Notamos que se volvió más difícil entender si un cliente regresará si no realizamos un análisis. Descubrimos que hay un método que permite evaluar cómo se sienten los clientes acerca de una tienda o marca.
El mejor indicador de la lealtad de un cliente es con qué frecuencia regresa a ti, cuánto tiempo ha estado contigo y cuánto ha gastado en tus productos. Este método se llama RFM. R - recencia, F - frecuencia, M - valor monetario son las categorías por las que calificarás a tus clientes.
Para facilitarte el uso de este análisis, hemos desarrollado un Plantilla de Google Sheet. Categorizará automáticamente a tus usuarios. Como resultado del análisis, recibirás las siguientes listas de tus clientes:
- aquellos que aman tu marca y vienen a ti a menudo
- leales, pero pueden cambiar de opinión
- puede volverse leal
- aquellos que pronto pueden olvidarse de ti
- aquellos que se olvidaron de ti
- nuevos clientes
De esta manera, sabrás qué grupo prevalece y dónde dirigir tus esfuerzos. Este artículo está dedicado a explicar el principio de funcionamiento de este método. Sin embargo, queremos prestar mucha más atención a cómo utilizar los resultados de la investigación. Así que, comencemos con una pregunta simple...
¿Qué es el análisis RFM?
Esta es una forma de analizar la lealtad de sus clientes existentes a su tienda.
Esta es una forma de saber dónde enfocar sus esfuerzos de marketing.
Este es su consejo sobre cómo segmentar a sus compradores.
Definición de la segmentación RFM
Si combinamos todas las posibilidades del análisis RFM y sus características, obtendremos la siguiente definición:
RFM (Recencia, Frecuencia, Monetario) es un método de análisis de la base de clientes que permite segmentar a los clientes según tres indicadores clave. Estos indicadores determinan cuán recientemente el cliente ha realizado una compra, con qué frecuencia la compra y cuánto dinero ha gastado en la tienda. Con este enfoque, es posible identificar a los clientes más valiosos que generan más ingresos y desarrollar estrategias de marketing especiales para cada segmento.
Estos indicadores se toman porque pueden mostrar si los clientes quieren volver a ti o no. Lo más importante es que no hay estándares establecidos para estos indicadores. Cada tienda es única, por lo que no se compara con otras, sino que encuentra la norma para sí misma de manera independiente.
En general, el proceso de análisis se ve así:
- Compilamos una tabla para cada indicador. Muestra información personal sobre el comprador y una columna que ayuda a evaluar cada aspecto. Para Recencia, el número de días desde la última compra. Para Frecuencia, el número de pedidos que realizó cada comprador. Para Monetario, el costo de todos los pedidos.
- De acuerdo con este indicador, clasificamos a tus clientes de mejor a peor.
- Dividimos la lista ordenada en cuantiles, es decir, en 4 partes.
- A los usuarios en cada cuartil se les asigna un punto.
- Sumamos los puntos obtenidos para cada indicador y clasificamos a los compradores de mejor a peor.
- Dividimos la lista recibida en grupos, cada uno reflejando la lealtad de los compradores a tu marca.
Basado en los resultados del análisis, puedes determinar de forma independiente cuántos grupos de clientes tienes. Sin embargo, te aconsejamos que los dividas de la siguiente manera:
- Mejores Clientes (o Leales): Han comprado en la tienda en los últimos 30 días y han realizado 4 o más pedidos.
- Clientes Potenciales: Han realizado de 2 a 3 pedidos y visitaron tu tienda en cualquier momento en los últimos 6 meses.
- Nuevos Clientes: Han realizado un pedido recientemente en tu tienda dentro de los últimos 30 días, pero solo han realizado 1 pedido.
- Clientes en riesgo: Clientes que visitaron tu tienda hace 6-12 meses.
- Clientes inactivos: Clientes que visitaron tu tienda hace más de 12 meses.
Por supuesto, esta distribución es condicional, pero vale la pena seguirla. Normalmente, los clientes que se han vuelto regulares traen la mayor ganancia. Todos los demás necesitan ser transferidos a este estado.
¿Cómo calcular el puntaje RFM?
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Recolecte los siguientes datos en una tabla:
- El nombre y correo electrónico del comprador
- Número total de pedidos
- Número de días desde el último pedido
- El costo de todos los pedidos juntos
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Divida la tabla en partes para cada indicador, ordene en orden descendente y divídala en 4 grupos iguales del 25% del total cada uno. Cada grupo recibe una puntuación del 1 al 4. Para el mejor grupo, ponemos 4; para el peor, ponemos 1. Puede hacer lo contrario. Para cada grupo:
Recency:
Frecuencia:
Valor monetario:
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Compilamos una lista donde indicamos las calificaciones para cada cliente en cada indicador. En la última columna, sumamos los valores obtenidos.
También es posible no sumar los valores, sino construir números de tres dígitos a partir de ellos. Si necesitas resaltar el valor de un cierto indicador, colócalo primero. Sin embargo, esta evaluación puede no ser siempre objetiva.
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Ordena las listas recibidas por el puntaje RFM.
La segunda opción para calcular el puntaje RFM resumido:
Como puedes ver, las listas son ligeramente diferentes. Esto ocurrió porque, en la primera versión, no dimos preferencia a ningún indicador. El indicador de Frecuencia fue más importante para nosotros en la segunda opción. Dado que su valor determinó los cientos de dígitos en el número, afectó los cambios en la lista. Esto debe hacerse solo si uno de los indicadores tiene más peso para ti.
Consejo Si eliges la segunda opción para calcular el puntaje RFM, te aconsejamos que pongas los indicadores en el siguiente orden: Frecuencia Recencia Valor monetario Este orden nos permitirá encontrar nuevos compradores. Dado que solo compraron una vez, estarán al final de la lista. Aquellos con un valor de Frecuencia de 4 o 3 necesitan tu mayor atención. Estas personas compraron recientemente de ti. Si regresarán dependerá de cómo establezcas contacto con estos compradores. -
Divida cada lista en grupos: leales, leales en riesgo, leales potenciales, nuevos clientes, inactivos y en riesgo.
La primera variante de cálculos:
La segunda variante de cálculo:
Los resultados muestran claramente que la segunda versión del cálculo del puntaje RFM es mucho más detallada. Esto te permite dividir a los clientes en grupos más precisos y definir mejor sus necesidades.
Usando el análisis RFM para tiendas Shopify
Los datos de análisis obtenidos no tienen valor si no está claro cómo aplicarlos. De manera similar, nuestro artículo no tendrá valor si simplemente decimos que la segmentación de clientes es muy importante y útil para cualquier tienda y terminamos el artículo en esto.
El principal beneficio de este análisis es la capacidad de dividir a sus compradores en grupos. Según esta distribución, puede cambiar el enfoque para cada grupo. Esta información será valiosa si no sabe cuántos clientes habituales tiene y por qué sus clientes no regresan.
Para las tiendas en la plataforma Shopify, el análisis RFM ayuda a comprender claramente el comportamiento del cliente y mejorar Shopify LTV (valor de vida del cliente). Basado en esto, las tiendas pueden construir estrategias que aumenten la conversión y optimicen los costos publicitarios. La mayor ventaja de este enfoque es la capacidad de personalizar la interacción con cada segmento de clientes, aumentando así su lealtad y valor a largo plazo.
Formas de utilizar los resultados del análisis RFM
Enfoque individual para cada grupo de clientes
Desarrolla una estrategia de interacción especial para cada segmento de clientes. Te aconsejamos separar a aquellos que hicieron su primera compra contigo recientemente en un grupo separado. Estos clientes necesitan un proceso de incorporación, que dejará emociones agradables en su memoria y los animará a volver a comprar.
Puedes implementar un sistema de descuentos individuales para tus mejores clientes. Su historial de compras mostrará sus necesidades, y podrías enviarles recordatorios de que sus productos favoritos estarán en descuento durante un cierto período.
Para los compradores potencialmente leales, vale la pena ofrecer unirse al sistema interno de compradores y mostrar a sus clientes habituales las ventajas.
Los clientes en riesgo pueden haber olvidado tu tienda o no entender completamente su valor. Si tienes páginas en Instagram, Facebook u otra plataforma, invítalos a unirse. En estas páginas, muestras específicamente cómo trabajar con tus productos y dónde usarlos. Tarde o temprano, estas personas recordarán que puedes satisfacer sus necesidades.
Puedes ofrecer lo mismo a los clientes inactivos, pero también vale la pena recordarles que compraron de ti. Entonces, tus clientes recordarán sus emociones y experiencias relacionadas con tu tienda. Si la experiencia es agradable, tarde o temprano querrán volver.
Consejos generales
Aquí hay algunas formas clave de aplicar los resultados de este análisis:
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Creación de campañas publicitarias personalizadas
El análisis RFM ayuda a determinar qué segmentos de clientes deberían recibir diferentes tipos de promociones o descuentos. Por ejemplo:
- Los compradores activos (aquellos con altas puntuaciones de Recencia, Frecuencia y Monetaria) pueden recibir ofertas especiales para fomentar compras aún más frecuentes.
- Los clientes que no han comprado en mucho tiempo (baja recencia) pueden recibir un descuento o un recordatorio sobre nuevos productos.
- Los clientes recientes pueden ser incentivados a realizar compras repetidas a través de ofertas basadas en sus pedidos más recientes.
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Manteniendo clientes leales. El análisis RFM te permite identificar a los clientes más leales que compran regularmente y generan más ingresos. Esto hace posible prestarles especial atención, por ejemplo:
- Envíales ofertas VIP.
- Crea programas de lealtad que los recompensen por compras frecuentes.
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Reactivación de clientes "perdidos". Los clientes que no han comprado en mucho tiempo pueden ser identificados utilizando análisis RFM y ser dirigidos a regresar con promociones u ofertas especiales. Esto puede incluir:
- Cartas de recordatorio de la tienda.
- Ofertas que pueden interesar a clientes anteriores basadas en su historial de compras.
- Optimización de los costos de marketing. Al utilizar la segmentación RFM, puedes dirigir mejor tu presupuesto de marketing. Por ejemplo, no tiene sentido invertir mucho en clientes con baja Frecuencia y Monetario, en cambio, vale la pena enfocarse más en los clientes leales. Esto ayudará a aumentar la efectividad de las campañas publicitarias.
- Análisis del ciclo de vida del cliente. El análisis RFM te ayuda a entender en qué etapa del ciclo de vida de tu cliente se encuentra. Esto te permite construir estrategias para retener o recuperar clientes, centrándote en su ciclo de compra. Por ejemplo, si un cliente ha caído en un segmento con baja recencia, vale la pena enfocar esfuerzos en su reactivación.
- Identification of "star" clients. Customers who demonstrate high performance in all three metrics (Recency, Frequency, Monetary) are the most profitable for your business. Engaging such customers in loyalty programs or offering exclusive offers can further increase their value.
- La segmentación para el marketing por correo electrónico. El análisis RFM te permite segmentar la base de clientes para campañas de correo electrónico personalizadas. Por ejemplo, se pueden ofrecer ventas cruzadas o nuevos productos a clientes con alta frecuencia, y promociones especiales u ofertas de regalos a clientes con baja frecuencia.
Significado del análisis RFM para tiendas Shopify
El análisis RFM permite proporcionar a las tiendas Shopify una imagen detallada del comportamiento del cliente. Además, puedes identificar problemas clave que pueden afectar el rendimiento del negocio.
Los resultados del análisis RFM pueden indicar los siguientes problemas:
- Baja Retención de Clientes: Si la mayoría de tus clientes tienen un puntaje de Recencia bajo, esto podría indicar problemas de retención de clientes.
- Baja actividad de los clientes: Si muchos clientes tienen un puntaje de frecuencia bajo, esto puede indicar una falta de motivación para realizar compras repetidas.
- Disminución en el Ticket Promedio: Números monetarios bajos pueden indicar que los clientes están gastando menos dinero del que podrían, lo que requiere una estrategia de ventas mejorada.
Beneficios del análisis RFM
Las tiendas que utilizan análisis RFM reciben una serie de beneficios. El principal es la posibilidad de prevenir la fuga de clientes. Tienes información sobre el porcentaje de personas que pueden dejar de comprar. Si eliges el método de contacto adecuado, puedes asegurarte de que los clientes no se vayan.
El análisis RFM tiene otras ventajas que ayudan a mejorar los resultados del negocio:
- Mejorando el marketing dirigido. Gracias a la segmentación de clientes basada en datos RFM, podrás configurar campañas publicitarias de manera más efectiva.
- Reducción de costos de marketing. Debido a que el análisis RFM te permite enfocarte en los clientes más valiosos, puedes evitar gastar en campañas de marketing masivo que no traen resultados. En su lugar, inviertes en los clientes que tienen más potencial.
- Aumentando la lealtad del cliente. Enfoques personalizados basados en el análisis RFM ayudan a aumentar la lealtad del cliente. Los clientes que reciben ofertas especiales y atención de la tienda están más motivados para continuar la cooperación.
- Aumentando la rentabilidad del negocio. Al utilizar datos y recursos de manera más eficiente, las tiendas pueden lograr mejores resultados financieros al enfocar sus esfuerzos en los clientes más rentables.
¿Por qué es importante el análisis RFM en Shopify?
Gracias a la analítica RFM, las tiendas de Shopify pueden entender exactamente cómo y cuándo comunicarse mejor con los clientes. Esto les permite evitar campañas masivas e ineficaces y centrarse en los clientes más valiosos que generan los ingresos principales. De esta manera, las empresas pueden optimizar sus inversiones en marketing, reduciendo el costo de las campañas publicitarias y aumentando su efectividad.
RFM Analytics vs Cohort Analytics
Diferencia
Aunque el análisis RFM y el análisis de cohortes comparten el mismo objetivo de análisis de la base de clientes, funcionan de manera diferente. RFM se centra en el comportamiento individual de cada cliente, mientras que el análisis de cohortes analiza grupos de clientes que compraron durante un cierto período. Ambos enfoques pueden usarse juntos para obtener una imagen completa del comportamiento del cliente y construir una estrategia de desarrollo empresarial a largo plazo.
Casos de uso
Cada tipo de análisis tiene su propósito. Hay casos en los que es mejor usar uno y a veces el otro.
El análisis RFM es útil en los siguientes casos:
- Gran base de clientes: Cuando tienes muchos clientes y necesitas gestionar su lealtad de manera efectiva.
- Altos costos de marketing: Si deseas reducir el costo de atraer nuevos clientes y enfocarte en retener a los existentes.
- Baja lealtad del cliente: Cuando los clientes rara vez regresan a tu tienda y estás buscando formas de mejorar la comunicación.
- Caída en ventas: Si deseas entender por qué los clientes dejan de comprar y encontrar formas de traerlos de vuelta con informes de ventas de Shopify.
Cómo usar la plantilla RFM de Mipler
En Mipler hemos diseñado el Plantilla RFM para ayudarte a segmentar a tus clientes.
Por favor, sigue los pasos a continuación para agregar tus datos allí:
- Abrir el Panel de Administración de Shopify de tu tienda
- Navega a Analytics > Reports
- Informe de Ventas Abiertas por Nombre de Cliente
- Agrega la columna Tiempo > Día
- Exportar informe
- Copia de Plantilla de RFM de Mipler
- Informe de Ventas Abiertas por Nombre de Cliente en tu escritorio
- Copiar todos los datos
- Pégalo en la primera pestaña de una copia de la Plantilla RFM de Mipler que hiciste
- On the “Settings” tab, you can check ranges per every segment and update it
- Visit “RFM Analysis” tab to see your customers along with RFM Scores
Conclusión
Tus clientes son también personas comunes que tienen sus propias necesidades. Si puedes encontrar estas necesidades y satisfacerlas, tendrás una base de clientes sólida. Usando el análisis RFM, puedes identificar a los clientes que ya están satisfechos con tu servicio.
Si a un cliente le gusta una tienda y sus productos, regresará a menudo, hará muchas compras y gastará una cierta cantidad de dinero en consecuencia. El análisis RFM nos permite ver precisamente esta regularidad.
Puedes identificar a tus clientes principales y enfocar tus esfuerzos en traerlos de vuelta. También puedes reducir los costos de marketing. Por otro lado, también puedes ver deficiencias en forma de pérdida de clientes.
