Análisis RFM: ¿Qué es y cómo hacerlo?

Mejorar la rentabilidad de tu negocio pasa por captar nuevos clientes potenciales, pero también por retener aquellos clientes que ya tenemos y que son fieles, o que potencialmente pueden serlo.

Eso sí, no todos los clientes son iguales. Hay algunos que compran esporádicamente, otros que compraron una vez y no volvieron, otros que nos compran de forma recurrente y que son fans.

Hacer un análisis RFM de tus clientes para segmentarlos y desarrollar estrategias adecuadas para cada grupo te ayudará a mejorar la retención y fidelización de los mismos.

¿Cómo segmentar tu base de datos de clientes? ¿Qué parámetros tiene en cuenta este denominado sistema RFM? ¿Realmente es útil?

Te contamos más aquí abajo. ⬇️⬇️⬇️

¿Qué es el análisis RFM?

El análisis RFM es un método de marketing utilizado para identificar a los mejores clientes en función de sus hábitos de gasto.

Las siglas hacen referencia a 3 parámetros clave en este sistema: R de recencia (recency), F de frecuencia (frequency), y M por el valor monetario (monetary value).

¿Para qué sirve hacer un análisis RFM?

En pocas palabras, el análisis y la segmentación RFM es una herramienta poderosa que ayuda a las empresas a entender a sus clientes en profundidad y así poder comunicarse con ellos de forma más efectiva.

Por poner un ejemplo, el análisis RFM nos permite segmentar a nuestros clientes más fieles y ofrecerles formar parte de un Club VIP con ventajas exclusivas o bien ofrecer descuentos más atractivos para aumentar la frecuencia de compra.

Pero también podemos identificar clientes que están en riesgo de perderse porque su recencia es baja (hace muchos días desde su compra), y podemos incentivar una compra mediante un upselling o cross selling.

Elementos del análisis RFM

Veamos primero los parámetros que tenemos en cuenta al hacer un análisis RFM desde el área de marketing.

1. Recency o recencia

El concepto de recencia se basa en que cuanto más reciente sea la compra, mayor será la probabilidad de que un cliente recuerde la marca y la tenga presente para la siguiente transacción.

Es más probable que los clientes recientes compren algo que aquellos que no han realizado ninguna transacción durante meses.

Nos permite crear estrategias para potenciar las ventas en aquellos con una compra más reciente y otras estrategias de ‘reactivación’ en aquellos que no hayan comprado en mucho tiempo.

2. Frequency o frecuencia de compra

Hay muchos aspectos que influyen en la frecuencia de compra de los clientes. Entre ellos, el tipo de producto, el precio y la necesidad de volver a tener un producto.

En este punto, el servicio postventa puede ser una gran herramienta vital para fidelizar clientes y potenciar esta variable.

También permite identificar a aquellos usuarios que, por ejemplo, compran cada 3 meses y así poder trabajar en reducir el tiempo entre compras y aumentar el volumen de ventas.

3. Monetary value o valor monetario

Por último, nos fijamos en otro punto clave, el dinero que cada cliente gasta en la marca. Nos permite identificar aquellos clientes que son muy rentables para el negocio, y también los que siempre que compran lo hacen con pocos productos o de bajo valor.

Aquí una estrategia obvia es la de tratar de aumentar el ticket medio de los clientes, dependiendo de su valor monetario usaremos una estrategia u otra.

El análisis RFM presta atención a estos 3 factores y califica a los clientes del 1 al 5 (5 es la puntuación más alta) para ubicarlos en diferentes segmentos. Para situarlos en un segmento u otro se calculan las calificaciones de los clientes y se identifican a los clientes con mayor valor (los mejores consumidores o clientes cautivos) hasta los de menor valor. Luego, utilizan estos datos para crear campañas publicitarias, ofertas o promociones personalizadas para mejorar la facturación y ventas.

Los segmentos RFM que debes conocer

Los segmentos predefinidos para este modelo RFM son:

• Campeones. Han comprado recientemente, compran habitualmente y son de los que más gastan.
• Clientes fieles. Gastan dinero y compran habitualmente o bien responden bien a nuestras campañas.
• Potencialmente fieles. Estos clientes han comprado recientemente, han gastado una buena cantidad de dinero y han comprado más de una vez.
• No pueden perderse. Buenos niveles de gasto y frecuencia, pero hace tiempo que no compran.
• En riesgo. Clientes que están en la media de gasto y frecuencia, pero están tardando en volver a comprar.
• A punto de dormirse. Se encuentran por debajo del promedio de la cartera en Frecuencia y gasto. Y hace algo de tiempo que no compran.
• Necesitan atención. Clientes con frecuencia y volumen de compras en el promedio, y hace tiempo que no compran.
• Prometedores. Han comprado recientemente, pero no han comprado cantidades elevadas.
• Clientes nuevos. Han comprado recientemente, pero aún no tienen frecuencia o volumen de compras.
• Hibernando. La última compra fue hace tiempo y no gastaron mucho.
• Perdidos. Los que más tiempo llevan sin comprar, además tienen niveles más bajos de compras, gasto.

Ejemplos de RFM

Seguro que toda la teoría te suena a las mil maravillas, pero una vez tienes el análisis RFM listo, ¿cómo aplicar estrategias? Veamos diferentes casuísticas para tratar de mejorar diferentes posiciones.

Ejemplos de recencia

La recencia hace referencia a cuánto tiempo hace que un cliente realizó su última compra. Un cliente que hizo la compra ayer seguramente obtendrá un 5 en el parámetro recencia, pero es posible que el que compró hace 3 días también, aunque depende del total de los compradores.

Si comparamos varios clientes y su recencia podemos establecer un ejemplo básico para que lo entiendas:

• Cliente A compró hace 1 año → Obtendrá 1 punto
• Cliente B compró hace 1 mes → Obtendrá 4 puntos
• Cliente C compró hace 3 días → obtendrá 5 puntos

Ejemplos de frecuencia

En el caso de la frecuencia, también podemos hacer una puntuación similar. Es importante siempre hacerla en función del global de clientes y de la tipología del negocio.

Si comparamos varios clientes y su frecuencia, podemos establecer un ejemplo básico para que lo entiendas.

Por ejemplo, para una empresa como Nespresso, ya que se considera que es un producto de recurrencia a través de las cápsulas de café:

• Cliente A compra 1 vez al año→ Obtendrá 1 punto
• Cliente B compra 1 vez cada 6 meses→ Obtendrá 2 puntos
• Cliente C compra 1 vez cada 2 meses→ Obtendrá 4 puntos
• Cliente D compra 1 vez al mes → obtendrá 5 puntos

No obstante, si el ejemplo es una empresa como Apple

• Cliente A compra 1 producto→ Obtendrá 1 punto
• Cliente B compra 2 productos→ Obtendrá 3 puntos
• Cliente C compra 3 productos→ Obtendrá 5 puntos

Es posible que los mejores clientes hasta compren 5 productos, pero va a depender porcentualmente de la base global de clientes.

Ejemplos de Valor Monetario

Lo mismo ocurre, pues, con el valor monetario. Si en este caso cogemos un ejemplo de una tienda online tipo Zara o H&M podemos ver una clara diferencia entre clientes.

• Cliente A con ticket medio de 20 € → Obtendrá 1 punto
• Cliente B con ticket medio de 50 €→ Obtendrá 2 puntos
• Cliente C con ticket medio de 120 €→ Obtendrá 5 puntos

Ventajas e inconvenientes del sistema RFM

Como cualquier sistema, el análisis y segmentación RFM no es infalible, por eso lo más importante antes de decidir si optas por esta técnica es que tengas claras las ventajas que tiene, así como los inconvenientes.

Las ventajas

✅ Es fácil de implementar con las herramientas adecuadas (por ejemplo con Connectif es automático, pero lo puedes hacer manualmente con un Excel)

✅ Te ayuda a identificar a sus clientes más leales y rentables para poder segmentar la base de datos diferentes grupos según comportamiento y preferencias.

✅ Crear campañas más exitosas gracias a la personalización de la comunicación y acciones de marketing

✅ Utilizar los recursos de marketing de forma eficaz.

✅ Aumentar la interacción, conservar clientes en riesgo o fidelizar a los más interesantes.

Los inconvenientes…

❌ No tiene en cuenta otros factores que pueden influir en el comportamiento del cliente (calidad del producto/servicio, atención al cliente, imagen de marca…).

❌Asume que el comportamiento del cliente es estable y consistente a lo largo del tiempo. La realidad es que el mercado puede cambiar constantemente.

❌No mide la satisfacción del cliente o la fidelidad del mismo como tal

Cómo aplicar el análisis RFM en tu estrategia

Una vez tengas el análisis y otorgues a cada usuario una puntuación en cada uno de los parámetros RFM, podrás definir y asignar los segmentos que te comentábamos más arriba.

Una vez tengas segmentada tu BBDD de clientes puedes generar diferentes estrategias orientadas a los diferentes grupos. Veamos algunos ejemplos:

A.     Reactivación de clientes

En este ejemplo nos fijamos en clientes con una recencia baja, pero que pueden tener un valor monetario interesante o bien una buena frecuencia en el pasado. Son ejemplos de clientes que nos puede interesar recuperar y que pueden ser relativamente fáciles de convencer.

En este punto podemos compartir productos nuevos que puedan estar relacionados con compras anteriores, e incluso añadir algún descuento.

Ejemplo: tenemos un segmento de clientes de Nespresso que hace al menos 6 meses que no compran cápsulas, pero antes sí que habían comprado con cierta recurrencia. Podemos enviarles los nuevos tipos de café que se han lanzado en esos 6 meses y ofrecerles una promo de 1 caja de café gratis al comprar 4.

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B.     Recordatorios de compra

Podríamos utilizar el caso anterior de Nespresso, pero también se puede aplicar a otros muchos productos que requieran cierta recurrencia. Desde pasta dentífrica, productos de limpieza, comida para mascotas, etc.

Pero también aplicable a servicios recurrentes como por ejemplo manicura o peluquería. Aquí podemos analizar esos clientes que vienen de forma asidua al centro de belleza, pero que no han solicitado alguna en las últimas semanas.

Un ejemplo para el caso de manicura, generalmente la recurrencia se sitúa a las 2 o 3 semanas, si se detecta que a las dos semanas no se ha solicitado cita se puede enviar un recordatorio para facilitar la próxima cita e incluso enviar inspiración de posibles diseños para ese servicio.

C.     Testing de productos con clientes fieles

El objetivo no siempre tiene que ser el de vender, también podemos aprovechar para probar un nuevo lanzamiento, ver qué acogida tiene y el propio feedback de los clientes que sabemos que son fieles.

Un ejemplo podría ser si una plataforma como Netflix quiere lanzar un nuevo servicio adicional de, por ejemplo, videojuegos, puede lanzar este servicio en fase beta a sus clientes más fieles y tomar la decisión de si lanzarlo masivamente antes de invertir en una campaña de publicidad de millones de €.

También puede darse el caso en otro tipo de negocios, como por ejemplo Wetaca empresa online de comidas caseras a domicilio, que quiere lanzar una nueva línea de platos sin gluten o simplemente una nueva carta y probar la acogida entre sus clientes más fieles.

D.    Cupón tras compra con delay

Otra estrategia que se puede implementar es la de tratar de aumentar la recurrencia en clientes nuevos que solamente han comprado una vez.

Es una técnica común que tras realizar una compra, y tras un periodo de espera que dependerá del producto, se ofrezca un descuento para incentivar una segunda compra.

Normalmente, se aplica un tiempo de espera que permita al usuario recibir el producto en casa y probarlo tranquilamente, así como no ser muy ‘pesado’ con el usuario.

Puede tener sentido ofrecer productos relacionados o complementarios, por ejemplo si compras en Decathlon unas zapatillas de running para correr podría ser una buena opción ofrecer un cupón para comprar otro equipamiento de running para mujer.

E.     Recomendaciones personalizadas

Esta estrategia puede estar especialmente pensada para incentivar la recurrencia y la recencia de los usuarios. Esta en concreto es particularmente efectiva si además tenemos datos de comportamiento asociados a cada usuario.

Por ejemplo, con herramientas como Connectif, Klaviyo, Hubspot o similares podemos detectar si un usuario, por ejemplo, ha visitado varios productos o servicios relacionados, pero no compra todo lo que quisiéramos.

Por ejemplo, podemos fijarnos en un tipo de cliente de MediaMarkt que ha realizado varias compras, pero hace tiempo que no compra a pesar de tener varias listas de favoritos o varios carritos abandonados. Aquí podemos ejecutar una estrategia de marketing automation para hacerle recomendaciones personalizadas. Si ha visitado muchos ordenadores, pero no compra ninguno, podemos ayudarle con la indecisión y recomendarle productos top de esa misma categoría.

Conseguir convencer a un usuario de que nos compre cuando ya lo ha hecho antes es mucho más fácil que con aquel que no nos ha comprado nunca, por eso las estrategias que beben de un sistema RFM suelen ser más rentables y con un mayor ROI.

Estos son solo algunos ejemplos que te pueden ayudar a visualizar cómo aplicar un análisis de RFM y conseguir potenciar tus ventas. ¿Sabes cómo aplicarlo en tu negocio? Desde agenciaSEO.eu te ayudamos a través de nuestros servicios SEO.