Segmentação RFM para sua loja Shopify

Já falamos sobre diferentes abordagens para segmentação de clientes em nosso post anterior. Desta vez, vamos nos concentrar na análise de RFM e explicar como ela funciona, por que é melhor do que outros métodos de segmentação e como automatizá-la na Shopify.

O que é análise RFM?

RFM significa recência, frequência e valor monetário dos pedidos. O modelo RFM segmenta os clientes usando esses parâmetros: avalia quando foi a última vez que uma pessoa fez uma compra, com que frequência fez o pedido e quanto gastou.

Com base nessa avaliação, cada cliente recebe uma pontuação RFM. O cálculo baseia-se no intervalo de 1 a 5 para cada parâmetro (recência, frequência e valor monetário) e resulta em pontuações de RFM de 111 a 555.

Como calcular segmentos RFM?

O processo ocorre da seguinte forma:

1. Defina os valores para cada pontuação em cada parâmetro
2. Defina se alguns parâmetros são mais importantes para você do que outros
3. Filtre os dados do pedido do cliente com base nos seus valores de pontuação
4. Criar segmentos de clientes RFM

Agora mais alguns detalhes.

No intervalo de pontuação, 1 representa o mais baixo (por exemplo, clientes que fizeram uma única compra) e 5 representa o mais alto (clientes que trouxeram o maior número de pedidos). Embora a análise de RFM seja um cálculo puro, cabe a você definir níveis específicos para cada parâmetro: para frequência, por exemplo, você pode atribuir 5 pontos a clientes com 20, 50 ou mais de 100 pedidos - o número depende do seu o negócio.

Você pode escolher como calcular as pontuações RFM: você pode tratar cada parâmetro igualmente ou dar um peso maior a um ou dois deles . Se você estiver vendendo produtos de longa duração, o valor monetário provavelmente será o mais significativo, mas se estiver vendendo algo que é renovado mensalmente, a frequência será seu principal parâmetro.

Quando você tiver a tabela com todas as pontuações, poderá criar segmentos de clientes RFM. Aqueles que têm a pontuação geral mais alta são seus clientes mais fiéis e aqueles na extremidade mais baixa correm o maior risco de churn.

Pode haver um número diferente de grupos - você decide o que faz sentido para sua loja. Com a app Loyal, partimos para 6 segmentos de clientes RFM distinguindo os mais importantes para comunicar de forma diferente:

Os benefícios da estratégia de segmentação RFM

A segmentação RFM é puramente baseada em dados do histórico de pedidos, o que a torna o método mais objetivo. Isso não significa que todas as outras metodologias devam ser rejeitadas: sempre que for aplicável ao seu negócio, você pode distinguir grupos de clientes com base em características demográficas, geográficas e outras. Mas com a fórmula RFM, você obtém os segmentos e clientes mais universais com base em quanta confiança e fidelidade eles depositam em sua loja.

Falando de suas vantagens mais significativas, a segmentação de clientes RFM é:

• 100% orientado a dados e preciso. A análise RFM não está sujeita a erros humanos e interpretações subjetivas. Ele depende exclusivamente dos dados do histórico de pedidos e oferece segmentos de clientes digeríveis com base em como eles interagem com sua loja.

Além disso, está sempre atualizado. Ao contrário de outros métodos de segmentação que podem ser difíceis de atualizar a tempo porque dependem de dados de terceiros diferentes, o modelo RFM é sempre preciso e atualizado.

• Útil para otimizar orçamentos de marketing. Os dados de RFM permitem que os comerciantes entendam para quais grupos de clientes vale a pena criar campanhas e quais são melhores para ignorar, economizando recursos.

Quando a análise RFM foi usada pela primeira vez na década de 1990, seu objetivo principal era otimizar os custos de marketing. As empresas queriam reduzir as despesas de envio de mala direta para consumidores que não seriam benéficos para elas por terem estimativas mais precisas da demanda.

• Facilmente automatizado. Você pode realizar a análise RFM no Excel, mas não há necessidade de revisar manualmente os parâmetros de recência, frequência e valor monetário - algumas ferramentas fazem isso para você.

Você pode encontrar diferentes oportunidades em serviços para análise de clientes: por exemplo, o Panoply oferece segmentação RFM simples com consultas SQL e o RFM Calc oferece um relatório RFM com base nos dados do pedido exportados da Shopify. Além disso, os apps da Shopify podem ser dedicados ou incluir dados RFM.

Segmentação de RFM da Shopify com a ajuda de aplicativos

Confira esses aplicativos na Shopify para segmentação de clientes RFM:

• Leal (grátis): o aplicativo distingue automaticamente 6 grupos de clientes com base na fórmula RFM. Você pode executar a análise com a frequência que desejar para ter sempre relatórios atualizados - independentemente da escala da sua loja, o aplicativo avaliará os dados do seu pedido em questão de minutos. Além disso, o Loyal dá dicas sobre como criar campanhas direcionadas a laser para cada um dos segmentos de RFM. E tudo isso de graça!

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• RetentionX Analytics (a partir de US$ 179 por mês): o aplicativo distingue 6 grupos de clientes, dos principais aos piores. Ele também se integra a diferentes serviços para calcular métricas como custo de aquisição de clientes, valor médio do pedido, taxa de devolução do produto e margem bruta.
• Revelar: Customer Data Platform (plano gratuito disponível, a partir de $ 99 por mês para segmentos de RFM personalizados e outros recursos): o aplicativo cria 11 grupos de clientes e dá a eles nomes divertidos (você terá “almas gêmeas” como seus clientes mais fiéis e “separação” como um grupo de clientes perdidos). No plano pago, você pode personalizar segmentos e baseá-los em parâmetros diferentes do RFM: receita x margem, CLV e outros.
• Repita o Customer Insights (a partir de US$ 29 por mês): o aplicativo identifica 10 grupos de clientes e os mostra em diferentes grades de RFM, levando em consideração apenas dois parâmetros (portanto, é o modelo de frequência de recência, frequência e valor monetário ou valor monetário e recência).

Exemplos de aplicação de análise RFM em campanhas de marketing

Há um número infinito de maneiras de abordar diferentes segmentos de clientes. Vamos dar uma olhada em alguns exemplos de como você pode usar os segmentos RFM para interagir melhor com seus clientes e vender mais.

• Lançamentos de produtos eficazes. Quando você planeja o lançamento de um novo produto, faz sentido dar acesso antecipado aos seus clientes mais dedicados. Eles apreciarão a exclusividade de sua oferta e poderão divulgar seu produto. Se a reação dos clientes fiéis for boa, você poderá usar as avaliações deles ao promover o novo produto para todos os outros.

Pode funcionar para produtos físicos e de software. Por exemplo, uma empresa que produz o último pode convidar assinantes de longa data para testes beta exclusivos de um novo recurso. Você pode acertar dois coelhos com uma cajadada só: obtenha feedback sobre seu produto e faça com que os clientes se sintam mais envolvidos e, portanto, mais leais a você.

• Engajamento com compradores de primeira viagem recentes. É importante se comunicar com novos clientes para não perder a chance de mantê-los voltando à sua loja. Para o grupo de novos clientes recentes, você pode enviar e-mails com desconto no próximo pedido, convite para o programa de fidelidade, explicação dos benefícios dos produtos relevantes, ofertas de venda cruzada, etc.

• Retenção de clientes que não estiveram ativos. A análise RFM mostrará um grupo de pessoas que você corre o risco de perder. Você pode se envolver novamente com eles lembrando-os sobre seus produtos, novos lançamentos, promoções etc.

Segmentação RFM para conquistar mais clientes

Por definição, a segmentação RFM baseia-se em três características de ordem: recência, frequência e valor monetário. A beleza desse método é que ele está centrado em dados precisos e exatos — você não pode errar com grupos de clientes criados com a análise RFM. Ele ajuda você a entender a porcentagem de clientes fiéis e aqueles em risco de churn, identificar quem tem potencial para comprar mais e confiar mais em você e distinguir aqueles que você pode ignorar para economizar dinheiro em marketing.