RFM (por sus siglas en inglés Recency, Frequency, Monetary) es un modelo de análisis usado en marketing para determinar cuáles son los mejores clientes para un negocio, a partir de tres variables:
- Recencia de compra: días transcurridos desde la última compra o pedido.
- Frecuencia de compra: número de compras o pedidos por período de tiempo, como promedio. Por ejemplo, número de compras mensuales.
- Monto de la compra: valor de las compras totales realizadas por el cliente en el tiempo de análisis.
Mediante el modelo RFM se establece una puntuación para cada cliente en función de esos tres parámetros y se define un ranking. Con dicho ranking es posible crear segmentos de clientes según su valor estratégico para el negocio y enfocar mejor las acciones de marketing.
El RFM comenzó a usarse en la década de los 60 en el marketing postal de la época. Aun así, su uso ha prevalecido hasta nuestros días y, en la actualidad, es un modelo de análisis aplicable al mundo digital y válido para eCommerce de millones de clientes.
Por lo tanto, este modelo es muy útil porque da respuesta a preguntas clave como:
- ¿Quiénes son tus mejores clientes?
- ¿Cuáles son tus clientes más leales?
- ¿Quiénes están cerca de abandonar tu marca o tu eCommerce?
- ¿Cuáles son los clientes considerados como perdidos a los que no debes prestar demasiada atención?
- ¿En qué clientes es rentable invertir esfuerzo extra para conservarlos?
- ¿Qué segmento de clientes reaccionará de forma favorable ante tu próxima campaña, o la actual?
Las anteriores respuestas constituyen el punto de partida para diseñar estrategias, y como consecuencia son capaces de conseguir los siguientes beneficios:
- Más eficiencia: optimización de las acciones de marketing y de su impacto.
- Mayor conversión: Incremento del CVR.
- Mejor fidelización: mayor retención de clientes y por más tiempo.
- Más interacción: aumento de la tasa de respuesta.
- Mayores ingresos: crecimiento de las ventas.
Breve Descripción del Algoritmo
Si simplificamos el proceso, podríamos decir que el análisis RFM combina tres atributos clave de los clientes para construir un ranking que permite agruparlos de forma útil para el negocio.
Así, a si un cliente que compró en una fecha reciente (Recency) se le otorgan más puntos. Si compró muchas veces (Frecuency), también se le coloca más arriba en el ranking. Finalmente, si gastó más dinero en el total de sus compras (Monry), también puntúa más alto. Combinando estos tres parámetros, se obtiene un ranking RFM.
Entrando más en detalle, podemos decir que el RFM se basa en el concepto de percentil. A modo de ejemplo, pensemos en 5 percentiles, esto es un quintil. Quintil, significa que dividimos algo en 5 grupos de igual tamaño. Por ejemplo, el indicador de Recency puede ser calculado ordenando nuestros compradores por fecha de última compra y dividiendo la lista en 5 grupos.
Estos quintiles pueden ser utilizados para segmentar nuestros clientes estratégicamente y así realizar acciones de marketing más efectivas.
La idea es asignarle a cada cliente una puntuación según los tres parámetros del modelo RFM, de modo que los mejores clientes serán los que tengan una puntuación de 555, y los peores, de 111
Por lo tanto, basándose en los resultados del análisis RFM, los eCommerce pueden orientar sus acciones de marketing a segmentos de clientes estratégicos, ganar impacto, aumentar la rentabilidad y mejorar la eficiencia de las acciones de marketing.
