¿Qué es el análisis RFM? Cómo usarlo para la segmentación de clientes

Los vendedores inteligentes conocen el valor de “conocer a tu cliente”. Por lo tanto, en lugar de simplemente generar más clics, los especialistas en marketing deben seguir el cambio de paradigma de mayores CTR (tasas de clics) a retención, compromiso y desarrollo de relaciones con los clientes.

En lugar de interpretar toda la base de clientes como un todo, es más útil segmentarlos en grupos similares, conocer las características de cada grupo e involucrarlos con campañas adecuadas en lugar de segmentarlos solo por edad o geografía del consumidor.

RFM es uno de los métodos de segmentación más confiables, poderosos y fáciles de usar para capacitar a los especialistas en marketing para analizar el comportamiento del cliente.

Ahora debe preguntarse qué es el análisis RFM y cómo puede aprovecharlo para el crecimiento de su negocio.

Entonces, sin más demora, avancemos y comencemos desde lo básico.

¿Qué es el análisis RFM?

RFM significa Actualidad, Frecuencia y Valor monetario. Estos valores corresponden a rasgos cruciales del cliente.

Además, estas métricas de RFM son indicadores principales del comportamiento de un cliente porque la frecuencia y el valor monetario influyen en el valor de por vida de un cliente, y la antigüedad influye en la retención , una medida de compromiso.

Las empresas que carecen del aspecto monetario, como lectores, espectadores o productos orientados a la navegación, podrían utilizar parámetros de compromiso en lugar de factores monetarios.

Por lo tanto, lleva a aplicar RFE, una variación de RFM . Además, este parámetro de participación podría interpretarse como un valor compuesto basado en varias métricas, como la tasa de rebote, la cantidad de páginas visitadas, el tiempo de duración de la visita por página, etc.

Los factores RFM explican estos hechos:

• cuanto más reciente es la compra, más activo está el cliente en las promociones
• cuanto más a menudo compra el cliente, más comprometido y encantado está
• el valor monetario distingue a los que gastan mucho de los compradores de poco valor

Segmentación de clientes mediante análisis RFM

Cada vez que planee hacer gastos de marketing o formular una nueva promoción, los vendedores minoristas deben tener cuidado al segmentar y dirigirse a los consumidores.

Sería un desperdicio de inversión en marketing si, por ejemplo, una campaña publicitaria está dirigida a todos los miles de consumidores. Además, no es probable que una promoción de marketing tan no dirigida tenga una tasa de conversión más alta e incluso puede dañar el valor de su marca.

Los minoristas ahora emplean métodos sofisticados para segmentar a sus clientes y dirigir sus esfuerzos de marketing a estos segmentos. Según el análisis de RFM, cada cliente recibe una puntuación en función de tres factores, es decir, actualidad , frecuencia y valor monetario .

Como consecuencia, el análisis RFM permite a las empresas reconocer a los clientes que tienen más probabilidades de responder a una nueva oferta.

Echemos un vistazo a cada uno de estos factores en detalle:

1. Actualidad:

La antigüedad es el predictor más significativo de quién es más probable que reconozca una oferta. Los consumidores que le han comprado recientemente tienen más probabilidades de volver a comprarle que aquellos que no compraron recientemente.

2. Frecuencia:

El segundo factor más importante es la frecuencia con la que estos clientes le compran. Cuanto mayor sea la frecuencia, mayores serán las probabilidades de que reconozcan sus ofertas.

3. Monetario:

El tercer factor es la cantidad de dinero que estos compradores han gastado en sus compras. Los clientes que han pagado más son más propensos a comprar según la oferta que aquellos que han gastado menos.

Ya que hemos visto los tres factores, es hora de entender cómo funciona.

¿Cómo funciona el análisis RFM?

Análisis de RFM A cada cliente se le asigna una puntuación de actualidad, frecuencia y valor monetario, y luego se calcula su puntuación total de RFM.

La puntuación de actualidad se estima en función de la fecha de su adquisición más reciente. Los puntajes generalmente se clasifican en función de los valores. Por ejemplo, una empresa puede desarrollar un sistema de categorías del 1 al 5, siendo el cinco el más alto.

Por lo tanto, en este caso, los consumidores que compraron en el plazo de un mes tienen una puntuación de actualidad de cinco, y los clientes que compraron en el plazo de 1 a 3 meses tienen una puntuación de cuatro, y así sucesivamente.

Además, la puntuación de frecuencia se estima en función del número de veces que compraron los clientes. Los clientes con mayor frecuencia obtienen una puntuación más alta.

En última instancia, a los clientes se les asigna una puntuación basada en la cantidad que gastaron en sus adquisiciones. Para medir este puntaje, puede estimar la cantidad real gastada o el promedio gastado por visita.

Al sumar los tres puntajes, se calcula un puntaje final de RFM. Se ha considerado que los consumidores con la puntuación RFM más potente son los que tienen más probabilidades de responder a sus ofertas.

Segmentación de clientes

El análisis RFM ayuda a los minoristas a segmentar a los consumidores y planificar ofertas y promociones en función de sus perfiles.

Aquí hay algunos ejemplos:

• Los consumidores con una puntuación general de RFM alta sirven a los mejores clientes.
• Los consumidores con un puntaje RFM general alto pero con un puntaje de frecuencia de 1 son nuevos. La empresa puede dar ofertas especiales para estos consumidores para mejorar sus visitas.
• Puede interpretar el análisis RFM junto con los datos de otros clientes, como sus niveles de ingresos y género para segmentar la base de clientes.
• Los clientes que poseen un puntaje de alta frecuencia pero un puntaje de actualidad bajo son aquellos consumidores que solían visitar con bastante frecuencia pero que no han estado visitando recientemente. Para estos consumidores, la empresa está obligada a ofrecer promociones para traerlos de vuelta a la tienda o realizar encuestas para descubrir por qué abandonaron la tienda.
• Puede interpretar las puntuaciones de RFM junto con los resultados de la campaña para eliminar a los clientes que no responden y mejorar aún más las campañas.
• Puede examinar los puntajes de análisis de RFM y los productos que compran para crear ofertas altamente específicas para todos los segmentos de clientes.

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Conclusión

El análisis RFM es un enfoque convincente para ayudarlo a reconocer a sus mejores clientes y crear campañas mejor dirigidas. Sin embargo, RFM en sí mismo no es suficiente.

En su lugar, los minoristas deben crear perfiles de clientes más detallados, incluidos sus datos demográficos, patrones de compra y comportamiento, y aplicar esta información junto con RFM para presentar un mejor valor a los clientes.