El modelo naci\u00f3 en el marketing directo por correo postal, mucho antes de que existiera el email. Se populariz\u00f3 en los a\u00f1os noventa gracias a autores como Arthur M. Hughes y hoy sigue siendo una de las t\u00e9cnicas de segmentaci\u00f3n m\u00e1s usadas en ecommerce.<\/p>\n\n\n\n
Su gran ventaja es la sencillez. Solo necesitas tu historial de pedidos: fecha, cliente e importe.<\/p>\n\n\n\n
Por qu\u00e9 funciona<\/h2>\n\n\n\n
Las tres variables tienen mucha capacidad para predecir la pr\u00f3xima compra.<\/p>\n\n\n\n
Un cliente que ha comprado hace poco tiene m\u00e1s probabilidades de volver a hacerlo que uno que lleva meses sin aparecer. Quien compra con frecuencia ya tiene el h\u00e1bito. Y quien gasta mucho te indica qu\u00e9 clientes aportan m\u00e1s valor a tu negocio.<\/p>\n\n\n\n
Combinadas, te dan una foto bastante precisa de la relaci\u00f3n de cada persona con tu marca. Tambi\u00e9n te ayudan a estimar su customer lifetime value<\/a>.<\/p>\n\n\n\n Primero, elige un periodo de an\u00e1lisis. En la mayor\u00eda de tiendas online funciona bien un a\u00f1o, aunque depende de tu ciclo de compra.<\/p>\n\n\n\n Despu\u00e9s, calcula tres datos por cliente: los d\u00edas desde su \u00faltima compra, el n\u00famero de pedidos y el importe total.<\/p>\n\n\n\n A continuaci\u00f3n, asigna una puntuaci\u00f3n de 1 a 5 en cada variable. Lo habitual es ordenar a los clientes y dividirlos en cinco grupos del mismo tama\u00f1o, llamados quintiles. El 20 % con la compra m\u00e1s reciente recibe un 5 en recencia; el 20 % con la compra m\u00e1s antigua, un 1. Lo mismo con la frecuencia y el valor monetario, donde el 5 es para quien m\u00e1s compra y m\u00e1s gasta.<\/p>\n\n\n\n Por \u00faltimo, combina las tres cifras. Un cliente con 5-4-5 compr\u00f3 hace poco, repite a menudo y gasta mucho. Uno con 1-1-2 lleva tiempo sin volver y apenas ha comprado.<\/p>\n\n\n\n Veamos un ejemplo. Laura compr\u00f3 hace 10 d\u00edas, ha hecho 8 pedidos este a\u00f1o y ha gastado 640 \u20ac: su puntuaci\u00f3n podr\u00eda ser 5-5-5. Marcos compr\u00f3 hace 9 meses, hizo 2 pedidos y gast\u00f3 90 \u20ac: su puntuaci\u00f3n ser\u00eda 1-2-1.<\/p>\n\n\n\n Puedes hacer este c\u00e1lculo en una hoja de c\u00e1lculo sin conocimientos avanzados. Si tu volumen de datos es grande, tu plataforma de ecommerce o tu CRM<\/a> pueden automatizarlo.<\/p>\n\n\n\n Con cinco niveles en cada variable salen 125 combinaciones. En la pr\u00e1ctica, se agrupan en unos pocos segmentos con nombre propio.<\/p>\n\n\n\n Campeones.<\/strong> Puntuaciones altas en las tres variables. Son tus mejores clientes. Cu\u00eddalos con acceso anticipado a novedades, ventajas exclusivas o un programa de fidelizaci\u00f3n de clientes<\/a>.<\/p>\n\n\n\n Clientes leales.<\/strong> Compran con frecuencia, aunque su gasto sea medio. Son buenos candidatos para el upselling<\/a> y la venta cruzada<\/a>.<\/p>\n\n\n\n Nuevos clientes.<\/strong> Recencia alta, pero frecuencia baja. Acaban de llegar. Una buena secuencia de bienvenida puede convertirlos en habituales.<\/p>\n\n\n\n En riesgo.<\/strong> Compraban mucho y a menudo, pero hace tiempo que no vuelven. Son una prioridad: si no reaccionas, puedes perderlos.<\/p>\n\n\n\n Perdidos o hibernando.<\/strong> Puntuaciones bajas en todo. Merece la pena un \u00faltimo intento con una campa\u00f1a winback<\/a> antes de dejar de enviarles campa\u00f1as.<\/p>\n\n\n\n Aqu\u00ed es donde la segmentaci\u00f3n da resultados. En lugar de enviar el mismo correo a toda tu lista, adaptas el mensaje a cada grupo.<\/p>\n\n\n\n A los campeones puedes escribirles para pedir rese\u00f1as 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 est\u00e1n perdiendo.<\/p>\n\n\n\n Adem\u00e1s, 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 m\u00e1s rentable.<\/p>\n\n\n\n Para sacarle el m\u00e1ximo partido, combina el RFM con la segmentaci\u00f3n en el email marketing<\/a> y con automatizaciones<\/a>. As\u00ed, cuando un cliente pasa de un segmento a otro, recibe autom\u00e1ticamente el mensaje adecuado. Mide los resultados de cada grupo con un test A\/B<\/a> para saber qu\u00e9 funciona mejor.<\/p>\n\n\n\n El RFM solo mira el pasado. No tiene en cuenta c\u00f3mo interact\u00faa el cliente con tus emails, qu\u00e9 productos le interesan o por qu\u00e9 canal lleg\u00f3.<\/p>\n\n\n\n Tampoco funciona igual en todos los sectores. En negocios con compras muy espaciadas, como muebles o coches, la frecuencia aporta poca informaci\u00f3n. En esos casos, algunos equipos usan solo la recencia y el valor, o lo complementan con un an\u00e1lisis de cohortes<\/a>.<\/p>\n\n\n\n Y conviene actualizarlo con regularidad. Una puntuaci\u00f3n de hace seis meses ya no refleja la situaci\u00f3n de tus clientes.<\/p>\n\n\n\n En Mailrelay te lo ponemos f\u00e1cil para convertir tu an\u00e1lisis en campa\u00f1as. Puedes importar tus contactos con los campos que quieras, como su segmento RFM, y crear grupos para enviar a cada uno su propio mensaje. Tambi\u00e9n puedes automatizar secuencias de emails para cada tipo de cliente.<\/p>\n\n\n\nC\u00f3mo calcular el RFM paso a paso<\/h2>\n\n\n\n
Los segmentos RFM m\u00e1s habituales<\/h2>\n\n\n\n
![\"Infograf\u00eda](\"https:\/\/mailrelay.com\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/analisis-rfm-datos-a-segmentos-1024x576.png\")
<\/figure>\n\n\n\nC\u00f3mo usar el an\u00e1lisis RFM en tu email marketing<\/h2>\n\n\n\n
Limitaciones del modelo<\/h2>\n\n\n\n
C\u00f3mo te ayudamos desde Mailrelay<\/h2>\n\n\n\n