kroku i segment po segmencie przesuwać shoppers w górę drabiny wartości.
• Okazje zakupowe: nakładają się na model RFM, aby aktywować nie tylko odpowiednich shopperów, ale także w odpowiednich momentach w ramach ich naturalnego rytmu zakupowego.

Wynik: model RFM nie tylko klasyfikuje shoppers. Staje się siłą napędową strategii medialnej i wymiernego rozwoju marki.

Dlaczego ma to znaczenie dla marek

Model RFM zmienia Retail Media z kosztu w czynnik napędzający wzrost.

Dzięki niemu możesz dokładnie zobaczyć, na jakim etapie znajdują się Twoi shoppers i jak Twoje kampanie zmieniają ich wartość w czasie.

• Penetracja, pozyskiwanie nowych nabywców.
• Częstotliwość, przekształcanie okazjonalnych nabywców w stałych klientów.
• Wartość koszyka, zwiększanie wydatków poprzez kształtowanie u shopperów nawyków zakupowych o wyższej wartości.

A dzięki Footprints AI każde euro zainwestowane w Retail Media jest powiązane z tymi czynnikami wzrostu. Nie kupujesz tylko wyświetleń, ale budujesz przyszłą wartość swojej bazy shopperów.

Przyszłość Retail Media nie będzie oceniana na podstawie liczby zakupionych kliknięć ani liczby wyświetleń. Będzie oceniana na podstawie liczby shopperów, których udało się przenieść do segmentów o wyższej wartości.

RFM to model. Footprints AI to sposób, w jaki to osiągasz.

Chcesz zobaczyć, jak to działa w praktyce?

Footprints AI pomaga markom i detalistom mierzyć to, co naprawdę ma znaczenie. Zapoznaj się z historiami sukcesów naszych klientów lub skontaktuj się z nami, aby omówić swoją strategię w zakresie Retail Media.