Raggruppare i clienti per comportamento d'acquisto (RFM)

Prompt che suddivide i clienti in pochi gruppi per ultimo acquisto, frequenza e fatturato, con un'azione adatta per ciascuno. Lo copi nello strumento di IA che preferisce, che poi raggruppa i clienti.

Tema: Fogli di calcolo e dati
Tipo: Prompt
Livello: Intermedio
Tempo: circa 10 min

I risultati dipendono dallo strumento, dal modello e da ciò che inserisce.

Anteprima del risultato

Esempio: scritto dalla nostra redazione, non è una vera risposta dell'IA.

Soglie (12 mesi): ultimo acquisto fino a 60 / da 61 a 180 / oltre 180 giorni; acquisti 1 / da 2 a 4 / 5 o più; fatturato fino a 50 € / da 51 a 200 € / oltre 200 € 1. Clienti fedeli: 140 numeri cliente, 46% del fatturato → accesso anticipato alle novità 2. Nuovi clienti: 310, 12% → secondo acquisto con consigli d’uso del prodotto 3. Un tempo attivi: 220, 18% → chiedere che cosa è mancato 4. Acquisti singoli: 900, 9% → nessuna azione speciale, solo la newsletter abituale con consenso Verificare: 12 numeri cliente con oltre 40 acquisti sono probabilmente aziende.

Compili

Ciò che scrive resta in questa finestra del browser. Non salviamo né inviamo nulla.

AttivitàChe cosa vende?

PeriodoQuale periodo?

DatiIncolli gli ordini con numero cliente, data e importo, senza nomi o indirizzi

Il suo prompt

Raggruppi i nostri clienti per comportamento d'acquisto con il metodo RFM.
Attività: [Attività]
Periodo dei dati: [Periodo]
Dati:
<data>
[Dati]
</data>
Procedura: 1. Calcoli per ogni numero cliente tre valori: giorni dall'ultimo acquisto (R), numero di acquisti (F) e fatturato (M) nel periodo. 2. Divida ogni valore in tre livelli e spieghi le soglie invece di fissarle senza verifica. 3. Formi al massimo sei gruppi con nomi comprensibili, come clienti fedeli, nuovi clienti, acquisti singoli o clienti un tempo attivi. 4. Indichi per ogni gruppo il numero, la quota di fatturato e un'azione adatta. 5. Mostri le formule o i passaggi, così che io possa ricostruire l'analisi nel foglio di calcolo. Lavori solo con i numeri cliente, non con nomi o contatti, e segnali anomalie come resi o acquisti aziendali con «Verificare:».

Fai particolare attenzione a rendere esplicite le soglie dei gruppi e lavorare solo con numeri cliente invece che con dati personali.

Prima di rispondere, controlla: hai rispettato tutte le indicazioni? Se manca un'informazione importante o nel testo è rimasto un segnaposto tra parentesi quadre, chiedi invece di indovinare. Indica chiaramente le ipotesi.

Raggruppi i nostri clienti per comportamento d'acquisto con il metodo RFM.
Attività: [Attività]
Periodo dei dati: [Periodo]
Dati:
<data>
[Dati]
</data>
Procedura: 1. Calcoli per ogni numero cliente tre valori: giorni dall'ultimo acquisto (R), numero di acquisti (F) e fatturato (M) nel periodo. 2. Divida ogni valore in tre livelli e spieghi le soglie invece di fissarle senza verifica. 3. Formi al massimo sei gruppi con nomi comprensibili, come clienti fedeli, nuovi clienti, acquisti singoli o clienti un tempo attivi. 4. Indichi per ogni gruppo il numero, la quota di fatturato e un'azione adatta. 5. Mostri le formule o i passaggi, così che io possa ricostruire l'analisi nel foglio di calcolo. Lavori solo con i numeri cliente, non con nomi o contatti, e segnali anomalie come resi o acquisti aziendali con «Verificare:».

Fai particolare attenzione a rendere esplicite le soglie dei gruppi e lavorare solo con numeri cliente invece che con dati personali.

Prima di rispondere, controlla: hai rispettato tutte le indicazioni? Se manca un'informazione importante o nel testo è rimasto un segnaposto tra parentesi quadre, chiedi invece di indovinare. Indica chiaramente le ipotesi.

Questa è un'istruzione per un'IA, non ancora il risultato.

Dove funziona questo prompt

Questi strumenti di IA sono adatti a questo prompt:

Come usarlo

Compili i campi o tocchi un suggerimento. Non inserisca nomi, indirizzi o altri dati personali.
Copi il prompt completo nello strumento di IA che preferisce.
Prima di ogni azione verifichi di poter contattare il gruppo in quel modo, per esempio se esiste il consenso per le comunicazioni promozionali via e-mail.

Perché funziona?

Tre valori semplici bastano per distinguere clienti fedeli, nuovi e in calo. Soglie spiegate rendono i gruppi comprensibili e confrontabili nel tempo.

Consigli

I prodotti stagionali falsano il valore «ultimo acquisto». In quel caso scelga un periodo che copra almeno una stagione intera.

Può usare liberamente i nostri prompt, anche per lavoro. Non pubblicarli come sua raccolta. Non diamo garanzie sui risultati dell'IA; li controlli Lei. Condizioni d'uso

Raggruppare i clienti per comportamento d'acquisto (RFM)

Anteprima del risultato

Compili

Il suo prompt

Dove funziona questo prompt

Come usarlo

Perché funziona?

Consigli

Fa parte di questi agenti

Può servirti anche

Verificare l'unità di analisi nei test Nuovo

Trovare esplosioni di cardinalità nelle metriche Nuovo

Stimare in modo semplice il valore del cliente nel tempo Nuovo