En nuestro post anterior hemos hablado de diferentes enfoques para la segmentación de clientes. Esta vez, nos centraremos en el análisis RFM y explicaremos cómo funciona, por qué es mejor que otros métodos de segmentación y cómo automatizarlo en Shopify.

¿Qué es el análisis RFM?

El modelo RFM segmenta a los clientes utilizando estos parámetros: evalúa cuándo fue la última vez que una persona realizó una compra, con qué frecuencia realiza pedidos y cuánto gasta.

Basándose en esta evaluación, a cada cliente se le asigna una puntuación RFM. El cálculo se basa en el rango de 1 a 5 para cada parámetro (recurrencia, frecuencia y valor monetario) y da como resultado puntuaciones RFM de 111 a 555.

¿Cómo calcular los segmentos RFM?

El proceso es el siguiente:

1. Establecer los valores para cada puntuación dentro de cada parámetro
2. Defina si algunos parámetros son más importantes para usted que otros
3. Filtre los datos de los pedidos de los clientes en función de sus valores de puntuación
4. Crear segmentos de clientes RFM

Ahora algunos detalles más.

En el rango de puntuación, 1 representa lo más bajo (por ejemplo, clientes que hicieron una sola compra) y 5 representa lo más alto (clientes que trajeron el mayor número de pedidos). Aunque el análisis RFM es un cálculo puro, depende de usted establecer niveles particulares para cada parámetro: para la frecuencia, por ejemplo, puede asignar 5 puntos a clientes con 20, 50 o más de 100 pedidos; el número depende de su negocio en particular.

Puede elegir cómo calcular las puntuaciones RFM: puede tratar cada parámetro por igual o dar mayor peso a uno o dos de ellos. Si vende productos de larga duración, el valor monetario será probablemente el más significativo, pero si vende algo que se renueva mensualmente más o menos, entonces la frecuencia será su parámetro principal.

Cuando tenga la tabla con todas las puntuaciones, podrá crear segmentos de clientes RFM. Los que tengan la puntuación global más alta son sus clientes más fieles y los que estén en el extremo más bajo corren el mayor riesgo de pérdida.

En el caso de la aplicación Loyal, optamos por 6segmentosde clientes RFM, distinguiendo los más importantes para comunicarlos de forma diferente:

Las ventajas de la estrategia de segmentación RFM

La segmentación RFM se basa puramente en los datos del historial de pedidos, lo que la convierte en el método más objetivo. Esto no significa que se deban rechazar todas las demás metodologías: siempre que sea aplicable a su negocio, puede distinguir grupos de clientes en función de características demográficas, geográficas, etc. Pero con la fórmula RFM, obtendrá los segmentos más universales y el desglose de clientes en función del grado de confianza y fidelidad que depositan en su tienda.

Hablando de sus ventajas más significativas, la segmentación de clientes RFM es:

• 100% basada en datos y precisa. El análisis RFM no es propenso a errores humanos ni a interpretaciones subjetivas. Depende únicamente de los datos del historial de pedidos y le proporciona segmentos de clientes digeribles basados en cómo interactúan con su tienda.

Además, siempre está actualizado. A diferencia de otros métodos de segmentación que pueden ser difíciles de actualizar a tiempo porque dependen de datos de terceros, el modelo RFM siempre es preciso y está actualizado.

• Ayuda a optimizar los presupuestos de marketing . Los datos de RFM permiten a los comerciantes comprender para qué grupos de clientes merece la pena crear campañas y cuáles es mejor ignorar, ahorrando así recursos.

Cuando el análisis RFM se utilizó por primera vez en los años 90, su objetivo principal era optimizar los costes de marketing. Las empresas querían reducir los gastos de envío de publicidad directa a consumidores que no les resultarían beneficiosos al disponer de estimaciones más precisas de la demanda.

• Fácilmente automatizable . Puede realizar el análisis RFM en Excel, pero no hay necesidad de repasar manualmente los parámetros de recencia, frecuencia y valor monetario: algunas herramientas lo harán por usted.

Puedes encontrar diferentes oportunidades en servicios para el análisis de clientes: por ejemplo, Panoply ofrece una segmentación RFM sencilla con consultas SQL, y RFM Calc ofrece un informe RFM basado en datos de pedidos exportados desde Shopify. Además, las aplicaciones de Shopify pueden estar dedicadas o incluir datos RFM.

Segmentación RFM en Shopify con la ayuda de apps

Echa un vistazo a estas apps en Shopify para la segmentación de clientes RFM:

• Loyal (gratuita): la app distingue automáticamente 6 grupos de clientes basándose en la fórmula RFM. Puedes ejecutar el análisis con la frecuencia que desees para tener siempre informes actualizados: independientemente de la escala de tu tienda, la app evaluará los datos de tus pedidos en cuestión de minutos. Además, Loyal te da consejos sobre cómo crear campañas dirigidas a cada uno de los segmentos RFM. ¡Y todo eso gratis!

• RetentionX Analytics (desde 179 $ al mes): la app distingue 6 grupos de clientes, desde los mejores hasta los peores. También se integra con diferentes servicios para calcular métricas como el coste de adquisición de clientes, el valor medio de los pedidos, la tasa de devolución de productos y el margen bruto.
• Reveal: Customer Data Platform (plan gratuito disponible, desde 99 $ al mes para segmentos RFM a medida y otras funciones): la aplicación crea 11 grupos de clientes y les da nombres divertidos (tendrás "almas gemelas" como tus clientes más fieles y "ruptura" como grupo de clientes perdidos). En el plan de pago, puedes personalizar los segmentos y basarlos en parámetros distintos de RFM: ingresos frente a margen, CLV y otros.
• Repeat Customer Insights (a partir de 29 $ al mes): la aplicación identifica 10 grupos de clientes y los muestra en diferentes cuadrículas RFM, teniendo en cuenta sólo dos parámetros (por lo que es el modelo de frecuencia de recencia, frecuencia y valor monetario, o valor monetario y recencia).

Ejemplos de aplicación del análisis RFM en campañas de marketing

Existe un sinfín de formas de acercarse a los distintos segmentos de clientes. Veamos algunos ejemplos de cómo puede utilizar los segmentos RFM para relacionarse mejor con sus clientes y vender más.

• Lanzamiento eficaz de productos . Cuando tenga previsto lanzar un nuevo producto, tiene sentido ofrecer acceso anticipado a sus clientes más fieles. Apreciarán la exclusividad de su oferta y podrán correr la voz sobre su producto. Si la reacción de los clientes fieles es buena, puede utilizar sus reseñas cuando promocione el nuevo producto a todos los demás.

Puede funcionar tanto para productos físicos como de software. Por ejemplo, una empresa que produzca este último puede invitar a los suscriptores de toda la vida a una prueba beta exclusiva de una nueva función. Puede matar dos pájaros de un tiro: obtener opiniones sobre su producto y hacer que los clientes se sientan más implicados y, por tanto, más fieles a usted.

• Compromiso con los primeros compradores recientes. Es importante comunicarse con los nuevos clientes para no perder la oportunidad de que vuelvan a su tienda. Al grupo de nuevos clientes recientes, puede enviar correos electrónicos con un descuento en el próximo pedido, una invitación al programa de fidelización, una explicación de las ventajas de los productos relevantes, ofertas de venta cruzada, etc.

• Retención de clientes que no han sido activos. El análisis RFM le mostrará un grupo de personas que corre el riesgo de perder. Puede volver a interactuar con ellos recordándoles sus productos, nuevos lanzamientos, promociones, etc.

Segmentación RFM para captar más clientes

Por definición, la segmentación RFM se basa en tres características de orden: recurrencia, frecuencia y valor monetario. Lo bueno de este método es que se centra en datos precisos y exactos: no puede equivocarse con los grupos de clientes creados con el análisis RFM. Le ayuda a comprender el porcentaje de clientes fieles y los que corren el riesgo de perderlos, a identificar quién tiene potencial para comprar más y confiar más en usted, y a distinguir a los que puede permitirse ignorar para ahorrar dinero en marketing.