Notamos que se tornou mais difícil entender se um cliente retornará se não realizarmos uma análise. Descobrimos que existe um método que permite avaliar como os clientes se sentem em relação a uma loja ou marca.
O melhor indicador da lealdade de um cliente é com que frequência ele retorna a você, há quanto tempo ele está com você e quanto ele comprou seus produtos. Esse método é chamado de RFM. R - recência, F - frequência, M - valor monetário são as categorias pelas quais você avaliará seus clientes.
Para facilitar o uso desta análise, desenvolvemos um Modelo de Planilha do Google. Ele categorizará automaticamente seus usuários. Como resultado da análise, você receberá as seguintes listas de seus clientes:
- aqueles que amam sua marca e vêm até você com frequência
- leais, mas podem mudar de ideia
- pode se tornar leal
- aqueles que podem em breve se esquecer de você
- aqueles que se esqueceram de você
- novos clientes
Dessa forma, você saberá qual grupo prevalece e onde direcionar seus esforços. Este artigo é dedicado a explicar o princípio de funcionamento deste método. No entanto, queremos prestar muito mais atenção em como usar os resultados da pesquisa. Então, vamos começar com uma pergunta simples...
O que é análise RFM?
Esta é uma forma de analisar a lealdade de seus clientes existentes à sua loja.
Esta é uma maneira de saber onde focar seus esforços de marketing.
Esta é sua dica sobre como segmentar seus compradores.
Definição da segmentação RFM
Se combinarmos todas as possibilidades da análise RFM e suas características, obteremos a seguinte definição:
RFM (Recência, Frequência, Monetário) é um método de análise da base de clientes que permite segmentar os clientes de acordo com três indicadores-chave. Esses indicadores determinam com que frequência o cliente fez uma compra, com que frequência ele a compra e quanto dinheiro ele gastou na loja. Com essa abordagem, é possível identificar os clientes mais valiosos que geram mais receita e desenvolver estratégias de marketing especiais para cada segmento.
Esses indicadores são considerados porque podem mostrar se os clientes desejam voltar a você ou não. O que é mais importante é que não existem padrões estabelecidos para esses indicadores. Cada loja é única, então não é comparada com outras, mas encontra a norma para si mesma de forma independente.
De modo geral, o processo de análise é assim:
- Compilamos uma tabela para cada indicador. Ela exibe informações pessoais sobre o comprador e uma coluna que ajuda a avaliar cada aspecto. Para Recência, o número de dias desde a última compra. Para Frequência, o número de pedidos que cada comprador fez. Para Monetário, o custo de todos os pedidos.
- De acordo com este indicador, classificamos seus clientes do melhor ao pior.
- Dividimos a lista ordenada em quantis, ou seja, em 4 partes.
- Os usuários em cada quantil recebem um ponto.
- Somamos os pontos obtidos para cada indicador e classificamos os compradores do melhor para o pior.
- Dividimos a lista recebida em grupos, cada um refletindo a lealdade dos compradores à sua marca.
Com base nos resultados da análise, você pode determinar independentemente quantos grupos de clientes você tem. No entanto, aconselhamos que você os divida da seguinte forma:
- Melhores Clientes (ou Fiéis): Compraram na loja nos últimos 30 dias e fizeram 4 ou mais pedidos.
- Clientes Potenciais: Fizeram 2-3 pedidos e visitaram sua loja em qualquer momento nos últimos 6 meses.
- Novos Clientes: Recentemente pediram de sua loja nos últimos 30 dias, mas fizeram apenas 1 pedido.
- Clientes em risco: Clientes que visitaram sua loja há 6-12 meses.
- Clientes inativos: Clientes que visitaram sua loja há mais de 12 meses.
Claro, essa distribuição é condicional, mas vale a pena segui-la. Normalmente, os clientes que se tornaram regulares trazem o maior lucro. Todos os outros precisam ser transferidos para esse status.
Como calcular a pontuação RFM
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Colete os seguintes dados em uma tabela:
- O nome e o e-mail do comprador
- Número total de pedidos
- Número de dias desde o último pedido
- O custo de todos os pedidos juntos
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Divida a tabela em partes para cada indicador, classifique em ordem decrescente e divida em 4 grupos iguais de 25% do total cada. Cada grupo recebe uma pontuação de 1 a 4. Para o melhor grupo, colocamos 4; para o pior, colocamos 1. Você pode fazer o oposto. Para cada grupo:
Recency:
Frequência:
Valor monetário:
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Compilamos uma lista onde indicamos as classificações para cada cliente em cada indicador. Na última coluna, somamos os valores obtidos.
Também é possível não somar os valores, mas construir números de três dígitos a partir deles. Se você precisar destacar o valor de um determinado indicador, coloque-o primeiro. No entanto, essa avaliação pode nem sempre ser objetiva.
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Classifique as listas recebidas pelo score RFM.
A segunda opção para calcular a pontuação RFM resumida:
Como você pode ver, as listas são ligeiramente diferentes. Isso aconteceu porque, na primeira versão, não demos preferência a nenhum indicador. O indicador de Frequência foi mais importante para nós na segunda opção. Como seu valor determinou as centenas de dígitos no número, isso afetou as mudanças na lista. Isso deve ser feito apenas se um dos indicadores tiver mais peso para você.
Conselho Se você escolher a segunda opção para calcular a pontuação RFM, aconselhamos que coloque os indicadores na seguinte ordem: Frequência Recência Valor monetário Essa ordem permitirá que encontremos novos compradores. Como eles compraram de você apenas uma vez, estarão no final da lista. Aqueles com um valor de Frequência de 4 ou 3 precisam da sua atenção máxima. Essas pessoas compraram recentemente de você. Se elas voltarão dependerá de como você estabelecerá contato com esses compradores. -
Divida cada lista em grupos: leais, leais em risco, potenciais leais, novos clientes, inativos e em risco.
A primeira variante de cálculos:
A segunda variante de cálculo:
Os resultados mostram claramente que a segunda versão do cálculo da pontuação RFM é muito mais detalhada. Isso permite que você divida os clientes em grupos mais precisos e defina melhor suas necessidades.
Usando análise RFM para lojas Shopify
Os dados de análise obtidos não têm valor se não estiver claro como aplicá-los. Da mesma forma, nosso artigo não terá valor se simplesmente dissermos que a segmentação de clientes é muito importante e útil para qualquer loja e encerrarmos o artigo assim.
O principal benefício desta análise é a capacidade de dividir seus compradores em grupos. De acordo com essa distribuição, você pode alterar a abordagem para cada grupo. Essa informação será valiosa se você não souber quantos clientes regulares tem e por que seus clientes não retornam.
Para lojas na plataforma Shopify, a análise RFM ajuda a entender claramente o comportamento do cliente e melhorar LTV do Shopify (valor do tempo de vida do cliente). Com base nisso, as lojas podem construir estratégias que aumentem a conversão e otimizem os custos de publicidade. A maior vantagem dessa abordagem é a capacidade de personalizar a interação com cada segmento de clientes, aumentando assim sua lealdade e valor a longo prazo.
Formas de usar os resultados da análise RFM
Abordagem individual para cada grupo de clientes
Desenvolva uma estratégia de interação especial para cada segmento de cliente. Aconselhamos você a separar aqueles que fizeram sua primeira compra com você recentemente em um grupo separado. Esses clientes precisam de integração, um processo que deixará emoções agradáveis em sua memória e os incentivará a voltar a comprar novamente.
Você pode implementar um sistema de descontos individuais para seus melhores clientes. O histórico de compras deles mostrará suas necessidades, e você pode enviar lembretes de que seus produtos favoritos estarão com desconto durante um certo período.
Para compradores potencialmente leais, vale a pena oferecer a adesão ao sistema interno de compradores e mostrar aos seus clientes regulares as vantagens.
Clientes em risco podem ter esquecido da sua loja ou não entender completamente seu valor. Se você gerencia páginas no Instagram, Facebook ou outra plataforma, convide-os a participar. Nessas páginas, você mostra especificamente como trabalhar com seus produtos e onde usá-los. Mais cedo ou mais tarde, essas pessoas se lembrarão de que você pode satisfazer suas necessidades.
Você pode oferecer o mesmo para clientes inativos, mas também vale a pena lembrá-los de que compraram de você. Assim, seus clientes lembrarão de suas emoções e experiências relacionadas à sua loja. Se a experiência for agradável, mais cedo ou mais tarde, eles quererão voltar.
Conselhos Gerais
Aqui estão algumas maneiras principais de aplicar os resultados desta análise:
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Criação de campanhas publicitárias personalizadas
A análise RFM ajuda a determinar quais segmentos de clientes devem receber diferentes tipos de promoções ou descontos. Por exemplo:
- Compradores ativos (aqueles com altas pontuações de Recência, Frequência e Monetário) podem receber ofertas especiais para incentivar compras ainda mais frequentes.
- Clientes que não compraram há muito tempo (baixa recência) podem receber um desconto ou um lembrete sobre novos produtos.
- Clientes recentes podem ser atraídos a fazer compras repetidas através de ofertas baseadas em seus pedidos mais recentes.
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Manter clientes fiéis. A análise RFM permite identificar os clientes mais fiéis que compram regularmente e geram mais receita. Isso possibilita dar atenção especial a eles, por exemplo:
- Envie a eles ofertas VIP.
- Crie programas de fidelidade que os recompensem por compras frequentes.
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Reativação de clientes "perdidos". Clientes que não compraram há muito tempo podem ser identificados usando a análise RFM e direcionados para retornar com promoções ou ofertas especiais. Isso pode incluir:
- Cartas de lembrete da loja.
- Ofertas que podem interessar clientes anteriores com base em seu histórico de compras.
- Otimização de custos de marketing. Ao usar a segmentação RFM, você pode direcionar melhor seu orçamento de marketing. Por exemplo, não faz sentido investir pesado em clientes com baixa Frequência e Monetário, em vez disso, vale a pena focar mais em clientes fiéis. Isso ajudará a aumentar a eficácia das campanhas publicitárias.
- Análise do ciclo de vida do cliente. A análise RFM ajuda você a entender em que estágio do ciclo de vida do seu cliente ele se encontra. Isso permite que você construa estratégias para reter ou retornar clientes, focando em seu ciclo de compras. Por exemplo, se um cliente caiu em um segmento com baixa recência, vale a pena concentrar esforços em sua reativação.
- 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.
- Segmentação para marketing por e-mail. A análise RFM permite segmentar a base de clientes para campanhas de e-mail personalizadas. Por exemplo, vendas cruzadas ou novos produtos podem ser oferecidos a clientes com alta frequência, e promoções especiais ou ofertas de presentes podem ser oferecidas a clientes com baixa frequência.
Significado da análise RFM para lojas Shopify
A análise RFM permite que você forneça às lojas Shopify uma visão detalhada do comportamento do cliente. Além disso, você pode identificar questões-chave que podem afetar o desempenho do negócio.
Os resultados da análise RFM podem indicar os seguintes problemas:
- Baixa Retenção de Clientes: Se a maioria dos seus clientes tem uma pontuação de Recência baixa, isso pode indicar problemas de retenção de clientes.
- Baixa atividade dos clientes: Se muitos clientes têm uma pontuação de frequência baixa, isso pode indicar falta de motivação para compras repetidas.
- Diminuição no Ticket Médio: Números monetários baixos podem indicar que os clientes estão gastando menos dinheiro do que poderiam, o que exige uma estratégia de vendas aprimorada.
Benefícios da Análise RFM
As lojas que usam a análise RFM recebem uma série de benefícios. O principal é a possibilidade de prevenir a saída de clientes. Você tem informações sobre a porcentagem de pessoas que podem parar de comprar. Se você escolher o método de contato certo, pode garantir que os clientes não saiam.
A análise RFM tem outras vantagens que ajudam a melhorar os resultados do negócio:
- Melhorando o marketing direcionado. Graças à segmentação de clientes com base em dados RFM, você poderá configurar campanhas publicitárias de forma mais eficaz.
- Reduzindo custos de marketing. Porque a análise RFM permite que você se concentre nos clientes mais valiosos, você pode evitar gastar em campanhas de marketing em massa que não trazem resultados. Em vez disso, você investe nos clientes que têm mais potencial.
- Aumentando a lealdade do cliente. Abordagens personalizadas com base na análise RFM ajudam a aumentar a lealdade do cliente. Clientes que recebem ofertas especiais e atenção da loja estão mais motivados a continuar a cooperação.
- Aumentando a lucratividade do negócio. Ao usar dados e recursos de forma mais eficiente, as lojas podem alcançar melhores resultados financeiros, concentrando seus esforços nos clientes mais lucrativos.
Por que a Análise RFM é Importante no Shopify?
Graças à análise RFM, as lojas Shopify podem entender exatamente como e quando se comunicar melhor com os clientes. Isso permite evitar campanhas em massa e ineficazes e focar nos clientes mais valiosos que geram a maior parte da receita. Dessa forma, as empresas podem otimizar seus investimentos em marketing, reduzindo o custo das campanhas publicitárias e aumentando sua eficácia.
RFM Analytics vs Cohort Analytics
Diferença
Embora a análise RFM e a análise de coorte compartilhem o mesmo objetivo de análise da base de clientes, elas funcionam de maneira diferente. A RFM foca no comportamento individual de cada cliente, enquanto a análise de coorte analisa grupos de clientes que compraram durante um determinado período. Ambas as abordagens podem ser usadas juntas para obter uma visão abrangente do comportamento do cliente e construir uma estratégia de desenvolvimento de negócios a longo prazo.
Casos de uso
Cada tipo de análise tem seu propósito. Existem casos em que é melhor usar um e às vezes o outro.
A análise RFM é útil nos seguintes casos:
- Grande base de clientes: Quando você tem muitos clientes e precisa gerenciar sua lealdade de forma eficaz.
- Altos custos de marketing: Se você deseja reduzir o custo de atração de novos clientes e se concentrar na retenção dos existentes.
- Baixa lealdade dos clientes: Quando os clientes raramente retornam à sua loja e você está procurando maneiras de melhorar a comunicação.
- Queda nas vendas: Se você deseja entender por que os clientes param de comprar e encontrar maneiras de trazê-los de volta com relatórios de vendas do Shopify.
Como usar o modelo RFM do Mipler
No Mipler, projetamos o Modelo RFM para ajudar você a segmentar seus clientes.
Por favor, siga os passos abaixo para adicionar seus dados lá:
- Abra o Painel de Administração Shopify da sua loja
- Navegue até Análises > Relatórios
- Abra o relatório de Vendas por Nome do Cliente
- Adicione a coluna Tempo > Dia
- Exportar relatório
- Faça uma cópia de Modelo de RFM do Mipler
- Abra o relatório de Vendas por Nome do Cliente na sua área de trabalho
- Copiar todos os dados
- Cole na primeira aba de uma cópia do Template RFM do Mipler que você fez
- 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
Conclusão
Seus clientes também são pessoas comuns que têm suas próprias necessidades. Se você puder encontrar essas necessidades e satisfazê-las, terá uma base de clientes sólida. Usando a análise RFM, você pode identificar clientes que já estão satisfeitos com seu serviço.
Se um cliente gosta de uma loja e de seus produtos, ele retornará com frequência, fará muitas compras e gastará uma certa quantia de dinheiro de acordo. A análise RFM nos permite ver precisamente essa regularidade.
Você pode identificar seus clientes principais e concentrar seus esforços em trazê-los de volta. Você também pode reduzir os custos de marketing. Por outro lado, você também pode ver deficiências na forma de churn de clientes.
