Segmentación RFM para tu tienda Shopify

Hemos hablado sobre diferentes enfoques para la segmentación de clientes en nuestra publicación anterior. Esta vez, nos centraremos en el análisis RFM y explicaremos cómo funciona, por qué es mejor que otros métodos de segmentación y cómo automatizarlo en Shopify.

¿Qué es el análisis RFM?

RFM significa actualidad, frecuencia y valor monetario de los pedidos. El modelo RFM segmenta a los clientes utilizando estos parámetros: evalúa cuándo fue la última vez que una persona realizó una compra, con qué frecuencia realiza pedidos y cuánto gasta.

Con base en esta evaluación, a cada cliente se le asigna una puntuación RFM. El cálculo se basa en el rango de 1 a 5 para cada parámetro (actualidad, frecuencia y valor monetario) y da como resultado puntuaciones RFM de 111 a 555.

¿Cómo calcular los segmentos RFM?

El proceso es el siguiente:

1. Establecer los valores para cada puntaje dentro de cada parámetro
2. Defina si algunos parámetros son más importantes para usted que otros
3. Filtre los datos de los pedidos de los clientes en función de sus valores de puntuación
4. Crear segmentos de clientes de RFM

Ahora algunos detalles más.

En el rango de puntaje, 1 representa el más bajo (por ejemplo, clientes que realizaron una sola compra) y 5 representa el más alto (clientes que trajeron la mayor cantidad de pedidos). Si bien el análisis RFM es un cálculo puro, depende de usted establecer niveles particulares para cada parámetro: para la frecuencia, por ejemplo, puede asignar 5 puntos a los clientes con 20, 50 o más de 100 pedidos; el número depende de su particular negocio.

Puede elegir cómo calcular las puntuaciones de RFM: puede tratar cada parámetro por igual o darle mayor peso a uno o dos de ellos . Si está vendiendo productos de larga duración, el valor monetario probablemente será el más significativo, pero si está vendiendo algo que se renueva mensualmente, entonces la frecuencia será su principal parámetro.

Cuando tenga la tabla con todas las puntuaciones, puede crear segmentos de clientes RFM. Aquellos que tienen el puntaje general más alto son sus clientes más leales y aquellos en el extremo más bajo tienen el mayor riesgo de abandono.

Puede haber una cantidad diferente de grupos : usted decide qué tiene sentido para su tienda. Con la aplicación Loyal, buscamos 6 segmentos de clientes de RFM, distinguiendo los más importantes para comunicarnos de manera diferente:

Los beneficios de la estrategia de segmentación de RFM

La segmentación de RFM se basa únicamente en los datos del historial de pedidos, lo que la convierte en el método más objetivo. No significa que se deban rechazar todas las demás metodologías: siempre que sea aplicable a su negocio, puede distinguir grupos de clientes en función de características demográficas, geográficas y de otro tipo. Pero con la fórmula RFM, obtiene los segmentos más universales y el desglose de clientes en función de la confianza y la lealtad que depositan en su tienda.

Hablando de sus ventajas más significativas, la segmentación de clientes de RFM es:

• 100% basado en datos y preciso. El análisis RFM no es propenso al error humano ni a la interpretación subjetiva. Depende únicamente de los datos del historial de pedidos y le brinda segmentos de clientes digeribles en función de cómo interactúan con su tienda.

Además, siempre está actualizado. A diferencia de otros métodos de segmentación que pueden ser difíciles de actualizar a tiempo porque dependen de diferentes datos de terceros, el modelo RFM siempre es preciso y está actualizado.

• Útil para optimizar los presupuestos de marketing. Los datos de RFM permiten a los comerciantes comprender para qué grupos de clientes vale la pena crear campañas y cuáles es mejor ignorar, ahorrando recursos.

Cuando el análisis RFM se utilizó por primera vez en la década de 1990, su objetivo principal era optimizar los costos de marketing. Las empresas querían reducir los gastos de envío de correo directo a los consumidores que no serían beneficiosos para ellos al tener estimaciones más precisas de la demanda.

• Fácilmente automatizado. Puede realizar el análisis RFM en Excel, pero no es necesario revisar manualmente los parámetros de actualidad, frecuencia y valor monetario; algunas herramientas lo harán por usted.

Puedes encontrar diferentes oportunidades en los servicios de análisis de clientes: por ejemplo, Panoply ofrece una segmentación RFM simple con consultas SQL y RFM Calc ofrece un informe RFM basado en datos de pedidos exportados desde Shopify. Además, las aplicaciones de Shopify pueden estar dedicadas o incluir datos RFM.

Segmentación de Shopify RFM con la ayuda de aplicaciones

Consulte estas aplicaciones en Shopify para la segmentación de clientes de RFM:

• Leal (gratis): la aplicación distingue automáticamente 6 grupos de clientes según la fórmula RFM. Puede ejecutar el análisis con la frecuencia que desee para tener siempre informes actualizados; independientemente de la escala de su tienda, la aplicación evaluará los datos de su pedido en cuestión de minutos. Además, Loyal le brinda consejos sobre cómo crear campañas dirigidas por láser para cada uno de los segmentos de RFM. ¡Y todo eso gratis!

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• RetentionX Analytics (desde $179 al mes): la aplicación distingue 6 grupos de clientes, desde los mejores hasta los peores. También se integra con diferentes servicios para calcular métricas como el costo de adquisición de clientes, el valor promedio de los pedidos, la tasa de devolución de productos y el margen bruto.
• Revelar: Plataforma de datos de clientes (plan gratuito disponible, desde $99 por mes para segmentos RFM personalizados y otras características): la aplicación crea 11 grupos de clientes y les da nombres divertidos (tendrá "almas gemelas" como sus clientes más leales y “ruptura” como grupo de clientes perdidos). En el plan pago, puede personalizar segmentos y basarlos en parámetros diferentes de RFM: ingresos frente a margen, CLV y otros.
• Repetir Customer Insights (desde $29 por mes): la aplicación identifica 10 grupos de clientes y los muestra en diferentes cuadrículas de RFM, teniendo en cuenta solo dos parámetros (es decir, el modelo de frecuencia de actualidad, la frecuencia y el valor monetario, o el valor monetario y la actualidad).

Ejemplos de aplicación de análisis RFM en campañas de marketing

Hay un sinfín de formas de acercarse a los diferentes segmentos de clientes. Echemos un vistazo a algunos de los ejemplos de cómo puede utilizar los segmentos de RFM para interactuar mejor con sus clientes y vender más.

• Lanzamientos efectivos de productos. Cuando tiene planeado el lanzamiento de un nuevo producto, tiene sentido brindar acceso anticipado a sus clientes más dedicados. Apreciarán la exclusividad de su oferta y podrán correr la voz acerca de su producto. Si la reacción de los clientes leales es buena, puede usar sus reseñas cuando promocione el nuevo producto a todos los demás.

Puede funcionar tanto para productos físicos como de software. Por ejemplo, una empresa que produce este último puede invitar a los suscriptores de larga data a una prueba beta exclusiva de una nueva función. Puede clavar dos pájaros de un tiro: obtenga comentarios sobre su producto y haga que los clientes se sientan más involucrados y, por lo tanto, más leales con usted.

• Compromiso con compradores recientes por primera vez. Es importante comunicarse con los nuevos clientes para no perder la oportunidad de que sigan volviendo a su tienda. Al grupo de nuevos clientes recientes, puede enviar correos electrónicos con un descuento en el próximo pedido, una invitación al programa de fidelización, una explicación de los beneficios de los productos relevantes, ofertas de venta cruzada, etc.

• Retención de clientes que no han estado activos. El análisis RFM le mostrará un grupo de personas que corre el riesgo de perder. Puede volver a interactuar con ellos recordándoles sus productos, nuevos lanzamientos, promociones, etc.

Segmentación RFM para ganar más clientes

Por definición, la segmentación de RFM se basa en tres características de orden: actualidad, frecuencia y valor monetario. La belleza de este método es que se centra en datos precisos y precisos: no puede equivocarse con los grupos de clientes creados con el análisis RFM. Le ayuda a comprender el porcentaje de clientes leales y aquellos en riesgo de abandono, identificar quién tiene el potencial de comprar más y confiar más en usted, y distinguir a aquellos a quienes puede ignorar para ahorrar dinero en marketing.