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¿Quieres entender mejor a tus clientes? Descubre cómo el análisis RFM puede ayudarte a segmentar a tu audiencia por valor, identificar insights clave y mejorar tus esfuerzos de marketing. Explicamos qué es, cómo calcular los puntajes RFM y cómo aplicarlos para maximizar el engagement y la retención.
El análisis RFM, que significa Recencia, Frecuencia y Valor Monetario, es una técnica que ayuda a los especialistas en marketing a identificar a sus clientes más valiosos. Al estudiar el comportamiento de tu base de clientes, este análisis permite crear estrategias de marketing personalizadas que aumentan la lealtad y el valor de por vida de los clientes.
El análisis RFM te ayuda a identificar en qué clientes invertir, cuáles necesitan atención y cuáles son menos relevantes para los resultados del negocio. Cada uno de sus componentes refleja un aspecto clave del comportamiento del cliente:
A diferencia de la segmentación demográfica o psicográfica, el análisis RFM clasifica a los clientes por su comportamiento de compra, centrándose en cómo compran en lugar de quiénes son. Esto lo convierte en un enfoque más práctico para estrategias orientadas a las ventas.
Además, tiene beneficios sobre el análisis de cohortes como herramienta para modelos de compras de alta frecuencia, al segmentar a los usuarios en función de múltiples factores en lugar de entradas únicas. Es especialmente útil en mercados o entornos de comercio electrónico, donde los usuarios realizan compras de diversos volúmenes y tamaños de transacción.
El análisis RFM permite a los especialistas en marketing crear estrategias dirigidas que impulsan tanto la retención como el crecimiento. Los factores RFM destacan los siguientes insights clave:
Para empresas enfocadas en métricas de actividad, como el compromiso con el producto, visitas al sitio o comportamiento de navegación, en lugar de compras frecuentes de diferentes tamaños, el componente de valor monetario puede ser reemplazado por un factor de Compromiso, lo que lleva a un modelo RFE. El compromiso puede calcularse con métricas como la tasa de rebote, duración de la visita, páginas vistas o acciones realizadas en el producto.
La adaptabilidad de la técnica de análisis RFM/E significa que diferentes empresas la utilizan para diferentes propósitos:
En cada uno de estos modelos, el uso del análisis RFM se personaliza según lo que más importa para la relación con el cliente, ya sea el comportamiento de compra, el compromiso o el uso de servicios. Los resultados varían al enfocarse en los objetivos específicos del negocio, desde aumentar las ventas y reducir el churn hasta fortalecer la lealtad y optimizar el marketing personalizado.
El análisis RFM juega un papel crucial en el marketing porque ofrece un enfoque enfocado para entender de dónde provienen realmente tus ingresos. Para diferenciar a los clientes recurrentes de los nuevos, los profesionales pueden diseñar campañas que mejoren la satisfacción y las compras repetidas.
Esta segmentación permite que las empresas:
El análisis RFM es una herramienta poderosa para obtener información sobre tu base de clientes. Ayuda a responder preguntas clave como:
Es crucial identificar y optimizar grupos de usuarios basados en la segmentación por comportamiento para mejorar el desempeño de las campañas. El análisis RFM proporciona una hoja de ruta para el marketing personalizado, asegurando que el mensaje correcto llegue al cliente adecuado en el momento justo.
Vamos explorar como a segmentação RFM funciona usando um conjunto de dados de exemplo de transações de clientes:
Para realizar un análisis RFM, los clientes se califican en función de cada atributo—Recencia, Frecuencia y Valor Monetario—por separado. Estas calificaciones se combinan para proporcionar una calificación RFM general. Así, ayuda a segmentar clientes y a tomar decisiones informadas de marketing.
El primer paso en el análisis RFM es clasificar a los clientes según la recencia. Es decir, medir qué tan recientemente un cliente realizó una compra. Los clientes que compraron más recientemente reciben las puntuaciones más altas. En este ejemplo, los clientes se puntúan del 1 al 5, con el 20% superior recibiendo una puntuación de 5, el siguiente 20% una puntuación de 4, y así sucesivamente.
A continuación, los clientes se clasifican por frecuencia. Mide qué tan a menudo un cliente realiza una compra. Cuanto más frecuentes sean las compras, mayor será la puntuación. Como antes, el 20% superior recibe una puntuación de 5, y el 20% inferior recibe una puntuación de 1.
De manera similar, clasifique a los clientes según su valor monetario. Esto reflejará la cantidad total gastada por el cliente. Los clientes que más gastan reciben una puntuación de 5, y los que menos gastan reciben una puntuación de 1.
En este paso, crea un promedio de las puntuaciones individuales de Recencia, Frecuencia y Monetario para generar una puntuación general RFM. La puntuación combinada ofrece una visión integral del comportamiento del cliente, ayudando a las empresas a identificar a sus clientes más valiosos y detectar a aquellos que puedan necesitar más atención. La puntuación RFM sirve como una herramienta clave para guiar estrategias de marketing y esfuerzos de compromiso con el cliente.
Dependiendo de tu modelo de negocio, puedes ajustar el peso de cada componente RFM para alinearlo mejor con los objetivos de tu empresa. Por ejemplo:
La segmentación Recencia, Frecuencia y Monetario es una técnica basada en datos utilizada para clasificar a los clientes en grupos distintos según Recencia, Frecuencia y Valor Monetario. Al analizar estos factores, las empresas pueden identificar y segmentar diferentes grupos de clientes según su comportamiento de compra, mejorando la eficiencia y efectividad del marketing.
Cuando los clientes son calificados de 1 a 5 en cada atributo—Recencia, Frecuencia y Monetario—esto puede resultar en hasta 125 puntuaciones RFM únicas (5x5x5), que van desde 111 (más bajo) hasta 555 (más alto). Cada una de estas celdas RFM representa diferentes hábitos y comportamientos de los clientes. Sin embargo, analizar todos los 125 segmentos individualmente es poco práctico y abrumador.
Para simplificar, estos 125 segmentos se reducen a 25 centrándose solo en las puntuaciones de Recencia y Frecuencia. El aspecto Monetario generalmente se ve como un resumen de transacciones o duración de visitas, lo que ayuda a agilizar el análisis.
Implementar el análisis RFM es un proceso sistemático que involucra varios pasos clave:
Recopilar datos transaccionales de los clientes. Esto incluiría detalles clave como fechas de compra, frecuencia de compras y el gasto total de los clientes.
Define tus criterios para Recencia (qué período considerar), Frecuencia (el período sobre el cual mides el número de compras) y Valor Monetario (define el período de gasto total), basándote en tu modelo de negocio y en los estándares de la industria.
Asigna puntuaciones a los clientes según las métricas RFM definidas. Esto generalmente se hace en una escala de 1 a 5, siendo 5 el más alto y 1 el más bajo.
Evalúa la importancia de cada variable RFM según la naturaleza de tu negocio. Luego, segmenta a tus clientes en grupos según sus puntuaciones RFM.
Desarrolla estrategias de marketing personalizadas para cada segmento definido. Adapta tu enfoque a las necesidades y comportamientos específicos de cada grupo.
Aquí hay algunos segmentos clave y cómo puedes personalizar tus estrategias de marketing para involucrar a cada uno de manera efectiva:
A pesar de sus ventajas, el análisis RFM en marketing tiene algunas limitaciones:
Para abordar estos problemas, integra el análisis RFM con datos en tiempo real y métricas adicionales de comportamiento. Este enfoque combinado asegura una visión más completa de tus clientes. Mantener actualizadas tus puntuaciones RFM y escuchar los comentarios de los clientes te ayudará a estar al tanto de sus necesidades cambiantes.
En CleverTap, simplificamos el análisis utilizando las puntuaciones de Recencia y Frecuencia para crear un gráfico bidimensional. El análisis RFM es nativo de nuestro producto y puede ser fácilmente accedido y revisado por los especialistas en marketing de ciclo de vida para permitirles hacer su mejor trabajo.
Esta visualización facilita que los mercadólogos interpreten las puntuaciones y tomen acciones, además de ver el tamaño de cada grupo.
Refinamos el proceso combinando algunos segmentos en grupos más manejables e intuitivos.
Como se ilustra en la cuadrícula RFM arriba, cada segmento de un gráfico de árbol RFM proporciona información valiosa, incluyendo:
La función de análisis RFM de CleverTap está diseñada para ayudar a las empresas a identificar rápidamente los segmentos clave de clientes: su tamaño, dónde se ubican los usuarios en los diferentes segmentos y cómo cambia su comportamiento con el tiempo.
La función de Análisis Recencia, Frecuencia y Valor Monetario de CleverTap ofrece dos herramientas:
Este enfoque asegura que no solo identifiques dónde se encuentran actualmente tus clientes, sino también anticipes hacia dónde podrían ir, permitiéndote estar un paso adelante en tus esfuerzos de marketing.
En 2012, el fundador de PlantSnap, Eric Ralls, enfrentó un dilema simple: no podía identificar una flor intrigante.
Esto lo inspiró a crear PlantSnap, una aplicación para identificación rápida y precisa de plantas.
PlantSnap, inicialmente un proyecto personal, se convirtió en un éxito global con más de 30 millones de instalaciones para 2019.
La aplicación pasó de un modelo pago a uno freemium a medida que evolucionaba.
Esto expandió significativamente su base de usuarios, pero también trajo nuevos desafíos en compromiso y retención.
El cambio de un modelo pago a uno freemium trajo varios desafíos clave al frente:
Con una base de usuarios mucho más grande y diversa, hacer el seguimiento del compromiso de los usuarios se volvió más complejo.
El equipo necesitaba una comprensión más profunda de cómo los usuarios interactuaban con la aplicación, especialmente después del cambio a freemium.
Aumento de Conversiones: El objetivo principal era convertir a los usuarios gratuitos en suscriptores de pago.
Esto requería un enfoque matizado, ya que las motivaciones y comportamientos de los usuarios freemium son diferentes a los de los usuarios pagos.
Campañas Dirigidas y Oportunas: Para aumentar las tasas de retención y conversión, PlantSnap necesitaba entregar los mensajes correctos a los usuarios correctos en el momento adecuado, asegurando que el compromiso se mantuviera alto.
Para abordar sus desafíos, PlantSnap aprovechó la función de Análisis RFM de CleverTap, lo que les permitió segmentar su base de usuarios en grupos distintos para un marketing más dirigido y efectivo.
El análisis RFM permitió a PlantSnap categorizar a los usuarios en 10 grupos, incluyendo Campeones, Potenciales Leales, Nuevos Clientes y Clientes en Riesgo.
Les ayudó a personalizar estrategias según el comportamiento de cada grupo.
Usuarios altamente comprometidos que realizaban compras significativas en la aplicación con frecuencia fueron recompensados con características exclusivas y acceso anticipado a nuevas herramientas para mantener su lealtad.
Los usuarios con potencial fueron alentados a aumentar su actividad y gasto a través de programas de lealtad y recomendaciones personalizadas.
Las campañas de bienvenida personalizadas y las guías de incorporación ayudaron a familiarizar a los nuevos usuarios con la aplicación, fomentando el uso repetido.
La identificación temprana de usuarios desconectados permitió a PlantSnap volver a involucrarlos con notificaciones push dirigidas y ofertas especiales.
Basado en los segmentos RFM, PlantSnap envió notificaciones push relevantes y contextuales para captar la atención del usuario, ya sea para recordarles usar la aplicación o ofrecer una mejora a una suscripción premium.
Usando la función Journeys de CleverTap, PlantSnap lanzó campañas omnicanal automatizadas que involucraron a los usuarios en los momentos óptimos. Esto aseguró que los nuevos usuarios recibieran valor desde el principio y que los usuarios inactivos fueran reactivados con intervenciones oportunas.
El uso estratégico del análisis RFM resultó en mejoras significativas en las métricas de compromiso de usuarios de PlantSnap:
Aumento de 2.6x en la Tasa de Retención a los 30 Días
Al comprender el comportamiento del usuario y enviar intervenciones dirigidas y oportunas, PlantSnap más que duplicó su tasa de retención en los primeros 30 días después de la incorporación del usuario.
Tasa de Retención de 43% en 33 Millones de Usuarios
La segmentación eficaz y las campañas dirigidas llevaron a una tasa de retención notable del 43% en la vasta base de usuarios de PlantSnap, demostrando el poder del compromiso personalizado.
El éxito de PlantSnap con el análisis de Recencia, Frecuencia y Valor Monetario demuestra cómo las estrategias dirigidas y basadas en datos pueden aumentar drásticamente la retención y el compromiso de los usuarios.
El RFM es una técnica de segmentación de clientes impulsada por datos que permite a los especialistas en marketing tomar decisiones tácticas. Permite la identificación rápida y segmentación de usuarios en grupos homogéneos. Esto permite estrategias de marketing diferenciadas y personalizadas que mejoran el compromiso y la retención de usuarios.
¿Quieres ver cómo el análisis RFM puede funcionar para tu negocio? Programa una demostración con uno de nuestros especialistas en crecimiento hoy mismo.
Dependiendo de cómo se establezcan los umbrales de puntuación, la segmentación RFM puede crear típicamente entre 5 y 10 segmentos.
Una puntuación RFM ideal es relativa a los objetivos y contexto específicos de su negocio. Su cliente más valioso puede ser el que tenga una puntuación alta (idealmente 555) en los tres criterios: Recencia, Frecuencia y Valor Monetario. Sin embargo, es esencial reconocer cuál métrica es más importante para su negocio.
La fórmula RFM incluye tres componentes clave:
