RFM segmentación y su aplicación en la empresa

¿Qué es el análisis RFM?

Es un análisis que se utiliza para segmentar a los clientes de una empresa, con base en sus hábitos de compra.

¿Qué significa RFM en un análisis de segmentos?

• R --- Última compra (recency) / ¿Hace cuánto compró el cliente?
• F --- Frecuencia de compara (frequency) / ¿Cuántas compras hizo?
• M --- Monto de compra (monetary value) / ¿Cuánto dinero gastó?

¿Cómo segmentar a los clientes con base en sus compras?

Este análisis de RFM segmentación, se puede realizar a partir de dos fuentes de información:

¿Cómo se realiza el análisis RFM? Los 3 pasos para el modelo de segmentación RFM

• Se puntuan las métricas en escala de 1 a 5; los que tiene puntajes más altos se consideran “mejores clientes”
• Con la puntuación de las 3 métrica se genera un sistema. ( Hay varias formas de realizar una análisis, conjunto como promedio o promedio ponderado).
• Con el análisis por cliente se realiza la segmentación. La cantidad de segmentos depende de:
  
  • La cantidad de casos.
  • Los objetivos del estudio y la distribución de puntajes

¿Cómo calcular las métricas en RFM segmentación?

Segmentos RFM / modelo de segmentación RFM

Consideraciones de la interpretación del RFM segmentación

En un negocio de bienes de consumo duraderos, el valor monetario por transacción es normalmente alto, pero la frecuencia y la actualidad son bajas.

En un negocio minorista que vende moda/cosméticos, un cliente que busca y compra productos todos los meses tendrá una puntuación de frecuencia y actualidad más alta que la puntuación monetaria.

En consecuencia, la puntuación RFM podría calcularse dando más peso a las puntuaciones R y F que a la M. Esto es muy importante a considerar cuando se está realizando la interpretación en el RFM segmentación.

Para aplicaciones de contenido como Hotstar o Netflix, un observador compulsivo tendrá una duración de sesión más larga que un consumidor general que mira a intervalos regulares.

¿Cuáles son las desventajas del RFM segmentación?

• Cuando se realiza manualmente, es propenso al error humano. El análisis RFM también se basa en solo unos pocos rasgos de comportamiento, sin el poder de los análisis predictivos.
• No incluye datos demográficos de los clientes ni información contextual fuera de sus hábitos de consumo. Para revisar la segmentación de mercado puedes leer este artículo.
• Solo usa datos históricos sobre los clientes y no puede predecir la actividad futura de los clientes.
• Se puede confundir el análisis y entender que el modelo de segmentación RFM puede ser utilizado como excusa para bombardear a los clientes de alto rango con mensajes y, por lo tanto, reducir las tasas de respuesta en campañas.

¿Cuáles son algunas de las características del RFM segmentation model para el analísta y/o las empresas?

La sencillez es una de las características del modelo de segmentación RFM, sus principios son fáciles de entender y los resultados son fáciles para la interpretación y la acción inmediata.

También se puede considerar al modelo de segmentación RFM como práctico, pues no se requiere de conocimientos previos en estadística o haber realizado análisis completos anteriormente.

Por último, la efectividad es una de las características más importantes del RFM segmentación, puesto que las empresas pueden pagar este análisis y aplicarlo de inmediato, es muy bueno para comenzar a ejecutar estrategias con distintos segmentos en el marketing directo e incluso en el comercio electrónico.

(Caso práctico RFM segmentación con base descargable en excel)

Segmentación RFM para Optimizar Estrategias de Marketing

Problema Identificado:
Una empresa observa que la mayoría de sus clientes (79%) realiza compras esporádicas y de bajo valor, lo que sugiere una baja retención y un potencial desaprovechado en ingresos recurrentes. A pesar de contar con un pequeño grupo de clientes de alto valor (2%) y otro segmento con comportamiento regular (19%), no existe una estrategia diferenciada para cada perfil, lo que podría estar limitando la eficacia de las campañas de marketing y la rentabilidad del negocio.

Objetivo:
Implementar una segmentación RFM (Recencia, Frecuencia, Valor Monetario) para identificar grupos de clientes con distintos comportamientos de compra y diseñar acciones personalizadas que:

1. Fidelicen a los clientes de alto valor (2%).
2. Incentiven a los clientes regulares (19%) a aumentar su frecuencia o gasto.
3. Reactive a los clientes ocasionales (79%) mediante estrategias de engagement.

¿Cuáles son los pasos para resolver un RFM segmentación?

1. Preparación de Datos

• Estandarizar la unidad de tiempo:
  Convertir la "recencia" (última compra) a una unidad consistente (ej. días, meses o años), según la frecuencia típica de compra en tu negocio.
• Uniformizar el monto de compra:
  Asegurar que el valor monetario (M) refleje el gasto total por cliente en el período analizado. Si los datos son irregulares, anualizar o mensualizar los montos para comparabilidad.

2. Cálculo de Rangos por Variable

Para cada variable (R, F, M):

• Mínimo: Valor más bajo en el conjunto de datos.
• Máximo: Valor más alto.
• Rango: Diferencia entre máximo y mínimo.
• Número de intervalos: Usar quintiles (5 grupos) por convención.
• Amplitud: Rango / Número de intervalos.

Ejemplo:
Si el monto mínimo es 10 y el máximo 10 y el máximo 500, el rango es 490. La amplitud por quintil sería 490. La amplitud por quintil sería 98 ($490/5).

3. Definición de Rangos

• El primer rango comienza en el valor mínimo.
• Cada rango siguiente se calcula sumando la amplitud al anterior:

Rango 1: Mínimo ≤ valor < (Mínimo + Amplitud)
Rango 2: (Mínimo + Amplitud) ≤ valor < (Mínimo + 2Amplitud) … Rango 5: (Mínimo + 4Amplitud) ≤ valor ≤ Máximo

4. Construcción de la Matriz RFM

Asignar a cada cliente un puntaje del 1 al 5 para cada variable (R, F, M), donde 5 es el mejor valor. Luego, agruparlos en segmentos:

• Clientes Premium (ej. 555): Alta recencia, frecuencia y monto.
• Clientes en Riesgo (ej. 155): Baja recencia pero alto gasto.
• Oportunidades (ej. 335): Comportamiento medio.

Resultado: Una matriz que prioriza acciones de marketing (ej. retener a "555", recuperar a "155").