Cómo identificar a los mejores clientes con el análisis RFM.

Cómo identificar a los mejores clientes con el análisis RFM.
01 Mar 2017

Desde una perspectiva de marketing eficaz, el conocimiento y comprensión del proceso de compra de un cliente lo es todo. Partiendo de esto, nace la necesidad de segmentar a los clientes en grupos con características similares para su posterior análisis. El objetivo siempre es identificar a los mejores clientes, buscando un patrón de comportamiento. Aquí es donde el análisis RFM puede ayudarnos.

La importancia o peso específico de un cliente es directamente proporcional a la profundidad de conocimiento que tengamos de él. A mayor conocimiento del cliente, mayor eficacia y eficiencia de nuestro mensaje. Y no estoy hablando solamente de captación de clientes, el “mensaje” también involucra la fidelización de los mismos.

Debemos ser más creativos que nunca para captar la atención de nuestros clientes y potenciales clientes, y además, esta creatividad tiene que estar sustentada en un conocimiento profundo del cliente, ya que para captar su atención, hoy más que nunca debemos entregar la oferta oportuna, en el momento idóneo, por el canal preciso y al precio adecuado.

En un estudio realizado hace no mucho por Microsoft, se evidencia la saturación de estímulos a los que estamos expuestos, que desde luego mucho tiene que ver con las nuevas tecnologías.

La atención del cliente ha pasado de un promedio de 12 segundos en el año 2000 a 8 segundos en el año 2013. Justo un segundo por debajo de los peces de colores (goldfish) quienes tienen una atención de 9 segundos (no creo que Dory entre en esta estadística 😉

RFM definición

El análisis o modelo RFM es una técnica utilizada para grupos o segmentos de clientes existentes que se nutre del comportamiento histórico transaccional. Es un modelo poderoso y simple que se desarrolló a principios del siglo pasado pero que sigue vigente sobre todo en marketing directo, comercio minorista (retailers) y tiendas e-commerce.

El acrónimo RFM proviene de Recency (reciente), Frequency (frecuencia), Monetary value (Valor monetario o importe).

El RFM es un modelo de segmentación que se basa en la Ley de Pareto 80/20  y  permite clasificar a nuestros clientes de menor a mayor valor tomando en cuenta las siguientes variables:

Recency o Reciente: Mide el tiempo transcurrido desde la última compra. La unidad de medida habitual son días o meses si analizamos un período más amplio. Cuanto más pequeño es este valor, más valioso es el cliente.

Frecuency o Frecuencia: Se refiere al número de veces que un cliente ha realizado una compra dentro de un periodo determinado. En general, se asume que cuando esta frecuencia es mayor en el período analizado (ej: compras mensuales, o anuales) mayores probabilidades hay de que el cliente regrese.

Monetary o Valor monetario: Es el importe, el valor monetario de las compras realizadas por el cliente durante el tiempo o período analizado.

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Procedimiento

En primer lugar debemos asegurarnos de tener los datos de contacto de nuestros clientes + datos transaccionales (compras) + datos demográficos (en lo posible, cuantos más mejor) actualizados y debidamente normalizados.

Luego a cada cliente se le asigna un rango o categoría que suele ir de 1 menor valor a 5 mayor valor (ver imagen anterior), separando o dividiendo el contenido de la información (por ejemplo frecuencia) en 5 partes iguales (20% a cada una) y asignando en este caso el mayor la mayor frecuencia con el valor 5

Luego repetimos este proceso con las otras dos variables (recency – monetary) para que cada cliente tenga asignado un valor, en cada una de las variables, en función a su importancia (grafico anterior).

Posteriormente, podemos reordenar la información con el valor RFM para definir un ranking de clientes. En el ejemplo del gráfico anterior, obviamente el cliente con los valores 5, 5, 5 será el más cotizado.

Dependiendo del sector, tipo de negocio y/o volumen de información, se puede asignar un valor de 1 a 3 (contenido de la información en 3 partes iguales). Incluso hay e-commerce que asignan valores de 1 a 10.

Una versión posterior ampliada del RFM es el FRAT Analysis (Frequency, Recency, Amount and Type of goods) que se utiliza cuando trabajamos con gran amplitud de gamas o categorías o familias de productos muy diferentes entre sí (ej: en supermercados donde además de alimentación, encuentras textil, decoración, electrónica, etc)

Ventajas del análisis RFM

La principal ventaja de este tipo de análisis es que es sencillo de aplicar y fácil de comprender. Nos ayuda a identificar patrones de comportamiento para luego poder diseñar una campaña de marketing más acorde con los grupos / tipologías de clientes.

Por ejemplo, en función de los resultados de la BBDD enriquecida (valor RFM), podremos asignar un valor para Clientes VIPs a quienes le otorgaremos toda nuestra atención, Clientes Nuevos a quienes deberemos enrollar y seducir, Clientes a Reactivar quienes han tenido un buen desempeño en el pasado pero “Recientemente” escaso, o Clientes Sin Interés a los cuales no les asignaremos presupuesto.

De hecho, los programas de fidelización de clientes se apoyan en este modelo para asignar niveles de recompensa.  Además, es ideal cruzar esta información transaccional con datos de customer experience como el NPS para enriquecer aun más la BBDD.

Con la puntuación de RFM asignada, podemos comenzar a analizar las características y comportamientos de compra de nuestros mejores clientes para desarrollar campañas de upselling o cross selling. O tal vez identificar cual es el tipo de subfamilia de productos que mayor frecuencia de compra tienen en mujeres, por ejemplo.

También nos servirá para identificar tipologías de clientes especiales, como aquellos que solo compran ofertas o buscan gangas. Al tenerlos ya segmentados, podremos crear a través de la automatización del marketing, campañas puntuales cuando, por ejemplo, necesitemos incrementar el flujo de caja o liquidar inventario.

 

Imagen portada: Freepik

 


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german gorriz

Actualmente, desde Barcelona, imparto formación y ayudo a empresas y profesionales a optimizar sus marcas, crear clientes embajadores a través de experiencias memorables, e impulsar las ventas utilizando estrategias de marketing y comunicación online & offline.

Comentarios

  1. ¡Hola, Germán!…yo sólo escribo para darte las gracias por brindarme, una vez más, la oportunidad de acceder a tanta interesante información. Agradezco todo, la calidad de la información, su practicidad, lo sintética y precisa que es y lo que me puede ayudar a mi y a mi empresa en nuestra labor comercial, donde no somos, precisamente, unos “cracks”…jajaj. No te digo nada ya del tono amable, directo y claro que hace tan accesible y entendible esta información. Además, con esos puntitos de humor (lo de hoy de Dori…jajaj), que lo hacen, todavía, más atractivo. Muchísimas gracias. Ya estoy esperando al siguiente. Virginia.

    • Muchas gracias Virginia por tus palabras. Si además de ser útil la lectura es amena y fácil, mejor que mejor. Para mí una bitácora debe ser trasparente y el reflejo de lo que eres y te apasiona, por lo que no puedo evitar el tono irónico (viene con el pack). Además el cerebro se abre más cuando sonríe 😉 Nos vemos por aquí. Un saludo!

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