Información útil

¿Qué es un análisis RFM y para qué sirve?

Descubre cómo aprovechar al máximo tu base de datos con ayuda del análisis RFM

Un análisis RFM ayuda a segmentar a los clientes con base en parámetros como el tiempo que ha pasado desde la última compra (R - Recency o Reciente), la frecuencia con la que realizan compras (F - Frequency o Frecuencia) y la suma total de todas las compras (M - Monetary Value o Valor Monetario).

¿Cómo encontrar en la base de clientes a aquellos que compran regularmente?, ¿cómo detectar que un cliente frecuente ha comenzado a realizar menos pedidos de lo habitual y cómo solucionar esta situación? Estas son algunas preguntas a las que el análisis da respuesta.

El día de hoy no sólo te hablaremos de los beneficios de un análisis RFM, sino que te mostraremos cómo funciona en la práctica y cómo aplicar esta mecánica en Simla.com, configurando segmentos y lanzando campañas de email marketing.

¿Cómo un análisis RFM y la segmentación de la base de datos afectan mis ventas?

Como has visto, el análisis RFM es un instrumento que sirve para entender mejor la base de clientes a través de datos específicos, pero también te muestra la manera en que estos mismos clientes compran y cuál es su comportamiento. El objetivo de esta información es corregir la estrategia de marketing, para obtener tácticas de venta más efectivas, que personalicen el trato con el cliente, haciéndolo sentir especial y ofreciéndole productos relevantes.

No es ningún secreto que un cliente nuevo es mucho más caro que uno regular, por eso es tan importante el uso de este análisis: permite segmentar o dividir a los clientes de mejor manera. Un claro ejemplo de la importancia de esto son las campañas de email marketing, porque su efectividad está directamente relacionada con cómo se segmenta la base de clientes, ya que todo influye a la hora de hacer clic en el enlace o simplemente abrir ese correo: el ticket promedio, la frecuencia de compra, las preferencias o si la información es relevante y de interés para el cliente.

Los objetivos del análisis RFM suelen ser los siguientes: con los clientes más fieles trabajamos en mantenerlos; a los clientes "medios" los convertimos en clientes fieles; y a los clientes con menos pedidos o que se hayan perdido tratamos de reanimarlos.

¿Qué preguntas responde el análisis RFM?

Un análisis RFM puede tomar bastante tiempo en realizarse, la buena noticia es, que hay sistemas que ya lo tienen integrado, como Simla.com. A continuación, conoce algunas de las preguntas que este análisis responde:

  • Cuál es la proporción de clientes que realizan un solo pedido y clientes frecuentes
  • Cuál es la cantidad de clientes que tu negocio necesita para ser rentable
  • Cuál es la cantidad de clientes VIP (que potencialmente necesitan programas de fidelización y atención personalizada)
  • Cuál es la cantidad de clientes nuevos (a estos hay que motivarlos para que vuelvan a realizar un pedido)
  • Cuántos y cuáles son los clientes que no realizan compras hace tiempo
  • Cuántos y cuáles son los clientes en los cuales no vale la pena invertir más tiempo y recursos

Cómo realizar el análisis RFM en Simla.com

Analítica

Al ingresar en el apartado de Análitica, elige la sección Clientes. Los indicadores son calculados de manera automática, segmentando a los clientes en 27 grupos. En cada indicador se encuentran 9 grupos M - F, R - M y R - F. Para poder ajustar el rango de cobertura de cada indicador es necesario hacer clic en Ajustes, que se encuentra en la parte superior derecha.


En Simla.com el límite de cobertura del rango "M" (suma de las compras) se refiere al porcentaje de compras hechas por los clientes. Por ejemplo, en la imagen que te muestro más abajo, el 20% es abastecido por clientes de mayor importancia, el 15% son clientes de importancia media, y los que restan son clientes de baja importancia (todos estos son indicadores predeterminados).


Para entender cuál es la frecuencia (F - Frequency) que se usa en los indicadores, hay que echarle una mirada a la sección de clientes y segmentarlos de acuerdo a la cantidad de pedidos realizados, así verás qué tan seguido compra el cliente.

Los parámetros a utilizar en los indicadores “R” (Recency) son el tiempo real que dura el producto (en otras palabras, su vida útil), según las estaciones o temporadas y el tiempo promedio entre el primer y el segundo pedido.

Haciendo clic en cualquier grupo del módulo, podrás acotar a tu lista de clientes en esos grupos según los parámetros que ya vimos, estas listas están disponibles para descargar en diferentes formatos: xls, csv, xml y json, o también puedes crear tareas para mejorar tus tácticas de motivación de compra; un ejemplo sería comunicarse de manera directa y personalizada con los clientes más leales, agradeciéndoles por su compra y por preferir tu tienda.

Marketing

El principal beneficio de tener el análisis RFM integrado en el sistema es que ahorra tiempo y permite que te ocupes de cosas más relevantes como tu estrategia de marketing, por ejemplo. Recuerda: el módulo de Marketing de Simla.com, segmenta a tus clientes de acuerdo a los parámetros del análisis RFM y te deja utilizar estos segmentos para realizar campañas de mailing, crear triggers/disparadores y cargarlos a Facebook para poder realizar campañas de Facebook Ads.

Te contaremos más a detalle sobre esto un poco más abajo.

¿Cómo segmentar la base de clientes con la ayuda de los parámetros de los análisis RFM?

La segunda forma de utilizar las métricas de RFM es aplicarlas en la sección de marketing. Al ingresar al módulo de Marketing, haz clic en Segmentos y después en Crear segmento.

Se abrirá una ventana, en la cual debes hacer clic en Añadir grupos de filtros, donde podremos observar dos grupos de los parámetros de los análisis RFM: Datos del cliente y Pedidos.

Al hacer clic en la opción Datos de cliente, se abre un formulario en el cual, con ayuda del botón Añadir criterios, podrás determinar los filtros. Ahí mismo tendrás acceso a todos los filtros pertenecientes a los análisis RFM de este grupo.

El parámetro LTV (Lifetime Value) muestra el valor neto de todos los ingresos que genera un cliente. En la fecha de registro se puede indicar una fecha relativa de registro en el sistema. Por ejemplo, durante el último mes.

En el grupo de Pedidos podremos observar dos parámetros de acuerdo a los análisis RFM: Número de pedidos e Importe total. Estos también pueden ser añadidos con ayuda del botón Añadir criterios, los otros tres filtros se agregan automáticamente.

¿Cada cuánto hay que actualizar los segmentos?

Con el paso del tiempo es probable que los clientes pasen de un segmento a otro y que sus datos se modifiquen. La buena noticia es que no es necesario actualizar los segmentos de manera manual, Simla.com lo hace de manera automática: todo lo que tienes que hacer es marcar al segmento como Dinámico.

Cuando un cliente pasa de un segmento a otro, se puede configurar un trigger/disparador para que de forma automática se le envíe un email que lo notifica sobre el cambio. Si, por ejemplo, un cliente leal realiza menos pedidos, se puede configurar el envío de un email para preguntarle por qué ha dejado de realizar pedidos, y también aprovechar para recordarle lo valioso que es para el negocio. Además, puedes ofrecerle alguna oferta o descuento especial.

Сomunicación сomo primer paso

A continuación, te contamos cuál es el período recomendado de comunicación con el cliente desde su última compra. Esto, por supuesto, varía dependiendo del segmento. Si bien estos mails están automatizados, recuerda que puedes configurar los límites y tiempos.

Segmentos y tiempos recomendados de acción

  • Clientes nuevos: aquellos que realizaron su primer pedido en los últimos 35 días. Puedes enviar un email felicitando y agradeciendo por la compra. Aprovecha y ofrece información para que conozcan el programa de acumulación de puntos, también puedes adjuntar un pequeño cuestionario o motivarlos a realizar un pedido nuevo con productos de su interés, pero sin descuentos u ofertas especiales.
  • Clientes sin un segmento fijo: aquellos que realizan entre uno o dos pedidos en los últimos 36 a 72 días. Puedes enviar un email para que se familiaricen con tus productos. Hablar sobre las ventajas de comprar en tu tienda y, si puedes, envíarles un código promocional.
  • Clientes que han dejado de realizar pedidos: aquellos que realizan entre uno a dos pedidos en los últimos 73 días. Puedes enviar un email con un código de descuento o productos de su interés con precios rebajados y hablarles sobre las ventajas de comprar en tu tienda. Si esto no funciona, te recomendamos no invertir más tiempo en ellos.
  • Cliente leal potencial: aquellos que realizan dos pedidos durante los últimos 51 días. Envíales contenido útil y de interés, ofréceles ayuda en la selección de productos, invítalos a seguirte en redes sociales. También puedes hacer una selección de productos de su interés, pero sin descuentos.
  • Clientes frecuentes: aquellos que realizan tres o más pedidos durante los últimos 51 días, forman parte de los mejores clientes. Envíales un email agradeciéndoles por elegir tu marca, hazles saber lo importantes que son para tu tienda y no te olvides de informarles de su estatus de cliente VIP. Puedes enviarles un email con descuentos especiales.
  • Clientes casi perdidos: aquellos que realizan tres o más pedidos durante los últimos 51 a 102 días. La idea aquí es tratar de reanimarlos con todo el arsenal: puedes enviarles descuentos, cupones para futuras compras, mostrarles productos nuevos y rebajados.
  • Clientes que dejaron de ser frecuentes: aquellos que realizan  tres o más pedidos hace ya más de 103 días. Cuéntales por qué les conviene seguir comprando en tu tienda, envíales descuentos personalizados a productos de su interés. Puedes también preguntarles por qué su último pedido fue hace más de 100 días.

Esperamos que esta guía te sea útil y te muestre cómo Simla.com puede ayudarte a incrementar ventas a través de conversiones y motivando a clientes existentes a comprar.

¿Quieres probar nuestro software? ¿A qué esperas para contactarnos

¡Estaremos encantados de atenderte!


>> También te puede interesar: