Cómo utilizar el RFM para encontrar y retener clientes de calidad

El análisis de RFM es una poderosa estrategia de marketing que permite a las empresas cuantificar y clasificar a sus clientes en función de sus transacciones recientes. Al evaluar la actualidad, la frecuencia y el valor monetario de estas transacciones, las empresas pueden obtener información sobre qué clientes son más valiosos y adaptar sus esfuerzos de marketing en consecuencia. El sistema RFM asigna puntuaciones numéricas a cada cliente en función de estos factores, lo que proporciona un análisis claro y objetivo. Este enfoque se basa en el principio de que la mayoría de los ingresos de una empresa normalmente provienen de un pequeño porcentaje de sus clientes.

El Análisis RFM considera los siguientes factores clave:

• Reciente: ¿Hace cuánto tiempo el cliente realizó una compra? Las compras recientes aún están frescas en la mente del cliente, por lo que es más probable que repita la acción. La antigüedad se suele medir en días, pero también se puede medir en semanas, meses o incluso años, según el producto.
• Frecuencia: ¿Con qué frecuencia hace compras el cliente? Los clientes habituales tienen más probabilidades de seguir haciendo compras, y las empresas pueden dirigirse a los clientes nuevos con publicidad de seguimiento para convertirlos en compradores más frecuentes.
• Monetario: la cantidad total de dinero que el cliente gastó en un período determinado. Los clientes que gastan mucho tienen más probabilidades de gastar dinero en el futuro, lo que los convierte en activos valiosos para la empresa.

Permítanos explorar cómo puede utilizar el modelo de RFM para atraer más clientes a su empresa.

La segmentación de RFM desempeña un papel crucial en la identificación y la orientación de los clientes más valiosos para una empresa. Las empresas pueden diferenciar eficazmente entre los clientes de alto rendimiento y los de bajo rendimiento analizando la actualidad, la frecuencia y el valor monetario de las transacciones con los clientes. Esto puede ser particularmente beneficioso para las organizaciones más grandes con una amplia base de clientes, ya que les permite centrar sus recursos y esfuerzos en los clientes que tienen más probabilidades de generar ingresos significativos.

A través de la segmentación de RFM, las empresas pueden priorizar a los clientes que han realizado compras recientes, compran productos con frecuencia y gastan una cantidad mayor en sus productos. Esto permite a las empresas crear estrategias de marketing rentables dirigidas a los clientes más rentables y comprometidos, lo que se traduce en un aumento de los ingresos y el crecimiento.

El Modelo RFM es una opción popular para los especialistas en marketing debido a las diversas ventajas que ofrece. Algunos de estos beneficios incluyen:

• Accesibilidad de los datos: El análisis de RFM se basa en datos a los que se puede acceder fácilmente desde el historial de transacciones de una empresa. Esto elimina la necesidad de contar con software caro o analistas de datos especializados.

• Simplicidad: El modelo RFM es fácil de entender e implementar, por lo que es ideal para empresas de todos los tamaños e industrias.

• Personalización: Al segmentar a los clientes según el modelo de RFM, las empresas pueden diferenciar entre clientes nuevos y de largo plazo, clientes leales y aquellos que ya no están interesados. Esto permite a las empresas crear estrategias de comunicación y personalización a medida para aumentar el compromiso, la lealtad y el valor de los clientes durante toda la vida útil.

• Marketing impactante: El modelo de segmentación de RFM proporciona una visión general de los clientes de una empresa y permite a las empresas identificar los clientes, las tendencias y las características más importantes entre los grupos de alto valor. Esta información se puede utilizar para concentrar los recursos en los ámbitos en los que puedan tener el mayor impacto y crear audiencias similares para la publicidad de PPC segmentada.

Al identificar a los usuarios con puntuaciones altas en diferentes métricas de RFM, puede obtener información sobre qué es lo que hace que regresen y cómo mejorar su aplicación.

Los usuarios con una puntuación de alta frecuencia pueden proporcionar comentarios valiosos sobre lo que les parece interesante de tu aplicación. Si entiendes qué es lo que hace que regresen, puedes asegurarte de que esas funciones se mantengan y mejoren.

Además, los usuarios con una puntuación de valor monetario alta pueden dar una idea de sus patrones de gasto. Si entiendes por qué gastan, puedes fomentar esos comportamientos y aumentar su frecuencia de uso. Los usuarios con un alto valor monetario también son excelentes candidatos para recibir más información y promociones a fin de fomentar el uso continuo de tu aplicación.

Los usuarios con puntuaciones altas en todas las métricas de RFM son particularmente valiosos, ya que pueden dar una idea de lo que hace que su aplicación sea atractiva y cómo reforzar el valor que proporciona a los usuarios.

El seguimiento de las puntuaciones de RFM a lo largo del tiempo también puede ayudar a identificar a los usuarios que están empezando a usar menos tu aplicación o a gastar menos dinero. La disminución de las puntuaciones de frecuencia puede indicar que los usuarios están dejando de interactuar y te permite tomar medidas para solucionar el problema.

La métrica de actualidad también puede ser útil para identificar a los usuarios que tienen una buena puntuación de RFM pero que no han estado activos recientemente. Si te diriges a ellos con ofertas o incentivos específicos, puedes hacer que vuelvan a tu aplicación.

Por último, las puntuaciones de RFM pueden ser especialmente útiles cuando un cliente se pone en contacto para pedir ayuda. Los recursos de soporte tienen el poder de convertir a los clientes de alto nivel en una prioridad, especialmente aquellos que pueden estar perdiendo interés y clasificando a los usuarios menos valiosos que rara vez interactúan con la aplicación en una categoría de menor prioridad. Los agentes de soporte pueden identificar rápidamente el tipo de usuario al que se dirigen echando un vistazo a su segmento o a la puntuación de RFM sin tener que realizar una comprobación exhaustiva de su historial.

El análisis de RFM implica tres pasos clave: la recopilación de datos, el establecimiento de valores base y la agrupación y clasificación de los clientes.

En primer lugar, reúna todos los datos disponibles de los clientes, incluidas las compras en línea y fuera de línea. Organice los datos por fecha de compra, frecuencia de compras dentro de un período de tiempo específico y número total de compras realizadas.

Tenga en cuenta que el análisis de RFM no tiene en cuenta los productos específicos adquiridos. Sin embargo, si lo deseas, puedes añadir una columna a tu hoja de cálculo para incluir esta información.

A continuación, defina los valores base para las categorías recientes, de frecuencia y monetarias. Por ejemplo, defina una compra reciente como aquella realizada en la última semana o en las últimas dos semanas. Además, defina valores lógicos para las categorías monetarias y de frecuencia. Tenga en cuenta que estos valores se pueden ajustar según sea necesario.

Por último, agrupe los datos según los valores base establecidos y clasifique a los clientes en función de su desempeño en cada categoría. Por ejemplo, un cliente con una frecuencia alta pero un valor monetario bajo puede considerarse un cliente habitual.

Una vez analizados los datos, puede determinar el mejor enfoque para interactuar con cada tipo de cliente.

Una vez que haya calculado las puntuaciones de RFM de sus clientes, será más fácil identificar a sus clientes más valiosos, aquellos con las puntuaciones más altas. Esto le permite analizar las características y los hábitos de compra de este grupo para comprender qué los diferencia del resto. Por ejemplo, ¿tienden a comprar productos o servicios específicos? ¿Viven en barrios similares? ¿Son comparables sus estilos de vida y etapas de la vida? Comprender estas distinciones puede ayudarlo a orientar mejor sus esfuerzos de marketing y a comunicarse con los clientes actuales y potenciales de manera más eficaz.

Es importante tener en cuenta que, si bien la RFM es un método eficaz y sencillo para segmentar a los clientes e identificar a los mejores, no siempre es la mejor herramienta para predecir el comportamiento de los clientes. Los métodos más avanzados pueden ser más precisos, pero también pueden resultar más difíciles de entender e implementar para las pequeñas empresas.

Sin embargo, la RFM se puede utilizar como un valioso punto de partida para identificar los segmentos de su base de clientes que tienen más probabilidades de responder positivamente a las campañas de marketing directo. También se puede utilizar para mejorar el proceso de toma de decisiones en general. En general, la RFM es un enfoque sistemático de marketing que puede ser muy beneficioso cuando se usa correctamente.

Estos son un par de ejemplos que demuestran cómo se puede aplicar el análisis de RFM en escenarios del mundo real.

1. Comprender la perspectiva del cliente

Los clientes con puntajes altos en las tres categorías de RFM, como los clientes VIP, tienen una fuerte conexión emocional con la marca y aprecian sentirse valorados. Para mantener el interés de estos valiosos clientes, considera ofrecerles ventajas exclusivas, como el acceso anticipado a nuevos productos o regalos personalizados.

2. Identificar el poder adquisitivo

Es probable que los clientes que compran principalmente productos más baratos tengan menos poder adquisitivo. Si bien es posible que no contribuyan de manera significativa a las ganancias de su empresa, si tienen una frecuencia de compra alta, es posible que aún estén dispuestos a recibir descuentos u ofertas especiales. Por otro lado, si un cliente tiene un valor monetario alto pero una frecuencia baja, vale la pena investigar por qué su frecuencia es baja y desarrollar una estrategia para aumentarla.

El análisis de RFM es una herramienta valiosa para segmentar a los clientes y predecir su probabilidad de realizar compras en el futuro. Sin embargo, es importante conocer sus limitaciones para evitar malentendidos o una mala toma de decisiones.

Por ejemplo, si bien una puntuación de reciente alta puede indicar que es probable que un cliente realice otra compra, es importante tener en cuenta que se basa en la cantidad de transacciones recientes. Es posible que un cliente que haya realizado una compra recientemente no tenga tantas probabilidades de realizar otra compra como un cliente que haya realizado varias compras. Mientras más recientes sean las transacciones, más precisa será la puntuación de actualidad.

Además, medir la antigüedad en «semanas transcurridas desde la última transacción» puede no ser el mejor enfoque. Puede resultar difícil comparar a los clientes con diferentes patrones de compra. Por ejemplo, si los clientes suelen comprar cada seis meses, comparar a un cliente que compró hace dos semanas con otro cliente que compró hace cuatro semanas en función de la puntuación de actualidad no arrojaría mucha información sobre la probabilidad de que hagan otra compra.

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. Un calendario definido actualiza este tipo de segmentación. 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 el cronograma: defina un plan para cuándo 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 solución líder de gamificación y automatización de CRM, Smartico ofrece lo siguiente:

• 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 oleada de endorfinas con el particular sistema de torneos 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

En conclusión, algunos pueden considerar que el método RFM está desactualizado, pero sigue siendo muy valioso para analizar el comportamiento de los clientes. Al hacer pequeños ajustes, puede adaptar su enfoque a su base de clientes y lograr resultados positivos. Ten en cuenta que los factores externos, como las promociones, las temporadas y los días festivos, pueden tener un gran impacto en los datos de los clientes. Una caída en las compras de un cliente fiel no indica necesariamente una pérdida de interés en tus productos o servicios. Podría tratarse simplemente de un cambio temporal en los hábitos de compra debido a las influencias estacionales, y el cliente podría volver a sus patrones de compra habituales en el futuro.

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