Cómo realizar análisis de RFM para obtener una segmentación de marketing aún más exhaustiva

Probablemente tenga una idea de quiénes son sus clientes, pero ¿qué tan bien los conoce realmente ? Cada cliente tiene deseos y necesidades específicos, y si bien las tácticas de marketing tradicionales han funcionado en el pasado para determinarlos, su mejor opción para sostener el crecimiento en el clima empresarial actual es utilizar herramientas de marketing basadas en datos, como actualidad, frecuencia y dinero (RFM). ) análisis.

En las siguientes secciones, repasaremos exactamente qué es el análisis de RFM, cómo calcularlo y cómo usarlo para mejorar su rendimiento de marketing.

¿Qué es un análisis RFM?

Probablemente haya oído hablar, y tal vez incluso haya utilizado, datos demográficos para dirigirse a los clientes, pero desafortunadamente, los datos demográficos por sí solos no le brindan una imagen clara del ciclo de vida de un cliente dentro de su negocio. Al igual que el cambio de las funciones comerciales operadas manualmente a los procesos automatizados, la investigación de mercado ha cambiado en los últimos años.

Entonces, ¿cómo puede desglosar aún más la actividad de los clientes para ver claramente el comportamiento de compra? Ingrese al análisis de RFM. El análisis de RFM clasifica a sus clientes en función de la fecha reciente de compra, la frecuencia con la que han comprado y la cantidad de dinero que han gastado.

Profundicemos un poco más en estas tres categorías principales:

• Frescura. Esto está determinado por la fecha en la que un cliente compró su producto o servicio. Se puede calcular utilizando filtros específicos de la empresa, por ejemplo, compras realizadas en el último día, siete días, dos semanas, etc.
• Frecuencia. Esto se determina por la frecuencia con la que un cliente ha comprado su producto o servicio dentro de un período de tiempo específico. Nuevamente, este cálculo es específico de la empresa. La frecuencia es un buen indicador del entusiasmo de los clientes por su producto.
• Monetario. Esto está determinado por cuánto gasta un cliente cuando realiza una compra en su empresa.

Para completar un análisis de RFM, a cada una de estas categorías se le asigna una puntuación numerada. Este puntaje le brindará un perfil de cliente completo que puede ayudarlo a tomar decisiones comerciales para llegar a clientes específicos de una manera más profunda que con la segmentación tradicional.

Más adelante veremos cómo calcular esta puntuación, pero primero veamos cómo el análisis RFM se diferencia de los métodos de marketing tradicionales.

¿Por qué el análisis RFM es mejor que los métodos de segmentación tradicionales?

La historia del análisis de RFM frente a los métodos de segmentación tradicionales es una historia de datos. Antes del uso generalizado del análisis de datos, las empresas de investigación de mercado utilizaban factores demográficos y psicográficos para agrupar a los clientes.

Demográfico: Grupos de clientes y clientes potenciales identificados por características específicas como edad, sexo, ingresos, ocupación, etc.

Psicográfico: Grupos de clientes y clientes potenciales identificados por rasgos psicológicos específicos como personalidad, valores, actitudes, intereses, etc.

Los datos cuentan una historia más simple. El análisis RFM es un modelo centrado en datos basado en un conjunto completo de población de clientes. Al utilizar los datos recopilados de un análisis de RFM, su empresa puede definir interacciones con cada cliente, lo que resulta en mensajes específicos y una mayor satisfacción del cliente.

Los beneficios del análisis RFM

Al utilizar datos de un análisis de RFM, puede comprender mejor a sus clientes y profundizar en sus comportamientos de compra. Estas son algunas de las preguntas que un análisis de RFM puede ayudarlo a responder:

• ¿Quién es tu cliente típico?
• ¿Qué clientes tienen potencial para comprar más?
• ¿Qué clientes están al borde de la agitación?
• ¿Qué clientes están a punto de convertirse en clientes leales de por vida?

Al responder estas preguntas y centrarse en su análisis de RFM, podrá mejorar la retención de clientes y optimizar el valor de la vida útil del cliente. Como resultado de retener clientes, reducirá los costos de adquisición y sabrá qué compradores valen la pena y cuáles se perderán sin importar lo que haga.

Cómo calcular las puntuaciones de RFM

En primer lugar, deberá organizar los datos de compra de sus clientes. Si bien puede realizar un seguimiento de esto en una hoja de cálculo, le recomendamos que invierta en una solución de gestión de relaciones con el cliente (CRM) o en un software de gestión de participación del cliente para organizar los datos de los clientes. Una vez que haya hecho esto, determine un rango de tiempo de tasa de compra específico para su negocio.

Por ejemplo, si un cliente que compra cada dos semanas es un gran cliente, entonces apunte a seis meses a un año como rango de tiempo de su tasa de compra. Un rango más corto será más revelador, pero debe tener sentido para su negocio.

Una vez que sus datos estén organizados y tenga un rango de tiempo de tasa de compra para trabajar, puede ordenar los datos de cada cliente en valor de actualidad, valor de frecuencia y valor monetario. Es mejor mantener esta parte relativamente simple para que no se sienta abrumado con los datos.

He aquí un ejemplo:

Ahora puede crear su sistema de puntuación:

Finalmente, júntelo todo y califique a sus clientes. Según los criterios anteriores, así es como se vería nuestro análisis de RFM:

Entonces, el cliente A es un 321: hizo una compra reciente, compra dos veces al año y no gasta mucho.

El cliente B es un 213: hizo una compra hace un tiempo, solo compra una vez al año, pero gasta mucho dinero.

El cliente C es un 332: hizo una compra recientemente, realiza compras con frecuencia y gasta una cantidad justa.

La magia del análisis RFM es que muestra claramente a sus clientes con la puntuación más alta y más baja. El cliente C es nuestro cliente con la puntuación más alta, mientras que el cliente B es el más bajo. Con esta información, podemos adaptar la mensajería y la estrategia para abordar directamente a estos clientes en función de sus comportamientos.

Cómo crear una estrategia de análisis de RFM

Una vez que haya completado su análisis de RFM, es hora de convertir sus resultados en estrategias viables. Diríjase a clientes leales y de mayor puntuación con ofertas y ofertas como:

• descuentos por volumen;
• juicios exclusivos;
• un nivel más alto de membresía del programa de lealtad;
• acceso anticipado exclusivo a las ventas.

¿Y sus clientes con puntajes más bajos? Recuérdeles que todavía está allí con correos electrónicos para volver a interactuar. Aquí tienes un ejemplo de Grammarly:

Para todos sus clientes que se encuentran en algún punto intermedio, determine sus fortalezas y debilidades como cliente y diríjase a ellos con campañas específicas. Por ejemplo, un cliente que compró recientemente una plataforma de espacio de trabajo empresarial todo en uno para su equipo remoto puede responder bien al marketing de un libro electrónico sobre cómo administrar a los trabajadores remotos. Recuerda enviar solo a cada grupo las campañas y ofertas que encuentren interesantes.

A continuación, se muestran algunos ejemplos de grupos de clientes:

• Campeones: Tus embajadores de marca, por así decirlo. Obtienen la puntuación más alta y crean un rumor positivo sobre su marca dentro de sus círculos.
• Probables leales: Clientes que gastan mucho dinero y necesitan sentirse valorados para convertirse en clientes campeones.
• Clientes leales: están contentos con su producto o servicio y lo utilizan con frecuencia. Es poco probable que se cambien a un servicio alternativo, pero es importante mantenerlos contentos.
• Nuevos usuarios: nuevos en su producto o servicio y necesitan ser nutridos para convertirse en clientes leales. Este grupo debe recibir un seguimiento constante.
• Esté atento a: Estos clientes corren el riesgo de irse. Controle sus comportamientos para determinar por qué podrían irse. Personalice la mensajería para mejorar la confianza y la lealtad de la marca.
• A punto de dormir: clientes existentes que no han realizado una compra recientemente. Haga un esfuerzo con marketing hiper-relevante para volver a involucrar a este cliente.
• Causa perdida: estos clientes dejaron de usar su producto o servicio y encontraron una alternativa.

Puede adaptar su estrategia de análisis de RFM para abordar directamente estos diferentes segmentos de clientes. El 90 por ciento de los principales especialistas en marketing dicen que la personalización contribuye significativamente a la rentabilidad.

Lo mejor del análisis de RFM es que puede ajustar y analizar constantemente su enfoque de marketing en función de dónde se encuentran sus clientes y cómo se están comportando. Eso significa más personalización, más rentabilidad y también un mayor valor para el cliente.

Una nota final

Hemos cubierto el análisis de RFM de arriba a abajo. Ahora debería tener todo lo que necesita para implementar un análisis de RFM para su negocio, incluido un conocimiento de:

• qué es un análisis RFM;
• por qué un análisis de RFM es mejor para su negocio que los métodos de segmentación tradicionales;
• los beneficios del análisis RFM;
• cómo calcular las puntuaciones de análisis de RFM;
• qué hacer con la información de su análisis de RFM.

Recuerde centrar la implementación del análisis de RFM en todos sus compradores, no solo en los nuevos. Ya conoce los costos de adquirir nuevos clientes, así que preste atención y recompense a su clientela existente también por su lealtad.

Al final, comprenderá mejor quiénes son sus clientes y qué valoran de su negocio.