Para todos aquellos que no pudieron atender nuestro último webinar » Modelos Avanzados de Segmentación RFM y también para los que buscan más y mejores soluciones en sus campañas de Marketing Automation, vamos a intentar resumir de que se trata este concepto y cómo lo podemos aplicar en nuestras bases de datos.
Aunque fue popularizado por las herramientas y agencias de Marketing Digital, el modelo RFM es un método utilizado para analizar el valor del cliente nacido en los 90′ basado en la ley de pareto. Resumiendo, el 20% de los clientes generan el 80% de las ventas y, de aquí nace la idea de segmentar a los clientes por quintiles.
¿Porqué utilizar el análisis RFM?
Se trata de un modelo relativamente sencillo de implementar para la segmentación avanzada de clientes y usuarios.
Es fácil de mantener, escalar y sobretodo comparable tanto ON como OFF-line. Permitiendo a las empresas una visión global de su modelo de negocio. Ya sea un ecommerce pure player, un retail o negocio tradicional o cualquier negocio enfocado en marketing omnicanal.
Es una acción de alto retorno, resultados medibles a corto y largo plazo y aplicable a toda la base de datos de clientes.
¿Cómo se calcula el RFM?
Aunque hay distintas variantes y no queremos extendernos demasiado en modelos matemáticos y estadísticos para seguir enfocados en hablar de Marketing Automation, la lógica es sencilla de interpretar.
El análisis consiste en medir y calcular 3 variables y asignarles un valor entre 1 y 5 ( quintiles). Las variables – en inglés marketiniano– son:
Receny (recencia): Cómo de reciente es la compra del cliente.
Frequency ( frecuencia): frecuencia de compras/interacciones del cliente en un periodo. Esta será diaria, semanal, mensual, anual, etc.
Monetary value ( cantidad valor monetario): valor numérico ( Ej. 1.000€) en el periodo analizado.
Los quintiles básicamente consisten en, una vez calculada cada variable, dividirlo en 5 grupos y darle un valor numérico. ( Entre 1 y 5) dónde 5 indica el ránking máximo. Así entonces, un cliente 555 sería:
- Compra muy reciente
- Compra muy a menudo
- Compra un ticket muy elevado.
¿Qué podemos hacer con la segmentación RFM?
Bien, ya entendemos un poco de los fundamentos del RFM y ahora veamos cómo podemos aprovechar este análisis a nivel marketing.
Una vez identificados los valores y KPI clave de nuestra base datos podemos empezar a trabajar acciones con cada segmento. Aquí os compartimos un ejemplo de mapa RFM.
Cómo veis, salen muchos combinaciones, focos, estrategias y acciones al considerar cada segmento.
En función de los objetivos de cada empresa, se suele priorizar uno u otro y determinar las acciones para cada uno de ellos.
Beneficios de la segmentación RFM
Una vez implementado el modelo no es estrictamente necesario aplicarlo al 100% ( podemos trabajar con los Campeones, por ejemplo) y realizar acciones para cada combinación, pero sí que nos permite ir avanzando en nuestras acciones con cada segmento. Algunos beneficios muy interesantes:
- Poder diseñar y efectuar comunicaciones amigables para el cliente cuándo y cómo esperan.
- Detectar clientes menos activos y con más riesgo de caerse (churn).
- Proponer incentivos a los clientes que están cerca de la compra.
- Premiar a los clientes que son más fieles a la marca, que sus parámetros se sitúan por encima de la media.
- Segmentar las promociones dirigidas a diferentes fases del proceso de compra del cliente.
En definitiva, permite mejorar la experiencia de los usuarios con la marca o comercio y ofrecerle comunicaciones, promociones, beneficios e incentivos adecuados a su perfil y momento.
No hay que olvidar la fórmula mágica en digital de LTV/CAC y el modelo RFM nos permite incidir en todo el lifetime value.
