Un día te encuentras frente a una base de datos con más de 10,000 registros de tickets de compras de clientes y necesitas generar una categorización. Tal vez pienses en clientes oro, plata y bronce, o clientes Top, Potenciales Top…
Sin embargo, al pensar cómo hacerlo se te ocurren diversas maneras, pero no sabes cuál priorizar.
Por ejemplo, podrías filtrar a los mejores clientes por la cantidad de facturas registradas, identificando así a tus clientes aparentemente más fieles y frecuentes. Sin embargo, te das cuenta de que al hacer esto quedas con un porcentaje muy alto de clientes que, si bien tienen muchas facturas registradas, corresponden a compras mínimas.
Si tu marca representa un centro comercial, podrían ser clientes que únicamente consumen un cono de helado en cada visita.
Entonces decides filtrar por el monto de compra, seleccionando a quienes más dinero gastaron en un período determinado. Pero al revisar en detalle observas que algunos realizaron este gran gasto en un par de compras puntuales de productos costosos, pero nunca más volvieron al centro comercial.
¿Cómo hacer entonces para tener en cuenta una mezcla de variables al realizar este tipo de segmentaciones?
La solución: Análisis RFM
Aquí es donde el análisis RFM toma gran valor. Este tipo de análisis permite encontrar los mejores clientes a partir de tres variables: Recencia, Frecuencia y Monto.
Requisitos básicos
Para comenzar debes contar con una base de datos con registros de compras de los clientes, preferiblemente de 12 meses (aunque este período puede variar según la industria: 6 meses para negocios de alta frecuencia, hasta 24 meses para compras de baja frecuencia). La información mínima que debe contener es:
- ID del cliente
- Fecha de la transacción
- Monto de la transacción
Las tres variables clave
Recencia (R): Cantidad de tiempo transcurrido desde la última compra registrada.
Frecuencia (F): Cantidad de transacciones realizadas en el período completo determinado para el análisis.
Monto (M): Valor monetario total gastado en el período completo determinado para el análisis.
Nota importante: El orden RFM refleja generalmente la importancia predictiva en el comportamiento del cliente. La Recencia suele ser el indicador más fuerte del comportamiento futuro de compra, seguida de la Frecuencia y luego el Monto, aunque esta jerarquía puede variar según el tipo de negocio y la industria.
¿Cómo implementar el análisis?
Paso 1: División en quintiles
Se inicia dividiendo cada una de las variables en quintiles (5 grupos de aproximadamente 20% de clientes cada uno). Esto permite encontrar los puntos de corte adecuados donde se asignarán las calificaciones de 1 a 5 para cada variable.
Paso 2: Asignación de calificaciones
Ejemplo para la variable Recencia:
- Calificación 5: 20% de clientes con menor recencia (primer quintil – visitaron más recientemente)
- Calificación 4: Siguiente 20% con segunda menor recencia (segundo quintil)
- Calificación 3: 20% intermedio (tercer quintil)
- Calificación 2: Siguiente 20% (cuarto quintil)
- Calificación 1: 20% de clientes con mayor recencia (quinto quintil – visitaron hace más tiempo)
Este mismo procedimiento se repite con las variables Frecuencia y Monto, donde las calificaciones más altas se asignan a mayor frecuencia y mayor monto respectivamente.
Paso 3: Categorización final
Cuando cada cliente tiene una calificación de 1 a 5 para cada variable RFM, se procede a categorizar.
Ejemplo: Un cliente calificado con 555 pertenece a la mejor categoría – los mejores clientes que cumplen simultáneamente con las 3 variables:
- Calificación 5 en recencia (dejan muy poco tiempo para volver)
- Calificación 5 en frecuencia (registran alta cantidad de compras)
- Calificación 5 en monto (alto valor monetario en sus facturas)
Combinaciones posibles
Para 3 variables calificadas del 1 al 5 tendrías 125 combinaciones posibles.
Ejemplos:
- 111: Cliente con baja recencia, baja frecuencia, bajo valor monetario
- 324: Cliente con recencia media, frecuencia baja, valor monetario alto
Creación de segmentos
Puedes crear tus propios segmentos o seguir la teoría, según lo que mejor se adapte a tu negocio.
Opciones:
- Segmentación simple: 3-4 categorías (Clientes VIP, Clientes en riesgo, Clientes nuevos…)
- Segmentación detallada: 11 categorías desarrolladas principalmente en Brasil: Campeones, Clientes leales, Potenciales clientes leales, Clientes recientes, Prometedores, Necesitan atención, A punto de dormir, En riesgo, No puedes perderlos, Hibernando, Perdidos
¿Para qué es útil segmentar a mis clientes?
- Fortalecer planes comerciales y de mercadeo.
- Diseñar estrategias focalizadas específicas por tipo de cliente.
- Canalizar presupuestos hacia los mejores clientes
Crear estrategias de comunicación diferenciadas - Recompensar a los mejores y motivar a los nuevos
- Profundizar en motivaciones de quienes bajaron de categoría
- Apoyar las gestiones de CRM en las organizaciones
Sobre todo, generar acciones concretas a partir de la data. Porque, ¿de qué sirve recolectar diariamente las transacciones de tus clientes si con ese poder no estás tomando decisiones?
Ana María Aguirre Henao
Gerente de proyectos ejedata
