Modelado RFM: una guía detallada

Actualizado el 7 de marzo de 2025

El modelado RFM es uno de los modelos de segmentación de clientes más populares utilizados por los expertos en marketing basado en datos. RFM existe desde hace aproximadamente medio siglo y se utiliza para predecir el comportamiento futuro de los clientes y medir el valor del cliente.

Pero a pesar de que la RFM es un modelo tan antiguo y popular, todavía se utiliza para analizar datos en la era moderna y todavía se está investigando y mejorando para ayudar a las empresas a mejorar su rendimiento. Sin embargo, por extraño que parezca, muchos profesionales del marketing desconocen la RFM, cómo funciona y para qué sirve. La siguiente guía detallada explorará todo lo que necesita saber sobre el modelado RFM.

El análisis de RFM es una herramienta que utilizan las empresas para clasificar y segmentar a sus clientes por valor durante un período determinado mediante los siguientes modos de criterios:

• Reciente — Qué tan recientemente alguien compró algo. Es mucho más probable que estos clientes respondan positivamente al contenido de marketing, lo que significa que es más probable que opten por una oferta especial o lean más sobre tu producto o servicio.
• Frecuencia — Con qué frecuencia realizan una compra. Más compras indican un mayor entusiasmo y compromiso de los clientes.
• Monetario — Cuánto dinero gastan. Los segmentos de clientes centrados en el importe de los gastos permiten comprender qué clientes gastan más y cuáles gastan menos.

En definitiva, RFM le proporciona información detallada sobre sus clientes más valiosos y el resto.

Los cuadros de criterios mencionados anteriormente son cruciales para su éxito, ya que corresponden a los puntos principales del comportamiento del cliente.

Aunque hay varias formas de clasificar a los clientes, la segmentación es la opción más potente y completa.

Uno de los aspectos más ventajosos del modelado de RFM es que brinda a las empresas una visión clara del comportamiento de los clientes en función de los datos que ya posee: datos históricos de transacciones.

La RFM tiene las siguientes ventajas:

• Le brinda una comprensión más profunda del comportamiento de los clientes.
• Le ayuda a averiguar cómo se distribuyen los clientes entre los segmentos.
• Le permite analizar los segmentos de clientes y recopilar información valiosa sobre qué priorizar.
• Le ayuda a generar mejores experiencias de cliente y mensajes para sus campañas.
• Vale la pena cada centavo, ya que permite opciones de audiencia más personalizadas y parecidas.

La segmentación automática de RFM hace que sea mucho más fácil ceñirse a un único modelo de segmentación que sea fácil de entender y utilizar por todos los empleados en múltiples procesos de optimización. Por lo tanto, si está buscando una solución que pueda ofrecer tanto segmentación como una trazabilidad profunda, el modelado de RFM es la mejor opción.

Si bien la adquisición es el principal motor que impulsa el crecimiento en las primeras etapas de un sitio web empresarial, en esta fase es crucial hacerse visible en el mercado y crear conciencia.

Tan pronto como tenga suficientes clientes para mantener su negocio, debe recurrir a la retención y la segmentación mediante recorridos de clientes profundamente personalizados. La RFM puede ayudar a tu empresa a aumentar exponencialmente su tasa de retención al permitirte acceder a información valiosa sobre los clientes a la que normalmente no tendrías acceso.

Afortunadamente, el cálculo de RFM es bastante fácil para cualquiera. Y aunque puedes optar por un modelo RFM de pago para niños, hacerlo tú mismo es muy sencillo.

A continuación, enumeramos cuatro pasos sencillos que debe seguir para calcular su RFM:

Paso 1: Compilar los datos

En primer lugar, debe recopilar los datos brutos de las transacciones de su empresa. Extraiga el historial de compras de cada cliente y alinéelo con los valores de RFM mencionados anteriormente:

Reciente

Frecuencia

Monetario

Si recién está comenzando, puede hacer modelos RFM en Excel. Como alternativa, si tiene experiencia, también puede usar Python, así como configurar cualquier integración de Excel para usar los datos de RFM en otras herramientas o para generar informes.

Paso 2: Separar a los clientes en niveles.

Ahora es el momento de calcular la puntuación de RFM de cada uno de sus clientes. Puede hacerlo clasificando las tres categorías de datos y, a continuación, creando cuatro niveles. Si ha obtenido toneladas de datos, puede crear cinco niveles o, si tiene menos datos, puede crearlos allí. El número óptimo es cuatro, ya que simplifica mucho el proceso de cálculo manual.

Ordene cada valor de RFM de forma que muestre primero el comportamiento más deseado por sus clientes. Por ejemplo, en el valor R, el comportamiento más deseado serían las compras recientes, que naturalmente ocuparían el primer lugar.

El siguiente paso es segmentar los datos en cuatro niveles, que deberían ser los siguientes:

• T-1 — Máxima puntuación
• T-2 — Puntuación media alta
• T-3 — Puntuación media baja
• T-4 — Puntuación más baja

En el caso de Recency, puede crear una hoja de Excel que contenga datos de R cuidadosamente ordenados y segmentados en cuatro niveles.

Hazlo con los valores F y M y, cuando hayas completado el proceso, cada uno de tus clientes debería tener todos los valores agrupados respetuosamente en su perfil.

Para calcular con precisión la puntuación de RFM combinada, tendrá que colocar los valores escalonados uno al lado del otro.

Paso 3: Identifique su público objetivo

Con todos los puntajes de RFM de los clientes establecidos, ahora puede dividirlos en grupos. De esta manera, puedes crear una sólida estrategia de marketing dirigida. Ponerles nombres te ayudaría a facilitar las cosas.

Con RFM, puede centrarse en lo siguiente:

• Campeones: 1-1-1: son sus clientes más activos. Con frecuencia invierten más que el resto.
• Leales: 1-1-3: puede que no gasten mucho, pero han sido leales y activos durante mucho tiempo.
• Posibles campeones: 1-4-2: suelen estar frescos y puede que acaben de encontrarte, pero son derrochadores. Tu trabajo es hacer que se sientan lo suficientemente cómodos como para que puedan convertirse en verdaderos campeones.
• En riesgo: 4-1-1: es posible que alguna vez hayan gastado mucho, pero que no hayan realizado ninguna transacción durante años, lo que lo pone en riesgo de perderlos para siempre.
• Perdido: 4-4-4: o están apenas activos o te abandonaron para siempre. Es posible que estos clientes hayan realizado una compra hace mucho tiempo, pero no son leales a tu empresa.

En última instancia, depende de usted cómo nombra sus segmentos; puede ser lo que mejor se adapte a sus necesidades particulares.

Paso 4: Configura tu campaña de mensajería

Después de segmentar a tus clientes de esa manera, puedes dar el siguiente paso y empezar a enviar mensajes personalizados que atraigan a tus clientes, según sus categorías.

Por ejemplo, es posible que desees dirigirte a un grupo específico de la siguiente manera:

• Hazles saber a los que más gastan que los aprecias: Ofrezca a sus clientes habituales un programa de fidelización, ofrézcales descuentos especiales u ofrézcales acceso a sus productos más nuevos, ya que lo más probable es que formen parte del recorrido de sus clientes. Si invierten en tu negocio, debes recompensarlos en consecuencia.
• Esfuérzate por recuperar a los clientes que están a punto de desaparecer: Intente averiguar qué es lo que ha provocado que se alejen de sus servicios. Envíales ofertas atractivas y artículos valiosos para que vuelvan a sumarse.
• Divide caminos con los que han abandonado el barco: Si han estado inactivos durante mucho tiempo y no responden a ninguno de tus intentos por recuperarlos, puede que sea el momento de limpiar tu lista de correo electrónico; de lo contrario, solo estarán manipulando tus datos. Puedes enviar una encuesta de salida para saber por qué han dejado de usar tus servicios.
  

Desarrollado originalmente para el marketing de catálogos por parte de vendedores directos, el modelo RFM es una de las formas más potentes de rastrear y estudiar el comportamiento de los usuarios.

Diseñar, imprimir y distribuir los catálogos es extremadamente caro, y esa fue la fuerza impulsora que impulsó a los vendedores a crear una solución que minimizara los costos del envío de correo directo y garantizara que llegara a los clientes más prometedores y de mayor calidad.

Los científicos de datos extraerían valiosos datos de los clientes, calcularían el valor métrico para cada persona y asignarían las puntuaciones de RFM en consecuencia. Posteriormente, estudiarían la correlación entre las puntuaciones y la probabilidad de que cada segmento de clientes compre el producto o servicio en cuestión. Luego, crearían una lista de correo teniendo en cuenta las puntuaciones del RFM.

Si opta por los clientes con las mejores puntuaciones de RFM, puede seleccionar a aquellos que tienen una mayor probabilidad de realizar una compra, de modo que puede evitar enviar catálogos costosos a personas que no quieren comprar. Por lo tanto, la segmentación por RFM es la mejor opción para dirigirse a las personas que tienen probabilidades de realizar una compra y obtener beneficios, al no llegar a quienes probablemente no lo hagan. En resumen, la segmentación por RFM impulsa las ganancias al minimizar los gastos.

Afortunadamente, el RFM es útil para todo tipo de empresas. La segmentación de clientes puede hacer maravillas para ayudarlo a orientar las promociones, aumentar la lealtad y la retención de los clientes y ayudarlo a fortalecer su desempeño de marketing en general.

Con el modelo RFM, puede llegar a todos los clientes y ganarse su confianza y lealtad. Si juegas bien tus cartas, el RFM puede ser extremadamente rentable.

Sin embargo, como cualquier otra cosa, el modelo también tiene sus puntos débiles.

Veamos primero las razones por las que la RFM puede ser una gran opción.

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Ventajas del modelo RFM

1. La RFM se mide objetivamente

Respaldado por datos sólidos, el sistema RFM proporciona a sus usuarios análisis precisos. Los cálculos son cuantitativos, por lo que el sesgo humano está fuera de la ecuación. Los métodos más tradicionales de análisis de clientes no tienen esta ventaja. Por ejemplo, otros modelos de segmentación pueden inclinarse injustamente hacia determinadas variables, como la demografía. Además, métodos como el muestreo pueden seleccionar por error a personas que no muestran una imagen precisa de sus representantes.

2. Marketing personalizado

El método RFM le permite enviar materiales de marca a gran escala personalizados para cada grupo de clientes. Le ayuda a centrarse más en grupos individuales en lugar de enviar materiales genéricos en masa. El marketing personalizado es la opción perfecta si no tienes mucho tiempo y dinero disponibles.

Este enfoque permite que tu mensaje haga saber a tus clientes que entiendes sus deseos y necesidades. Un mensaje cálido y personalizado puede hacer que los clientes antiguos regresen e incentivar a los mejores a realizar una compra, creando una base de clientes leales en el proceso.

3. Barato y sencillo

La investigación de mercado puede ser un proceso complicado y costoso. Afortunadamente, con el modelo RFM, puede realizar su investigación de una manera simple y de bajo costo. Por supuesto, también puedes comprar kits de maquetas de RFM para hacer el trabajo más ajetreado por ti, y algunas de las herramientas disponibles son muy útiles. Sin embargo, con un poco de práctica, el cálculo del RFM puede ser bastante sencillo, lo que significa que tanto las grandes como las pequeñas empresas pueden adoptarlo.

4. Mayor valor de por vida para el cliente

Atraer clientes es extremadamente importante para su negocio. Pero lo que es aún más importante es poder retenerlos. Debido a la alta competencia, los clientes pueden elegir entre una cantidad abrumadora de opciones. Y es por eso que la adquisición de clientes ha pasado a un segundo plano frente a la retención de clientes.

El enfoque de RFM le permite obtener una comprensión más profunda de quiénes son sus clientes más valiosos y recompensar su comportamiento positivo en consecuencia. Naturalmente, esto aumenta la retención y es mucho más probable que las personas se queden cuando se sienten apreciadas y contentas con tu servicio.

Contras del modelo RFM

Nada es perfecto y el modelo RFM también tiene sus puntos débiles. Si se usa de forma aislada, el análisis puede ser inexacto. Esto es lo que hay que tener en cuenta al usar este enfoque:

1. Puede ser simplista

La RFM no es una herramienta que lo sepa todo. Se basa en gran medida en tres pilares fundamentales, a diferencia de otros métodos que pueden aprovechar un conjunto de datos más profundo. No hace falta decir que, al limitarse de esa manera, es posible que se pierda datos cruciales como la ubicación y la demografía.

Un enfoque práctico sería actualizar su sistema de RFM, por ejemplo, con una investigación de datos cuantitativos, que puede proporcionarle una visión más clara de los hábitos de gasto de las personas. También puedes pedirles a tus clientes que te den su opinión para entender cómo llegaron a desarrollar sus hábitos de consumo de la manera en que lo hicieron.

2. No puede ayudarlo a predecir el comportamiento futuro

Es fácil llegar a la conclusión de que sus clientes seguirán gastando como siempre lo han hecho en el futuro. Pero no siempre puede ser así.

El modelo RFM solo analiza los datos de clientes anteriores, lo que puede no ser muy útil para predecir hábitos y actividades futuros. Puede solucionar este problema utilizando otras herramientas que sirvan de complemento a su sistema de RFM.

3. Puede ser engañoso

Lamentablemente, el enfoque de RFM puede ofrecer resultados engañosos.

Estos son algunos factores que pueden generar métricas que pueden no ser útiles para ciertos modelos de negocio:

• Debido a que las operaciones de algunas empresas dependen en gran medida de los patrones de compra estacionales, los factores de frecuencia y actualidad pueden ser engañosos. Por ejemplo, los patrones de datos pueden verse profundamente alterados durante el Black Friday.
• Si su producto es confiable y confiable, pero es caro, sus clientes no comprarán con frecuencia. Por lo tanto, la actualidad y la frecuencia no requieren un análisis crucial. Del mismo modo, su producto o servicio puede ser de bajo costo pero de calidad inferior.

Cuando se trata de la segmentación del comportamiento de los clientes, Smartico.ai es un líder confiable y reconocido a nivel mundial en la industria de iGaming/Casino/Apuestas Deportivas y más allá.

Segmentos conductuales de Smartico: una introducción

Recientemente, introdujimos un segmento basado en el comportamiento del usuario.

Combina datos tanto del estado del perfil del usuario como de su comportamiento. El segmento se basa en el comportamiento histórico del usuario, por ejemplo, los usuarios que han apostado en total más de 100 euros en juegos de tragaperras en los últimos 30 días.

Este tipo de segmento se actualiza mediante un cronograma definido. Por ejemplo, una vez al día a las 5 p. m.

Desde todas las demás perspectivas, este tipo de segmento se puede utilizar como cualquier otro en todos los contextos posibles de la plataforma Smartico.

Para configurar el segmento, debe completar las siguientes secciones:

• Actividad y temporización de los usuarios: ¿de qué actividad te gustaría hacer un seguimiento y durante qué período? El tiempo máximo de análisis es de 90 días
• Atributos del evento: puede definir los atributos relacionados con el evento (actividad)
• Condiciones totales: puede ser un recuento de actividades, condiciones totales, mínimas o máximas. Por ejemplo, para segmentar a los usuarios que hicieron una apuesta «total» superior a 1000 EUR
• Actualizar programación: defina una programación para cuando se reconstruirá el segmento.

Para que tu segmento sea aún más preciso, también puedes añadir una condición de estado del usuario, como la marca, el país de registro, el idioma, etc.

Los segmentos de comportamiento, al igual que otros segmentos, se pueden exportar y tener una exportación programada si es necesario.

Este tipo de segmento se puede utilizar en cualquier contexto en los módulos de gamificación o automatización de CRM:

• Para limitar las campañas programadas y en tiempo real
• Para limitar las reglas de automatización
• Para limitar la visibilidad de los torneos, los objetos de la tienda y los minijuegos

Además, Smartico.ai proporciona soluciones de software de gamificación y automatización CRM de última generación. Su herramienta de CRM combina los datos de análisis de los jugadores con algoritmos de aprendizaje automático para ayudar a las empresas de apuestas deportivas e iGaming a comprender mejor a los jugadores y sus necesidades, al tiempo que proporciona información valiosa para garantizar la retención y la lealtad, y mucho más.

Como líder Gamificación & Automatización de CRM solución, Smartico ofrece:

• Diversos desafíos intuitivos y técnicas de juego.
• Incentivos de alto valor que fomentan la lealtad y la retención a largo plazo, aumentan el valor de los jugadores, fortalecen la participación e impulsan la adquisición de usuarios.
• Soporte multidivisa, idioma y marca profunda.
• Misiones: involucra a los jugadores con divertidas tareas en solitario o multijugador en tiempo real.
• Puntos: anima a los jugadores a seguir regresando con incentivos y desbloqueables basados en puntos.
• Insignias: destaque del resto con elegantes insignias y gane giros gratis por cada insignia que consiga.
• Niveles: los jugadores ganan experiencia y ventajas especiales después de completar un nivel o un torneo con éxito.
• Incentivos: motiva a los jugadores a volver a por más con recompensas y bonificaciones únicas.
• Marketplace: los jugadores pueden actualizar sus puntos canjándolos por giros gratis u otros premios, como cupones de compras en línea.
• Minijuegos: los jugadores pueden restablecer sus sentidos a través de juegos cortos que han ganado premios.
• Torneos: establezca sus propias reglas de clasificación y ofrezca a sus clientes una potente descarga de endorfinas con el sistema de torneos especial de Smartico.
• Tablas de clasificación: establece premios diarios, semanales y mensuales y observa cómo se dispara la participación de tus usuarios.
• Integración del motor de bonificación: bonos en efectivo, bonos de giros gratis y más.

Y eso es solo una pequeña muestra de lo que se ofrece. Smartico puede ayudar a su empresa a crecer exponencialmente al proporcionarle las soluciones necesarias para llevar la motivación de su empresa a un nivel completamente nuevo. Reserve hoy mismo una demostración exhaustiva y gratuita en: https://smartico.ai/request-a-demo

A pesar de ser tan antiguo, cuando se trata de analizar a sus clientes, el método RFM no debe subestimarse. Y con algunos ajustes aquí y allá, pronto podrá adoptar un enfoque personalizado y que genere resultados para su base de clientes.

Sin embargo, debe recordar que las promociones, las temporadas y los días festivos influyen en gran medida en los datos. Si un cliente fiel con un historial de compras sólido durante el mes en curso no realiza ninguna compra al mes siguiente, no significa que debas trasladarlo inmediatamente a otro segmento. El motivo puede ser estacional; con el tiempo, volverán a sus hábitos de compra habituales.

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