El análisis de datos es crucial para cualquier estrategia de marketing. El modelo de análisis RFM es una técnica de marketing utilizada para segmentar a los clientes en base a su importancia para el negocio.
Si estás interesado en esta métrica, y cómo utilizarla para mejorar los resultados de tu plan de marketing ¡sigue leyendo!
¿Qué es el análisis RFM?
El análisis RFM (Recency, Frequency, Monetary) es una técnica de segmentación de clientes en la que se analiza su comportamiento. Esta herramienta es muy utilizada en el marketing ya que permite incrementar el número de ventas en ecommerce.
A través del análisis RFM se puede saber cuáles son los clientes que más nos interesa impactar con alguna campaña teniendo en cuenta su última compra, con qué frecuencia compran o cuánto dinero se gastan.
Esta técnica está basada en datos, de ahí la importancia de contar con una herramienta que te ayude a desglosar y organizar los datos de los clientes. Cuanto más específicos y correctos sean los datos mayor es la probabilidad de éxito.
Gracias a ella es muy sencillo saber cuáles son los clientes más rentables o cómo potenciar a los más rezagados.
Al hacer un análisis RFM es posible enviar campañas personalizadas a clientes de alto valor , o que se encuentran justo en un momento de cambio en su relación con la tienda, lo que tiene grandes beneficios para las tiendas de comercio electrónico. El modelo RFM permite personalizar campañas, mejorar la tasa de conversión y la economía unitaria, lo que acaba dando como resultado un incremento de los ingresos y beneficios.
Desde el punto de vista de los clientes también es un modelo muy positivo, les evita recibir publicidad u ofertas que no se adaptan a sus necesidades o gustos. La imagen que tienen de una empresa mejora cuanto más personalizada es la información y promociones que reciben. Sienten que su valor en la empresa es mayor, por lo que la estima de esta también aumenta.
¿Cuál es su objetivo?
Como toda estrategía la función principal del modelo RFM es aumentar los ingresos de la marca. Pero tiene otros objetivos como:
1.Segmentar a los clientes para así poder conocer su comportamiento y facilitar la interpretación de los datos que se obtienen.
2.Conocer la tasa de abandono. No solo es primordial conocer quienes son los clientes más fieles, sino también, definir qué tipo de clientes es más probable que abandonen la tienda. Con estos datos se pueden lanzar campañas para intentar retenerlos.
3. Mejorar la tasa de respuesta, identificando a los usuarios en base a sus características se pueden crear campañas destinadas a satisfacer sus necesidades. Consiguiendo aumentar su respuesta ante las campañas.
4.Aumento de la tasa de conversión. Esto es posible gracias a toda la información que se obtiene de cada cliente.
¿Cómo hacer la segmentación basándonos en el modelo RFM?
Seguir los pasos de esta herramienta permite hacer una segmentación avanzada de los usuarios. Ayudará a impactarlos de una manera más eficaz, conociendo al detalle a qué tipo de cliente nos estamos dirigiendo.
Para poder hacer esta segmentación hay que establecer cada una de las variables, la importancia de estas puede cambiar dependiendo del negocio.
Las variables que debemos tener en cuenta son:
-Actualidad (recency) : mide el tiempo que ha transcurrido desde la última compra. Los clientes que han comprado recientemente son más propensos a realizar nuevas compras. Dependiendo del negocio se debe establecer un umbral para poder tomar valores referenciales y realizar el análisis en base a ellos. Las dinámicas de tiempo son personales de cada negocio.
–Frecuencia ( frequency): aquí se tiene en cuenta los clientes que han comprado más productos en un periodo de tiempo establecido. Cuantos más productos haya comprado un cliente más propenso es a seguir comprando en comparación a aquellos que han realizado menos compras. En este caso, hay que tener en cuenta el ciclo de vida de un producto, ya que el número de compras irá en base a eso.
-Valor monetario (monetary): es variable en cada modelo, depende del tipo de negocio. Hay que tener en cuenta la actividad de la empresa para establecer el valor monetario, no es lo mismo vender lápices que coches. La primera tendrá un valor monetario por cliente mucho menor que la segunda. Cuanto mayor sea el valor monetario del cliente mayor es la probabilidad de compra.
En todas estas variables es clave establecer un umbral personalizado para cada negocio que permita ir segmentando a los clientes según cumplan las condiciones o no. Por ello es muy importante contar con una herramienta que desglose cada detalle de los datos obtenidos de los clientes y permita establecer umbrales realistas. Binnacle Data proporciona datos de calidad para llegar a las mejores conclusiones.
¿Cómo se presentan estos los datos en Binnacle Data?
Binnacle Data es una solución analítica que permite almacenar todos los datos en un mismo lugar. Cruza las principales fuentes de información para dar resultados completos y de calidad, haciendo que los datos sean accesibles a todos los equipos de la empresa de manera segura.
Tal y como se puede observar en este ejemplo, la interfaz de Binnacle Data analiza los diferentes datos y los registra de manera ordenada y muy visual. Con solo un vistazo puedes identificar los valores más importantes.
Algunos de los datos que analiza esta herramienta son:
-Comportamiento del cliente
-Ventas
-Catálogo e inventario
-Envío y logística
-Publicidad y SEO
Adicionalmente, Binnacle Data cuenta con una herramienta propia que permite la ejecución de análisis RFM de forma sencilla y directa a partir de los datos recopilados del negocio con datos recogidos en otras herramientas como Google Analytics.
Como se observa en la figura, Binnacle Data muestra la segmentación de clientes de una manera sencilla, interactiva y muy visual. Permite modificar los umbrales de Frecuencia, Recencia y valor monetario para personalizar los análisis a cada negocio y exportar el listado de clientes segmentado para activar estos datos en otras herramientas de marketing, como soluciones de email marketing.
A su vez permite desglosar cada uno de los segmentos de clientes para obtener datos más concretos, como se muestra en las siguientes figuras.
Con un solo click sobre el segmento deseado se despliega una ristra de información sobre esos clientes. De esta manera puedes analizar más detalladamente a cada grupo y obtener información detallada de como es a nivel socio demográfico y de interacción con el negocio.
Los datos se actualizan automáticamente cada día por lo que siempre tendrás información actualizada y exacta.
Por último, para una experiencia todavía más personalizada, permite establecer los rangos de cada una de las variables en base a los objetivos y metas de cada cliente.
En esta figura se muestra cómo personalizar y adaptar las variables en base a las necesidades.
Si quieres descubrir cómo implementar esta herramienta en tu negocio o tienes cualquier duda contacta con nosotros! 🙂
