Segmentación RFM en tus campañas de marketing automation

Segmentación RFM en tus campañas de marketing automation

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.

segmentación RFM

¿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.

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