Tasso di Clienti Ritornati
Scopri cos'è il tasso di clienti ritornati, come calcolarlo e perché la suddivisione tra nuovi e acquirenti abituali rivela fedeltà e dipendenza dall'acquisizio...
Il tasso di nuovi clienti è la percentuale degli ordini (o del fatturato) di un negozio proveniente da acquirenti al primo acquisto, rispetto ai clienti che tornano, in un dato periodo. Viene monitorato insieme al tasso di riacquisto per capire se la crescita è guidata dall’acquisizione, dalla fidelizzazione o da entrambe.
Il tasso di nuovi clienti è la percentuale degli ordini (o del fatturato) di un negozio proveniente da acquirenti al primo acquisto, rispetto ai clienti che tornano, in un dato periodo. Viene monitorato insieme al tasso di riacquisto per capire se la crescita è guidata dall'acquisizione, dalla fidelizzazione o da entrambe.
Il tasso di nuovi clienti misura la quota degli ordini, o del fatturato, di un negozio proveniente da clienti che effettuano il loro primo acquisto, rispetto a clienti che hanno già acquistato in precedenza. Si calcola dividendo gli ordini (o il fatturato) degli acquirenti al primo acquisto per il totale degli ordini (o il fatturato totale) in un dato periodo. Da solo, il tasso di nuovi clienti è un numero neutro — né intrinsecamente buono né cattivo — ma se letto insieme al tasso di riacquisto, diventa uno degli indicatori più chiari per capire se la crescita di un negozio è guidata principalmente dall’acquisizione continua di nuovi clienti, da una solida base di acquirenti abituali, o da un equilibrio tra entrambi.
La formula è semplice: ordini di nuovi clienti divisi per il totale degli ordini nello stesso periodo, espressi in percentuale. Un esempio pratico: un negozio elabora 2.000 ordini in un mese e i suoi dati mostrano che 700 di questi ordini provengono da clienti il cui storico non riporta acquisti precedenti. Si tratta di 700 diviso 2.000, un tasso di nuovi clienti del 35% — il che significa che il 65% del volume di ordini del mese proviene da clienti abituali.
Questa cifra è più utile se segmentata per canale. Le campagne pubblicitarie a pagamento generano in genere un tasso di nuovi clienti più elevato per loro natura, poiché spesso si rivolgono a persone che non hanno mai acquistato in precedenza, mentre le campagne email e SMS inviate a una lista di clienti esistenti tendono a orientarsi fortemente verso gli acquirenti abituali. Unire tutti i canali in un unico tasso di nuovi clienti a livello di negozio può nascondere il fatto che un determinato canale stia sottoperformando specificamente nell’acquisizione o nella fidelizzazione.
Il tasso di nuovi clienti è importante perché permette di interpretare correttamente la spesa per l’acquisizione e gli sforzi di fidelizzazione. Un negozio con un tasso di nuovi clienti persistentemente alto e un basso tasso di riacquisto sta di fatto correndo su un tapis roulant — spende continuamente per acquisire clienti che abbandonano rapidamente, invece di costruire valore composto da una base crescente di acquirenti abituali. Questo modello rende il negozio molto più sensibile all’aumento del costo di acquisizione del cliente, poiché una quota maggiore del fatturato dipende dall’ottenere continuamente nuovi acquirenti piuttosto che fidelizzare quelli esistenti.
Al contrario, un negozio con un tasso di nuovi clienti molto basso può essere sano in termini di fidelizzazione ma stagnante in termini di crescita, affidandosi quasi interamente alla sua base di clienti esistente senza espanderla in modo significativo. Nessuno dei due estremi è automaticamente un problema, ma entrambi richiedono risposte strategiche diverse — uno ha bisogno di programmi di fidelizzazione più forti, l’altro di rinnovati investimenti nell’acquisizione.
Poiché gli assistenti di acquisto basati sull’IA come ChatGPT Shopping e Perplexity Shopping influenzano sempre più il modo in cui i nuovi clienti scoprono un brand per la prima volta, il tasso di nuovi clienti diventa un segnale utile per valutare se i canali di scoperta basati sull’IA stanno effettivamente convertendo nuovi visitatori in acquirenti al primo acquisto, separatamente dal loro effetto sui clienti esistenti che già conoscono il brand. Un negozio che vede aumentare il tasso di nuovi clienti specificamente tra il traffico proveniente da superfici di acquisto basate sull’IA ha qualche evidenza che quei canali funzionano come autentica scoperta all’inizio del funnel, piuttosto che limitarsi a raggiungere un pubblico che avrebbe comunque trovato il negozio.
Vedere questa suddivisione chiaramente richiede dati a livello di ordine che distinguano in modo affidabile i nuovi acquirenti da quelli abituali. Il report eshop_get_order_mix di AmICited suddivide gli ordini per tipo di acquirente insieme al metodo di pagamento e allo stato dell’ordine, offrendo una visione coerente della composizione tra nuovi e abituali che un commerciante può monitorare nel tempo o per canale senza dover incrociare manualmente la cronologia clienti per ogni ordine.
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