Esto, a su vez, mejora la participación y retención generando relaciones comerciales mas rentables.
Los especialistas en marketing comprenden la importancia de "conocer a su cliente". En lugar de centrarse simplemente en generar más clics, los especialistas en marketing deben seguir el cambio de paradigma de un aumento de CTR (click-through-rate) a la retención, la lealtad y la construcción de relaciones con los clientes.
En lugar de analizar toda la base de clientes como un todo, es mejor segmentarlos en grupos homogéneos, comprender las características de cada grupo e involucrarlos con campañas relevantes en lugar de segmentar solo por edad o geografía del cliente.
Si bien, al igual con el NPS (Net Promoter Score), es un método que ya tiene algunas décadas con los especialistas de marketing sigue siendo uno de los métodos de segmentación más populares, fáciles de usar y efectivos. Queres saber mas del NPS?
Permite que los especialistas en marketing analicen el comportamiento del cliente permitiendo una segmentación no tan obvia, una basada en términos conductuales. Le recuerdo al lector que las variables de segmentación tradicionales son: Geográficas, Demográficas, Psicográficas y Conductuales.
¿Qué es la segmentación RFM?
Como hemos mencionado en la introducción, la segmentación de RFM permite a los especialistas en marketing dirigirse a grupos específicos de clientes con comunicaciones que son mucho más relevantes para su comportamiento particular y, por lo tanto, generar tasas de respuesta mucho más altas (engagement), además de una mayor lealtad y valor de vida del cliente (lifetime value). Al igual que otros métodos de segmentación, la segmentación RFM es una forma poderosa de identificar grupos de clientes para un tratamiento especial. RFM significa Recency, Frecuency and Money.
Los especialistas en marketing suelen tener datos extensos sobre sus clientes existentes, como historial de compras, historial de navegación, patrones de respuesta de campañas anteriores y datos demográficos, que se pueden usar para identificar grupos específicos de clientes que pueden abordarse con ofertas muy relevantes para cada uno.
Si bien hay innumerables formas de realizar la segmentación, el análisis RFM es popular por tres razones:
- Utiliza escalas numéricas objetivas que producen una descripción de los clientes de alto nivel concisa e informativa.
- Es simple: los especialistas en marketing pueden usarlo de manera efectiva sin la necesidad de científicos de datos o software sofisticado.
- Es intuitivo: el resultado de este método de segmentación es fácil de entender e interpretar.
¿Qué son “Recency”, “Frequency” and “Money”?
Detrás de la técnica de segmentación RFM se encuentra la idea de que los especialistas en marketing pueden obtener una comprensión amplia de sus clientes mediante el análisis de tres factores cuantificables. Estos son:
Recency (Actividad reciente): ¿Cuánto tiempo ha transcurrido desde la última actividad o transacción de un cliente con la marca? La actividad suele ser una compra, aunque a veces se utilizan variaciones, por ejemplo, la última visita a un sitio web o el uso de una aplicación móvil. En la mayoría de los casos, cuanto más recientemente un cliente haya interactuado o realizado transacciones con una marca, es más probable que el cliente responda a las comunicaciones de la marca.
Frecuency (Frecuencia): ¿Con qué frecuencia un cliente ha realizado transacciones o interactuado con la marca durante un período de tiempo en particular? Claramente, los clientes con actividades frecuentes están más comprometidos, y probablemente más leales, que los clientes que rara vez lo hacen. Y los clientes de una sola vez son únicos en su clase.
Money (Gasto o Moneda): también conocido como "valor monetario", este factor refleja cuánto ha gastado un cliente con la marca durante un período de tiempo en particular. Por lo general, los grandes gastadores deben recibir un trato diferente al de los clientes que gastan poco. Mirar el dinero dividido por la frecuencia indica el monto promedio de compra, un factor secundario importante a considerar al segmentar a los clientes.
Análisis de la segmentación de RFM:
Profundicemos en algunos segmentos interesantes:
Champions: Los campeones son sus mejores clientes, que compraron más recientemente, con mayor frecuencia y gastan mucho. Recompense a estos clientes. Pueden convertirse en los primeros en adoptar nuevos productos y ayudarán a promover su marca.
Loyals: Los Leales potenciales son sus clientes recientes con una frecuencia promedio y que gastaron una buena cantidad. Ofrezca membresía o programas de lealtad o recomiende productos relacionados para venderlos y ayudarlos a convertirse en sus Leales o Campeones.
New Customers: Los nuevos clientes son sus clientes que tienen una puntuación de RFM general alta pero que no son compradores frecuentes. Comience a construir relaciones con estos clientes brindándoles soporte de incorporación y ofertas especiales para aumentar sus visitas.
At-Risk-Customers: Los clientes en riesgo son sus clientes que compraron con frecuencia y gastaron grandes cantidades, pero que no compraron recientemente. Envíeles campañas de reactivación personalizadas para que se reconecten y ofrezca renovaciones y productos útiles para fomentar otra compra.
Can’t Lose Them: Aquellos que no puedes perder son esos clientes que solían visitar y comprar con bastante frecuencia, pero que no han visitado recientemente. Tráigalos con promociones relevantes y realice encuestas para averiguar qué salió mal y evitar perderlos ante la competencia.
El modelo RFM es una técnica de segmentación de clientes basada en datos que permite a los especialistas en marketing tomar decisiones tácticas. Permite a los especialistas en marketing identificar y segmentar rápidamente a los usuarios en grupos homogéneos y dirigirse a ellos con estrategias de marketing diferenciadas y personalizadas. Esto, a su vez, mejora la participación y retención de los usuarios.
La segmentación RFM es un método sencillo y potente para la segmentación de clientes. Sin embargo, el hecho de que el modelo RFM solo considere tres factores específicos (aunque importantes) significa que el método puede estar excluyendo otras variables que son igual o más importantes (por ejemplo, productos comprados, respuestas de campañas anteriores, detalles demográficos).
Además, el marketing de RFM es, por naturaleza, un método histórico: analiza el comportamiento del cliente en el pasado que puede indicar o no con precisión actividades, preferencias y respuestas futuras. Las técnicas de segmentación de clientes más avanzadas se basan en tecnologías de análisis predictivo que tienden a ser mucho más precisas para predecir el comportamiento futuro de los clientes.
Los modelos predictivos, basados en técnicas de aprendizaje automático (machine learning) utilizando el poder de los datos de tu empresa te permitirán llevar la satisfacción y lealtad de tus clientes a un próximo nivel. Pero claro, para correr, antes hay que caminar.
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