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Quer entender melhor seus clientes? Descubra como a análise RFM pode ajudar você a segmentar seu público por valor, revelar insights importantes e refinar suas estratégias de marketing. Explicamos o que é, como calcular os scores RFM e como aplicá-los para maximizar o engajamento e a retenção.
A análise RFM, que significa Recência, Frequência e Valor Monetário, é uma técnica que ajuda os profissionais de marketing a identificar seus clientes mais valiosos. Estudando o comportamento da sua base de clientes, essa análise permite criar estratégias de marketing personalizadas que aumentam a lealdade e o valor vitalício dos clientes.
A análise RFM ajuda a identificar em quais clientes investir, quais nutrir e quais são menos críticos para os resultados do negócio. Cada um de seus componentes reflete um aspecto-chave do comportamento do cliente:
Diferentemente da segmentação demográfica ou psicográfica, a análise RFM categoriza os clientes pelo comportamento de compra, focando em como eles compram, e não em quem são. Isso a torna uma abordagem mais prática para estratégias orientadas a vendas.
Além disso, oferece vantagens sobre a análise de coortes como ferramenta para modelos de compras de alta frequência, segmentando os usuários com base em múltiplos fatores, em vez de entradas únicas. É especialmente útil em mercados ou ambientes de e-commerce, onde os usuários realizam diferentes volumes e valores de compras.
A análise RFM permite que os profissionais de marketing criem estratégias direcionadas que impulsionam tanto a retenção quanto o crescimento. Os fatores RFM destacam os seguintes insights-chave:
Para empresas focadas em métricas de atividade, como engajamento com o produto, visitas ao site ou comportamento de navegação, em vez de compras frequentes de diferentes tamanhos, o componente de valor monetário pode ser substituído por um fator de Engajamento, resultando em um modelo RFE. O engajamento pode ser calculado com base em métricas como taxa de rejeição, duração da visita, páginas visualizadas ou ações realizadas no produto.
A adaptabilidade da técnica de análise RFM/E permite que diferentes empresas a utilizem para finalidades diversas:
Em cada um desses modelos, o uso da análise RFM é personalizado com base no que mais importa para o relacionamento com o cliente—seja comportamento de compra, engajamento ou uso de serviços. Os resultados variam ao focar nos objetivos específicos do negócio, desde aumentar vendas e reduzir churn até fortalecer a lealdade e otimizar o marketing personalizado.
A análise RFM desempenha um papel crucial no marketing porque oferece uma abordagem focada para entender de onde realmente vem sua receita. Para diferenciar clientes recorrentes de novos, os profissionais podem criar campanhas que aumentem a satisfação e as compras repetidas. Essa segmentação permite que as empresas:
A análise RFM é uma ferramenta poderosa para obter insights sobre sua base de clientes. Ela ajuda a responder perguntas cruciais como:
É crucial identificar e otimizar grupos de usuários com base na segmentação comportamental para melhorar o desempenho das campanhas. A análise RFM fornece um roteiro para o marketing personalizado, garantindo que a mensagem certa alcance o cliente certo no momento certo.
Vamos explorar como a segmentação RFM funciona usando um conjunto de dados de exemplo de transações de clientes:
Para realizar uma análise RFM, os clientes são pontuados com base em cada atributo—Recência, Frequência e Valor Monetário—separadamente. Essas pontuações são então combinadas para fornecer uma pontuação RFM geral. Assim, ajuda a segmentar clientes e a tomar decisões de marketing informadas.
O primeiro passo na análise RFM é classificar os clientes com base na recência. Ou seja, medir quão recentemente um cliente fez uma compra. Os clientes que compraram mais recentemente recebem as pontuações mais altas. Neste exemplo, os clientes são pontuados de 1 a 5, com os 20% melhores recebendo a pontuação 5, os próximos 20% a pontuação 4, e assim por diante.
Em seguida, os clientes são classificados por frequência. Meça com que frequência um cliente realiza uma compra. Quanto mais frequentes as compras, maior será a pontuação. Como antes, os 20% melhores recebem a pontuação de 5, e os 20% mais baixos recebem a pontuação 1.
Da mesma forma, classifique os clientes pelo seu valor monetário. Isso refletirá o valor total gasto pelo cliente. Os maiores gastadores recebem uma pontuação de 5, e os menores gastadores recebem uma pontuação de 1.
Neste passo, crie uma média das pontuações individuais de Recência, Frequência e Monetário para produzir uma pontuação geral RFM. A pontuação combinada oferece uma visão abrangente do comportamento do cliente, ajudando as empresas a identificar seus clientes mais valiosos e identificar aqueles que podem precisar de mais atenção. A pontuação RFM serve como uma ferramenta chave para orientar estratégias de marketing e esforços de engajamento com o cliente.
Dependendo do seu modelo de negócios, você pode querer ajustar o peso de cada componente do RFM para alinhar melhor com os objetivos do seu negócio. Por exemplo:
A segmentação Recência, Frequência e Monetário é uma técnica orientada por dados usada para classificar os clientes em grupos distintos com base na Recência, Frequência e Valor Monetário. Ao analisar esses fatores, as empresas podem identificar e segmentar diferentes grupos de clientes de acordo com seu comportamento de compra, aumentando a eficiência e eficácia do marketing.
Quando os clientes são pontuados de 1 a 5 em cada atributo—Recência, Frequência e Monetário—isso pode resultar em até 125 pontuações RFM únicas (5x5x5), variando de 111 (mais baixo) a 555 (mais alto). Cada uma dessas células RFM representa hábitos e comportamentos diferentes dos clientes. No entanto, analisar todos os 125 segmentos individualmente é impraticável e sobrecarregante.
Para simplificar, esses 125 segmentos são frequentemente reduzidos a 25, focando apenas nas pontuações de Recência e Frequência. O aspecto Monetário é geralmente visto como um resumo das transações ou do tempo de visita, o que ajuda a simplificar a análise.
Implementar a análise RFM é um processo sistemático que envolve várias etapas-chave:
Coleta de dados transacionais dos clientes. Isso incluiria detalhes chave, como datas de compras, frequência de compras e o total gasto pelos clientes.
Defina seus critérios para Recência (qual período considerar), Frequência (o período em que você mede o número de compras) e Valor Monetário (defina o período de gasto total), com base no seu modelo de negócios e nas normas da indústria.
Atribua pontuações aos clientes com base nas métricas RFM definidas. Isso é normalmente feito em uma escala de 1 a 5, sendo 5 o mais alto e 1 o mais baixo.
Avalie a importância de cada variável RFM dependendo da natureza do seu negócio. Em seguida, segmente seus clientes em grupos com base nas pontuações RFM.
Desenvolva estratégias de marketing personalizadas para cada segmento definido. Adapte sua abordagem às necessidades e comportamentos específicos de cada grupo.
Aqui estão alguns segmentos chave e como você pode ajustar suas estratégias de marketing para engajar cada um de forma eficaz:
Apesar de suas vantagens, a análise RFM no marketing tem algumas limitações:
Para resolver esses problemas, integre a análise RFM com dados em tempo real e métricas comportamentais adicionais. Essa abordagem combinada garante uma visão mais completa dos seus clientes. Manter suas pontuações RFM atualizadas e ouvir o feedback dos clientes ajudará você a se manter atento às suas necessidades em mudança.
No CleverTap, simplificamos a análise utilizando as pontuações de Recência e Frequência para criar um gráfico bidimensional. A análise RFM é nativa do nosso produto e pode ser facilmente acessada e revisada pelos profissionais de marketing de ciclo de vida para permitir que eles façam o melhor trabalho.
Esta visualização facilita para os profissionais de marketing interpretar as pontuações e tomar ações, além de ver o tamanho de cada grupo.
Refinamos o processo combinando alguns segmentos em grupos mais gerenciáveis e intuitivos.
Como ilustrado na grade RFM acima, cada segmento de um gráfico de árvore RFM fornece informações valiosas, incluindo:
O recurso de análise RFM do CleverTap é projetado para ajudar as empresas a identificar rapidamente os principais segmentos de clientes: seu tamanho, onde os usuários se posicionam nos diferentes segmentos e como seu comportamento muda ao longo do tempo.
A funcionalidade de Análise Recência, Frequência e Valor Monetário do CleverTap oferece duas ferramentas:
Essa abordagem garante que você não apenas identifique onde seus clientes estão atualmente, mas também antecipe para onde eles podem estar indo, permitindo que você esteja um passo à frente em seus esforços de marketing.
Em 2012, o fundador do PlantSnap, Eric Ralls, enfrentou um dilema simples: ele não conseguia identificar uma flor interessante.
Isso o inspirou a criar o PlantSnap, um aplicativo para identificação rápida e precisa de plantas.
O PlantSnap, inicialmente um projeto pessoal, se transformou em um sucesso global com mais de 30 milhões de instalações até 2019.
O aplicativo passou de um modelo pago para um modelo freemium à medida que evoluía.
Isso expandiu significativamente sua base de usuários, mas também trouxe novos desafios em engajamento e retenção.
A mudança de um modelo pago para um modelo freemium trouxe vários desafios importantes:
Com uma base de usuários muito maior e mais diversificada, acompanhar o engajamento dos usuários se tornou mais complexo.
A equipe precisava de uma compreensão mais profunda de como os usuários interagiam com o aplicativo, especialmente após a transição para o freemium.
Aumento de Conversões: O objetivo principal era converter usuários gratuitos em assinantes pagos.
Isso exigia uma abordagem mais detalhada, pois as motivações e comportamentos dos usuários freemium diferem dos dos usuários pagantes.
Campanhas Direcionadas e Oportunas: Para aumentar as taxas de retenção e conversão, o PlantSnap precisava enviar as mensagens certas aos usuários certos no momento ideal, garantindo que o engajamento permanecesse alto.
Para resolver seus desafios, o PlantSnap utilizou a funcionalidade de Análise RFM do CleverTap, permitindo segmentar sua base de usuários em grupos distintos para um marketing mais direcionado e eficaz.
A análise RFM permitiu ao PlantSnap categorizar os usuários em 10 grupos, incluindo Campeões, Potenciais Fiéis, Novos Clientes e Clientes em Risco.
Isso os ajudou a personalizar estratégias para o comportamento de cada grupo.
Usuários altamente engajados, que faziam compras significativas no aplicativo com frequência, foram recompensados com recursos exclusivos e acesso antecipado a novas ferramentas para sustentar sua lealdade.
Usuários com potencial foram incentivados a aumentar sua atividade e gastos por meio de programas de fidelidade e recomendações personalizadas.
Campanhas de boas-vindas personalizadas e guias de integração ajudaram a familiarizar os novos usuários com o aplicativo, promovendo o uso repetido.
A identificação precoce de usuários desengajados permitiu ao PlantSnap reengajá-los com notificações push direcionadas e ofertas especiais.
Com base nos segmentos RFM, o PlantSnap enviou notificações push relevantes e contextuais para capturar a atenção dos usuários, seja para lembrá-los de usar o aplicativo ou oferecer um upgrade para a assinatura premium.
Usando o recurso Journeys do CleverTap, o PlantSnap lançou campanhas omnicanal automatizadas que engajaram os usuários nos momentos ideais. Isso garantiu que os novos usuários recebessem valor rapidamente e reengajou usuários desengajados com intervenções oportunas.
O uso estratégico da análise RFM resultou em melhorias significativas nas métricas de engajamento de usuários do PlantSnap:
Aumento de 2,6x na Taxa de Retenção no Dia 30
Compreendendo o comportamento do usuário e enviando intervenções direcionadas e oportunas, o PlantSnap mais do que dobrou sua taxa de retenção nos primeiros 30 dias após a integração do usuário.
Taxa de Retenção de 43% em 33 Milhões de Usuários
A segmentação eficaz e as campanhas direcionadas levaram a uma taxa de retenção impressionante de 43% na vasta base de usuários do PlantSnap, demonstrando o poder do engajamento personalizado.
O sucesso do PlantSnap com a análise de Recência, Frequência e Valor Monetário mostra como estratégias direcionadas e baseadas em dados podem aumentar drasticamente a retenção e o engajamento de usuários.
O RFM é uma técnica de segmentação de clientes orientada por dados que capacita os profissionais de marketing a tomar decisões táticas. Ele permite a identificação rápida e a segmentação dos usuários em grupos homogêneos. Isso possibilita estratégias de marketing diferenciadas e personalizadas que melhoram o engajamento e a retenção de usuários.
Quer ver como a análise RFM pode funcionar para o seu negócio? Agende uma demonstração com um dos nossos especialistas em crescimento hoje.
Dependendo de como os limiares de pontuação são definidos, a segmentação RFM pode criar tipicamente entre 5 a 10 segmentos.
A pontuação RFM ideal é relativa aos objetivos e contexto específicos do seu negócio. O seu cliente mais valioso pode ser aquele com uma pontuação alta (idealmente 555) em todos os três critérios—Recência, Frequência e Valor Monetário. No entanto, é essencial reconhecer qual métrica é mais importante para o seu negócio.
A fórmula RFM inclui três componentes críticos:
