Segmentación RFM

¿Qué es la segmentación RFM?

La segmentación RFM es un método de análisis de marketing que consiste en analizar el comportamiento de los clientes basándose en tres factores clave: recencia, frecuencia y valor monetario. Este análisis RFM ayuda a las empresas a clasificar a los clientes en segmentos, lo que permite aplicar estrategias de marketing personalizadas y específicas.

Esta metodología RFM ayuda a las empresas a clasificar a los clientes en segmentos distintos, lo que permite estrategias de marketing más eficaces y específicas, adaptadas a sus patrones específicos de compromiso y gasto.

Este artículo le proporcionará todos los detalles sobre la segmentación RFM: qué significa, cómo realizar un análisis RFM y cómo llevar a cabo una segmentación RFM de forma eficaz.

¿Qué es el RFM en marketing?

RFM son las siglas de recency (reciencia), frequency (frecuencia) y monetary (valor monetario). Esta metodología, conocida como análisis RFM o segmentación de clientes RFM, consiste en evaluar el comportamiento de los clientes en función de la recencia, la frecuencia y el valor monetario de sus transacciones. El objetivo principal es comprender y clasificar a los clientes en función de sus compras recientes, la frecuencia de sus transacciones y su gasto total, lo que permite a las empresas implementar estrategias de marketing eficaces.

¿Qué es el análisis RFM?

El análisis RFM permite a los profesionales del marketing dirigirse a grupos específicos de clientes con comunicaciones mucho más relevantes para su comportamiento particular, lo que genera tasas de respuesta mucho más altas, además de una mayor lealtad y valor del ciclo de vida del cliente. Al igual que otros métodos de segmentación, el modelo RFM es una forma eficaz de identificar grupos de clientes para darles un trato especial.

Los profesionales del marketing suelen disponer de amplios datos sobre sus clientes actuales, como el historial de compras, el historial de navegación, los patrones de respuesta a campañas anteriores y datos demográficos, que pueden utilizarse para identificar grupos específicos de clientes a los que se pueden dirigir ofertas muy relevantes para cada uno de ellos.

¿Por qué es beneficioso el análisis RFM?

Aunque hay innumerables formas de realizar la segmentación, el análisis RFM es popular por tres razones:

1. El análisis RFM utiliza escalas numéricas objetivas que proporcionan una descripción concisa e informativa de alto nivel de los clientes.
2. El análisis RFM es sencillo: los profesionales del marketing pueden utilizar la segmentación RFM de forma eficaz sin necesidad de científicos de datos ni software sofisticado.
3. El análisis RFM es intuitivo: el resultado de este método de segmentación RFM es fácil de entender e interpretar.

Explicación de la recencia, la frecuencia y el valor monetario

Los tres factores cuantificables del modelo RFM son la recencia, la frecuencia y el valor monetario. A continuación explicaremos cada factor en detalle.

La técnica de segmentación RFM se basa en la idea de que los profesionales del marketing pueden obtener un conocimiento profundo de sus clientes mediante el análisis de estos tres factores cuantificables:

• Recencia: ¿Cuánto tiempo ha transcurrido desde la última actividad o transacción de un cliente con la marca? La actividad suele ser una compra, aunque a veces se utilizan variaciones, por ejemplo, la última visita a un sitio web o el uso de una aplicación móvil. En la mayoría de los casos, cuanto más recientemente un cliente ha interactuado o realizado una transacción con una marca, más probable es que ese cliente responda a las comunicaciones de la marca.
• Frecuencia: ¿Con qué frecuencia ha realizado transacciones o interactuado un cliente con la marca durante un periodo de tiempo determinado? Es evidente que los clientes con actividades frecuentes están más comprometidos y probablemente sean más fieles que los clientes que rara vez lo hacen. Y los clientes que solo compran una vez son un caso aparte.
• Monetario: También denominado «valor monetario», este factor refleja cuánto ha gastado un cliente con la marca durante un periodo de tiempo concreto. Los grandes gastadores suelen recibir un trato diferente al de los clientes que gastan poco. Si se divide el valor monetario por la frecuencia, se obtiene el importe medio de compra, un factor secundario importante a tener en cuenta a la hora de segmentar a los clientes.

Cómo crear un modelo RFM: realización de la segmentación RFM y el análisis RFM

A continuación se presenta un enfoque paso a paso para realizar la segmentación RFM por cuenta propia. En primer lugar, veremos el modelado RFM.

¿Qué es el modelado RFM?

El modelado RFM es un potente enfoque para la segmentación de clientes en marketing, que significa recencia, frecuencia y monetario. Este modelo implica evaluar las transacciones de los clientes en función de la fecha en que se realizaron, la frecuencia de las transacciones y su valor monetario. Mediante el modelado RFM y la segmentación RFM, las empresas pueden obtener información valiosa sobre el comportamiento de los clientes, lo que les permite aplicar estrategias de marketing más específicas y eficaces.

La creación de un modelo RFM es una metodología estructurada que comienza con la recopilación y el análisis de los datos de los clientes. Este proceso incluye la evaluación de la recencia de las compras, la frecuencia de las transacciones y el valor monetario asociado a cada transacción. Una vez recopilados estos datos, las empresas utilizan la metodología RFM para asignar puntuaciones numéricas a cada parámetro, lo que facilita la categorización de los clientes en segmentos específicos. Este método es un aspecto clave de la segmentación de clientes mediante el análisis RFM, ya que proporciona a las empresas un enfoque sistemático para comprender y responder a las diversas necesidades y comportamientos de su base de clientes.

Con las herramientas adecuadas, la segmentación RFM se puede realizar automáticamente, utilizando inteligencia artificial de marketing, para obtener resultados más precisos.

Optimove emplea un enfoque sofisticado y basado en datos para la segmentación RFM. La plataforma integra datos históricos, en tiempo real y predictivos sobre los clientes para evaluar tres factores cruciales: recencia, frecuencia y valor monetario. A continuación, el sistema utiliza algoritmos avanzados e inteligencia artificial para analizar estos datos y asignar puntuaciones numéricas a cada parámetro.

Con esta representación numérica del comportamiento de los clientes, la segmentación RFM de Optimove permite a las empresas clasificar su base de clientes en segmentos distintos. Estos segmentos ayudan a identificar y comprender los diferentes perfiles de los clientes, lo que permite aplicar estrategias de marketing específicas y personalizadas. Al automatizar el proceso de segmentación RFM, Optimove garantiza que las empresas puedan aprovechar de manera eficiente esta potente metodología para mejorar la interacción con los clientes, fomentar la fidelidad y optimizar los esfuerzos de marketing.

Cabe señalar que, con la ayuda del software, la segmentación RFM, así como otros tipos de segmentación más sofisticados, se pueden realizar de forma automática, con resultados más precisos.

Paso 1: Asignar valores de recencia, frecuencia y monetarios

El primer paso para crear un modelo RFM es asignar valores de recencia, frecuencia y monetarios a cada cliente. Los datos brutos para hacerlo, que deberían estar fácilmente disponibles en el CRM o en las bases de datos transaccionales de la empresa, pueden recopilarse en una hoja de cálculo de Excel o en una base de datos:

• La recencia es simplemente el tiempo transcurrido desde la última transacción del cliente (la mayoría de las empresas utilizan días, aunque para otras puede tener sentido utilizar meses, semanas o incluso horas).
• La frecuencia es el número total de transacciones realizadas por el cliente (durante un periodo definido).
• El valor monetario es la cantidad total que el cliente ha gastado en todas las transacciones (durante un periodo definido).

Paso 2: Dividir a los clientes en niveles

El segundo paso consiste en dividir la lista de clientes en grupos por niveles para cada una de las tres dimensiones (R, F y M), utilizando Excel u otra herramienta. A menos que se utilice un software especializado, se recomienda dividir a los clientes en cuatro niveles para cada dimensión, de modo que cada cliente sea asignado a un nivel en cada dimensión:

| | | | | --- | --- | --- | | Recencia | Frecuencia | Monetario | | Nivel R-1 (más reciente) | Nivel F-1 (más frecuente) | Nivel M-1 (mayor gasto) | | Nivel R-2 | Nivel F-2 | Nivel M-2 | | Nivel R-3 | Nivel F-3 | Nivel M-3 | | Nivel R-4 (menos reciente) | Nivel F-4 (una sola transacción) | Nivel M-4 (menor gasto) |

Esto da como resultado 64 segmentos de clientes distintos (4x4x4), en los que se segmentarán los clientes. También se pueden utilizar tres niveles (lo que da como resultado 27 segmentos); sin embargo, no se recomienda utilizar más de cuatro (porque la dificultad de uso supera la pequeña ventaja que se obtiene con la granularidad adicional).

Como se ha mencionado anteriormente, se pueden aplicar enfoques más sofisticados y menos manuales, como el análisis de conglomerados k-means, mediante software, lo que da como resultado grupos de clientes con características más homogéneas.

Paso 3: Crear grupos de clientes

El tercer paso consiste en seleccionar grupos de clientes a los que se enviarán tipos específicos de comunicaciones, basándose en los segmentos RFM en los que aparecen.

Es útil asignar nombres a los segmentos de interés. A continuación se muestran algunos ejemplos ilustrativos:

• Mejores clientes: este grupo está formado por los clientes que se encuentran en los niveles R-Tier-1, F-Tier-1 y M-Tier-1, lo que significa que han realizado transacciones recientemente, lo hacen con frecuencia y gastan más que otros clientes. La notación abreviada para este segmento es 1-1-1; utilizaremos esta notación en lo sucesivo.
• Nuevos clientes con alto gasto : este grupo está formado por los clientes de 1-4-1 y 1-4-2. Se trata de clientes que solo han realizado una transacción, pero muy recientemente y con un gasto elevado.
• Clientes activos y fieles con menor gasto : este grupo está formado por los clientes de los segmentos 1-1-3 y 1-1-4 (han realizado transacciones recientemente y con frecuencia, pero son los que menos gastan).
• Mejores clientes perdidos: este segmento está formado por los clientes de los grupos 4-1-1, 4-1-2, 4-2-1 y 4-2-2 (realizaron transacciones con frecuencia y gastaron mucho, pero hace mucho tiempo que no realizan ninguna transacción).

Los profesionales del marketing deben reunir los grupos de clientes más relevantes para sus objetivos comerciales y de retención específicos.

Paso 4: Elaborar mensajes específicos

El cuarto paso va más allá de la segmentación RFM en sí misma: se trata de elaborar mensajes específicos adaptados a cada grupo de clientes. Al centrarse en los patrones de comportamiento de grupos concretos, el marketing RFM permite a los profesionales del marketing comunicarse con los clientes de una manera mucho más eficaz.

Una vez más, aquí hay algunos ejemplos ilustrativos, utilizando los grupos que hemos nombrado anteriormente:

• Mejores clientes: las comunicaciones con este grupo deben hacerles sentir valorados y apreciados. Es probable que estos clientes generen un porcentaje desproporcionadamente alto de los ingresos totales, por lo que centrarse en mantenerlos satisfechos debe ser una prioridad absoluta. Analizar más a fondo sus preferencias y afinidades individuales proporcionará oportunidades adicionales para crear mensajes aún más personalizados.
• Nuevos clientes con alto gasto: siempre es una buena idea «incubar» cuidadosamente a todos los nuevos clientes, pero como estos nuevos clientes gastaron mucho en su primera compra, es aún más importante. Al igual que con el grupo de mejores clientes, es importante hacerles sentir valorados y apreciados, y ofrecerles incentivos fantásticos para que sigan interactuando con la marca.
• Clientes activos y fieles con menor gasto: estos clientes habituales son activos y fieles, pero gastan poco. Los profesionales del marketing deben crear campañas para este grupo que les hagan sentir valorados y les incentiven a aumentar su nivel de gasto. Como clientes fieles, a menudo también vale la pena recompensarlos con ofertas especiales si difunden la marca entre sus amigos, por ejemplo, a través de las redes sociales.
• Mejores clientes perdidos: son clientes valiosos que dejaron de realizar transacciones hace mucho tiempo. Aunque a menudo es difícil volver a atraer a los clientes perdidos, el alto valor de estos clientes hace que valga la pena intentarlo. Al igual que con el grupo de mejores clientes, es importante comunicarse con ellos en función de sus preferencias específicas, según se desprende de los datos de transacciones anteriores.

Por supuesto, decidir a qué grupos de clientes dirigirse y cuál es la mejor forma de comunicarse con ellos es donde entra en juego el arte del marketing.

Advertencias sobre la segmentación RFM y el modelo RFM

La segmentación RFM es un método sencillo y eficaz para segmentar a los clientes. Sin embargo, el hecho de que el modelo RFM solo tenga en cuenta tres factores específicos (aunque importantes) significa que el método puede estar excluyendo otras variables que son igual de importantes o más (por ejemplo, los productos comprados, las respuestas a campañas anteriores o los datos demográficos).

Además, el marketing RFM es, por naturaleza, un método histórico: analiza el comportamiento pasado de los clientes, que puede indicar o no con precisión sus actividades, preferencias y respuestas futuras. Las técnicas de segmentación de clientes más avanzadas se basan en tecnologías de análisis predictivo que suelen ser mucho más precisas a la hora de predecir el comportamiento futuro de los clientes.

¿Puede el aprendizaje automático mejorar la segmentación RFM?

La segmentación RFM en sí misma es una metodología de marketing tradicional que no implica intrínsecamente el aprendizaje automático. Se trata de un enfoque basado en reglas para segmentar a los clientes a partir de datos históricos relacionados con su recencia, frecuencia y comportamiento monetario.

Sin embargo, en el análisis de marketing moderno y la gestión de las relaciones con los clientes (CRM), se pueden emplear técnicas de aprendizaje automático para mejorar el proceso de segmentación. Los algoritmos de aprendizaje automático RFM pueden analizar patrones más complejos y tener en cuenta una gama más amplia de variables más allá del RFM, lo que proporciona una segmentación de clientes más sofisticada y dinámica.

En resumen, aunque la segmentación RFM en sí misma no es una técnica de aprendizaje automático, el aprendizaje automático RFM puede aplicarse en el contexto más amplio de la segmentación y el análisis de clientes para descubrir patrones e información más matizados.

El software RFM de Optimove: la solución líder en segmentación de clientes y automatización de CRM

Optimove es un centro de marketing relacional que combina las tecnologías más avanzadas de segmentación de clientes, modelización y análisis predictivo, junto con una plataforma automatizada de coordinación de marketing de clientes que admite campañas programadas y en tiempo real. El software RFM de Optimove es avanzado y fácil de usar. El software de segmentación RFM de clientes de la empresa ayuda a los profesionales del marketing a implementar un enfoque sistemático para planificar, ejecutar, medir y optimizar un plan de marketing de clientes completo y altamente personalizado.

Optimove ejecuta la segmentación RFM aprovechando análisis avanzados para evaluar el comportamiento de los clientes en función de la recencia, la frecuencia y los valores monetarios. La plataforma emplea algoritmos sofisticados para analizar los datos de las transacciones, lo que permite a las empresas clasificar a los clientes en segmentos distintos y adaptar las estrategias de marketing para atraer eficazmente a cada grupo.

Solicite una demostración web para obtener más información sobre cómo puede utilizar Optimove para automatizar un sistema completo de actividades de marketing altamente personalizadas que aumentan la fidelidad a largo plazo de los clientes y su valor de por vida.