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El análisis RFM permite determinar cuáles son los mejores clientes teniendo en cuenta cuándo realizaron su última compra, con qué frecuencia lo hacen y cuánto se gastan.
Es mucho más sencillo y barato fidelizar un cliente que captar uno nuevo. Gracias al análisis RFM, el ecommerce ve aumentar sus ingresos, utilizando los datos de los clientes para ofrecerles lo que necesitan en cada momento. Será muy complicado que esos usuarios abandonen la marca, cuando se les está tratando de manera personal.
El modelo RFM, cuyas siglas corresponden a los términos ingleses Recency, Frequency, Monetary, es una herramienta empleada en marketing que, bien usada, permite incrementar el número de ventas en ecommerce.
Se trata de una técnica basada en la segmentación de clientes, analizando su comportamiento: ¿Cuándo fue la última vez que realizó una compra? ¿Con qué frecuencia lo hace? ¿Cuánto se gasta?. Con esa información es más sencillo elaborar una estrategia de venta, llegando incluso a personalizar el mensaje hacia esos clientes.
El RFM permite entender mejor cómo funciona la base de clientes, conociendo su comportamiento. Cuanto más conozcamos a nuestros clientes, más eficaz será nuestro mensaje, mejores resultados obtendremos en la venta.
Aunque se desarrolló en los primeros años del siglo XX, el RFM sigue siendo una técnica a la que recurren tanto retailers o pequeños minoristas como tiendas online para descubrir cuáles son sus clientes más rentables y cuáles los menos, y agruparlos por sus hábitos de compra. Toma como base la Ley de Pareto, que aplicada al comercio concluye que el 80% de las compras las realiza un 20% de los clientes.
¿Cuál es el objetivo del modelo RFM?
Evidentemente, la principal función del RFM es aumentar la cifra de ingresos de la marca, pero no es su único objetivo:
- La segmentación de clientes como técnica para conocer su comportamiento garantiza una interpretación más fácil de los datos que se obtienen.
- El análisis RFM es menos complejo que otras fórmulas y resulta sencillo integrarlo en las promociones que se llevan a cabo.
- No solo concretará quienes son los mejores clientes, sino que también dará a conocer la tasa de abandono, qué clientes tienen más posibilidad de abandonar la tienda, lo que permitirá elaborar una estrategia específica para intentar retenerlos.
- Con esta herramienta, lo que se consigue es mejorar considerablemente la tasa de respuesta. Al identificar a los usuarios por sus características, se pueden crear campañas destinadas a satisfacer sus necesidades, casi en tiempo real, porque esa monitorización del clientes es constante.
- También persigue incrementar la tasa de conversión, algo más fácil si se tiene información sobre cada cliente.
La segmentación de clientes
Segmentar es reorganizar la base de datos de nuestros clientes agrupándolos en distintos segmentos, dependiendo de los criterios o variables que se vayan a utilizar.
Para aplicar la técnica RFM hay que tener en cuenta las tres principales variables: Recency, Frequency, Monetary.
- Recencia: el cliente que hace una compra en un sitio web está más predispuesto que otro a repetir. Por lo que la primera pregunta debe ser: ¿Cuándo fue la última vez que el cliente hizo una compra?
- Frecuencia: define el número de interacciones del cliente con la marca en un espacio determinado de tiempo.
- Valor monetario: refleja la cantidad que se ha gastado el cliente en las compras hechas en ese espacio de tiempo.
A partir de ahí se procede a la segmentación de la base de datos de clientes, a cada variable se le concede un valor del 1 al 5, siendo 1 la peor puntuación y 5, la mejor. Es decir, se pueden construir escalas por quintiles. La puntuación mayor será la de aquellos clientes que obtengan R5, F5 y VM5, o lo que es lo mismo, los que han comprado más recientemente, lo hacen con más frecuencia y gastan más dinero.
El análisis RFM aplicado al marketing, incrementa el grado de engagement y permite a la marca dirigir promociones específicas a cada grupo de clientes, mejorando las tasas de conversión y logrando un mejor resultado en las campañas.
- Máster en Comunicación y Visualización de Datos
