I punteggi sono attributi dei contatti generati automaticamente che riassumono il comportamento d'acquisto dei tuoi contatti. Ti aiutano a capire quando i clienti tendono ad acquistare, quanto sono importanti e quanto è probabile che acquistino di nuovo, in modo da poter offrire un marketing più pertinente e tempestivo.
🎯 Cosa sono i punteggi?
I punteggi sono attributi del contatto calcolati automaticamente con il prefisso SCORE_. Vengono ricalcolati regolarmente in base ai dati degli ordini dei tuoi contatti e possono essere utilizzati in segmentazioni, automazioni e campagne proprio come qualsiasi altro attributo.
Accedi a Attributes visible on contact details pages (Attributi visibili nelle pagine dei dettagli del contatto) per visualizzare i punteggi disponibili. Trascina e rilascia quelli che desideri visualizzare nella pagina dei dettagli dei tuoi contatti.
✨ Esempio di utilizzo dei punteggi
Immagina una cliente, Sofia, che effettua il suo primo acquisto durante il Black Friday, per poi acquistare di nuovo a Natale. Brevo aggiorna automaticamente i suoi punteggi: i Key shopping periods (Periodi chiave per lo shopping) ora includono entrambi gli eventi, Time between orders (Tempo tra gli ordini) mostra la sua frequenza di acquisto, CLV e RFM migliorano man mano che spende di più e Ordering behavior (Comportamento d'acquisto) passa da Un solo ordine a Ordine recente. Dopo diversi mesi tranquilli, il suo comportamento passa a Very late order (Ordine molto in ritardo), attivando la tua automazione di riconquista. Quando ritorna ad acquistare, tutti i suoi punteggi si aggiornano automaticamente, aiutandoti a capire costantemente il suo valore, prevedere il prossimo acquisto e personalizzare il coinvolgimento.
▶️ Scopri i punteggi predefiniti
Brevo calcola automaticamente otto punteggi in base ai dati degli ordini dei tuoi contatti. Le sezioni seguenti descrivono ogni punteggio: il nome dell’attributo, cosa misura, come viene calcolato, la finestra temporale utilizzata e i possibili valori di output.
📈 Recency, Frequency, and Monetary (RFM) (Recenza, frequenza e valore monetario (RFM)) |
💰 Customer lifetime value (CLV) (Valore del ciclo di vita del cliente (CLV)) |
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🕞 Tempo tra gli ordini
| Nome attributo | SCORE_TIME_BETWEEN_ORDERS |
|---|---|
| Cosa misura | Il numero medio di giorni tra due ordini consecutivi effettuati da un contatto. Richiede almeno due ordini per essere calcolato. |
| Come viene calcolato | Tempo medio (numero di giorni) tra ogni coppia di ordini consecutivi per il contatto. |
| Finestra temporale | Sempre per impostazione predefinita. Può essere modificato in Impostazioni per gli ultimi 3, 6, 12 o 24 mesi. |
| Formato di output | Valore numerico (1 decimale) in giorni. Esempio: 3.5, 187, 190.2. |
❓Come utilizzare questo punteggio
Analizza la frequenza di acquisto dei tuoi contatti e identifica i clienti con intervalli tra gli ordini insolitamente brevi o lunghi per programmare i tuoi messaggi di follow-up in modo più efficace.
🔑 Periodi chiave per lo shopping
| Nome attributo | SCORE_KEY_SHOPPING_PERIODS |
|---|---|
| Cosa misura | Le occasioni speciali o gli eventi stagionali durante i quali un contatto ha effettuato almeno un acquisto. |
| Come viene calcolato |
Un periodo di acquisto viene assegnato a un contatto se ha effettuato almeno un ordine nell’intervallo di date corrispondente. Le finestre di data sono:
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| Finestra temporale | Sempre per impostazione predefinita. Può essere modificato in Impostazioni per gli ultimi 3, 6, 12 o 24 mesi. |
| Formato di output | Attributo a scelta multipla. Uno o più tra: San Valentino, Pasqua, Halloween, Black Friday, Natale. Vuoto se il contatto non ha mai effettuato acquisti in nessuno di questi periodi. Vuoto se il contatto non ha mai effettuato acquisti in nessuno di questi periodi. |
❓Come utilizzare questo punteggio
Coinvolgere di nuovo i contatti che hanno acquistato durante un evento stagionale specifico, rivolgendoti a loro prima dello stesso evento l'anno successivo.
🛒 Comportamento d'acquisto
| Nome attributo | SCORE_ORDERING_BEHAVIOUR |
|---|---|
| Cosa misura | Un modello di ordinazione di un contatto, utilizzato per rilevare le tendenze e prevedere gli acquisti futuri. |
| Come viene calcolato | Ogni contatto viene assegnato a una categoria in base alla sua attività di acquisto nel tempo. |
| Finestra temporale | Sempre per impostazione predefinita. Può essere modificato in Impostazioni per gli ultimi 3, 6, 12 o 24 mesi. |
| Formato di output | Attributo di categoria. Dal più al meno attivo: Ordini regolari → Ordine recente → Pronto a ordinare → Ordine in ritardo → Ordine molto in ritardo → Nessun ordine recente → Un solo ordine → Nessun ordine. |
❓Come utilizzare questo punteggio
Attiva una campagna di riconquista automatizzata quando il punteggio di un contatto scende a Ordine molto in ritardo.
📈 Recenza, frequenza e valore monetario (RFM)
| Nome attributo | SCORE_RECENCY_FREQUENCY_MONETARY |
|---|---|
| Cosa misura | Il coinvolgimento di un contatto in base a quanto di recente ha acquistato (recenza), quanto spesso acquista (frequenza) e quanto spende (valore monetario). |
| Come viene calcolato |
Utilizza il punteggio quantile (NTILE(6)) sull'intera base di contatti. Ogni dimensione è valutata 1-6 (1 = migliore, 6 = più basso):
La categoria RFM è relativa: la categoria di un contatto può cambiare se il suo comportamento cambia o se cambia il comportamento complessivo della tua base clienti. |
| Finestra temporale | Dall’inizio per impostazione predefinita, in rapporto all’intera base di contatti. Può essere modificato in Impostazioni per gli ultimi 3, 6, 12 o 24 mesi. |
| Formato di output | Attributo di categoria. Dal migliore al peggiore: Cliente premium → Cliente fedele → Potenzialmente fedele → Cliente promettente → Da monitorare → A rischio → Poco attivo → Perso → Potenziale cliente. |
La seguente tabella mostra le combinazioni esatte di quantili di Recenza (R) e FM che determinano ciascun segmento. I punteggi vanno da 1 (migliore) a 6 (più basso).
| Segmento | Recenza (R) | Punteggio combinato FM |
|---|---|---|
| Cliente premium | 5 – 6 | 5 – 6 |
| Cliente fedele | 3 – 6 | 4 – 6 |
| Potenzialmente fedele | 4 – 6 | 2 – 3 |
| Cliente promettente | 4 – 6 | 1 |
| Da monitorare | 3 | 3 |
| Poco attivo | 3 | 1 – 2 |
| A rischio | 1 – 2 | 3 – 6 |
| Perso | 1 – 2 | 1 – 2 (tutte le altre combinazioni) |
| Prospetto | — | Nessun ordine registrato |
❓Come utilizzare questo punteggio
Aggiungi messaggi personalizzati o vantaggi esclusivi alle campagne che hanno come target i contatti clienti premium o clienti fedeli.
💰 Valore del ciclo di vita del cliente (CLV)
| Nome attributo | SCORE_CUSTOMER_LIFETIME_VALUE |
|---|---|
| Cosa misura | Il totale stimato che un contatto probabilmente spenderà durante l'intero rapporto con la tua azienda. |
| Come viene calcolato |
CLV = valore medio dell’ordine del contatto × numero medio di ordini per cliente (tutti i contatti) × durata media del ciclo di vita del cliente (tutti i contatti) La durata media del ciclo di vita del cliente è il tempo medio tra il primo e l’ultimo ordine nell’intera base di clienti. I contatti con un solo ordine hanno una durata di vita pari a 0, che si traduce in un CLV pari a 0. |
| Finestra temporale |
Dall’inizio per impostazione predefinita, in rapporto all’intera base di contatti. Può essere modificato in Impostazioni per gli ultimi 3, 6, 12 o 24 mesi. Sempre per impostazione predefinita. Le medie globali vengono calcolate sull’intera base clienti. Puoi modificarlo nelle impostazioni per gli ultimi 3, 6, 12 o 24 mesi. |
| Formato di output | Valore numerico (importo monetario, nessuna valuta specifica). |
❓Come utilizzare questo punteggio
Segmenta i contatti con un CLV elevato e invia loro offerte VIP o per una campagna fedeltà.
🔮 Scopri i punteggi predittivi
Oltre ai cinque punteggi predefiniti, Brevo offre tre punteggi predittivi che usano un modello statistico per prevedere il comportamento di acquisto futuro. Questi punteggio richiedono i dati ecommerce nel tuo account Brevo e sono disponibili nei piani Professional, nuovo Enterprise e CDP legacy.
⛔️ Rischio di churn predittivo
| Nome attributo | SCORE_PREDICTIVE_CHURN_RISK |
|---|---|
| Cosa misura | La probabilità che un contatto smetta di interagire con la tua attività. Il churn è definito in modo ampio come la fine della relazione di acquisto e non si basa sulla cancellazione dell’iscrizione. |
| Come viene calcolato |
Rischio di churn = 1 − probabilità che il contatto sia ancora attivo, dati la sua recenza, la frequenza e il tempo trascorso dal suo ultimo acquisto Il modello stima simultaneamente la frequenza di acquisto di ogni cliente e la probabilità che abbia abbandonato silenziosamente, in base alla cronologia degli ordini. |
| Finestra temporale | In base alla cronologia completa degli ordini. Il punteggio riflette la probabilità attuale di abbandono al momento del calcolo. |
| Formato di output | Valore numerico compreso tra 0 e 1 (probabilità). Esempio: 0.85 = rischio di churn elevato, 0.12 = rischio di churn basso. |
❓Come utilizzare questo punteggio
Identifica i contatti con un punteggio elevato di rischio di churn e rivolgiti a loro con una campagna di fidelizzazione o usalo come trigger di automazione.
🔢 Numero previsto di acquisti
| Nome attributo | SCORE_PREDICTIVE_PURCHASES_EXPECTED |
|---|---|
| Cosa misura | Il numero previsto di acquisti che un contatto effettuerà nei prossimi 12 mesi. |
| Come viene calcolato | Acquisti previsti = numero previsto di acquisti nei prossimi 365 giorni in base alla loro recenza e frequenza di acquisto e al tempo trascorso dall’ultimo acquisto. Il modello stima il tasso di acquisto in base alla cronologia completa degli ordini del contatto. |
| Finestra temporale | Orizzonte di previsione: prossimi 12 mesi. Basato sulla cronologia completa degli ordini come input. |
| Formato di output | Valore numerico (decimale).Esempio: 2.86 = circa 3 acquisti previsti nei prossimi 12 mesi. |
❓Come utilizzare questo punteggio
Individua i contatti con un numero previsto di acquisti basso e coinvolgili di nuovo prima che smettano di interagire.
💸 CLV predittivo
| Nome attributo | SCORE_PREDICTIVE_CLV |
|---|---|
| Cosa misura | Il valore monetario futuro previsto che un contatto genererà nei prossimi 12 mesi. |
| Come viene calcolato |
CLV predittivo = valore medio dell’ordine previsto × numero di acquisti previsto nei prossimi 365 giorni Per i contatti con un solo ordine, il valore medio dell’ordine osservato viene usato come alternativa a una stima del modello. |
| Finestra temporale | Orizzonte di previsione: prossimi 12 mesi. Basato sulla cronologia completa degli ordini come input. |
| Formato di output | Valore numerico (importo monetario, nessuna valuta specifica). |
❓Come utilizzare questo punteggio
Dai priorità ai contatti di alto valore nelle tue campagne creando un segmento in base ai contatti con un CLV predittivo superiore a una soglia che definisci tu.
📝 Utilizzo dei punteggi in Brevo
Per impostazione predefinita, tutti i punteggi vengono calcolati utilizzando la cronologia completa dei tuoi ordini. Puoi personalizzare l'intervallo di tempo per ogni punteggio singolarmente da Impostazioni > Contatti > Punteggi:
Le opzioni disponibili sono: ultimi 3 mesi, ultimi 6 mesi, ultimi 12 mesi, ultimi 24 mesi o da sempre.
I punteggi si comportano come attributi di contatto standard, il che significa che puoi:
- Segmentare i contatti in base ai valori dei punteggi (ad esempio, contatti con Periodo chiave per lo shopping = Black Friday).
- Attivare automazioni quando cambia un punteggio (ad esempio, inviare un'email di riattivazione quando Comportamento d'acquisto = Ordine molto in ritardo).
- Personalizzare i contenuti della campagna in base ai punteggi (ad esempio, mettere in evidenza i prodotti premium per i contatti con un CLV elevato).
⏭️ E adesso?
- Creazione di un segmento per filtrare i contatti
- Invio di un'email da un'automazione
- Personalizzazione delle email con attributi di contatto
- Esplorazione e analisi dei dati con l'analisi avanzata
🤔 Domande?
In caso di domande, non esitare a contattare il team dell’assistenza creando un ticket dal tuo account. Se ancora non hai un account, puoi contattarci qui.
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