El análisis RFM (Recencia, Frecuencia y Monetización) es una técnica de Growh Marketing que permite a las empresas segmentar a sus clientes en función de su comportamiento de compra. Los datos se toman de históricos del sitio web y son valiosos por ser first party data en un mundo que cada vez tiende más a proteger la información de preferencias de los usuarios. Esta segmentación es esencial para diseñar estrategias de marketing personalizadas y efectivas. En este artículo, profundizaremos en la importancia del análisis RFM y cómo puede ser utilizado para mejorar las estrategias de marketing.

¿Qué es el Análisis RFM?

El análisis RFM se basa en tres métricas esenciales:

  1. Recencia: ¿Cuándo fue la última vez que un cliente realizó una compra?
  2. Frecuencia: ¿Con qué frecuencia un cliente realiza una compra?
  3. Monetización ¿Cuánto gasta un cliente?

Mediante la combinación de estas tres métricas, las empresas pueden clasificar a sus clientes en diferentes segmentos según su LIFETIME VALUE y diseñar estrategias específicas para cada uno de ellos.

Beneficios del Análisis RFM

Segmentación Precisa de Clientes

Al comprender el comportamiento de compra de los clientes, las empresas pueden dirigirse a segmentos específicos con ofertas y promociones personalizadas. Por ejemplo, los clientes que han comprado recientemente y con frecuencia pueden recibir ofertas especiales como recompensa por su lealtad.

Optimización de Recursos

Al dirigirse a segmentos específicos, las empresas pueden optimizar sus recursos y garantizar que sus esfuerzos de marketing sean más efectivos. En lugar de gastar recursos en clientes que es poco probable que compren, las empresas pueden centrarse en aquellos que tienen más probabilidades de convertirse.

Mejora de la Retención de Clientes

El análisis RFM permite a las empresas identificar a los clientes en riesgo de churn y tomar medidas para retenerlos. Al ofrecer incentivos y ofertas personalizadas, las empresas pueden aumentar la lealtad del cliente y reducir la churn rate (tasa de cancelación o abandono).

Análisis RFM y su Relación con el Lifetime Value

Para obtener una visión más completa del valor de un cliente, es crucial considerar otra métrica vital: el Lifetime Value (LTV)

¿Qué es el Lifetime Value (LTV)?  Se refiere al valor neto proyectado que un cliente aportará a una empresa durante toda su relación. En otras palabras, es una estimación del total de ingresos que un cliente generará mientras siga siendo cliente de la empresa.

Beneficios de Integrar RFM con LTV

Al comprender el valor a largo plazo de un cliente, las empresas pueden tomar decisiones informadas sobre cómo retener a esos clientes valiosos. Esto puede incluir ofertas personalizadas, programas de lealtad o servicios exclusivos.

Aumento del Retorno de Inversión (ROI)

Al centrarse en clientes con un alto LTV y puntuaciones RFM favorables, las empresas pueden maximizar su ROI en esfuerzos de marketing y publicidad.

Estrategias de Adquisición más Efectivas

Con un conocimiento claro del LTV y el análisis RFM, las empresas pueden identificar y dirigirse a segmentos de mercado que probablemente traigan clientes de alto valor en el futuro.

Análisis RFM visto desde PERFIT

Implementación del Análisis RFM

Para implementar el análisis RFM, las empresas deben seguir los siguientes pasos:

  • Recolectar Datos: Es esencial tener datos precisos sobre el comportamiento de compra de los clientes. Esto incluye la fecha de la última compra, la frecuencia de las compras y el monto gastado. Para esto, desde Go For recomendamos fuertemente tener un CRM o sistema de mailing integrado con tu ecommerce, como puede ser Icomm.
  • Segmentar a los Clientes: Basándose en las métricas RFM, los clientes se dividen en diferentes segmentos o TIERs. Por ejemplo, los clientes que han comprado recientemente pero no con frecuencia pueden ser clasificados como “nuevos clientes”.
  • Diseñar Estrategias Específicas: Una vez que los clientes están segmentados, las empresas pueden diseñar estrategias específicas para cada segmento, centrándose en lo que cada segmento querría recibir en su casilla o dispositivos.

El análisis RFM permite a las empresas identificar a los clientes en riesgo de churn y tomar medidas para retenerlos. Al ofrecer incentivos y ofertas personalizadas, las empresas pueden aumentar la lealtad del cliente y reducir la churn rate (tasa de cancelación o abandono).

Análisis RFM visto desde ICOMM

¿Cómo se calcula el RFM?

Se le asigna una nota del 1 al 5 a cada uno de los pilares del análisis:

Recencia 1 serán clientes que compraron por última vez hace más de 2 años y Recencia 5 serán los que compraron este mes. Lo mismo con la Frecuencia de compra y el Monto. Siendo 1 el más bajo y 5 los clientes con mayor valor y regularidad.

Luego, se pone un número al lado del otro para cada una de las variables en una escala que irá del 111 al 555.

Conclusión

El análisis RFM es una herramienta esencial para cualquier estrategia de marketing. Al comprender el comportamiento de compra de los clientes, las empresas pueden diseñar estrategias más efectivas y mejorar la retención de clientes. Es esencial que las empresas inviertan tiempo y recursos en la implementación del análisis RFM para garantizar su éxito en el mercado competitivo de hoy.

Federico Feres

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About Federico Feres

Magíster en Marketing Digital en EUDE Madrid e Ingeniero Industrial de la UTN FRBA. Soy del pequeño porcentaje de la gente que ama a lo que se dedica.

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