Le piattaforme avanzate di fidelizzazione offrono oggi strumenti basati su intelligenza artificiale e machine learning che permettono di analizzare grandi volumi di dati di prima e terza parte, con l’obiettivo di comprendere chi acquista, quando interagisce e quali motivazioni guidano il comportamento d’acquisto.
La segmentazione può costituire l’architrave dei programmi di fidelizzazione più innovativi. I dati rfm (recency, frequency, monetary) aiutano a identificare recenza, frequenza e valore degli acquisti, come anche le informazioni comportamentali, basate sulle preferenze, chiariscono abitudini, stili di vita e valori dei clienti, offrendo un quadro più completo del rapporto con il brand. Questo approccio consente di distinguere clienti abituali, consumatori latenti, potenziali promotori e segmenti a rischio, definendo strategie di coinvolgimento differenziate lungo l’intero ciclo di vita.
La segmentazione permette di valorizzare gli acquirenti abituali, riattivare chi si è allontanato, intercettare chi acquista anche dai concorrenti e creare comunicazioni rilevanti per ciascun gruppo. Una strategia che richiede piattaforme robuste, capacità analitiche e competenze specialistiche, ma che rappresenta ormai una condizione necessaria per competere nei settori a maggiore pressione competitiva.
La loyalty diventa in questo modo un modello di conoscenza del cliente che guida marketing, assortimento, sviluppo prodotto e comunicazione, rendendo la segmentazione un elemento strutturale della creazione di valore.
Questo articolo prende spunto da uno degli approfondimenti pubblicati sul blog di Snipp Interactive, martech company globale, specializzata in soluzioni per promozioni e loyalty.
Qui il contenuto integrale: https://www.snipp.com/blog/loyalty-segmentation-tips
