Análisis RFM: Cómo encontrar a tus mejores clientes en los datos

Imagine al dueño de una tienda de barrio muy concurrida que nunca ha leído un libro de negocios en su vida. Pregúntele quiénes son sus mejores clientes y no dudará. Señalará al cliente habitual que viene todas las mañanas, a la familia que hace una gran compra semanal y al vecino que solo compra el café caro. Sin ningún software, ese tendero está haciendo algo notablemente sofisticado: juzgar a los clientes por la frecuencia de sus visitas, la asiduidad con la que vienen y cuánto gastan. Ese instinto, formalizado, se llama análisis RFM.

RFM significa Recencia, Frecuencia y Valor Monetario, y es una de las formas más antiguas y fiables de entender una base de clientes. En esta guía, explicaremos qué significa cada letra, cómo calificar a sus clientes sin matemáticas complicadas, qué le dicen los grupos resultantes y cómo usar esos conocimientos para comercializar de forma más inteligente. Es una técnica que recompensa el sentido común tanto como las habilidades de datos.

Qué significan realmente las tres letras

Todo el método se basa en tres preguntas sencillas que puede hacer sobre cualquier cliente. La recencia pregunta: ¿cuánto tiempo hace que compraron por última vez? La frecuencia pregunta: ¿con qué frecuencia compran? Y el valor monetario pregunta: ¿cuánto gastan en total? Cada pregunta se responde con un número, y juntos esos tres números pintan un retrato sorprendentemente completo de la relación con un cliente.

Lo que hace que RFM sea tan potente es que estas tres dimensiones capturan cosas diferentes. Un cliente puede gastar mucho pero rara vez regresar, o visitar constantemente pero gastar poco cada vez, o haber sido un cliente habitual leal que de repente se ha quedado en silencio. Al mirar los tres juntos, evita la trampa de juzgar a los clientes solo por el gasto, que es uno de los errores más comunes en el análisis de comercio electrónico básico.

Por qué la recencia suele ser lo más importante

De los tres, la recencia suele ser el predictor más fuerte del comportamiento futuro. Es mucho más probable que un cliente que compró la semana pasada vuelva a comprar pronto que uno que no ha sido visto en un año, casi independientemente de cuánto gastó en el pasado. Las relaciones recientes tienen impulso. Por eso los profesionales del marketing se obsesionan con los compradores recientes y por qué una caída repentina en la recencia de alguien es una advertencia temprana de que puede estar dirigiéndose hacia la salida.

Cómo puntuar a los clientes con RFM

La mecánica es refrescantemente simple. Se toma su lista de clientes y se clasifican en cada una de las tres dimensiones, generalmente dándoles una puntuación del uno al cinco. Para la recencia, los compradores más recientes obtienen un cinco y los más antiguos obtienen un uno. Para la frecuencia, los compradores más frecuentes obtienen un cinco. Para el valor monetario, los que más gastan obtienen un cinco. Cada cliente termina con tres puntuaciones, como un cinco-cinco-cinco para un cliente superior o un uno-uno-uno para alguien que casi ha desaparecido.

No necesita herramientas caras para hacer esto. Una hoja de cálculo con su lista de clientes y su historial de pedidos es suficiente para empezar. Ordene por cada columna, divida la lista en cinco grupos más o menos iguales y asigne puntuaciones. En una tarde puede tener a cada cliente puntuado y agrupado, listo para actuar. El pensamiento importa mucho más que la tecnología, lo cual es cierto para casi todo lo que vale la pena hacer en la medición de clientes.

Convertir puntuaciones en segmentos

Las puntuaciones en sí son solo materia prima. El valor real proviene de agrupar a los clientes con puntuaciones similares en segmentos que se pueden nombrar y comprender. Un cliente que puntúa alto en los tres es un campeón, el tipo que desea cuidar y del que desea aprender. Alguien que solía puntuar alto pero cuya recencia ha disminuido está en riesgo, y vale la pena un esfuerzo dirigido para recuperarlo antes de que pase a formar parte de su cohorte de clientes perdidos.

Estos segmentos nombrados hacen que el RFM sea realmente procesable. En lugar de tratar a todos los clientes por igual, se adapta su enfoque. Los campeones obtienen acceso anticipado y agradecimientos. Los clientes en riesgo reciben un recordatorio considerado. Los nuevos clientes reciben una cálida bienvenida diseñada para convertir una primera compra en un hábito. Esta es la segmentación en su forma más práctica, y cuesta casi nada empezar.

Cómo se conecta el RFM con el panorama general

RFM no reemplaza sus otros análisis; los agudiza. Sus campeones, por ejemplo, son casi con certeza las personas con el valor de vida del cliente más alto, y comprender lo que tienen en común le ayuda a atraer a más personas como ellos. Mientras tanto, saber qué segmentos responden mejor le permite gastar su presupuesto de adquisición de manera más inteligente, lo que se traduce directamente en un costo de adquisición de clientes más saludable.

RFM también se combina a la perfección con la observación de tendencias. Al puntuar a sus clientes regularmente y comparar los resultados, puede detectar tendencias como un segmento en riesgo que crece silenciosamente, mucho antes de que se manifiesten como una caída en los ingresos. RFM se convierte en un radar de alerta temprana además de una instantánea.

Cuando los clientes se marchan

Uno de los usos más reveladores del RFM es observar cómo los clientes se mueven entre segmentos con el tiempo. Un nuevo cliente debería pasar idealmente a ser un cliente habitual leal, y un cliente habitual leal a ser un campeón. Cuando los clientes, en cambio, se deslizan en la dirección opuesta, de campeón a en riesgo y a perdido, está viendo cómo se desarrolla su problema de retención en cámara lenta. Combinar el RFM con el análisis de embudo le muestra no solo que las personas se están yendo, sino en qué etapa y por qué.

Consejos prácticos para acertar con el RFM

El RFM es indulgente, pero unos pocos hábitos lo hacen mucho más útil. Primero, elija ventanas de tiempo que se ajusten a su negocio. Una tienda donde la gente compra semanalmente necesita una ventana de recencia más ajustada que una donde las compras ocurren una vez al año. Si la ventana es incorrecta, incluso sus mejores clientes parecerán que se han enfriado.

Segundo, no sobre-ingeniar los segmentos. Es tentador dividir a los clientes en docenas de pequeños grupos, pero un puñado de segmentos claros y bien nombrados es mucho más fácil de utilizar que una matriz extensa que nadie puede recordar. Empiece de forma sencilla y añada matices solo cuando se justifique.

Tercero, trate el RFM como un proceso vivo, no como un informe único. Los clientes se mueven entre segmentos constantemente, por lo que re-puntuar regularmente mantiene su imagen actualizada. Para los negocios en línea, esto encaja de forma natural junto con la previsión de ventas continua, porque saber qué segmentos están creciendo o disminuyendo le ayuda a predecir hacia dónde se dirigen sus ingresos. El RFM también es un complemento natural para una estrategia de retención más amplia.

Todo unido

El análisis RFM es la prueba de que no necesita un equipo de ciencia de datos para comprender a sus clientes en profundidad. Al hacer tres preguntas sencillas sobre la recencia, la frecuencia y el gasto, puede clasificar una lista anónima de compradores en grupos significativos, cada uno de los cuales merece un tipo diferente de atención. Comience con una hoja de cálculo, nombre sus segmentos y actúe según lo que encuentre. Bien hecho, el RFM convierte los datos de transacciones dispersos en un mapa claro de quiénes son sus mejores clientes y cómo mantenerlos. Si desea ayuda para construir ese mapa para su propio negocio, siempre puede ponerse en contacto.

Preguntas frecuentes

Referencias

1. Harvard Business Review. "Marketing Analytics and Customer Segmentation." hbr.org.
2. McKinsey & Company. "Marketing personalisation and customer value." mckinsey.com.
3. Nielsen. "Understanding consumer purchase behaviour." nielsen.com.