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RFM (Recency, Frecuency y Money) ¿Qué valor tiene nuestro cliente?

Por Marta Rams - El 13 June 2016 - 0 Comment(s)

RFM (Recency, Frecuency y Money) ¿Qué valor tiene nuestro cliente?

Por Marta Rams - El 13 June 2016 - 0 Comment(s)

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Identificar el valor que tiene un cliente para nosotros es muy importante ya que nos ayudará a determinar el esfuerzo que debemos hacer con él y el beneficio que nos aporta. Con este objetivo, podemos definir diferentes maneras para determinar dicho valor; y no tan sólo el valor de un usuario en concreto, sino también, para determinar una agrupación de clientes que, por sus características, los podríamos considerar de una manera similar por su comportamiento, aficiones y beneficio similares. A ésta técnica de clasificación de usuarios la llamamos segmentación, y consiste en hacer agrupaciones de clientes, según las variables identificadoras previamente fijadas, según los indicadores que consideremos más importantes.

En marketing, una de las segmentaciones más utilizadas es el análisis RFM que consiste en clasificar a los usuarios mediante tres variables indicadoras: Recency, Frecuency y Money. Para su mejor comprensión, vamos a definir cada una de estas variables:

R de Recency, medimos cuando fue la última interacción de nuestro usuario con nosotros, respecto del momento temporal que nos interese para el estudio; éste podrá ser a final de mes en informes mensuales, a finales de año para memorias anuales o cuando corresponda según la periodicidad que corresponda a cada caso.

Es importante conocer el espacio de tiempo que el usuario hace que no interactúa con nosotros y, a partir de este indicador, podremos definir qué contenido de interés le podemos comunicar por ejemplo. Adicionalmente, será importante definir qué consideramos como interacción con nosotros: si fue la última vez que nos abrió una comunicación email, si fue la última ocasión que entró en el área privada de nuestra marca,  o que participó en una promoción.

F de Frecuency, cuantificamos el número de veces que ese usuario ha interactuado con nosotros. Cómo en la recencia, deberemos definir qué acciones suman en nuestro indicador y deberán tener coherencia con las acciones anteriormente contempladas. Así, si estamos realizando un RFM en email marketing y observamos cuando fue la apertura de la última comunicación, deberemos sumar sólo las aperturas.

Otro caso sería, si dispusiéramos de un CRM en el cual tenemos unificadas todas las acciones por usuario único, y si pudiéramos cuantificar fueran cuales fueran las acciones de un usuario, en email marketing, en redes sociales o en el área privada; y si podemos identificar el usuario único en cualquiera de las plataformas, podremos hacer de éste indicador, un indicador global de usuario.

M de Money, calcula el valor que tiene para nosotros el usuario. Este valor, no necesariamente tiene que ser siempre monetario. Si estamos en un ecommerce, sí lo podrá ser sumando por ejemplo el valor de la cesta promedio o la suma total de gasto por usuario en un tiempo determinado; pero si queremos medir, por ejemplo, el engagement de un usuario, este valor podría ser el número de interacciones que hace con nosotros y que nos nombra en redes sociales por ejemplo, o si estamos en retail, el número de puntos que nos llega a canjear en un espacio de tiempo determinado.

Adicionalmente, y según las características de nuestro negocio, deberemos marcarnos el espacio temporal del cual queremos hacer la segmentación. Podemos tener guardada información de usuarios desde hace mucho tiempo, pero debemos valorar desde cuando ya no nos interesa dicha información. A nivel estadístico, y para fijar los rangos de cada una de las variables, deberemos tener en cuenta que los grupos sean homogéneos entre ellos, y además, si lo asociamos a una estrategia de comunicación, deberán ser segmentos uniformes, de un valor estadísticamente significativos, y grandes como para que sea rentable definir una estrategia adhoc para cada uno de ellos.

Finalmente, una vez, hemos detectado los 3 KPI influyentes en nuestra segmentación RFM y generado los rangos significativos para cada una de las variables, deberemos marcar los objetivos de negocio tal y como se muestra en la imagen:

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Mientras a los usuarios que parecen dormidos porque llevan más tiempo sin interactuar con nosotros, deberemos hacer acciones para recuperarlos. Deberemos generar un plan de fidelización para aquellos que tenemos más activos y que han interactuado recientemente.

A nivel frecuencia, deberemos aumentar el interés de los usuarios que no interactúan demasiado, mientras que deberemos monetizar aquellos que sí interaccionan frecuentemente con nosotros.

No debemos olvidarnos que, la técnica estadística, es una herramienta de trabajo que deberemos adaptar a nuestro negocio, según necesidades, objetivos e información disponible.

 

Marta Rams
Publicado el 13 June 2016 por Marta Rams 0
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