Cómo escalar tu eCommerce usando el modelo de análisis de datos RFM
mayo 25, 2022
Los datos ayudan a tomar mejores decisiones estratégicas para el negocio, así que su análisis es prioritario. En este artículo vamos a explicar qué es y cómo se aplica el RFM, uno de los modelos de analítica de datos clave para cualquier eCommerce. Este modelo permite segmentar a los clientes teniendo en cuenta cuándo realizaron su última compra, con qué frecuencia compran y cuánto gastan, información muy valiosa para optimizar el impacto de las acciones de marketing y ventas.
El análisis RFM es imprescindible para identificar clientes de alto valor y elevar la tasa de conversión. Si te interesa saber cómo calcular esta métrica con precisión, para usarla en tu plan de marketing y ventas, en este post hemos condensado información imprescindible que debes conocer.
El modelo de análisis RFM (por sus siglas en inglés Recency, Frequency, Monetary) es una técnica de marketing que determina un ranking de clientes tomando en cuenta su recencia de compra, su frecuencia de compra y el valor monetario de los productos o servicios comprados.
Este modelo es muy valioso para el negocio porque responde a preguntas como:
Basándose en los resultados del análisis RFM, los eCommerce pueden orientar sus acciones de marketing a segmentos de clientes estratégicos, ganar impacto, aumentar la rentabilidad y mejorar la eficiencia de las acciones de marketing.
Las principales ventajas a las que conduce el uso del modelo RFM son:
Explicado de forma sencilla, el análisis RFM combina tres atributos clave de los clientes para diseñar un ranking que permite agruparlos de forma útil para el negocio.
Así, si un cliente compró en una fecha reciente (Recencia), se le otorgan más puntos. Si compró muchas veces (Frecuencia), también se le coloca más arriba en el ranking. Finalmente, si gastó más dinero en el total de sus compras (valor Monetario), también puntúa más alto. Combinando estos tres parámetros, se obtiene un ranking RFM que da muchas pistas sobre qué decisiones comerciales tomar para cada comprador o segmento de compradores.
La idea es asignarle a cada cliente una puntuación según los tres parámetros, de modo que los mejores clientes serán los que obtengan una puntuación de 555, y los peores, de 111.
La clasificación en segmentos que propone el RFM es muy valiosa para los eCommerce, ya que permite identificar grupos de clientes según su comportamiento para luego accionar estrategias que mejoran la rentabilidad. En la tabla siguiente encontrarás algunas ideas interesantes.
Ya hemos visto que el RFM es una métrica altamente estratégica para cualquier eCommerce, pero calcularla manualmente puede ser muy complicado y tomar demasiado tiempo. Es por esa razón que muchos eCommerce acaban obviándola.
Afortunadamente, en el mercado existen soluciones tecnológicas que calculan el RFM de forma automática, precisa y fiable. Connectif, empresa afiliada a la Cámara Colombiana de Comercio Electrónico, es la plataforma de marketing automation, con enfoque Data First, diseñada para convertir este modelo de análisis tan efectivo en información realmente usable para los marketers de eCommerces que quieren competir al máximo nivel.
Connectif automatiza el cálculo del RFM y te ofrece un resultado siempre actualizado. Permite segmentar clientes según el ranking RFM, entre otros muchos criterios, y usar esos segmentos estratégicos en tus workflows automatizados.
Además, la plataforma pone todo el poder del big data en tus manos, haciendo posible analizar datos cualitativos y cuantitativos clave para tu negocio, crear informes personalizados a partir de múltiples métricas, descubrir tendencias y accionar estrategias de marketing rentables y eficaces en tiempo real y en todos los canales.
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