L’analisi dei cluster RFM (Recency, Frequency, Monetary) rappresenta un metodo potente per segmentare la base clienti di un’attività di e-commerce. Classificando i clienti sulla base della loro recente attività di acquisto, della frequenza degli acquisti e del valore monetario complessivo, è possibile sviluppare strategie di marketing mirate per coinvolgere in modo più efficace segmenti specifici. Attraverso questa analisi, si possono identificare i clienti più preziosi, quelli a rischio di churn e quelli che necessitano di maggiori stimoli per incrementare la loro frequenza di acquisto.

Strumenti per l’analisi dei cluster

Questa analisi è stata realizzata utilizzando Python, il nostro linguaggio di programmazione ampiamente adottato per l’analisi dei dati e il machine learning. La libreria Sklearn (scikit-learn) è stata impiegata per effettuare l’algoritmo di clustering K-Means, mentre Seaborn e Matplotlib sono stati utilizzati per la visualizzazione dei dati. I dati sono stati estratti e processati attraverso Google Cloud BigQuery, dimostrando come l’integrazione di diverse tecnologie possa supportare analisi complesse.

L’algoritmo K-Means è stato impiegato per segmentare la clientela in base alle metriche RFM. Questo algoritmo partiziona i clienti in k gruppi distinti (cluster) in base alla loro somiglianza. Per ogni cluster, abbiamo calcolato i valori medi per Recency, Frequency e Monetary, fornendo una visione chiara di ciascun segmento. La scelta di ‘K’ (numero di cluster) è stata guidata dall’analisi dell’Elbow Method e da considerazioni pratiche sull’unicità e sulla rilevanza dei segmenti clienti risultanti.

Rappresentazione grafica del clustering RFM

Ecco una rappresentazione grafica del clustering RFM per un e-commerce nel settore Hi-Tech:

Questa matrice RFM mostra cinque cluster distinti, ciascuno con caratteristiche uniche basate sulle metriche di Recency, Frequency e Monetary. Di seguito una descrizione dei 5 segmenti.

1. Cluster 0 (Clienti a Rischio): Questo gruppo ha una Recency relativamente bassa (68.69 giorni), il che significa che è passato un po’ di tempo dall’ultimo acquisto. Tuttavia, la Frequency (1.04) è bassa, e anche il valore Monetary (319.70) è relativamente basso. Questo cluster ha una dimensione molto grande (3200), indicando che una grande parte dei clienti rientra in questa categoria. Questi clienti potrebbero aver bisogno di incentivi per tornare e fare nuovi acquisti.
2. Cluster 1 (Clienti Addormentati): Questi clienti hanno fatto il loro ultimo acquisto più di recente rispetto al Cluster 0 (202.92 giorni), ma simile a Cluster 0, la loro Frequency (1.03) e Monetary (354.55) sono bassi. Il cluster ha una dimensione considerevole (4668), indicando un’altra grande porzione di clienti che non sono molto attivi.
3. Cluster 2 (Clienti Fedeli): Questi clienti hanno acquistato relativamente di recente (140.88 giorni) e mostrano una Frequency di acquisti relativamente alta (2.72) rispetto ai primi due cluster. Il loro valore Monetary è significativamente alto (2850.08), indicando che quando acquistano, spendono somme importanti. Tuttavia, la dimensione del cluster è piuttosto piccola (163), suggerendo che questi clienti fedeli sono pochi ma preziosi.
4. Cluster 3 (Clienti VIP): Presentano la più bassa Recency (102 giorni), una Frequency straordinariamente alta (58), e un valore Monetary eccezionalmente alto (57174.69), ma la dimensione del cluster è minima (1), suggerendo la presenza di un cliente estremamente prezioso ma unico.
5. Cluster 4 (Grandi Spender Recenti): Questi clienti hanno una Recency di 78.67 giorni, che è la più bassa tra tutti i cluster, indicando che hanno fatto acquisti molto di recente. La loro Frequency (17.67) è alta, e anche il valore Monetary (6654.14) è molto alto, indicando che questi pochi clienti (dimensione del cluster 6) sono recenti ma spendono significativamente.

Ogni cluster indica un segmento diverso di comportamento del cliente, offrendo opportunità per strategie di marketing mirate. Per esempio, per i clienti a rischio, si potrebbero creare campagne di riattivazione, mentre i clienti VIP potrebbero essere oggetto di offerte esclusive o programmi di fidelizzazione.

Funzionamento dell’algoritmo K-Means

La logica del K-means, applicata a questo caso, funziona nel seguente modo:

1. Inizializzazione: Quando applichiamo K-means per l’analisi RFM, inizialmente selezioniamo un numero predefinito di cluster (in questo caso, sembra che siano stati scelti 5 cluster). Il metodo inizializza casualmente i centri dei cluster (chiamati anche centroidi) all’interno dello spazio dei dati. Ogni centroide rappresenta il centro di un cluster.
2. Assegnazione: Ogni cliente viene assegnato al cluster il cui centroide è il più vicino in termini di distanza euclidea. Questo significa che ogni cliente sarà raggruppato con clienti simili in base ai loro valori RFM. Per esempio, clienti con acquisti recenti, acquisti frequenti e alta spesa saranno probabilmente raggruppati insieme.
3. Aggiornamento: Dopo l’assegnazione iniziale, i centri dei cluster vengono ricalcolati come il centroide (o media) di tutti i punti (clienti) nel cluster. Questo passaggio aiuta a ottimizzare la posizione dei centri per riflettere meglio la distribuzione dei clienti all’interno di ciascun cluster.
4. Iterazione: I passaggi 2 e 3 vengono ripetuti fino a quando i centri dei cluster non cambiano più significativamente tra le iterazioni consecutive, il che significa che l’algoritmo ha raggiunto la convergenza.

La segmentazione nel K-means è un processo automatico che raggruppa i punti dati (in questo caso, i clienti) con caratteristiche simili. L’obiettivo è minimizzare la varianza all’interno di ogni cluster e massimizzare la varianza tra i cluster. In altre parole, il K-means cerca di rendere i punti all’interno di un singolo cluster il più simili possibile mentre mantiene i cluster stessi il più distinti e separati possibile.

Applicando questo processo all’analisi RFM, K-means aiuta a identificare segmenti di clienti con comportamenti di acquisto simili basati su quanto di recente hanno fatto un acquisto (Recency), quanto spesso acquistano (Frequency) e quanto spendono in media (Monetary).