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Cómo mejorar tus resultados de marketing usando la segmentación RFM

Tener a tus clientes bien segmentados es el primer paso hacia la personalización de tus acciones de marketing. Está demostrado que crear experiencias de compra únicas e hiper-personalizadas aumenta el engagement y la conversión. Por eso en este artículo vamos a explicar cómo funciona el modelo RFM, una técnica de segmentación muy poderosa, basada en el análisis de tres parámetros: la Recencia, la Frecuencia y el Monto de las compras de tus clientes. Usando el modelo RFM, tu eCommerce podrá obtener un ránking de clientes que indique, claramente, cuáles son de alto valor para el negocio y cuáles no. Si quieres saber cómo calcular tu ranking y utilizarlo para aumentar tus ventas, sigue leyendo.

 

Qué es el modelo RFM en marketing

El modelo de análisis RFM (por sus siglas en inglés Recency, Frequency, Monetary) es una técnica de marketing que determina cuáles son los mejores clientes tomando en cuenta cuándo realizaron su última compra (Recency), con qué frecuencia compran (Frequency), y cuánto gastan en sus compras, es decir, su valor monetario (Monetary).

Mediante el modelo RFM, se establece una puntuación para cada cliente en función de esos tres parámetros y se define un ranking. Con ese ranking luego es posible crear segmentos de clientes según su valor estratégico para el negocio y enfocar mejor las acciones de marketing. 

 

Por qué es útil para tu eCommerce

El RFM constituye un modelo de análisis de datos muy interesante porque sirve para llevar a cabo una segmentación inteligente de los clientes de un eCommerce. Puede usarse en comercios electrónicos de cientos e incluso de millones de clientes y es un método muy eficaz para agruparlos de forma significativa para las ventas.

 

El análisis RFM sirve para descubrir: 

  • Cuáles son tus mejores clientes.
  • Cuáles son los clientes más fidelizados.
  • Qué segmento de clientes es propenso a reaccionar favorablemente a tu próxima campaña o la actual.
  • Qué clientes ya no consideran tu marca o tu eCommerce y están a punto de abandonar tu tienda. 
  • Qué clientes puedes considerar ya como perdidos y evitar destinarles más recursos. 
  • Qué clientes vale la pena recuperar. 

 

Ventajas

Usar el análisis RFM para segmentar a tus clientes te puede reportar los siguientes beneficios: 

  • Optimización de las acciones de marketing y de su impacto.
  • Incremento del CVR.
  • Aumento de la tasa de retención de clientes.
  • Aumento del lifetime value.
  • Incremento de la tasa de respuesta.
  • Crecimiento de las ventas.
  • Mayor rentabilidad del negocio.

Funcionamiento

Explicado de forma sencilla, el análisis RFM combina tres atributos clave de los clientes para construir un ranking que permite agruparlos de forma útil para el negocio. 

El funcionamiento es el siguiente: 

  • Si un cliente compró en una fecha reciente (Recencia), se le otorgan más puntos y se le posiciona arriba del ranking. 
  • Si un cliente compró muchas veces (Frecuencia), también se le coloca arriba. 
  • Si el cliente gastó mucho dinero en el total de sus compras (Monto), en comparación con otros clientes, también puntúa más alto. 
  • Combinando los tres parámetros anteriores, se obtiene un ranking RFM donde cada cliente queda puntuado con tres dígitos que van desde el 111 al 555. 

División por quintiles y numeración en el ranking de clientes

El modelo RFM se basa en el concepto de quintil, es decir, dividir algo en 5 grupos de igual tamaño.

Para explicarlo mejor, podemos ver la tabla a continuación donde se analiza la recencia de compra y se agrupa a los clientes en cinco grupos diferentes en base a ese parámetro.

 

La idea es asignarle a cada cliente una puntuación según los tres parámetros del modelo RFM, de modo que los mejores clientes serán los que tengan una puntuación de 555, y los peores, de 111.

 

Nombre clienteQuintil según RecenciaQuintil según FrecuenciaQuintil según valor MonetarioPuntuación total en el ranking
Maria Collins555555
Joe Dunbar111111
Thaís García325325

 

Una vez obtenidos los quintiles, estos pueden ser utilizados para segmentar a los clientes y, así, realizar acciones de marketing mucho más efectivas que permitan ganar impacto, aumentar la rentabilidad y mejorar la eficiencia.

 

Segmentos de clientes y estrategias accionables

La clasificación en segmentos que propone el RFM es muy valiosa para los eCommerce, ya que permite identificar grupos de clientes según su comportamiento para luego implementar estrategias más eficientes y rentables.

En la tabla a continuación se muestra la nomenclatura que suele utilizarse para cada segmento, el tipo de comportamiento asociado y algunas estrategias de marketing recomendadas para cada grupo de clientes.

 

Segmento de clientesRFMComportamientoEstrategias accionables
Champions555, 554, 544, 545, 454, 455, 445.Compraron recientemente, suelen comprar con frecuencia y son los que más dinero gastan.Recompénsalos. Pueden ser early adopters para nuevos productos. Son tus embajadores de marca.
Loyal customer543, 444, 435, 355, 354, 345, 344, 335.Gastan bastante dinero y con cierta frecuencia en tu eCommerce. Son sensibles a promociones.Haz upselling con ellos. Ofréceles productos de más valor. Pídeles que dejen reviews. Fidelízalos.
Potential Loyalist553, 551, 552, 541, 542, 533, 532, 531, 452, 451, 442, 441, 431, 453, 433, 432, 423, 353, 352, 351, 342, 341, 333, 323.Clientes recientes que gastaron una buena cantidad y compraron más de una vez.Ofréceles un membership o programa de fidelización, recomiéndales otros productos.
New Customers512, 511, 422, 421 412, 411, 311.Han comprado recientemente, pero no compran a menudo.Dales soporte para su on-boarding, haz que sientan que consiguen lo que buscan, comienza a construir una relación de confianza con ellos.
Promising525, 524, 523, 522, 521, 515, 514, 513, 425,424, 413,414,415, 315, 314, 313.Han comprado recientemente, pero no han gastado mucho. Crea brand awareness, ofréceles descuentos, regalos o free trials.
Need Attention535, 534, 443, 434, 343, 334, 325, 324.Están por encima de la media en recencia, frecuencia y valor monetario, pero no han comprado recientemente.Lanza ofertas limitadas en el tiempo y recomendaciones basadas en sus anteriores compras. Reactívalos.
Cannot Lose Them155, 154, 144, 214,215,115, 114, 113 .Hicieron las compras más grandes, y a menudo. Pero no han vuelto a tu eCommerce desde hace mucho tiempo.Tráelos de vuelta con lanzamientos de nuevos productos, no dejes que se los lleve la competencia, habla con ellos.
About to sleep331, 321, 312, 221, 213.Por debajo de la media en recencia, frecuencia y valor monetario. Vas a perderlos si no los reactivas.Comparte con ellos recursos de valor, recomiéndales productos populares, nuevos descuentos, etc. Reconecta con ellos. 
At risk255, 254, 245, 244, 253, 252, 243, 242, 235, 234, 225, 224, 153, 152, 145, 143, 142, 135, 134, 133, 125, 124.Gastaron mucho dinero y compraron con frecuencia, pero hace ya mucho tiempo de eso. ¡Necesitan que los traigas de vuelta!Envíales emails personalizados para reconectar, ofréceles promociones  y pon a su alcance recursos de valor.
Hibernating332, 322, 231, 241, 251, 233, 232, 223, 222, 132, 123, 122, 212, 211.La última compra fue hace mucho tiempo, con poco gasto y bajo número de pedidos.Ofréceles productos relevantes y descuentos especiales. Vuelve a crear valor de marca.
Lost111, 112, 121, 131, 141, 151.Tienen las puntuaciones más bajas en Recency, Frequency y Montetary.Intenta recaptarlos con alguna campaña personalizada. Si no funciona, ignoralos.

 

Cómo calcular el RFM

El ranking RFM es una métrica altamente estratégica para cualquier eCommerce, sin embargo calcularla a mano puede ser muy tedioso y puede tomar demasiado tiempo. Esa es la razón por la que muchos eCommerce obvian esta métrica tan relevante. 

Sin embargo, ya existen en el mercado soluciones tecnológicas que calculan el RFM de forma automática y precisa. Estos softwares convierten este modelo de análisis tan efectivo en información realmente usable para los CMOs y sus equipos, algo que puede marcar la diferencia frente a la competencia. 

Un ejemplo de estos softwares es Connectif, plataforma de marketing automation con enfoque Data First que calcula, de forma automática y precisa, el ranking RFM de clientes de cualquier eCommerce. Su tecnología convierte este modelo de análisis tan efectivo en información realmente usable para tu equipo de marketing. Si quieres probar el RFM y ver cómo mejora tus resultados, puedes pedir una demo aquí.

Reflexión final

En la era del Big Data, el deber de los CMOs y sus equipos, en cualquier eCommerce, es tomar decisiones estratégicas informadas, no solo fundamentadas en la falible intuición. Esa es la razón que hace necesario adoptar  un enfoque de Marketing Data First, basado en en el uso inteligente de datos para crear una ventaja competitiva real. 

Competir al máximo nivel, en la era actual, implica disponer de la tecnología adecuada para registrar, usar y analizar first-party data. Cualquier eCommerce que encuentre el partner tecnológico adecuado, estará más capacitado para ganar cuota de mercado que sus competidores que aún no lo hayan encontrado. La clave es elegir soluciones o herramientas que den la flexibilidad y la libertad necesarias a los marketers para explorar métricas avanzadas. El RFM es solo un buen ejemplo de estas métricas tan poderosas.