Análisis RFM: Qué es, ventajas, desventajas, pasos y ejemplos

¿Qué es el análisis RFM?

El análisis RFM es una herramienta de las más simples y efectivas que utilizan las empresas para segmentar a sus clientes.

Análisis RFM: Explicación sencilla

En otras palabras, el análisis RFM permite clasificar a los clientes en segmentos específicos de acuerdo con su comportamiento de compra. El comportamiento del cliente se analiza desde tres variables importantes: la recencia, la frecuencia y el monto de sus compras.

En efecto, estas variables del comportamiento del cliente se representan en las siglas del análisis. Las letras RFM provienen de las palabras del inglés recency, frecuency y monetary value. Estas palabras traducidas al español representan la recencia y mide el tiempo que ha transcurrido desde la última compra del cliente.

La frecuencia examina la regularidad con la que el cliente realiza sus transacciones. Mientras que, el monto cuantifica el valor monetario de las transacciones efectuadas por el cliente durante un periodo de tiempo.

Naturalmente, este método de segmentación puede ser aplicado en diferentes modelos de negocio. Tales como el comercio minorista, el comercio electrónico, el marketing directo y el sector de servicios.

Además, este método facilita la evaluación del valor del cliente por medio de su comportamiento. Con el propósito de aumentar la efectividad de las estrategias de marketing y mejorar el retorno de la inversión de la empresa. Basándose en los datos de cuándo fue la última compra del cliente, cuántas veces ha comprado y cuánto dinero ha gastado.

Términos importantes para entender el análisis RFM

Entre los términos relevantes, encontramos:

1. Variables RFM

Sin duda, la esencia de este análisis se fundamenta en tres aspectos, la recencia, frecuencia y monto. Con estos aspectos se puede comprender y analizar el comportamiento del cliente de una manera integral.

• Recencia: Este aspecto mide el tiempo que ha transcurrido desde la última compra efectuada por el cliente. Es esencial para conocer la interacción del cliente con la empresa. Mientras más reciente es la interacción, el cliente es considerado como más receptivo. Nos proporciona un patrón temporal del comportamiento del consumidor.
• Frecuencia: Se relaciona con la regularidad con la que el cliente ejecuta transacciones. Nos permite conocer la rutina del consumo de bienes y servicios por parte del cliente. En la medida que interactúa con mayor frecuencia, se trata de clientes leales.
• Monto: Refleja el gasto monetario total de las transacciones de un cliente en un tiempo determinado. Es un indicador crucial para evaluar el impacto económico que el cliente tiene para la empresa. Permite identificar los clientes que más ingresos generan. Desarrollando estrategias personalizadas que ayuden a maximizar las ventas y los ingresos.

2. Segmentación de clientes

Por otra parte, el análisis facilita la segmentación de los clientes en grupos específicos de acuerdo con sus patrones de comportamiento. Por lo tanto, la empresa puede plantear estrategias concretas para cada grupo con características homogéneas.

Podría ser el caso de clientes leales, clientes en riesgo de perderse, clientes nuevos, etc. Claro que, cada grupo requiere un enfoque distinto.

3. Identificación de clientes de alto valor

Ahora bien, al combinar las tres variables, la empresa puede identificar quiénes son sus clientes más valiosos. Tanto para la generación de ingresos, como por su nivel de lealtad. Esto permite dirigir los recursos y esfuerzos de la organización hacia la satisfacción de este tipo de clientes. De esa forma, logrará retenerlos y asegurar el retorno de la inversión.

4. Adecuación a diferentes sectores y modelos de negocio

Cabe destacar que, este análisis es muy versátil y puede ser aplicado en diversos sectores y modelos de negocio. Como el sector de servicios, el comercio electrónico, el marketing directo y en el comercio minorista. En cualquier caso, es usado para medir el valor de los clientes y personalizar sus estrategias de acuerdo con las necesidades específicas de cada grupo.

5. Fundamenta la toma de decisiones y estrategias

En esencia, el análisis RFM brinda información descriptiva sobre el comportamiento del cliente. Pero, además, sirve de base para la toma de decisiones informadas. Al analizar las variables RFM, la empresa podrá formular estrategias claras para impulsar mejores resultados. Las decisiones se deben enfocar en lograr una mejor gestión empresarial.

Ventajas del análisis RFM

Entre las principales ventajas encontramos:

• Identificación de clientes de alto valor: Con este análisis las empresas pueden identificar fácilmente a los clientes de alto valor. Sobre todo, aquellos clientes que tienen un mayor impacto sobre la rentabilidad y ganancias de la organización. Así como, enfocar sus recursos, esfuerzos y estrategias para maximizar el retorno de la inversión.
• Segmentación precisa del mercado: Permite agrupar y clasificar en forma precisa a los clientes de una empresa. Este proceso de segmentación se realiza tomando de referencia los datos sobre el comportamiento del consumidor. Ayuda a comprender mejor las necesidades de cada segmento. Por esa razón, se pueden formular estrategias que cumplan con las expectativas de los clientes.
• Formulación de estrategias de marketing personalizadas: Con los resultados de las variables RFM, se crean mensajes y ofertas personalizadas. Mejorando los niveles de conversión, retención y fidelización de clientes. Porque las acciones de marketing se vuelven más eficientes. En consecuencia, aumentan las ventas y los ingresos de la organización.
• Maximización de los recursos: Luego del análisis, las empresas pueden asignar de mejor forma sus recursos. Puesto que, focalizan todas sus capacidades y recursos en clientes que generan un mayor retorno de inversión. Dejando de usar estrategias genéricas y aplicando estrategias específicas que permiten una mejor gestión del proceso del marketing.
• Previene la pérdida de clientes: La empresa puede anticiparse y prevenir la pérdida de clientes. Al monitorear los indicadores de recencia, frecuencia y monto de sus clientes. Dado que, podrá diseñar estrategias proactivas como programas de fidelización, ofertas exclusivas y campañas de reactivación. Manteniendo el compromiso de los clientes y evitando que se vayan y sean una pérdida.

Desventajas del análisis RFM

Entre las principales desventajas encontramos:

• Simplificación del comportamiento del cliente: Al basarse únicamente en las variables RFM se simplifica el comportamiento del cliente. Lo que deja de lado otros aspectos contextuales importantes que pueden influir en el proceso de decisión de compra y la lealtad del cliente. Aspectos como la situación económica, los eventos estacionales o las campañas de la competencia.
• No analiza la relación causa y efecto: La herramienta permite observar los patrones del comportamiento del cliente. Sin embargo, no puede ofrecer una explicación sobre cuál es la causa que origina estos patrones. Lo que puede ocasionar a impulsar estrategias erróneas, al no considerar todo el contexto.
• No toma en cuenta las tendencias del mercado: Al basarse en los datos del comportamiento del cliente se puede pasar por alto los cambios en las tendencias del mercado. Dado que, al cambiar las tendencias del mercado, el comportamiento del consumidor también cambia y evoluciona.
• No toma en cuenta la experiencia del cliente: Como el análisis se fundamenta en las interacciones y transacciones de los clientes, no se toman en cuenta factores cualitativos. Tales como el nivel de satisfacción del cliente, el servicio y la percepción de marca. Factores que son relevantes para retener clientes, mantenerlos leales y lograr una relación de largo plazo.

Pasos y ejemplificación para realizar el análisis RFM

Los pasos más importantes que se deben seguir son:

1. Recopilación de datos

Para comenzar, se recopilan datos sobre las transacciones de los clientes. Estos datos incluyen las fechas cuando han efectuado sus compras. El grado de regularidad con el que compran y el monto de dinero gastado en cada transacción. Estos datos deberán ser completos y precisos para garantizar un estudio objetivo.

2. Calcular la recencia, frecuencia y monto

Luego, se procede a calcular cada una de las variables.

• Recencia: Se toma de referencia la última vez que el cliente efectuó una transacción. Se calcula determinando la diferencia entre la fecha actual y la fecha de la transacción más reciente. Esto establece el marco temporal que indica que tan reciente fue la última interacción del cliente con la empresa. Podría ser, por ejemplo, hace un mes, una semana o un día.
• Frecuencia: Mide la regularidad con la que el cliente realiza transacciones. Se calcula el número total de transacciones realizadas durante un periodo de tiempo especificado. Esta variable nos indica la frecuencia de compra que tiene el cliente y el nivel de compromiso con la empresa. Por ejemplo, en un periodo de un mes, un cliente puede comprar 1 vez, 2 veces, 3 veces o 4 veces.
• Monto: Representa el valor monetario total de las transacciones realizadas por un cliente en un periodo de tiempo determinado. Se calcula sumando todas las transacciones efectuadas en el periodo y se expresa en una cantidad de dinero. Este dato informa sobre la capacidad adquisitiva del cliente y el impacto que tiene sobre la empresa. Por ejemplo, en un mes un cliente X puede tener un monto de 50 $ y un cliente Y un monto de 25.000 $.

3. Normalización de datos

Posteriormente, se normalizan los datos para poder compararlos en una misma escala o rango de medida. La normalización hace posible el proceso de comparación y la asignación de puntajes para cada variable que se evalúa.

Por ejemplo, se determina un periodo de tiempo de un mes y se establece una escala de medición de 1 a 5 para evaluar a los clientes.

Los datos sin normalizar son los siguientes:

• Recencia o número de días desde la última compra: Cliente A = 10 días, cliente B = 30 días y cliente C = 5 días.
• Frecuencia o número de compras durante el último mes: Cliente A = 5 compras, cliente B = 2 compras y cliente C = 8 compras.
• Monto total gastado: Cliente A = 500 $, cliente B = 200 $ y cliente C = 1.000 $.

Además, se necesitan establecer las variables mínimas y máximas de cada variable a evaluar.

• Recencia máxima 30 días y recencia mínima 5 días.
• Frecuencia máxima 8 compras al mes y frecuencia mínima 2 compras al mes.
• Monto total gastado máximo de 1.000 $ y monto total gastado mínimo de 200 $.

En seguida se hacen los cálculos, tomaremos de referencia el cliente B para ejemplificar.

La fórmula para normalizar la recencia es:

La recencia del cliente B es de 5.

La fórmula para normalizar la frecuencia es:

La frecuencia del cliente B es de 1.

La fórmula para normalizar el monto es:

El monto del cliente B es de 1.

4. Asignación de puntajes, clasificación de segmentos y acciones estratégicas

Inmediatamente, se asignan los puntajes obtenidos para cada cliente:

Una forma de segmentación podría ser la siguiente:

• Clientes VIP: Los que obtengan puntajes altos en las tres variables.
• Clientes potenciales: Los que obtengan puntajes bajos en la recencia, pero altos en frecuencia y monto.
• Clientes regulares: los que obtienen puntuaciones moderadas o medias en cada variable.
• Clientes en riesgo: Los que tienen puntajes bajos en las tres variables.

Finalmente, con cada grupo de clientes se aplican acciones estratégicas de manera específica:

• Clientes VIP: Se les puede ofrecer programas de lealtad, acceso a ventas exclusivas y descuentos especiales.
• Clientes potenciales: Podrían recibir ofertas especiales para incentivarlos a comprar más.
• Clientes regulares: Darles premios de lealtad y de esa forma incentivarlos y motivarlos.
• Clientes en riesgo: Se pueden diseñar campañas para reactivar su interés y descuentos especiales en productos de bajo precio.

Conclusiones sobre el análisis RFM

Para terminar, podemos decir que el análisis RFM es un método simple que nos permite identificar y clasificar a los clientes. Considerando que no todos los clientes son iguales. Con el propósito de personalizar las estrategias de marketing y de servicio al cliente.

Además, permite fácilmente reconocer a los clientes que han realizado compras recientemente, con mayor frecuencia y con un monto considerable. Por lo tanto, estos clientes son considerados como valiosos para la empresa. Así mismo, al desarrollar estrategias de forma personalizada se puede mejorar la retención y lealtad de los clientes.