Para conocerse mejor a uno mismo, a veces es necesario conocer primero a los demás. En marketing, esto se traduce en el análisis RFM, una técnica que permite dividir a los clientes en segmentos para orientar mejor la oferta comercial y las actividades de marketing.
Fundamentos del Análisis RFM
El análisis RFM (por sus siglas en inglés, Recency, Frequency y Monetary) es una técnica de análisis de clientes que se basa en el comportamiento histórico transaccional. Este modelo de segmentación se desarrolló a principios del siglo XX y sigue siendo utilizado en la actualidad para segmentar clientes en grupos con características similares y ordenarlos en función de su importancia para el negocio.
En esencia, el análisis RFM se fundamenta en tres aspectos:
- Recencia: Mide el tiempo que ha transcurrido desde la última compra efectuada por el cliente. Es esencial para conocer la interacción del cliente con la empresa. Mientras más reciente es la interacción, el cliente es considerado como más receptivo.
- Frecuencia: Se relaciona con la regularidad con la que el cliente ejecuta transacciones. Nos permite conocer la rutina del consumo de bienes y servicios por parte del cliente.
- Monto: Refleja el gasto monetario total de las transacciones de un cliente en un tiempo determinado. Es un indicador crucial para evaluar el impacto económico que el cliente tiene para la empresa. Permite identificar los clientes que más ingresos generan.
Las letras RFM provienen de las palabras del inglés recency, frecuency y monetary value. En otras palabras, el análisis RFM permite clasificar a los clientes en segmentos específicos de acuerdo con su comportamiento de compra. En efecto, estas variables del comportamiento del cliente se representan en las siglas del análisis.
Si se combinan estos tres parámetros, se obtiene un ranking RFM. En base a este ranking se crean segmentos de clientes según su valor estratégico para la marca, y así poder enfocar eficazmente las acciones de marketing.
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Variables del Análisis RFM
- Recencia (R): se refiere al tiempo que ha pasado desde la última compra de un cliente
- Frecuencia (F): indica con qué regularidad compran
- Valor monetario (M): se refiere al valor total de sus compras
¿Cómo Funciona el Análisis RFM?
Para llevar a cabo este análisis debemos otorgar una puntuación a cada cliente en base a las 3 variables ya mencionadas: recencia, frecuencia y monto. Cada variable tiene un valor del 1 al 5, siendo 1 la peor puntuación y 5 la mejor. Por tanto, el RFM se basa en el concepto de quintil, es decir, dividir algo en 5 grupos de igual tamaño.
Por tanto, los clientes con más puntuación serán los que obtengan R5, F5 y M5, o lo que se traduce en que hayan comprado más recientemente, con más frecuencia y gastando más dinero. En base a esta clasificación, podremos orientar las acciones de marketing a aquellos segmentos de clientes estratégicos. Por tanto, el valor RFM determinará el segmento de clientes al que pertenece nuestro consumidor quien tendrá un comportamiento diferenciador.
El modelo RFM toma coma base la Ley de Pareto que, aplicada al comercio, sentencia que el 80% de las compras las llevan a cabo el 20% de los clientes.
Pasos para Realizar un Análisis RFM
- Recopilación de datos: Se recopilan datos sobre las transacciones de los clientes. Estos datos incluyen las fechas cuando han efectuado sus compras, el grado de regularidad con el que compran y el monto de dinero gastado en cada transacción.
- Cálculo de las variables RFM:
- Recencia: Se toma de referencia la última vez que el cliente efectuó una transacción. Se calcula determinando la diferencia entre la fecha actual y la fecha de la transacción más reciente.
- Frecuencia: Mide la regularidad con la que el cliente realiza transacciones. Se calcula el número total de transacciones realizadas durante un periodo de tiempo especificado.
- Monto: Representa el valor monetario total de las transacciones realizadas por un cliente en un periodo de tiempo determinado. Se calcula sumando todas las transacciones efectuadas en el periodo y se expresa en una cantidad de dinero.
- Normalización de datos: Posteriormente, se normalizan los datos para poder compararlos en una misma escala o rango de medida.
- Segmentación: Se asigna una puntuación a cada cliente para cada variable (Recencia, Frecuencia y Monto).
Ventajas del Análisis RFM
El análisis RFM ofrece numerosas ventajas, incluyendo:
- Identificación de clientes de alto valor: Con este análisis las empresas pueden identificar fácilmente a los clientes de alto valor, aquellos que tienen un mayor impacto sobre la rentabilidad y ganancias de la organización.
- Segmentación precisa del mercado: Permite agrupar y clasificar en forma precisa a los clientes de una empresa. Este proceso de segmentación se realiza tomando de referencia los datos sobre el comportamiento del consumidor. Ayuda a comprender mejor las necesidades de cada segmento.
- Formulación de estrategias de marketing personalizadas: Con los resultados de las variables RFM, se crean mensajes y ofertas personalizadas. Mejorando los niveles de conversión, retención y fidelización de clientes. Porque las acciones de marketing se vuelven más eficientes.
- Maximización de los recursos: Luego del análisis, las empresas pueden asignar de mejor forma sus recursos. Puesto que, focalizan todas sus capacidades y recursos en clientes que generan un mayor retorno de inversión.
- Previene la pérdida de clientes: La empresa puede anticiparse y prevenir la pérdida de clientes. Al monitorear los indicadores de recencia, frecuencia y monto de sus clientes. Dado que, podrá diseñar estrategias proactivas como programas de fidelización, ofertas exclusivas y campañas de reactivación.
Limitaciones del Análisis RFM
Aunque el análisis RFM es una herramienta útil, también tiene algunas limitaciones:
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- Simplificación del comportamiento del cliente: Al basarse únicamente en las variables RFM se simplifica el comportamiento del cliente, dejando de lado otros aspectos contextuales importantes que pueden influir en el proceso de decisión de compra y la lealtad del cliente.
- No analiza la relación causa y efecto: La herramienta permite observar los patrones del comportamiento del cliente, sin embargo, no puede ofrecer una explicación sobre cuál es la causa que origina estos patrones.
- No toma en cuenta las tendencias del mercado: Al basarse en los datos del comportamiento del cliente se puede pasar por alto los cambios en las tendencias del mercado.
- No toma en cuenta la experiencia del cliente: Como el análisis se fundamenta en las interacciones y transacciones de los clientes, no se toman en cuenta factores cualitativos, tales como el nivel de satisfacción del cliente, el servicio y la percepción de marca.
Ejemplo de Segmentación RFM
A continuación, se presenta un ejemplo de cómo se pueden agrupar los clientes según el análisis RFM:
- Campeones: Han comprado recientemente, compran habitualmente y son de los que más gastan.
- Clientes fidelizados: Gastan dinero y compran habitualmente, responden bien a nuestras campañas.
- Potenciales clientes leales: Estos clientes han comprado recientemente, han gastado una buena cantidad de dinero y han comprado más de una vez.
- No podemos perderlos: Buenos niveles de gasto y frecuencia, pero hace tiempo que no compran.
- En riesgo: Clientes que 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.
- Precisan atención: Clientes con frecuencia y volumen de compras en el promedio, y hace tiempo que no compran.
- Promesas: Han comprado recientemente pero no han comprado cantidades elevadas.
- Clientes recientes: Han comprado recientemente, pero aún no tienen frecuencia o volumen de compras.
- Hibernando: La última compra fue hace tiempo y no gastaban mucho.
Acciones de Marketing Basadas en el Análisis RFM
Una vez segmentados los clientes, se pueden aplicar diferentes acciones de marketing:
- Campeones: Podemos ofrecerles recompensas que demuestren que valoramos su lealtad.
- Potenciales clientes leales: Podemos aplicar técnicas de upselling, ofrecer productos de más valor.
- Clientes que no compran hace tiempo: Si no los reactivas, los perderás. Necesitamos traerles de vuelta. Intentar llevar a cabo una campaña personalizada.
Conclusión
El análisis RFM es una herramienta simple que nos permite identificar y clasificar a los clientes, considerando que no todos los clientes son iguales. Además, permite fácilmente reconocer a los clientes que han realizado compras recientemente, con mayor frecuencia y con un monto considerable. Por lo tanto, estos clientes son considerados como valiosos para la empresa.
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