Análisis RFM para una segmentación exitosa de clientes

En esta página usted aprenda todo lo que necesita para aprender sobre RFM .

Junto con los conceptos básicos, también aprenderá cómo puede aplicar el modelo RFM en su propio negocio .

¿Qué es el análisis RFM?

El análisis RFM ( Recency, Frequency, Monetary ) es un modelo de marketing comprobado para la segmentación de clientes basada en el comportamiento. Agrupa a los clientes según su historial de transacciones: qué tan recientemente, con qué frecuencia y cuánto compraron.

RFM ayuda a dividir a los clientes en varias categorías o grupos para identificar a los clientes que tienen más probabilidades de responder a las promociones y también para futuros servicios de personalización.

¿Qué es el análisis de actualidad, frecuencia y monetario?

Valorar a los clientes en base a un único parámetro es insuficiente.

Por ejemplo, puedes decir que las personas que más gastan son tus mejores clientes. La mayoría estamos de acuerdo y pensamos lo mismo.

¡Pero espera! ¿Qué pasa si compraron solo una vez? ¿O hace mucho tiempo? ¿Qué sucede si ya no usan su producto?

Entonces... ¿aún pueden ser considerados sus mejores clientes? Probablemente no.

Juzgar el valor del cliente en un solo aspecto le dará un informe inexacto de su base de clientes y su valor de por vida.

Por eso, el modelo RFM combina tres atributos de clientes diferentes para clasificar a los clientes.

Si compraron en el pasado reciente, obtienen puntos más altos. Si compraron muchas veces, obtienen una puntuación más alta. Y si gastaron más, obtienen más puntos. Combine estos tres puntajes para crear el puntaje RFM.

Finalmente, puede segmentar su base de datos de clientes en diferentes grupos en función de esto. Actualidad – Frecuencia – Monetario puntaje.

Análisis de segmentos de clientes de RFM con el modelo RFM

Puede crear diferentes tipos de segmentos de clientes con el modelado RFM, pero aquí hay 11 segmentos que recomendamos.

Piense en qué porcentaje de sus clientes existentes estaría en cada uno de estos segmentos. Y evalúe qué tan efectiva puede ser la acción de marketing recomendada para su negocio.

Por otro lado: la triste historia recurrente del marketing por correo electrónico

Considere este caso…

Carol ha publicado el boletín de correo electrónico perfecto: contenido, diseño, línea de asunto, llamado a la acción, enlaces de redes sociales... Ella envía el boletín esperando tasas de conversión estelares. Su cálculo mental razona que, incluso si se convierte a una tasa "baja" del 10 % en sus 3500 clientes, sería unos cuantos miles de dólares más rica en cuestión de horas.

Diez minutos... media hora... dos horas... pasan 8 horas. Pero al final del día, solo el 1,5% de las personas hicieron clic en el enlace y una sola venta.

Muy decepcionante, ¿no?

¿Qué se perdió?

Carol hizo todo a la perfección, excepto uno: orientación .

Ella envió el mismo correo electrónico a todos.

Estoy seguro de que estarías de acuerdo: diferentes clientes reaccionan a diferentes mensajes.

Un cliente sensible al precio obtendrá una oferta de descuento, pero alguien que le compra regularmente puede entusiasmarse solo con el lanzamiento de un nuevo producto.

¡Ese es el truco!

En lugar de llegar al 100% de su audiencia, debe identificar y dirigirse solo a grupos de clientes específicos que resultarán más rentables para su negocio.

Estamos dejando oro sobre la mesa…

La mayoría de nosotros ni siquiera estamos cerca de Carol.

Ya sea que esté en comercio en línea, venta minorista, marketing directo o B2B, la mayoría de nosotros estamos tan ocupados con las tareas diarias que no dedicamos suficiente tiempo al marketing. Nuestras campañas de marketing son apresuradas, se quedan cortas en la redacción, carecen de un diseño profesional y no prestamos suficiente atención al seguimiento o la mejora de las conversiones.

Por supuesto, deseamos hacer todo eso. Pero no lo hacemos.

¿Y si entendiéramos un poco mejor a nuestros clientes y les enviáramos campañas más relevantes?

Prometo que nuestra tasa de éxito será mucho mayor.

No solo ganaremos más dinero, sino que nuestros clientes también serán más felices y leales.

¿Todavía no estás convencido? Estarás en unos minutos.

Ventajas de la segmentación RFM: así es como el análisis RFM se vuelve súper útil...

Enviar un mensaje adaptado al grupo de clientes generará conversiones mucho más altas.

¿No es obvio?

Todas las campañas de marketing deben seleccionar primero un segmento objetivo, luego crear material promocional que resuene con esa audiencia y luego pisar el acelerador a fondo.

Desafortunadamente, la mayoría de nosotros no hacemos eso.

Ahí es donde el análisis RFM es súper útil.

RFM facilita la identificación de grupos de clientes .

La segmentación de RFM responde fácilmente a estas preguntas para su negocio...

• ¿Quiénes son mis mejores clientes?
• ¿Qué clientes están a punto de batirse?
• ¿Quién tiene el potencial para convertirse en clientes más rentables?
• ¿Quiénes son los clientes perdidos a los que no necesitas prestar mucha atención?
• ¿Qué clientes debes retener?
• ¿Quiénes son sus clientes leales?
• ¿Qué grupo de clientes es más probable que responda a su campaña actual?

Eficacia comprobada: décadas de investigación académica e industrial

RFM tiene una trayectoria de décadas. No es una moda ni un truco de marketing. Es un proceso científicamente probado.

En primer lugar, se basa en el principio de Pareto , comúnmente conocido como la regla 80-20 .

La regla de Pareto dice que el 80% de los resultados provienen del 20% de las causas.

Del mismo modo, el 20% de los clientes contribuyen al 80% de sus ingresos totales.

Las personas que gastaron una vez tienen más probabilidades de volver a gastar. Las personas que hacen compras importantes son más propensas a repetirlas.

El principio de Pareto es el núcleo del modelo RFM. Es probable que centrar sus esfuerzos en segmentos críticos de clientes le proporcione un retorno de la inversión mucho mayor.

Raíces en marketing directo, negocio de base de datos/catálogo

El concepto de RFM fue introducido originalmente por Bult y Wansbeek en 1995. Los comercializadores de catálogos lo utilizaron de manera efectiva para minimizar sus costos de impresión y envío y maximizar las devoluciones.

La creciente popularidad de la informatización facilitó aún más la realización de estudios de RFM porque se digitalizaron los registros de clientes y compras. Un extenso estudio de Blattberg et al. en 2008 demostró la eficacia de RFM cuando se aplica a bases de datos de marketing. Numerosos otros estudios académicos también han aprobado que RFM reduce los costos de marketing y aumenta los rendimientos.

Windsor Circle reportó un éxito significativo al usar RFM para sus clientes minoristas:

• Eastwood aumentó sus ganancias de marketing por correo electrónico en un 21%
• L'Occitane obtuvo 25 veces más ingresos por correo electrónico. 25 veces, no el 25%…
• Frederick's of Hollywood registró tasas de conversión tan altas como 6-9% en sus campañas

Espero que ahora esté convencido de la utilidad del análisis RFM para su propio negocio.

Ahora veamos las matemáticas detrás de todos esos resultados.

¿Cómo calcular las puntuaciones de RFM? – Cálculos de puntuación RFM simplificados

¿Se pregunta cómo calcular las puntuaciones de RFM para su base de datos de clientes? Así es cómo…

Necesitamos algunos datos de cada cliente:

• ID de cliente / correo electrónico / nombre, etc .: para identificarlos
• Recency (R) como días desde la última compra : ¿Hace cuántos días fue su última compra? Deduzca la fecha de compra más reciente a partir de hoy para calcular el valor de antigüedad. ¿Hace 1 día? hace 14 dias? hace 500 dias?
• Frecuencia (F) como número total de transacciones : ¿Cuántas veces ha comprado el cliente en nuestra tienda? Por ejemplo, si alguien realizó 10 pedidos durante un período de tiempo, su frecuencia es 10.
• Monetario (M) como dinero total gastado : ¿Cuántos $$ (o cualquiera que sea su moneda de cálculo) ha gastado este cliente? Nuevamente, limite a los últimos dos años, o tómese todo el tiempo. Simplemente sume el dinero de todas las transacciones para obtener el valor M.

Ejemplo de análisis RFM

Considere al cliente Robert Johnson: hizo su último pedido hace 3 días y realizó un total de 6 pedidos por un valor de $ 540 hasta la fecha.

Aplicación de la fórmula de puntuación de RFM

Una vez que tengamos los valores de RFM del historial de compras, asignamos una puntuación del uno al cinco a la actualidad, la frecuencia y los valores monetarios de forma individual para cada cliente . Cinco es el valor mejor/más alto y uno es el valor más bajo/peor. Una puntuación RFM final se calcula simplemente combinando números de puntuación RFM individuales.

Recuerde, los valores de RFM y las puntuaciones de RFM son diferentes. Valor es el valor real de R/F/M para ese cliente, mientras que Puntuación es un número del 1 al 5 basado en el valor.

Mira la tabla de abajo. Para calcular la puntuación, primero ordenamos los valores en orden descendente (de mayor a menor). Como tenemos 15 clientes y cinco puntuaciones, asignamos una puntuación de cinco a los tres primeros registros, cuatro a los tres siguientes y así sucesivamente. Para la puntuación general de RFM, simplemente combinamos la puntuación R, F y M del cliente para crear un número de tres dígitos.

Nota : Las compras más recientes se consideran mejores y, por lo tanto, se les asigna una puntuación más alta.

De este modo, a los clientes que compraron recientemente, son compradores frecuentes y gastan mucho se les asigna una puntuación de 555 – Recency(R) – 5, Frequency(F) – 5, Monetary(M) – 5. Son sus mejores clientes. Alexander Diesel en este caso, no Ammar Fahad, el que más gasta.

En el otro extremo están los clientes que gastan menos, casi no hacen ninguna compra y eso también hace mucho tiempo: una puntuación de 111. Recency (R) - 1, Frequency (F) - 1, Monetary (M) - 1. Andy Smith en este caso.

Tiene sentido, ¿verdad?

Ahora déjame explicarte rápidamente por qué hicimos grupos de tres para cada puntaje.

¿Cómo calcular la puntuación de RFM en una escala de 1-5?

Diferentes empresas pueden usar diferentes métodos de fórmulas RFM para clasificar los valores RFM en una escala de 1 a 5. Pero aquí hay dos métodos más comunes.

Método 1: rangos fijos simples

Un ejemplo:

Si alguien compró en las últimas 24 horas, asígnele 5. En los últimos 3 días, puntúe con 4. Asigne 3 si compró en el mes actual, 2 para los últimos seis meses y 1 para todos los demás.

Como puede ver, nosotros mismos hemos definido un rango para cada puntuación. Los umbrales de rango se basan en la naturaleza del negocio. También definiría rangos de frecuencia y valores monetarios como este.

Este método de puntuación depende de las empresas individuales, ya que deciden qué rango consideran ideal para la actualidad, la frecuencia y los valores monetarios.

Pero existen desafíos con dicho período fijo/cálculo de rango para puntajes RFM.

A medida que crece el negocio, los rangos de puntuación pueden necesitar ajustes frecuentes.

Si tiene un negocio de pago recurrente, pero con diferentes plazos de pago (mensual, anual, etc.), los cálculos salen mal.

Método 2: quintiles: haga cinco partes iguales en función de los valores disponibles

Recuerda tus días de escuela. Había un término: percentil en matemáticas. El percentil es simplemente el porcentaje de valores que caen en o por debajo de una determinada observación.

Aquí hay un gráfico de MathIsFun.com que explica esto claramente:

Los quintiles son como percentiles, pero en lugar de dividir los datos en 100 partes, los dividimos en 5 partes iguales.

Si entiende los percentiles, es más fácil entender los quintiles. Si hacemos cinco rangos iguales de percentiles, un puntaje de percentil de 18 caerá en el rango de 0-20, que sería el primer quintil. Un valor de percentil 81 caerá en el rango 80-100 y, por lo tanto, en el quinto quintil.

Este método involucra matemáticas un poco complicadas, pero resuelve muchos problemas en el método de rango fijo. Los quintiles funcionan con cualquier industria, ya que los rangos se seleccionan de los propios datos, distribuyen a los clientes de manera uniforme y no tienen cruces.

Quintiles es nuestro método recomendado para calcular la puntuación RFM . Usamos quintiles para crear segmentaciones RFM en Putler, nuestra solución de análisis comercial y conocimiento de marketing para comerciantes en línea.

Visualización de datos RFM

Una representación gráfica de RFM lo ayudará a usted y a otros responsables de la toma de decisiones a comprender mejor el análisis de RFM de su organización.

R, F y M tienen puntajes de 1 a 5, hay un total de 5x5x5 = 125 combinaciones de valor RFM. Las tres dimensiones de R, F y M se pueden trazar mejor en un gráfico 3D. Si tuviéramos que mirar cuántos clientes tenemos para cada valor de RFM, tendríamos que mirar 125 puntos de datos.

Pero trabajar con gráficos 3D en papel o en la pantalla de una computadora no va a funcionar. Necesitamos algo en dos dimensiones, algo más fácil de representar y comprender.

Representación más simple del análisis RFM

En este enfoque, nos graficar frecuencia + puntaje monetario en el eje Y (rango de 0 a 5) y actualidad (rango de 0 a 5) en el eje X . Esto reduce las combinaciones posibles de 125 a 50. Combinar F y M en uno tiene sentido porque ambos están relacionados con la cantidad que compra el cliente. R en el otro eje nos da un vistazo rápido a los niveles de re-compromiso con el cliente.

Considere un negocio de suscripción, por ejemplo. Para un cliente con una suscripción mensual de $100, su valor monetario será de $1200 por todo el año, pero la frecuencia será de 12 debido a la facturación mensual.

Por otro lado, un negocio no recurrente o una suscripción anual de $ 1200 indica un buen valor monetario, pero la frecuencia es solo 1 debido a una sola compra.

El cliente es igualmente importante en ambos casos. Y nuestro enfoque de combinar puntajes monetarios y de frecuencia les otorga la misma importancia en nuestro análisis RFM.

Haciéndolo más efectivo: creando segmentos RFM

Comprender 50 elementos todavía puede ser tedioso. Para que podamos resumir nuestro análisis en 11 segmentos para entender mejor a nuestros clientes.

Si recuerda, discutimos estos segmentos al comienzo de este artículo.

Aquí hay una tabla que explica cómo puede crear 11 segmentos de clientes basados ​​en puntajes RFM .

Nuestra última presentación de análisis RFM

Dar un color distinto a cada segmento permitirá recordarlo más fácilmente. Y si seleccionamos los colores sabiamente, nuestra representación pictórica de RFM será mucho más fácil de compartir y comprender.

¡Así que aquí está nuestro informe final de resumen de RFM!

Software/Herramientas para Segmentación RFM y Análisis RFM

Con un enfoque cada vez mayor en la gestión de las relaciones con los clientes (CRM), RFM se ha convertido en una parte integral del análisis comercial y de marketing. Si está realizando una evaluación única del comportamiento de compra de sus clientes, puede salirse con la suya realizando un análisis RFM manual o semiautomatizado.

Pero si tiene una base de datos un poco grande, no querrá hacer todos los cálculos complejos usted mismo.

Cálculos RFM usando excel

Bruce Hardie y Peter Fader escribieron una nota detallada sobre el uso de Excel para calcular las puntuaciones de RFM. También tienen un archivo de muestra de Excel que puede usar. Pero esta nota es de 2008 y puede necesitar actualizaciones.

También hay una plantilla de Excel de UMacs Business Solutions que se vende por $3,99.

También hay un tutorial para configurar el análisis RFM en Excel en el sitio de CogniView.

Otro recurso con el que me topé fue el de Dave Langer, un entusiasta del análisis de datos. Aquí hay un breve video sobre cómo realiza los cálculos de RFM usando Excel.

Algunas herramientas CRM hacen RFM

Hay muchos software de CRM que pueden calcular automáticamente las puntuaciones de RFM y segmentar a sus clientes. Consulte con el CRM de su elección si ya tienen soporte RFM.

Segmentación RFM usando Python/R y otras herramientas de análisis

R y Python son populares para el análisis estadístico y de negocios. Si tiene su propio equipo de ciencia de datos, lo mejor sería crear un modelo RFM personalizado para su negocio utilizando sus herramientas existentes.

Segmentación RFM para Shopify, BigCommerce y TicTail

RetentionGrid es un servicio de software especializado en análisis RFM. Puede traer datos de su tienda Shopify, BigCommerce o TicTail y mostrar una hermosa visualización de segmentos RFM.

Análisis RFM y mucho más para todas las tiendas online

putler proporciona análisis completo de RFM, y le brinda muchas otras herramientas de informes y análisis de negocios . Está diseñado para el comercio electrónico y admite la sincronización automática con las principales pasarelas de pago y sistemas de comercio electrónico. Putler también le brinda informes detallados sobre muchas otras cosas: ventas, productos y visitantes.

El análisis RFM en Putler está disponible en el panel del cliente. Así es como se ve .

Análisis RFM en marketing

El análisis RFM de Putler ayuda a los especialistas en marketing a encontrar respuestas a las siguientes preguntas:

• ¿Quiénes son sus mejores clientes?
• ¿Cuál de sus clientes podría contribuir a su tasa de abandono?
• ¿Quién tiene el potencial para convertirse en clientes valiosos?
• ¿Cuál de sus clientes puede ser retenido?
• ¿Cuál de sus clientes es más probable que responda a las campañas de compromiso?

Variaciones del modelo RFM

RFM es un marco simple para cuantificar el comportamiento del cliente. Mucha gente ha ampliado el modelo de segmentación RFM y ha creado variaciones.

Dos versiones notables son:

• RFD (reciente, frecuencia, duración) : la duración aquí es el tiempo empleado. Particularmente útil al analizar el comportamiento del consumidor de productos orientados a la audiencia/lectura/navegación.
• RFE (reciente, frecuencia, compromiso) : el compromiso puede ser un valor compuesto basado en el tiempo dedicado a la página, las páginas por visita, la tasa de rebote, la participación en las redes sociales, etc. Particularmente útil para los negocios en línea.

Puede realizar la segmentación de RFM para toda su base de clientes o solo para un subconjunto. Por ejemplo, primero puede segmentar a los clientes según el área geográfica u otros datos demográficos y, luego, por RFM para segmentos de comportamiento históricos basados ​​en transacciones.

Nuestra recomendación: comience con algo simple, experimente y desarrolle.

Aplicando la segmentación RFM a su negocio

Los especialistas en marketing han utilizado la segmentación basada en RFM para optimizar su retorno de la inversión en campañas de marketing durante años. Esto generalmente se hace mediante el envío de mensajes dirigidos a los 11 segmentos que discutimos anteriormente, o cualquier otra segmentación personalizada que requiera la situación.

La segmentación de clientes/usuarios no es algo ajeno al mundo del marketing. Las grandes marcas entienden esto al pie de la letra, y los pequeños apenas se están dando cuenta del poder detrás de tener una estrategia enfocada en el láser, enfocada en la segmentación de usuarios.

Neil Patel sobre cómo funciona la segmentación de usuarios en el marketing de contenidos

Segmentación RFM para un mejor marketing por correo electrónico

Cree listas segmentadas en su software de marketing por correo electrónico (MailChimp, Campaign Monitor, etc.) a partir del análisis RFM. Luego ejecute una campaña de goteo automático en cada segmento. Si es posible, automatice el movimiento de personas entre listas segmentadas a medida que se mueven de un segmento RFM a otro .

Puede segmentar aún más en función de las tasas de apertura y clic, y los productos comprados. Esto le brinda segmentos de mercado altamente relevantes y centrados en el láser. Esta estrategia mejora drásticamente los resultados.

RFM para mejorar el valor de por vida del cliente

La cantidad que un cliente gasta con usted durante su vida se basa en una serie de factores. RFM puede ayudar en muchos de esos aspectos: reducir la rotación, ofrecer ventas adicionales y cruzadas a segmentos que tienen más probabilidades de responder, aumentar la lealtad y las referencias, vender artículos de alto costo y más.

Sin embargo, una palabra de precaución. No te pases . Si continúa enviando campañas de marketing a un segmento de sus clientes, es posible que se irriten y dejen de comprar.

Segmentación RFM para lanzamientos de nuevos productos

Promocionar nuevos productos a clientes leales es una excelente manera de obtener tracción inicial y comentarios. Puedes contacta a tus campeones y clientes leales incluso antes de construir un producto. Ellos pueden proporcionarle grandes ideas sobre qué construir y cómo promocionarlo. Este grupo de personas también recomendará felizmente su producto a sus círculos de influencia.

RFM para aumentar la lealtad y el compromiso del usuario

Si ejecuta un programa de lealtad, el potencial lealista es el primer segmento al que puede dirigirse. Desea asegurarse de que su experiencia inicial con su producto y servicio sea agradable y memorable. Haga un seguimiento con algunas promociones oportunas y es muy probable que vuelvan a comprar. Enviar contenido educativo a estos clientes también aumentará su compromiso con su marca.

RFM para reducir la rotación de clientes

En riesgo e Hibernación son dos segmentos a los que debe prestar especial atención. Envíe correos electrónicos personalizados o llame para volver a conectarse con estos clientes. Incluso puede ofrecer compras repetidas con descuento o realizar encuestas para abordar sus inquietudes antes de que los pierda ante competidores/alternativas.

RFM para minimizar los costos de marketing y mejorar el retorno de la inversión

Las campañas de marketing no dirigidas pueden ser costosas. Centrarse en un segmento más pequeño de clientes reducirá significativamente los costos, le permite hacer más experimentación y tomar decisiones basadas en datos.

De hecho, las raíces de RFM están en el marketing directo. Donde redujeron los costos de impresión y envío de catálogos al dirigirse solo a aquellos clientes que tenían más probabilidades de responder a estas campañas. Entonces, ya sea que esté haciendo marketing digital, impreso o de medios, la segmentación reducirá sus costos y mejorará el retorno de la inversión.

RFM para campañas de remarketing/retargeting

El remarketing es una técnica inteligente en la que muestra sus anuncios/promociones a personas que han estado en su sitio al menos una vez, pero que ahora están en otro sitio. Verán sus anuncios en los otros sitios que visiten, lo que mejora las tasas de clics y la eficacia general.

Una forma sencilla de utilizar el remarketing con RFM puede ser exporte un segmento de sus clientes, especialmente los clientes recientes o prometedores, a las audiencias de Facebook u otra solución de gestión de campañas que esté utilizando. Luego muestre promociones a ese grupo de personas.

RFM para entender mejor su negocio

La mayoría de las pequeñas empresas no entienden completamente a sus clientes. Es posible que no conozcan los datos demográficos o firmográficos de sus clientes. Recopilar y comprender esta información también puede llevar mucho tiempo y ser costoso.

El análisis RFM se convierte en un método rápido para comprender el comportamiento de sus clientes . Y dado que se basa en el historial real de transacciones, es mucho. Observar diferentes segmentos de RFM puede revelar información sobre su propio negocio. Hacer preguntas sobre cómo se comparan sus segmentos entre sí puede abrir grandes oportunidades de crecimiento .

Cómo utilizar el análisis RFM: estrategias prácticas

Ahora que sabe cómo realizar un análisis RFM, debe estar pensando en cómo usar los segmentos RFM, ¿verdad? Bueno, hay varias formas de hacerlo. Eche un vistazo a las estrategias que puede implementar para cada uno de los 11 segmentos de RFM:

Preguntas frecuentes sobre segmentación RFM/análisis RFM

¿Qué es la segmentación RFM?

La segmentación RFM es un método de segmentación de clientes en función de su comportamiento de compra. Al analizar los segmentos de RFM, los clientes se califican en función de tres factores: actualidad, frecuencia y valor monetario. Agrupa a los clientes según su historial de compras: qué tan recientemente, con qué frecuencia y qué valor monetario compraron.

¿Por qué una empresa usaría el análisis RFM?

Las empresas pueden usar el análisis RFM para segmentar a los clientes, enviar correos electrónicos dirigidos, mejorar la relación con el cliente, aumentar el ROI, mejorar el marketing, reducir los costos de marketing, mejorar la reorientación, reducir la rotación y mucho más. Explore estas aplicaciones prácticas en profundidad aquí.

Resumen de la segmentación de RFM: pros, contras, recomendaciones

La técnica RFM es un modelo de marketing comprobado que ayuda a los minoristas y a las empresas de comercio electrónico a maximizar el retorno de sus inversiones en marketing.

Ventajas del análisis RFM y la segmentación RFM

• RFM es útil para diferentes tipos de negocios: en línea, minorista, marketing directo, suscripciones, organizaciones sin fines de lucro...
• Conoces diferentes segmentos de clientes y puedes identificar a tus mejores clientes
• RFM ayuda a crear campañas de marketing altamente específicas
• Ayuda al marketing de relaciones con los clientes y a la fidelización de clientes.
• Combínelo con otras herramientas para obtener análisis detallados de los clientes e información sobre los clientes.
• RFM reduce los costos de marketing debido a la optimización de la orientación
• Disminuye las reacciones negativas de los clientes debido a la orientación controlada

Algunas limitaciones de RFM:

• Puede que no sea útil cuando la mayoría de los clientes son solo compradores de una sola vez.
• Cuando vende solo un producto y solo una vez, RFM puede no ser adecuado
• RFM es un análisis histórico. No es para prospectos.
• Sin un software/herramienta, calcular puntuaciones y segmentos de RFM puede ser complejo
• Enviar demasiadas campañas a un segmento en particular puede molestar a los clientes

Ejecute el análisis RFM y segmente a los clientes en segundos con Putler

RFM se ve muy bien en papel, pero se vuelve complicado si necesita implementarlo desde cero. Por lo tanto, debe crear un algoritmo de bricolaje o consultar a una agencia de marketing para que lo haga por usted. En ambos casos, se pierde mucho tiempo además de dinero. Ahí es donde las empresas pierden interés y abandonan la segmentación RFM.

Aquí es donde interviene Putler

Nuestra herramienta de análisis Putler tiene un gráfico RFM listo para usar. Una vez que conecta su plataforma de comercio electrónico, pasarela de pago a Putler, procesa automáticamente todos los datos del cliente y los divide en 11 segmentos según la antigüedad, la frecuencia y el parámetro monetario.

Dato curioso: Calcular RFM literalmente toma solo 3 pasos en Putler.
Pasos para ejecutar el análisis RFM dentro de Putler

1. Conecte sus fuentes de datos a Putler
2. Ir al panel de Clientes
3. Haga clic en cualquier segmento de RFM. ¡Hecho!

Así es como se ve el gráfico RFM en Putler:

Ventajas de utilizar el análisis RFM de Putler sobre el de la competencia

Ahorra tiempo
El tiempo es la esencia. Entendemos que, como dueños de negocios, su tiempo es precioso. Y lo valoramos. En Putler, el análisis RFM está 100 % automatizado. No necesita hacer ningún cálculo manual de la puntuación de RFM, ni jugar con las hojas de Excel o lo que sea. Putler analizará su base de datos de clientes y dividirá a los clientes según su comportamiento de compra en 11 segmentos. You need to simply click the RFM segment you want to work on and Putler will show you all the customers that fall in that segment.

No se requieren conocimientos de codificación
No todos los negocios están respaldados por un equipo técnico interno y lo entendemos. Así que hicimos que la segmentación RFM de Putler fuera súper simple. No requiere habilidades de codificación para usar, entiéndalo. Putler hace todo el trabajo pesado y le proporciona segmentos listos para usar en segundos.

Muy accesible
Si tuviera que crear una herramienta RFM desde cero o recurrir a agencias de marketing de terceros para segmentar a sus clientes, terminaría gastando miles de dólares. ¿Derecha? Considere también que RFM no es el paso final. Es solo el comienzo, una vez que segmenta a los clientes, debe asignar un presupuesto para llevar a cabo actividades de marketing como la reorientación, el envío de correos electrónicos dirigidos, la mejora del marketing, etc. Lo que significa que necesita gastar aún más dinero una vez que tenga los segmentos de RFM en la mano. Teniendo en cuenta todo esto, Putler hace que RFM sea asequible para todos. Solo necesita optar por el plan medio (Crecimiento - $ 79 / mes) y puede segmentar a sus clientes en menos de $ 80. ¿Robar?

Fácil de usar
El análisis RFM tiene múltiples usos. Deben acceder a ella los especialistas en marketing, consultores, personal de soporte, gerentes de alto nivel, etc. Entonces, para atender a todos estos grupos, Putler ha hecho que la interfaz de RFM sea súper fácil de usar y de entender.

Análisis RFM en tiempo real
El análisis RFM de Putler se basa en datos en tiempo real. Eso significa que, a medida que un cliente compre algo en su tienda, Putler ejecutará el análisis de RFM en el cliente y lo agregará a un segmento apropiado según el puntaje de RFM calculado. El análisis RFM en tiempo real garantiza que todos sus clientes estén segmentados en cualquier momento.

Capacidad para filtrar en segmentos RFM
El análisis RFM de Putler divide a los clientes en 11 segmentos en función de la actualidad, la frecuencia y el dinero. Pero eso no es todo. Puede desglosar aún más estos segmentos en función de varios parámetros como: estado del pedido, productos comprados, cliente desde entonces, geolocalización, precios y mucho más. Esta capacidad de filtrar aún más a los clientes que pertenecen a un parámetro en particular lo ayuda a reducir la orientación y mejorar aún más el marketing.

Prueba Putler gratis

Es completamente su elección: si tiene un negocio en línea y desea ejecutar el análisis RFM en su base de clientes y dividirlos en varios segmentos, entonces Putler es una excelente manera de comenzar. Putler tiene una prueba GRATUITA de 14 días. Obtiene acceso a todas las funciones (incluida la segmentación RFM).

Nota: La prueba solo obtendrá los datos de los últimos 3 meses. Así puedes segmentar a los clientes que te han comprado en los últimos 3 meses en la versión de prueba. Una vez que pruebe la prueba y esté convencido del producto, elija el plan de crecimiento y Putler obtendrá más datos históricos. A continuación, también puede ejecutar la segmentación de RFM en clientes más antiguos.

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