RFM
Segmenta a tus clientes según cuándo compran, cuánto compran y cuánto gastan
Dos clientes han gastado 300 € en tu tienda. Uno compró la semana pasada y lo hace cada mes. El otro hizo un único pedido hace dos años y no ha vuelto. En tu base de datos parecen iguales, pero necesitan mensajes muy distintos. El análisis RFM te ayuda a verlo.
¿Qué es el análisis RFM?
RFM es un método de segmentación que clasifica a los clientes según su comportamiento de compra. Sus siglas corresponden a tres variables en inglés:
- Recency (recencia): cuánto tiempo ha pasado desde la última compra.
- Frequency (frecuencia): cuántas compras ha hecho el cliente en un periodo determinado.
- Monetary (valor monetario): cuánto dinero ha gastado en total en ese periodo.
El modelo nació en el marketing directo por correo postal, mucho antes de que existiera el email. Se popularizó en los años noventa gracias a autores como Arthur M. Hughes y hoy sigue siendo una de las técnicas de segmentación más usadas en ecommerce.
Su gran ventaja es la sencillez. Solo necesitas tu historial de pedidos: fecha, cliente e importe.
Por qué funciona
Las tres variables tienen mucha capacidad para predecir la próxima compra.
Un cliente que ha comprado hace poco tiene más probabilidades de volver a hacerlo que uno que lleva meses sin aparecer. Quien compra con frecuencia ya tiene el hábito. Y quien gasta mucho te indica qué clientes aportan más valor a tu negocio.
Combinadas, te dan una foto bastante precisa de la relación de cada persona con tu marca. También te ayudan a estimar su customer lifetime value.
Cómo calcular el RFM paso a paso
Primero, elige un periodo de análisis. En la mayoría de tiendas online funciona bien un año, aunque depende de tu ciclo de compra.
Después, calcula tres datos por cliente: los días desde su última compra, el número de pedidos y el importe total.
A continuación, asigna una puntuación de 1 a 5 en cada variable. Lo habitual es ordenar a los clientes y dividirlos en cinco grupos del mismo tamaño, llamados quintiles. El 20 % con la compra más reciente recibe un 5 en recencia; el 20 % con la compra más antigua, un 1. Lo mismo con la frecuencia y el valor monetario, donde el 5 es para quien más compra y más gasta.
Por último, combina las tres cifras. Un cliente con 5-4-5 compró hace poco, repite a menudo y gasta mucho. Uno con 1-1-2 lleva tiempo sin volver y apenas ha comprado.
Veamos un ejemplo. Laura compró hace 10 días, ha hecho 8 pedidos este año y ha gastado 640 €: su puntuación podría ser 5-5-5. Marcos compró hace 9 meses, hizo 2 pedidos y gastó 90 €: su puntuación sería 1-2-1.
Puedes hacer este cálculo en una hoja de cálculo sin conocimientos avanzados. Si tu volumen de datos es grande, tu plataforma de ecommerce o tu CRM pueden automatizarlo.
Los segmentos RFM más habituales
Con cinco niveles en cada variable salen 125 combinaciones. En la práctica, se agrupan en unos pocos segmentos con nombre propio.
Campeones. Puntuaciones altas en las tres variables. Son tus mejores clientes. Cuídalos con acceso anticipado a novedades, ventajas exclusivas o un programa de fidelización de clientes.
Clientes leales. Compran con frecuencia, aunque su gasto sea medio. Son buenos candidatos para el upselling y la venta cruzada.
Nuevos clientes. Recencia alta, pero frecuencia baja. Acaban de llegar. Una buena secuencia de bienvenida puede convertirlos en habituales.
En riesgo. Compraban mucho y a menudo, pero hace tiempo que no vuelven. Son una prioridad: si no reaccionas, puedes perderlos.
Perdidos o hibernando. Puntuaciones bajas en todo. Merece la pena un último intento con una campaña winback antes de dejar de enviarles campañas.
Cómo usar el análisis RFM en tu email marketing
Aquí es donde la segmentación da resultados. En lugar de enviar el mismo correo a toda tu lista, adaptas el mensaje a cada grupo.
A los campeones puedes escribirles para pedir reseñas o invitarles a un programa de embajadores. A los nuevos, con contenido que les ayude a sacar partido a su compra. A los clientes en riesgo, con una oferta personalizada o un recordatorio de lo que se están perdiendo.
Además, el RFM te ayuda a gastar mejor tus incentivos. Si mandas un descuento a quien iba a comprar igualmente, reduces tu margen sin necesidad. Reservarlo para los segmentos que lo necesitan es más rentable.
Para sacarle el máximo partido, combina el RFM con la segmentación en el email marketing y con automatizaciones. Así, cuando un cliente pasa de un segmento a otro, recibe automáticamente el mensaje adecuado. Mide los resultados de cada grupo con un test A/B para saber qué funciona mejor.
Limitaciones del modelo
El RFM solo mira el pasado. No tiene en cuenta cómo interactúa el cliente con tus emails, qué productos le interesan o por qué canal llegó.
Tampoco funciona igual en todos los sectores. En negocios con compras muy espaciadas, como muebles o coches, la frecuencia aporta poca información. En esos casos, algunos equipos usan solo la recencia y el valor, o lo complementan con un análisis de cohortes.
Y conviene actualizarlo con regularidad. Una puntuación de hace seis meses ya no refleja la situación de tus clientes.
Cómo te ayudamos desde Mailrelay
En Mailrelay te lo ponemos fácil para convertir tu análisis en campañas. Puedes importar tus contactos con los campos que quieras, como su segmento RFM, y crear grupos para enviar a cada uno su propio mensaje. También puedes automatizar secuencias de emails para cada tipo de cliente.
Todo ello en un plan gratuito de hasta 80.000 correos al mes y 20.000 contactos. Si quieres probarlo, puedes crear tu cuenta de email marketing en Mailrelay hoy mismo.
Preguntas frecuentes sobre el análisis RFM
¿Qué significan las siglas RFM? Recency, Frequency y Monetary: recencia, frecuencia y valor monetario de las compras de cada cliente.
¿Cada cuánto conviene recalcular el RFM? Depende de tu volumen de ventas. En la mayoría de tiendas online, una vez al mes es suficiente.
¿Sirve para negocios B2B o de suscripción? Sí, aunque puede necesitar ajustes. En un modelo de suscripción, por ejemplo, la frecuencia se sustituye a veces por la antigüedad o el uso del servicio.
En conclusión
El análisis RFM es una forma sencilla y eficaz de conocer a tus clientes a partir de tres datos que ya tienes. Te dice quiénes son los más valiosos, quiénes empiezan y quiénes están a punto de irse.
Calcula las puntuaciones, agrupa a tus clientes en segmentos y envía a cada uno el mensaje que necesita. Tus campañas serán más relevantes y tus resultados, mejores.
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