RFM: cómo simplificar los segmentos y acciones específicas para cada grupo

En el mundo empresarial, comprender el comportamiento del cliente es fundamental para desarrollar estrategias efectivas de conversión y fidelización. Una poderosa herramienta para lograrlo es el análisis RFM.

En este artículo exploraremos cómo simplificar los segmentos y las acciones específicas para cada grupo basándonos en este poderoso procedimiento.

¿Qué es el análisis RFM?

Una vez realizada la primera compra, consideramos al usuario como cliente. Pero cuando ya es cliente… ¿todos los clientes vuelven a tener las mismas necesidades o pueden cambiar de intereses? En base a esto se plantea la siguiente cuestión: ¿cómo conseguimos que ese cliente que ha confiado en nosotros para realizar su primera compra siga confiando en nuestra marca para sus próximas compras?

Para responder a esta pregunta entran en dilema varias cuestiones cómo tipo de sector de nuestro ecommerce, si es un sector recurrente o basado en necesidades puntuales, valor monetario tanto del producto como disponibilidad del usuarios o si ha resuelto una necesidad puntual sin tener en mente una segunda compra, entre otras.

Aquí resulta esencial analizar la BBDD de nuestros “ya” clientes para que, del mismo modo que segmentamos a los usuarios que aún no ha realizado la primera compra para fomentar la compra, consigamos que, aquel que ya nos ha comprado y por tanto, consideramos como cliente, vuelva a comprar de nuevo o, incluso, sea capaz de recomendar a otros para que lo hagan.

De esta manera, surge el análisis RFM, como medio para clasificar a los clientes que ya han hecho compra en base a tres variables:

● R: Recurrencia (tiempo desde de la última compra),
● F: Frecuencia (número total de compras realizadas en un tiempo determinado)
● M: Monetización o valor monetario (importe medio de las compras realizadas).

¿Cómo realizar la clasificación RFM?

Aquí entra en juego la parte técnica, que se basa en la explicación del funcionamiento de este sistema basado en los quintiles, como podemos observar en la siguiente tabla. Las tres variables del 1 al 5, de manera que resultan 15 cuadrículas que se juntan en 11 grupos:

Estos 11 segmentos podemos agruparlos a su vez en grupos más reducidos de cara a aumentar el número de contactos de cada segmento. En este caso usaremos 4 grupos principales:

● MEJORES CLIENTES: Campeones + Clientes fieles + Potencialmente fieles
● CLIENTES POTENCIALES: Nuevos clientes + Prometedores
● CLIENTES ALERTA: Atención + No puedes perderlos + Durmiéndose + En riesgo
● CLIENTES EN LA CUERDA FLOJA: Hibernando + Perdidos

En base a esta clasificación se centrarán cada una de las estrategias de marketing que comentaremos más adelante, creando workflows específicos para cada uno de los segmentos.

¿Cómo se aplica la clasificación RFM dentro del proceso de compra?

Si recordamos los artículos anteriores como el de lead nurturing donde hablábamos sobre las fases del proceso de compra, esta vez nos situamos en las últimas etapas que engloban tanto la Fidelización, como la Retención o la Reactivación de Clientes dormidos.

De esta manera resulta esencial clasificar las estrategias dirigidas a los ya clientes en base a estos tres objetivos:

● Fidelización: Centrado en los clientes con RFM alto, con el objetivo de convertirlos en clientes vip que no sólo nos compres a nosotros frente a la competencia, sino que también nos recomiendes a otros usuarios para que realicen su primera compra.
● Retención: Centrado en los clientes con RFM medio, con el objetivo de conseguir que, aquellos que ya han realizado la primera compra con nosotros, pero están indecisos, vuelvan a realizar más compras con nosotros.
● Reactivación: Centrado en los clientes con RFM bajo, aquellos que alguna vez hicieron una compra en nuestra web o ecommerce, pero tanto la recurrencia, como la frecuencia o incluso, el valor monetario, implica una estrategia específica centrada en recuperarlos como clientes antes de que se vayan a la competencia.

¿Dónde puedes encontrar los segmentos RFM dentro de Connectif?

Dentro de la propia herramienta de Connectif, podemos visualizar estos segmentos RFM desde el perfil del usuario. Una vez dentro, hacemos scroll hasta una zona media y veremos una tabla básica con los valores de Recencia, Frecuencia y Valor Monetario.

Como se puede ver en este ejemplo, este cliente tiene Recencia 4, Frecuencia 5, Valor Monetario 3, por lo que se le cataloga como Potencialmente Fiel.

Además de en esta posición, podemos jugar con los valores desde la propia parte de Segmentos Dinámicos y Dinámicos Plus.

• Segmento Dinámico: como veis, se puede filtrar por cada valor individualmente o también por tipo de segmento concreto.

• Segmento Dinámico Plus: con esta funcionalidad más completa podemos sacar múltiples variables para añadirlas al segmento o excluirlas.

RFM aplicado al Data First

Ahora vamos a lo que realmente nos interesa, que es ver los datos RFM dentro de la herramienta y cómo sacarles el máximo partido. Lo más importante a la hora de planificar acciones con un cliente es evaluar los datos, saber entenderlos y poder proporcionar insights que nos ayuden a mejorar para campañas futuras.

Desde el Dashboard podemos utilizar las métricas RFM para poder entender mucho mejor a nuestros clientes en varios aspectos del eCommerce:

● Compras ● Carrito ● Productos ● Email ● Contenido Web

● Notificaciones Push ● Sms ● Tráfico Web ● Contacto

Una vez vemos la gráfica, podemos filtrar por varias variables:

Casos prácticos de análisis RFM

1. MEJORES CLIENTES – Fidelización – La idea es poder ofrecerles un mensaje personalizado dónde se les haga saber que son nuestros mejores clientes y algún tipo de venta anticipada/venta privada. Puede ser una campaña donde a este grupo RFM se le mande la promo 6h antes que al resto.
2. CLIENTES PROMETEDORES – Retención – Podemos ofrecerles información de valor
   o branding, por ejemplo en el tiempo de envío y recepción de un producto.
3. CLIENTES ALERTA – Reactivación – Poder intentar hacer algún tipo de juego interactivo donde el usuario pueda hacer engagement con la marca. De esta manera verá que incluimos novedades dentro de la cuenta y que estamos interesados en potenciar la relación con el usuario.
4. EN LA CUERDA FLOJA – Campaña específica, ignorar segmento del resto de campañas genéricas (o vuelven a comprar o se van).
5. CLIENTES QUE NUNCA HAN COMPRADO – Potenciar primera compra – Aplicando un descuento interesante por la primera compra.

Desarrollemos uno de ellos para qué podáis aplicarlo en vuestras campañas. En este caso queremos hacer algo más interactivo por lo que vamos a ir con el segmento #3, destinado a Clientes en Alerta.

La ruleta de la suerte

Como nos encanta poder interactuar con el usuario y ofrecerle acciones innovadoras donde él sea partícipe, hemos desarrollado una ruleta de la suerte a base de GIFs y el maravilloso nodo “Split”.

Primero creamos un Segmento Dinámico Plus para hacer a nuestro segmento RFM de Clientes en Alerta (importante a tener en cuenta es añadir los otros valores RFM con “o”):

Partimos del nodo inicial en el que seleccionamos nuestro nuevo segmento “Clientes en Alerta”. Cuando uno de estos clientes visite la página, activamos el nodo Split con diferentes probabilidades. A través de un pop-up con un GIF de ruleta, enseñamos diferentes versiones con los distintos premios. Es decir, tenemos: 4 premios = 4 pop-ups = 4 GIFs (cada uno para en un premio).

Una vez enseñamos la ruleta y el premio que ha tocado, facilitamos un formulario para que el cliente pueda dejarnos su email (genial para captar nuevos leads ;). Para poder utilizar el cupón, el cliente necesita un código que el cliente recibe vía email una vez nos ha dejado su correo.

¡Y así de sencillo! Puedes hacer campañas similares adaptadas a muchas temáticas y momentos del año. Los límites te los pones tú mismo.

Os dejamos un ejemplo de la ruleta:

No queremos cerrar el post sin antes hacer una pequeñas recomendaciones y tips esenciales:

¿Ya sabes cómo aplicar el análisis RFM a tu proyecto? Si necesitas ayuda, contacta ya con nosotros y comienza a utilizar la analítica RFM en tu estrategia de Marketing Automation.