Segmentação RFM

O que é segmentação RFM?

A segmentação RFM é um método de análise de marketing que envolve a análise do comportamento do cliente com base em três fatores principais: recência, frequência e valor monetário. Essa análise RFM ajuda as empresas a categorizar os clientes em segmentos, permitindo estratégias de marketing direcionadas e personalizadas.

Esta metodologia RFM ajuda as empresas a categorizar os clientes em segmentos distintos, permitindo estratégias de marketing mais eficazes e direcionadas, adaptadas aos seus padrões específicos de envolvimento e gastos.

Este artigo irá fornecer-lhe os detalhes da segmentação RFM - o que significa, como fazer a análise RFM e como realizar a segmentação RFM de forma eficaz.

O que é RFM em marketing?

RFM significa recência, frequência e valor monetário. Esta metodologia, conhecida como análise RFM ou segmentação de clientes RFM, envolve a avaliação do comportamento dos clientes com base na recência, frequência e valor monetário das suas transações. O objetivo principal é compreender e categorizar os clientes com base nas suas compras recentes, frequência de transações e gastos gerais, permitindo que as empresas implementem estratégias de marketing eficazes.

O que é a análise RFM?

A análise RFM permite que os profissionais de marketing direcionem comunicações muito mais relevantes para o comportamento específico de grupos específicos de clientes, gerando assim taxas de resposta muito mais altas, além de maior lealdade e valor da vida útil do cliente. Tal como outros métodos de segmentação, um modelo RFM é uma forma poderosa de identificar grupos de clientes para tratamento especial.

Os profissionais de marketing têm normalmente dados abrangentes sobre os seus clientes existentes – tais como histórico de compras, histórico de navegação, padrões de resposta a campanhas anteriores e dados demográficos – que podem ser utilizados para identificar grupos específicos de clientes que podem ser abordados com ofertas muito relevantes para cada um.

Por que a análise RFM é benéfica?

Embora existam inúmeras maneiras de realizar a segmentação, a análise RFM é popular por três motivos:

1. A análise RFM utiliza escalas numéricas objetivas que produzem uma descrição concisa e informativa de alto nível dos clientes.
2. A análise RFM é simples – os profissionais de marketing podem usar a segmentação RFM de forma eficaz sem a necessidade de cientistas de dados ou software sofisticado.
3. A análise RFM é intuitiva – o resultado deste método de segmentação RFM é fácil de entender e interpretar.

Recência, frequência e monetário explicados

Os três fatores quantificáveis no modelo RFM são recência, frequência e monetário. Abaixo, explicaremos cada fator em detalhes.

Na base da técnica de segmentação RFM está a ideia de que os profissionais de marketing podem obter uma compreensão abrangente dos seus clientes analisando estes três fatores quantificáveis:

• Recência: quanto tempo passou desde a última atividade ou transação do cliente com a marca? A atividade é geralmente uma compra, embora às vezes sejam utilizadas variações, por exemplo, a última visita a um site ou a utilização de uma aplicação móvel. Na maioria dos casos, quanto mais recentemente um cliente interagiu ou realizou uma transação com uma marca, mais provável é que esse cliente responda às comunicações da marca.
• Frequência: com que frequência um cliente realizou transações ou interagiu com a marca durante um determinado período de tempo? É evidente que os clientes com atividades frequentes estão mais envolvidos e provavelmente são mais fiéis do que os clientes que raramente o fazem. E os clientes ocasionais estão numa categoria à parte.
• Monetário: também conhecido como «valor monetário», este fator reflete quanto um cliente gastou com a marca durante um determinado período de tempo. Os grandes gastadores geralmente devem ser tratados de forma diferente dos clientes que gastam pouco. Analisar o monetário dividido pela frequência indica o valor médio de compra – um fator secundário importante a considerar ao segmentar clientes.

Como construir um modelo RFM: realizando a segmentação RFM e a análise RFM

A seguir, apresentamos uma abordagem passo a passo para fazer você mesmo a segmentação RFM. Primeiro, vamos dar uma olhada na modelagem RFM.

O que é modelagem RFM?

A modelagem RFM é uma abordagem poderosa para a segmentação de clientes em marketing, representando recência, frequência e monetário. Este modelo envolve a avaliação das transações dos clientes com base na data em que ocorreram, na frequência das transações e no seu valor monetário. Utilizando a modelação RFM e a segmentação RFM, as empresas podem obter informações valiosas sobre o comportamento dos clientes, permitindo estratégias de marketing mais direcionadas e eficazes.

A construção de um modelo RFM é uma metodologia estruturada que começa com a recolha e análise de dados dos clientes. Este processo inclui a avaliação da recência das compras, da frequência das transações e do valor monetário associado a cada transação. Depois de recolher esses dados, as empresas utilizam a metodologia RFM para atribuir pontuações numéricas a cada parâmetro, facilitando a categorização dos clientes em segmentos específicos. Este método é um aspeto fundamental da segmentação de clientes utilizando a análise RFM, proporcionando às empresas uma abordagem sistemática para compreender e responder às diversas necessidades e comportamentos da sua base de clientes.

Com as ferramentas certas, a segmentação RFM pode ser feita automaticamente, utilizando IA de marketing, para obter resultados mais precisos.

A Optimove emprega uma abordagem sofisticada e orientada por dados para a segmentação RFM. A plataforma integra dados históricos, em tempo real e preditivos dos clientes para avaliar três fatores cruciais: recência, frequência e valor monetário. O sistema utiliza então algoritmos avançados e inteligência artificial para analisar esses dados e atribuir pontuações numéricas a cada parâmetro.

Com esta representação numérica do comportamento do cliente, a segmentação RFM da Optimove permite às empresas categorizar a sua base de clientes em segmentos distintos. Esses segmentos ajudam a identificar e compreender diferentes perfis de clientes, permitindo estratégias de marketing direcionadas e personalizadas. Ao automatizar o processo de segmentação RFM, a Optimove garante que as empresas possam aproveitar de forma eficiente esta poderosa metodologia para aumentar o envolvimento dos clientes, impulsionar a fidelidade e otimizar os esforços de marketing.

Note que, com a ajuda de software, a segmentação RFM – bem como outros tipos de segmentação mais sofisticados – pode ser feita automaticamente, com resultados mais precisos.

Passo 1: Atribuir valores de recência, frequência e monetários

O primeiro passo na construção de um modelo RFM é atribuir valores de recência, frequência e monetários a cada cliente. Os dados brutos para fazer isso, que devem estar prontamente disponíveis no CRM ou nas bases de dados transacionais da empresa, podem ser compilados numa folha de cálculo Excel ou numa base de dados:

• A atualidade é simplesmente o tempo decorrido desde a transação mais recente do cliente (a maioria das empresas usa dias, embora para outras possa fazer sentido usar meses, semanas ou até mesmo horas).
• A frequência é o número total de transações feitas pelo cliente (durante um período definido).
• O valor monetário é o valor total que o cliente gastou em todas as transações (durante um período definido).

Passo 2: Dividir os clientes em níveis

O segundo passo é dividir a lista de clientes em grupos por níveis para cada uma das três dimensões (R, F e M), utilizando o Excel ou outra ferramenta. A menos que se utilize software especializado, recomenda-se dividir os clientes em quatro níveis para cada dimensão, de modo que cada cliente seja atribuído a um nível em cada dimensão:

| | | | | --- | --- | --- | | Recência | Frequência | Monetário | | Nível R-1 (mais recente) | Nível F-1 (mais frequente) | Nível M-1 (maior gasto) | | Nível R-2 | Nível F-2 | Nível M-2 | | Nível R-3 | Nível F-3 | Nível M-3 | | Nível R-4 (menos recente) | Nível F-4 (apenas uma transação) | Nível M-4 (menor gasto) |

Isso resulta em 64 segmentos de clientes distintos (4x4x4), nos quais os clientes serão segmentados. Também podem ser usados três níveis (resultando em 27 segmentos); no entanto, não é recomendável usar mais de quatro (porque a dificuldade de uso supera o pequeno benefício obtido com a granularidade extra).

Conforme mencionado acima, abordagens mais sofisticadas e menos manuais, como a análise de agrupamento k-means, podem ser realizadas por software, resultando em grupos de clientes com características mais homogéneas.

Passo 3: Criar grupos de clientes

O terceiro passo é selecionar grupos de clientes aos quais serão enviados tipos específicos de comunicações, com base nos segmentos RFM em que aparecem.

É útil atribuir nomes aos segmentos de interesse. Aqui estão apenas alguns exemplos para ilustrar:

• Melhores clientes – Este grupo é composto por clientes que se encontram nos níveis R-Tier-1, F-Tier-1 e M-Tier-1, o que significa que realizaram transações recentemente, fazem-no com frequência e gastam mais do que outros clientes. A notação abreviada para este segmento é 1-1-1; utilizaremos esta notação daqui em diante.
• Novos clientes com gastos elevados – Este grupo é composto por clientes nos segmentos 1-4-1 e 1-4-2. São clientes que realizaram apenas uma transação, mas muito recentemente, e gastaram muito.
• Clientes fiéis ativos com menor gasto – Este grupo é composto por clientes nos segmentos 1-1-3 e 1-1-4 (eles realizaram transações recentemente e com frequência, mas gastam menos).
• Melhores clientes perdidos – Este segmento é composto pelos clientes dos grupos 4-1-1, 4-1-2, 4-2-1 e 4-2-2 (eles realizaram transações com frequência e gastaram muito, mas já faz muito tempo que não realizam transações).

Os profissionais de marketing devem reunir grupos de clientes mais relevantes para os seus objetivos comerciais específicos e metas de retenção.

Passo 4: Criar mensagens específicas

O quarto passo vai além da segmentação RFM em si: criar mensagens específicas adaptadas a cada grupo de clientes. Ao focar nos padrões comportamentais de grupos específicos, o marketing RFM permite que os profissionais de marketing se comuniquem com os clientes de maneira muito mais eficaz.

Mais uma vez, aqui estão apenas alguns exemplos para ilustração, usando os grupos que mencionámos acima:

• Melhores clientes – As comunicações com este grupo devem fazê-los sentir-se valorizados e apreciados. Esses clientes provavelmente geram uma percentagem desproporcionalmente alta da receita total e, portanto, concentrar-se em mantê-los satisfeitos deve ser uma prioridade. Analisar mais detalhadamente as suas preferências e afinidades individuais proporcionará oportunidades adicionais para mensagens ainda mais personalizadas.
• Novos clientes com gastos elevados – É sempre uma boa ideia “incubar” cuidadosamente todos os novos clientes, mas como esses novos clientes gastaram muito na sua primeira compra, isso é ainda mais importante. Assim como no grupo dos melhores clientes, é importante fazê-los sentir-se valorizados e apreciados – e dar-lhes incentivos fantásticos para continuarem a interagir com a marca.
• Clientes fiéis ativos com menor poder de compra – Estes clientes recorrentes são ativos e fiéis, mas têm um poder de compra baixo. Os profissionais de marketing devem criar campanhas para este grupo que os façam sentir-se valorizados e os incentivem a aumentar os seus níveis de consumo. Como clientes fiéis, muitas vezes também vale a pena recompensá-los com ofertas especiais se divulgarem a marca aos seus amigos, por exemplo, através das redes sociais.
• Melhores clientes perdidos – Estes são clientes valiosos que deixaram de fazer transações há muito tempo. Embora muitas vezes seja difícil reengajar clientes perdidos, o alto valor desses clientes faz com que valha a pena tentar. Assim como no grupo dos melhores clientes, é importante comunicar-se com eles com base nas suas preferências específicas, conforme conhecido a partir de dados de transações anteriores.

É claro que decidir quais grupos de clientes visar e como melhor comunicar com eles é onde entra a arte do marketing!

Advertências sobre a segmentação RFM e o modelo RFM

A segmentação RFM é um método simples e poderoso para a segmentação de clientes. No entanto, o facto de o modelo RFM considerar apenas três fatores específicos (embora importantes) significa que o método pode estar a excluir outras variáveis igualmente ou mais importantes (por exemplo, produtos adquiridos, respostas a campanhas anteriores, detalhes demográficos).

Além disso, o marketing RFM é, por natureza, um método histórico: analisa o comportamento passado dos clientes, que pode ou não indicar com precisão atividades, preferências e respostas futuras. Técnicas mais avançadas de segmentação de clientes baseiam-se em tecnologias de análise preditiva que tendem a ser muito mais precisas na previsão do comportamento futuro dos clientes.

A aprendizagem automática pode melhorar a segmentação RFM?

A segmentação RFM em si é uma metodologia de marketing tradicional que não envolve, por natureza, a aprendizagem automática. É uma abordagem baseada em regras para segmentar clientes com base em dados históricos relacionados com a sua recência, frequência e comportamento monetário.

No entanto, na análise de marketing moderna e na gestão de relacionamento com o cliente (CRM), técnicas de aprendizagem automática podem ser empregadas para melhorar o processo de segmentação. Os algoritmos de aprendizagem automática RFM podem analisar padrões mais complexos e considerar uma gama mais ampla de variáveis além do RFM, proporcionando uma segmentação de clientes mais sofisticada e dinâmica.

Em resumo, embora a segmentação RFM em si não seja uma técnica de aprendizagem automática, a aprendizagem automática RFM pode ser aplicada no contexto mais amplo da segmentação e análise de clientes para revelar padrões e insights mais matizados.

Software RFM da Optimove: a solução líder em segmentação de clientes e automação de CRM

A Optimove é um Centro de Marketing de Relacionamento que combina as mais avançadas tecnologias de segmentação de clientes, modelagem e análise preditiva, juntamente com uma plataforma automatizada de orquestração de marketing de clientes que suporta campanhas pré-agendadas e em tempo real. O software RFM da Optimove é avançado e fácil de usar. O software de segmentação RFM de clientes da empresa ajuda os profissionais de marketing a implementar uma abordagem sistemática para planejar, executar, medir e otimizar um plano de marketing de clientes completo e altamente personalizado.

A Optimove executa a segmentação RFM aproveitando análises avançadas para avaliar o comportamento do cliente com base na recência, frequência e valores monetários. A plataforma emprega algoritmos sofisticados para analisar dados de transações, permitindo que as empresas categorizem os clientes em segmentos distintos e adaptem estratégias de marketing para envolver efetivamente cada grupo.

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