Para que sus campañas de marketing tengan éxito, conocer a sus clientes debe ser la prioridad número uno. El primer paso es cambiar su enfoque de generar más clics a retención, lealtad y relaciones con los clientes. ¿Cuál es una mejor manera de hacerlo que segmentar a sus clientes en grupos distintivos según su edad, sexo o geografía?
Uno de los métodos de análisis de segmentación de clientes más populares y eficaces es el enfoque RFM. Entonces, comprendamos qué es el análisis RFM y cómo se puede utilizar.
¿Qué es RFM en Marketing?
La forma completa de RFM es la frecuencia monetaria de actualidad. Al utilizar las métricas de RFM, puede analizar el valor de su cliente, ya que actúan como un indicador del comportamiento del cliente. El objetivo principal de utilizar la metodología de marketing RFM es comprender y clasificar a sus clientes en función de sus compras recientes, la frecuencia de sus transacciones y su gasto general.
Tanto la frecuencia como el valor monetario afectan el valor de vida de un cliente, mientras que la actualidad afecta la tasa de retención del cliente. Al utilizar este método de segmentación de análisis de clientes, las empresas pueden implementar estrategias de marketing efectivas.
Por lo tanto, con RFM, puede identificar los siguientes hechos sobre sus clientes:
- Compras recientes = Es más probable que responda a las promociones.
- Comprar con frecuencia = Más satisfecho y comprometido
- Dinero gastado = Separa a los grandes gastadores de los compradores de bajo valor
¿Qué es la Segmentación y el Análisis RFM?
La segmentación RFM es un método de análisis de marketing que ayuda a identificar clientes en función de su actualidad, frecuencia y valor monetario. Ayuda a las empresas a clasificar a los clientes en diferentes segmentos en función de sus patrones de gasto y participación específicos. A través de esto, pueden crear estrategias de marketing específicas y personalizadas.
Al utilizar estas métricas, los especialistas en marketing pueden realizar análisis RFM para dirigirse a grupos específicos de clientes. Por ejemplo, utilizando RFM, un especialista en marketing puede identificar grupos de clientes para recibir un trato especial. Este enfoque genera tasas de respuesta más altas, mayor lealtad y valor de vida del cliente.
El análisis del segmento de clientes se puede realizar utilizando los datos de los clientes existentes. Se puede utilizar información como el historial de compras, los datos demográficos, el historial del navegador y los patrones de respuesta de campañas anteriores para realizar un análisis preciso.
Beneficios de Utilizar RFM
El análisis RFM es popular por numerosas razones. Las razones principales incluyen:
- Información Clara y Objetiva: se basa en números y proporciona una descripción general informativa y sencilla de los clientes. Al asignar valores numéricos a la actualidad, la frecuencia y los valores monetarios, proporciona una imagen clara y ambigua del comportamiento del cliente.
- Facilidad de Implementación: los especialistas en marketing pueden utilizar eficazmente la segmentación RFM sin depender de herramientas complejas ni necesitar experiencia especializada en ciencia de datos. Esta accesibilidad permite una adopción y utilización más rápidas dentro de las estrategias de marketing.
- Comprensión Intuitiva: el análisis RFM es de naturaleza intuitiva. El resultado de la segmentación se puede entender e interpretar fácilmente, proporcionando información útil sin necesidad de explicaciones elaboradas o capacitación en profundidad.
¿Cómo Implementar el Análisis RFM en la Segmentación de Clientes?
Al utilizar el modelo de segmentación, puede identificar:
- Tus mejores clientes
- Identifique quién podría dejar de utilizar sus servicios
- Descubra los clientes que podrían llegar a ser valiosos
- Lleve un registro de las personas que debe retener
- Identificar quién podría responder bien a las campañas.
Entendamos cómo funciona RFM usando un ejemplo de una empresa de comercio electrónico en línea:
- Frescura
La empresa analiza cuándo los clientes realizan sus compras. Por ejemplo, un cliente que compró un vestido en los últimos 10 días obtiene una puntuación más reciente en comparación con otro cliente que compró un vestido hace 2 meses.
- Frecuencia
La empresa examina la frecuencia con la que los clientes realizan compras. La puntuación de RFM en términos de frecuencia es mayor para los clientes que compran vestidos todos los meses en comparación con los clientes que realizan compras ocasionales durante todo el año.
- Valor Monetario
Por último, la empresa evalúa el monto total que gasta cada cliente en sus compras. Los clientes que compran constantemente artículos caros o varios artículos a la vez reciben una puntuación de valor monetario más alta.
Al combinar las puntuaciones, la empresa de comercio electrónico puede segmentar a los clientes en categorías como “compradores recientes y habituales”, “compradores poco frecuentes” y “compradores frecuentes y bajos”, entre otras.
Esta segmentación permite a la empresa adaptar sus promociones o recomendar categorías específicas de ropa a cada grupo en función de su comportamiento de compra, lo que ayuda a crear estrategias de marketing RFM más personalizadas y efectivas.
Actualidad, Frecuencia y Análisis Monetario
Una de las preguntas críticas cuando se trata del análisis RFM es si es justo promediar las puntuaciones R, F y M individuales para cada cliente y asignarlas a diferentes segmentos. Dependiendo de la naturaleza de su negocio, puede ajustar las puntuaciones según la importancia de cada variable para su negocio. Por ejemplo:
- Los artículos grandes, como electrodomésticos y muebles, que se compran con poca frecuencia, deben centrarse en la actualidad y el valor monetario y no en la frecuencia, ya que la gente no los compra con frecuencia.
- En la moda y el comercio minorista, se puede priorizar la actualidad y la frecuencia sobre el valor monetario porque los compradores frecuentes son los más importantes en estas industrias.
- Las aplicaciones de contenido como Netflix y Hotstar pueden centrarse más en la participación y la frecuencia para los espectadores compulsivos o en lo reciente y la frecuencia para los espectadores habituales.
Entonces, suponga que está usando una escala de puntuación del 1 al 5 con respecto a R x F x M = 5 x 5 x 5, lo que da una puntuación total de 125. Puede considerar sólo dos factores y considerar que la puntuación total es 25. Esto puede ayudar a simplificar la comprensión de los comportamientos de los clientes según los diferentes mercados e industrias.
¿Cómo Construir un Modelo RFM?
El modelado RMF juega un papel crucial en el marketing, donde mediante el uso de la frecuencia monetaria reciente se puede realizar la segmentación de clientes. Se analiza principalmente tres cosas: qué tan recientemente la gente ha comprado cosas, con qué frecuencia compran y cuánto gastan.
Como especialista en marketing, puede crear un modelo RFM, una metodología estructurada mediante la cual puede recopilar y analizar datos de los clientes. Una vez que haya recopilado los datos relevantes, como la fecha reciente de la compra, la frecuencia de las transacciones y el valor monetario asociado con cada traducción, puede asignar puntuaciones numéricas a cada parámetro.
El proceso de puntuación ayuda a clasificar a los clientes en diferentes segmentos. Además, también puedes automatizar el proceso utilizando las herramientas adecuadas y generar resultados más precisos. Por ejemplo, puede utilizar un conjunto de datos de segmentación de clientes y realizar un análisis RFM en Python para obtener información detallada.
Ahora, echemos un vistazo a los siguientes pasos sobre cómo puede construir su modelo de análisis de clientes RFM:
Paso 1: Asignar Valores RFM
El paso más importante en la creación de un modelo RFM es asignar valores de actualidad, frecuencia y monetario a cada cliente. La tarea principal es recopilar datos valiosos sobre el patrón de compra del cliente. Los datos sin procesar también pueden estar disponibles en el CRM de la empresa, que se puede compilar en una hoja de cálculo o base de datos de Excel:
- La actualidad mide qué tan recientemente los clientes realizaron compras. Aquí puede utilizar días para sus cálculos. Alternativamente, puede utilizar meses, semanas o incluso horas, lo que sea relevante para su negocio.
- La frecuencia define el número total de transacciones que realiza un cliente dentro de un período de tiempo definido.
- El valor monetario se centra en el gasto total en todas las transacciones durante un período específico.
Paso 2: Divida a los Clientes en Niveles
Después de la recopilación de datos, el siguiente paso es segmentar a los clientes en función de su comportamiento. Esta segmentación es fundamental para comprender los diferentes hábitos de los clientes. Generalmente se recomienda dividir a los clientes en cuatro niveles para cada dimensión R, F y M para que cada cliente pueda asignarse a un nivel en cada dimensión. Por lo tanto:
- Actualidad: R-Tier-1 (más reciente), R-Tier-2, R-Tier-3, R-Tier-4 (menos reciente)
- Frecuencia: F-Tier-1 (más frecuente), F-Tier-2, F-Tier-3, F-Tier-4 (solo una transacción)
- Monetario: M-Tier-1 (gasto más alto), M-Tier-2, M-Tier-3, M-Tier-4 (gasto más bajo)
Esto crea 64 segmentos de clientes únicos (4x4x4). También puede utilizar tres niveles (27 segmentos) si se adapta a los requisitos de su negocio; sin embargo, generalmente no se recomienda.
Paso 3: Crear Grupos de Clientes
El tercer paso consiste en agrupar a los clientes a quienes se enviarán tipos específicos de comunicaciones, en función de los segmentos RFM en los que aparecen. Entendamos esto con algunos ejemplos:
- Mejores Clientes: este grupo tiene clientes que se encuentran en R-Tier-1, F-Tier-1 y M-Tier-1 (también se puede indicar como 1-1-1). Esto indica que han realizado transacciones recientemente, compran con frecuencia y más que otros clientes.
- Nuevos Clientes de Alto Gasto: este grupo está formado por clientes que pertenecen a R-Tier-1, F-Tier-4 y M-Tier-1 (1-4-1), así como a R-Tier-1, F. -Nivel 4 y M-Nivel 2 (1-4-2). Estos clientes han realizado transacciones sólo una vez, pero muy recientemente, y han gastado mucho.
- Clientes Leales Activos con Menor Gasto: este grupo tiene clientes en los segmentos R-Tier-1, F-Tier-1 y M-Tier-3 (1-1-3), seguidos por R-Tier-1, F-Tier. -1 y M-Nivel-4 (1-1-4). Esto significa que han realizado transacciones recientemente y compran con frecuencia, pero son los que menos gastan.
- Mejores Clientes Abandonados: este grupo está formado por clientes en grupos de R-Tier-4, F-Tier-1 y M-Tier-1 (4-1-1), R-Tier-4, F-Tier-2, y M-Nivel-1 (4-2-1), y R-Nivel-4, F-Nivel-2 y M-Nivel-2 (4-2-2). Esto indica que los clientes han realizado transacciones con frecuencia y han gastado mucho; sin embargo, ha pasado mucho tiempo desde que compraron algo.
Por lo tanto, puede ejecutar un análisis de segmentos de clientes con respecto a los diferentes grupos de clientes y centrarse en aquellos que se alinean con su objetivo comercial y sus metas de retención.
Paso 4: Seleccionar Mensajes Específicos
El último y más importante paso es adaptar los mensajes a cada grupo de clientes. Esto ayuda a los especialistas en marketing a conectarse de manera más efectiva con los clientes en función de su comportamiento. Al considerar los cuatro ejemplos de segmentos del paso 3, sus mensajes pueden centrarse en:
- Mejores Clientes: hazlos sentir valorados y apreciados. Comprenda sus preferencias para seleccionar una comunicación más personalizada, ya que son los que más contribuyen a los ingresos.
- Nuevos Clientes que Gastan Mucho: Brindan a estos clientes atención especial, incentivos y reconocimiento para fomentar el compromiso continuo después de su compra inicial de alto valor.
- Clientes Leales Activos Que Gastan Menos: Diseñé campañas para hacerlos sentir valorados y motivarlos a aumentar sus gastos. Premia su lealtad y considera ofertas específicas si recomiendan a sus amigos o familiares.
- Mejores Clientes Abandonados: aunque estos clientes no han comprado nada recientemente, deberías intentar volver a conectarte. Utilice preferencias conocidas de transacciones pasadas y personalice la comunicación para recuperar su participación.
Conclusión
Por tanto, RFM es una estrategia de segmentación de clientes basada en datos que permite a los especialistas en marketing tomar decisiones tácticas. Al utilizar el modelo RFM, puede identificar y segmentar rápidamente a los usuarios en grupos homogéneos. Esto, a su vez, puede ayudar a crear estrategias de marketing diferenciadas y personalizadas para mejorar la participación de los usuarios y mejorar las tasas de retención de clientes.
Además, puede implementar técnicas de aprendizaje automático en el proceso de segmentación para mejorar los resultados. Puede ayudar a identificar patrones y conocimientos más exclusivos de los clientes y, por lo tanto, ayudar a crear estrategias de marketing distintivas.