Análisis RFM para la segmentación de clientes en el comercio electrónico

El análisis RFM es una técnica de segmentación de clientes que ayuda a las tiendas virtuales a entender el comportamiento de compra de los consumidores en función de tres factores principales: Recencia, Frecuencia y Valor Monetario.

En otras palabras, el análisis RFM ayuda a los e-commerces a segmentar a sus clientes de forma inteligente, identificando a los consumidores que necesitan más atención, a aquellos que son leales y merecen recompensas y otros que acaban de comprar y deben ser conquistados.

Según el Principio de Pareto, el 80% de las ventas de una tienda virtual provienen del 20% de sus clientes. Al aplicar la puntuación del análisis RFM a la base de datos del e-commerce, es posible medir cómo se comportan los consumidores a lo largo del tiempo —conociendo así quiénes son y cómo se comportan los diferentes tipos de clientes del e-commerce.

¿Qué es el Análisis RFM?

El análisis RFM fue creado en 1995 por Jan Roelf Bult y Tom Wansbeek para segmentar grupos específicos de clientes. RFM significa Recencia, Frecuencia y Monetario o Recency, Frequency and Monetary (en inglés). En México, también es conocido como Análisis RFV, un acrónimo para Recencia, Frecuencia y Valor.

El análisis RFM es una técnica de marketing utilizada para determinar cuantitativamente cuáles clientes son los mejores, examinando cuán recientemente un cliente compró (Recencia), con qué frecuencia compra (Frecuencia) y cuánto gasta el cliente (Valor Monetario).

Recencia

La recencia se refiere a la cantidad de tiempo que ha pasado desde la última interacción o compra de un cliente. Esto ayuda a determinar cuánto tiempo ha pasado desde que un cliente interactuó con su empresa e identificar a los consumidores que han realizado una compra recientemente y tienen más probabilidades de ser receptivos a las comunicaciones de marketing. Por ejemplo, los clientes que compraron en la última semana pueden estar más inclinados a responder a un correo electrónico promocional en comparación con aquellos que no compran desde hace meses.

Frecuencia

La frecuencia mide la regularidad con la que un cliente interactúa con su empresa o cuántas compras realiza en un período específico. Ayuda a determinar el nivel de compromiso y lealtad del consumidor. Los clientes que compran con frecuencia son más valiosos para su empresa. Al segmentar a los clientes en función de la frecuencia, puede adaptar las campañas de marketing para recompensar y retener a los clientes de alta frecuencia, incentivar la recompra y aumentar el valor de vida del cliente (CLV).

Valor monetario

El valor monetario se refiere a la cantidad de dinero que un cliente ha gastado en compras en su e-commerce. Ayuda a identificar a los clientes de alto valor que contribuyen significativamente a sus ingresos. Al segmentar a los consumidores en función del valor monetario, puede identificar a sus clientes más valiosos y concentrar sus esfuerzos de marketing en ellos. Ofreciendo ofertas exclusivas, recomendaciones de productos personalizadas o tratamiento VIP para maximizar su lealtad y generar ventas adicionales.

El análisis RFM, como un método para identificar clientes de alta respuesta en promociones de email marketing y para mejorar las tasas generales de respuesta, aplicando la puntuación de RFM a su base de datos de clientes y midiendo cómo migran de una clasificación a otra a lo largo del tiempo, es de suma importancia para el e-commerce que entiende que la inteligencia —saber quiénes son y cómo se comportan sus diferentes tipos de clientes— es la mayor ventaja competitiva que una tienda puede tener en este mercado creciente y dinámico.

Beneficios del Análisis RFM para el e-commerce

El análisis RFM ofrece información que facilita el direccionamiento de las campañas de marketing en el e-commerce. Al entender el comportamiento de compra de sus clientes y segmentarlos en función de la recencia, frecuencia y valor monetario, puede:

Mejorar la segmentación de su base de datos

El análisis RFM permite identificar segmentos de clientes específicos con mayor probabilidad de responder positivamente a sus esfuerzos de marketing. Al adecuar sus mensajes y ofertas a las características de cada segmento, puede aumentar la eficacia de sus campañas de marketing y generar mayores tasas de conversión.

Aumentar la retención de clientes

Al identificar a los clientes que no han realizado una compra en un tiempo, puede implementar estrategias de retención. Por ejemplo, puede enviar ofertas o recomendaciones personalizadas para reenganchar a clientes inactivos o proporcionar incentivos para retener a sus clientes, ya que retener clientes siempre es más barato que conquistar nuevos consumidores.

Optimizar el ROI de marketing

El análisis RFM ayuda a organizar los recursos de marketing de manera eficiente. Al enfocarse en clientes de alto valor o en aquellos con potencial para aumentar el compromiso, puede optimizar sus esfuerzos de marketing, maximizar el retorno sobre la inversión (ROI) y reducir costos.

En resumen, el análisis RFM proporciona información valiosa sobre el comportamiento del cliente y permite la creación de estrategias de marketing personalizadas, que generan mayor compromiso y resultan en más ventas.

1. Los clientes que han comprado recientemente tienen más probabilidades de responder a su próxima promoción que aquellos cuya última compra fue hace más tiempo. Este es un principio universal que se puede observar en casi todos los segmentos: seguros, bancos, retail…
2. 2. También es cierto que los compradores frecuentes son más propensos a responder que los compradores menos frecuentes.
3. 3. Los que gastan más, generalmente, responden mejor que los que gastan poco.

Estos son los tres principios básicos que están detrás del Análisis RFM.

¿Cómo usar el análisis RFM en el e-commerce?

Un CRM para e-commerce que aplica el Análisis de RFM toma estos tres principios, los cuantifica y codifica a sus clientes en 10 clasificaciones de RFM, a partir de sus comportamientos de consumo.

Estas clasificaciones se presentan gráficamente en la llamada “Matriz de Análisis RFM”:

Embelleze sigue las mejores prácticas y aprovecha las segmentaciones avanzadas disponibles en el sistema edrone – como el Análisis RFM – para enviar mensajes repletos de contenido a clientes segmentados según su comportamiento de compra. Obteniendo una tasa de conversión (pedidos / correos enviados) ocho veces mayor usando la segmentación RFM vs. tasa de conversión promedio de todos los boletines en 2022.

Puntuación del Análisis RFM

A continuación, un ejemplo de cómo podemos puntuar estas variables, de modo a clasificar la importancia de un cliente a partir de su comportamiento de compra:

Recencia (puede/debe ser personalizada de acuerdo con el segmento del e-commerce):

• Recencia = 4 (compró en los últimos 1 a 7 días)
• Recencia = 3 (compró en los últimos 8 a 14 días)
• Recencia = 2 (compró en los últimos 15 a 30 días)
• Recencia = 1 (compró hace más de 31 días)

Frecuencia (basada en cuartiles, tiene como referencia el comportamiento de todos los demás clientes de esa tienda):

• Frecuencia = 4 (cuartil 4)
• Frecuencia = 3 (cuartil 3)
• Frecuencia = 2 (cuartil 2)
• Frecuencia = 1 (compró una sola vez)

[Valor] Monetario (basada en cuartiles, tiene como referencia el comportamiento de todos los demás clientes de esa tienda):

• [Valor] Monetario = 4 (cuartil 4)
• [Valor] Monetario = 3 (cuartil 3)
• [Valor] Monetario = 2 (cuartil 2)
• [Valor] Monetario = 1 (cuartil 1)

Segmentos de clientes del Análisis RFM

Primero vamos a agrupar estas clasificaciones en tres grupos estratégicos para que tenga una macrovisión de su base y, luego, tratamos una por una:

– Clientes con ALTO RFM (Clientes Campeones / Clientes Leales) — este grupo incluye a sus mejores clientes. ELLOS TE AMAN. Ellos representan a su CLIENTE IDEAL. Una buena acción es siempre hacer que estos clientes se sientan especiales. Son para ellos que usted presenta sus novedades en primicia; son para ellos que usted presenta sus productos exclusivos, o los de unidades limitadas. Estos clientes son más propensos a divulgar su marca, son ellos quienes, normalmente, dejan sus testimonios positivos sobre sus experiencias de compra en su tienda —incentívelos a hacerlo. ¡Aproveche el principio de la reciprocidad! [En general, este grupo representa 5% de su base de clientes.]

– Clientes con MEDIO RFM (Clientes Potenciales / Nuevos Clientes / Clientes Prometedores / Clientes que necesitan atención / Clientes en riesgo / Clientes que no puede perder) — este grupo incluye a sus clientes más recientes, pero de baja a media frecuencia y/o bajo a medio gasto, y sus clientes de media a alta frecuencia y/o medio a alto gasto, pero no tan recientes. ELLOS TIENEN SIMPATÍA POR USTED. Ellos representan a su CLIENTE ESTÁNDAR. Infórmeles sobre sus promociones específicas del momento (siempre generando sentido de urgencia). Desarrolle en la mente de estos clientes la conciencia de su marca (Brand Awareness). Una buena mentalidad para crear sus comunicaciones para estos clientes es: “¡Estos clientes no merecen ser clientes de mis competidores! ¡Necesito ayudarlos a evitar que eso suceda!” [En general, este grupo representa 20% de su base de clientes.]

– Clientes con BAJO RFM (Clientes en estado de hibernación, Clientes perdidos) — este grupo incluye a sus peores clientes — no compran con frecuencia, no gastaron mucho cuando compraron y ya hace tiempo que no compran. ELLOS SON INDIFERENTES A USTED. Ellos representan a su CLIENTE PROBLEMA (si solo existieran ellos, su tienda no existiría). Aquí usted va a ofrecer sus descuentos más agresivos, va a presentar las llamadas “ofertas irresistibles” y va a hablar, de forma aún más directa, a su “instinto de supervivencia”, conocido por la neurociencia como cerebro reptiliano (teoría del cerebro trino) y por la psicología moderna como FOMO (Fear of Missing Out — Miedo a Perder la Oportunidad, en traducción libre). ¡Es ahora o nunca! [En general, este grupo representa 75% de su base de clientes.]

Ahora, veamos una breve descripción de cada una de estas 10 clasificaciones:

1. Clientes Campeones

Los mejores clientes, compran y gastan mucho y han realizado la última compra recientemente.

2. Clientes Leales

Clientes muy buenos — gastan mucho.

3. Clientes Potenciales

Clientes recientes, pero que ya han gastado mucho.

4. Nuevos Clientes

Clientes recientes, que han realizado solo algunas compras.

5. Clientes Prometedores

Clientes que compran con frecuencia y gastan bastante, pero hicieron la última compra hace algún tiempo.

6. Clientes que necesitan atención

Clientes con recencia y gasto por encima de la media.

7. Clientes en riesgo

Clientes que compraban con frecuencia, pero no han realizado ninguna compra en mucho tiempo.

8. Clientes que no puede perder

Clientes que han gastado mucho, pero están inactivos desde hace un buen tiempo.

9. Clientes en estado de hibernación

Clientes con baja frecuencia y bajo gasto, que no compran desde hace mucho tiempo.

Vea también: Ejemplos de correo para clientes inactivos

10. Clientes perdidos

Sus peores clientes. No compran desde hace mucho tiempo, compraron solo una vez (o muy pocas veces) y gastaron muy poco.

Conclusión

Como puede ver, no tiene mucho sentido enviar correos a toda su base sin discriminar su mensaje de acuerdo con cada tipo de cliente.

Si la moneda más valiosa del mercado es la “atención”, el “banco central” que facilita la circulación de esa moneda se llama “personalización”.

Existen, claro, diversas formas de crear personalización, sin embargo, cuando se hace a partir del análisis de RFM, se garantiza que sus estrategias de captación de leads calificados sean cada vez más asertivas, dado que tendrá datos más precisos sobre su cliente ideal, de modo que pueda, cada vez más, atraer este tipo de cliente a su tienda online.

Cuanto más personalización, más atención. Cuanto más atención, más ventas. ¿Y entonces, vamos a “RFMizar”? El sistema edrone cuenta con un CRM integrado con Análisis RFM y sugiere automatizaciones de marketing para mantener una comunicación continua y personalizada con todos los segmentos de los clientes de su tienda virtual.