Data Mining? Cominciate dall’RFM - prima parte

Il data mining e’ uno degli aspetti piu’ affascinanti - e incompresi - del CRM. L’idea di trovare delle “gemme di informazione” nascoste propri dati, da’ al data mining quel sapore di “tecnologia indistinguibile dalla magia” di cui parla la legge di Clarke.
Grande esperto italiano di data mining e’ il prof. Carlo Vercellis. L’ho conosciuto alla presentazione del “Corso avanzato in Management della Relazione con il Cliente”, primo corso universitario italiano di CRM, organizzato dal MIP-Politecnico di Milano.

Ma, appunto, il data mining richiede competenze specialistiche e relativi investimenti.
Cosi’ oggi volevo iniziare a parlarvi del “data mining dei poveri”: la codifica RFM applicata al CRM. Un’altra delle semplici ed efficaci idee di A. Hughes (Dbmarkets@aol.com).

RFM sta per Recency, Frequency, Monetary:
- Recency: data ultimo acquisto
- Frequency: numeri di acquisti
- Monetary: totale acquisti

L’RFM e’ un indice, aggiunto a ogni record del vostro database clienti, che
viene creato a partire dalle tre informazioni.
Ecco come:
1) Ordinate il database clienti secondo Recency (piu’ recente all’inizio)
2) Dividete il database in 5 parti uguali (quintili)
3) Nel primo quintile scrivete “5″ in un campo “R” che avete aggiunto al record. Scrivete “4″ nel secondo quintile e cosi’ via.
Ripetete le 3 operazioni per Frequency (campo “F”) e Monetary (campo “M”). A questo punto, in ogni record del vostro database clienti avrete un indice di tre cifre, da 555 a 111.

Nel prossimo articolo vedremo a cosa serve l’RFM, quando e come usarlo.