Sabemos que es muy importante hacer una segmentación adecuada de clientes para poder explotar todos nuestros recursos empresariales de la manera más efectiva y lograr obtener los mejores resultados posibles. La segmentación de clientes es un aspecto clave para determinar realmente cuales son los clientes que podrían estar interesados en nuestros productos o servicios.
En este boletín de CRMAgil – Cultura Cliente, queremos compartir con usted el modelo de RFM (Recency, Frequency and Monetary) que se utiliza con frecuencia para predecir el comportamiento de los clientes. Este pronóstico resulta de un análisis del pasado para poder tener la mayor certeza posible del futuro.
Según teorías e investigaciones, los clientes que gastan mayor dinero o que compran con mayor frecuencia en su empresa, son aquellos clientes que terminan siendo más sensibles a la información y mensajes que la empresa está transmitiendo. De igual manera, los clientes que han comprado recientemente reaccionan de la mejor manera a las iniciativas de mercadeo que aquellos que no lo han hecho recientemente.
¿Qué significa Recencia, Frecuencia y Monto (RFM)?
Recencia de compra: Tiempo que transcurre desde la última compra del cliente.
Frecuencia de compra: Numero de compas (transacciones) que ha realizado desde el inicio.
Valor monetario de compra: Promedio del Valor Monetario de las compras.
Este método de segmentación de clientes se podría definir en los siguientes cinco pasos:
- Se definen las tres variables (Recencia, Frecuencia y Monto) para cada uno de los clientes y se crea una base de información como en el siguiente ejemplo:
| |
Recencia |
Frecuencia |
Monto |
| ID-Cliente |
Fecha Compra más reciente |
Número de Compras |
Valor de Compras |
| 1001 |
01/05/2009 |
5 |
$100,000 |
| 1002 |
14/11/2008 |
4 |
$50,000 |
| 1003 |
31/03/2009 |
10 |
$30,000 |
| 1004 |
12/12/2008 |
2 |
$40,000 |
| 1005 |
16/11/2008 |
6 |
$70,000 |
| 1006 |
15/11/2008 |
4 |
$77,000 |
| 1007 |
01/01/2009 |
3 |
$55,000 |
| 1008 |
05/01/2008 |
3 |
$25,000 |
| 1009 |
01/02/2009 |
9 |
$35,000 |
| 1010 |
02/02/2009 |
1 |
$46,000 |
-
Se toma la primera variable (Recencia) y establece una escala de calificación, como por ejemplo;
5 = Compras realizadas en los últimos 3 meses.
4 = Compras realizadas en los últimos 3 a 6 meses.
3 = Compras realizadas en los últimos 6 a 9 meses.
2 = Compras realizadas en los últimos 9 a 12 meses.
1 = Compras realizadas en los últimos 12 a 24 meses.
Esto genera una calificación para cada cliente para la variable Recencia entre 1 y 5.
-
Se hace la misma operación para las variables de Frecuencia y Monto. Esto genera igualmente una calificación para cada una de estas dos variables entre 1 y 5.
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Después de calificar las 3 variables del modelo de RFM, se obtiene como resultado 125 posibles “Células” (555,554, 553, 552, etc.). Ordene los clientes en orden descendente de acuerdo con las células obtenidas. Esto le permitirá identificar los clientes con mayor grado de RFM. Proceda a agrupar las diferentes “células” en segmentos, si lo estima conveniente. El siguiente es un ejemplo:
| ID Cliente |
Recencia |
Frecuencia |
Monto |
| 1005 |
5 |
4 |
2 |
| 1007 |
5 |
1 |
3 |
| 1010 |
4 |
5 |
5 |
| 1003 |
4 |
2 |
1 |
| 1002 |
4 |
1 |
2 |
| 1008 |
3 |
5 |
4 |
| 1009 |
3 |
4 |
2 |
| 1001 |
3 |
3 |
3 |
| 1004 |
2 |
1 |
5 |
| 1006 |
1 |
2 |
4 |
-
Defina estrategias de comunicación, promoción y venta para cada uno de los segmentos establecidos.
Este es uno de los métodos utilizados hoy en día para realizar análisis de segmentos de clientes actuales, basados en su historial de compra. Este indicador se puede utilizar en conjunto con otros indicadores como el LTV (Life Time Value) y con otros modelos predictivos más sofisticados para identificar segmentos diferenciados a los cuales les pueda llegar con ofertas igualmente diferenciadas acorde con las necesidades de cada grupo.
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