Modelagem RFM: um guia detalhado

Atualizado em 7 de março de 2025

A modelagem de RFM é um dos modelos de segmentação de clientes mais populares usados por especialistas em marketing orientado por dados. RFM existe há cerca de meio século e é usado para prever o comportamento futuro do cliente e medir o valor do cliente.

Mas, embora o RFM seja um modelo tão antigo e popular, ele ainda é usado para analisar dados na era moderna e ainda está sendo pesquisado e aprimorado para ajudar as empresas a melhorar seu desempenho. Estranhamente, porém, muitos profissionais de marketing desconhecem o RFM, como ele opera e para que serve. O guia detalhado a seguir explorará tudo o que você precisa saber sobre modelagem RFM.

A análise de RFM é uma ferramenta usada pelas empresas para classificar e segmentar seus clientes por valor durante um determinado período, usando os seguintes modos de critérios:

• Recência — Há quanto tempo alguém comprou algo. É muito mais provável que esses clientes respondam positivamente ao conteúdo de marketing, o que significa que podem estar mais propensos a receber uma oferta especial ou ler mais sobre seu produto ou serviço.
• Frequência — Com que frequência eles fazem uma compra. Mais compras indicam maior entusiasmo e engajamento do cliente.
• Monetário — Quanto dinheiro eles gastam. Os segmentos de clientes focados no valor dos gastos permitem que você entenda quais clientes estão gastando mais e quais estão gastando menos.

Em suma, o RFM fornece informações detalhadas sobre seus clientes mais valiosos e o resto.

As caixas de critérios acima mencionadas são cruciais para o seu sucesso, pois correspondem aos principais pontos do comportamento do cliente.

Embora existam várias maneiras de classificar os clientes, a segmentação é a opção mais potente e completa.

Um dos aspectos mais vantajosos da modelagem de RFM é que ela oferece às empresas uma visão clara do comportamento do cliente com base nos dados que você já possui — dados históricos de transações.

O RFM tem as seguintes vantagens:

• Isso lhe dá uma compreensão mais profunda do comportamento do cliente.
• Isso ajuda você a descobrir como os clientes são distribuídos entre os segmentos.
• Ele permite que você analise segmentos de clientes e colete informações preciosas sobre o que priorizar.
• Ele ajuda você a produzir melhores experiências de clientes e mensagens para suas campanhas.
• Vale cada centavo, pois permite escolhas de público mais personalizadas e parecidas.

A segmentação automática de RFM torna muito mais fácil manter um único modelo de segmentação que seja fácil de entender e usar por todos os funcionários em vários processos de otimização. Portanto, se você está procurando uma solução que ofereça segmentação e rastreabilidade profunda, a modelagem RFM é o caminho a percorrer.

Embora a aquisição seja o principal motor que impulsiona o crescimento nos primeiros estágios de um site comercial, nessa fase, é crucial se tornar visível no mercado e aumentar a conscientização.

Assim que você tiver clientes suficientes para sustentar seus negócios, precisará recorrer à retenção e à segmentação por meio de jornadas de clientes profundamente personalizadas. O RFM pode ajudar sua empresa a aumentar exponencialmente sua taxa de retenção, permitindo que você acesse informações valiosas sobre clientes às quais você normalmente não terá acesso.

Felizmente, o cálculo de RFM é fácil o suficiente para qualquer pessoa fazer. E embora você possa optar por um garoto modelo RFM pago, fazer isso sozinho é simples.

Abaixo, listamos quatro etapas simples que você precisa seguir para calcular seu RFM:

Etapa 1: compilar os dados

Primeiro, você precisa reunir os dados brutos da transação da sua empresa. Veja o histórico de compras de cada cliente e alinhe-o com os valores de RFM mencionados acima:

Recência

Frequência

Monetário

Se você está apenas começando, você pode fazer a modelagem RFM no Excel. Como alternativa, se você tiver experiência, também poderá usar o Python, bem como configurar qualquer integração do Excel para usar dados RFM em outras ferramentas ou para relatórios.

Etapa 2: Separe os clientes em níveis.

Agora é hora de calcular a pontuação de RFM de cada um de seus clientes. Você pode fazer isso classificando as três categorias de dados e criando quatro camadas posteriormente. Se você acabou com toneladas de dados, pode criar cinco camadas ou, se tiver menos dados, pode criar lá. O número ideal é quatro, pois torna o processo de cálculo manual muito mais simples.

Classifique cada valor de RFM de uma forma que mostre primeiro o comportamento mais desejado do cliente. Por exemplo, no valor R, o comportamento mais desejado seriam as compras recentes, que naturalmente ficariam em primeiro lugar.

A próxima etapa é segmentar os dados em quatro camadas, que devem ser as seguintes:

• T-1 — Melhor pontuação
• T-2 — Pontuação média superior
• T-3 — Pontuação média inferior
• T-4 — Pontuação mais baixa

No caso do Recency, você pode criar uma planilha do Excel contendo dados R cuidadosamente classificados e segmentados em quatro camadas.

Faça isso com os valores F e M e, quando você concluir o processo, cada um de seus clientes deverá ter todos os valores respeitosamente vinculados ao perfil.

Para calcular com precisão a pontuação combinada de RFM, você precisaria colocar os valores hierárquicos lado a lado.

Etapa 3: Identifique seu público-alvo

Com todas as pontuações de RFM do cliente definidas, agora você pode dividi-las em grupos. Dessa forma, você pode criar uma estratégia sólida de marketing direcionado. Dar nomes a eles ajudaria você a facilitar as coisas.

Com o RFM, você pode se concentrar no seguinte:

• Campeões: 1-1-1 — eles são seus clientes mais ativos. Eles investem mais do que o resto com frequência.
• Leais: 1-1-3 — eles podem não ser grandes gastadores, mas são leais e ativos há muito tempo.
• Campeões em potencial: 1-4-2 — eles geralmente são novatos e podem ter acabado de encontrar você, mas são gastadores. É seu trabalho fazer com que eles se sintam confortáveis o suficiente para que possam se tornar verdadeiros campeões.
• Em risco: 4-1-1 — eles podem ter sido grandes gastadores ativos, mas não fazem nenhuma transação há anos, o que coloca você em risco de perdê-los para sempre.
• Perdido: 4-4-4 — eles estão pouco ativos ou deixaram você para sempre. Esses clientes podem ter feito uma compra há muito tempo, mas não são fiéis à sua empresa.

Em última análise, cabe a você decidir como nomear seus segmentos — pode ser o que funciona melhor para suas necessidades específicas.

Etapa 4: configure sua campanha de mensagens

Depois de segmentar seus clientes dessa forma, você pode dar o próximo passo e começar a enviar mensagens personalizadas que ressoarão com seus clientes, dependendo de suas categorias.

Por exemplo, talvez você queira segmentar um grupo específico da seguinte maneira:

• Deixe que os grandes gastadores saibam que você os aprecia: Ofereça aos seus clientes regulares um programa de fidelidade, ofereça descontos especiais e/ou conceda a eles acesso aos seus produtos mais novos, pois eles provavelmente os tornarão parte da jornada do cliente. Se eles investirem em seu negócio, você deve recompensá-los adequadamente.
• Faça um esforço para trazer de volta clientes à beira de desaparecer: Tente descobrir o que fez com que eles se afastassem de seus serviços. Envie ofertas atraentes e produtos valiosos para que eles voltem a embarcar.
• Separem-se com aqueles que abandonaram o navio: Se eles estiverem inativos por muito tempo e não responderem a nenhuma de suas tentativas de reconquistá-los, talvez seja hora de limpar sua lista de e-mails. Caso contrário, eles estarão apenas mexendo com seus dados. Você pode enviar uma pesquisa de saída para entender por que eles pararam de usar seus serviços.
  

Originalmente desenvolvido para marketing de catálogo por profissionais de marketing direto, o modelo RFM é uma das formas mais potentes de rastrear e estudar o comportamento do usuário.

Os catálogos são extremamente caros para projetar, imprimir e distribuir, e essa foi a força motriz por trás do esforço dos profissionais de marketing para criar uma solução que minimizasse os custos de envio de mala direta e garantisse que ela chegasse aos clientes mais promissores e de alta qualidade.

Os cientistas de dados extraíam dados preciosos do cliente, calculavam o valor métrico de cada pessoa e atribuíam pontuações de RFM adequadamente. Depois, eles estudariam a correlação entre as pontuações e a probabilidade de cada segmento de clientes comprar o produto ou serviço em questão. Em seguida, eles criariam uma lista de e-mails com as pontuações do RFM em mente.

Ao procurar os clientes com as melhores pontuações de RFM, você pode selecionar aqueles que têm maior probabilidade de fazer uma compra, para evitar o envio de catálogos caros para pessoas que não comprarão. Portanto, a segmentação de RFM é melhor para segmentar pessoas que provavelmente farão uma compra e gerarão lucros ao não alcançarem aquelas que provavelmente não o farão. Resumindo, a segmentação de RFM gera lucros ao minimizar as despesas.

Felizmente, o RFM é útil para todos os tipos de negócios. A segmentação de clientes pode fazer maravilhas para ajudar você a direcionar promoções, elevar a fidelidade e a retenção de clientes e ajudá-lo a fortalecer seu desempenho de marketing em geral.

Com o modelo RFM, você pode chegar a cada cliente e conquistar sua confiança e fidelidade. Se você jogar suas cartas corretamente, o RFM pode ser extremamente lucrativo.

No entanto, como qualquer outra coisa, o modelo também tem seus pontos fracos.

Vamos primeiro examinar os motivos pelos quais o RFM pode ser uma ótima opção.

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Vantagens do modelo RFM

1. O RFM é medido objetivamente

Apoiado por dados concretos, o sistema RFM fornece aos usuários análises precisas. Os cálculos são quantitativos, então o preconceito humano está fora da equação. Métodos mais tradicionais de fazer análises de clientes não têm essa vantagem. Por exemplo, outros modelos de segmentação podem se inclinar injustamente para determinadas variáveis, como dados demográficos. Além disso, métodos como a amostragem podem escolher erroneamente pessoas que não apresentam uma imagem precisa de seus representantes.

2. Marketing personalizado

O método RFM permite que você envie materiais de marca em grande escala que são personalizados para cada grupo de clientes. Isso ajuda você a focar mais em grupos individuais, em vez de enviar materiais genéricos em massa. O marketing personalizado é a opção perfeita se você não tem muito tempo e dinheiro disponíveis.

Essa abordagem permite que sua mensagem permita que seus clientes saibam que você entende seus desejos e necessidades. Uma mensagem calorosa e personalizada pode trazer clientes antigos de volta e incentivar os melhores a fazer uma compra, criando uma base de clientes fiéis no processo.

3. Barato e simples

A pesquisa de mercado pode ser um processo complicado e caro. Felizmente, com o modelo RFM, você pode fazer sua pesquisa de forma simples e de baixo custo. Obviamente, você também pode comprar kits de modelos RFM para fazer o trabalho árduo para você — e algumas das ferramentas disponíveis são bastante úteis. No entanto, com alguma prática, o cálculo do RFM pode ser bastante simples, o que significa que empresas grandes e pequenas podem adotá-lo.

4. Maior valor de vida útil do cliente

Atrair clientes é extremamente importante para sua empresa. Mas o que é ainda mais importante é poder mantê-los. Devido à alta concorrência, há uma grande quantidade de opções para os clientes escolherem. E é por isso que a aquisição de clientes ficou em segundo plano em relação à retenção de clientes.

A abordagem RFM permite que você obtenha uma compreensão mais profunda de quem são seus clientes mais valiosos e recompense seu comportamento positivo de acordo. Naturalmente, isso aumenta a retenção, e é muito mais provável que as pessoas permaneçam quando se sentem apreciadas e satisfeitas com seu serviço.

Contras do modelo RFM

Nada é perfeito, e o modelo RFM também tem seus pontos fracos. Se usada isoladamente, a análise pode ser imprecisa. Veja o que você deve ter cuidado ao usar essa abordagem:

1. Pode ser simplista

O RFM não é uma ferramenta que sabe tudo. Ele se baseia fortemente em três pilares principais, ao contrário de outros métodos que podem tirar proveito de um conjunto mais profundo de dados. Nem é preciso dizer que, ao se limitar dessa forma, você pode perder dados cruciais, como localização e dados demográficos.

Uma abordagem cuidadosa seria atualizar seu sistema de RFM — por exemplo, com pesquisas quantitativas de dados, que podem fornecer uma visão mais clara dos hábitos de consumo das pessoas. Você também pode pedir feedback aos seus clientes para entender como eles criaram seus hábitos de consumo da maneira que o fizeram.

2. Não pode ajudá-lo a prever o comportamento futuro

Pode ser fácil concluir que seus clientes continuarão gastando como sempre fizeram no futuro. Mas isso nem sempre pode ser o caso.

O modelo RFM analisa apenas dados anteriores de clientes, o que pode não ser muito útil para prever hábitos e atividades futuras. Você pode contornar isso usando outras ferramentas como auxiliares do seu sistema RFM.

3. Pode ser enganoso

Infelizmente, a abordagem RFM pode gerar resultados enganosos.

Aqui estão alguns fatores que podem produzir métricas que podem não ser úteis para determinados modelos de negócios:

• Como as operações de algumas empresas são altamente dependentes dos padrões de compra sazonais, os fatores de frequência e recência podem ser enganosos. Por exemplo, os padrões de dados podem ser profundamente interrompidos na Black Friday.
• Se seu produto for confiável e confiável, mas caro, seus clientes não comprarão com frequência. Portanto, a Recência e a Frequência não precisam ser analisadas de forma crucial. Da mesma forma, seu produto ou serviço pode ser de baixo custo, mas de baixa qualidade.

Quando se trata de segmentação do comportamento do cliente, Smartico.ai é um líder confiável e reconhecido globalmente no setor de iGaming/Casino/Apostas Esportivas e muito mais.

Segmentos comportamentais da Smartico: uma introdução

Recentemente, introduzimos um segmento baseado no comportamento do usuário.

Ele combina dados do estado do perfil do usuário e de seu comportamento. O segmento é baseado no comportamento histórico do usuário, por exemplo, usuários que fizeram apostas totais de mais de 100 EUR em jogos de caça-níqueis nos últimos 30 dias.

Esse tipo de segmento é atualizado por um cronograma definido. Por exemplo, uma vez por dia às 17h.

De todas as outras perspectivas, esse tipo de segmento pode ser usado como qualquer outro em todos os contextos possíveis da plataforma Smartico.

Para configurar o segmento, você deve preencher as seguintes seções:

• Atividade e tempo do usuário - qual atividade você gostaria de acompanhar e por qual período? O tempo máximo para análise é de 90 dias
• Atributos do evento - você pode definir os atributos relacionados ao evento (atividade)
• Condições totais - podem ser uma contagem de atividades, condições totais, mínimas ou máximas. Por exemplo, para segmentar usuários que fizeram uma aposta “Total” acima de 1000 EUR
• Agenda de atualização - defina uma programação para quando o segmento será reconstruído.

Para tornar seu segmento ainda mais preciso, você também pode adicionar uma condição de estado do usuário, como marca, país de registro, idioma etc.

Segmentos comportamentais, como outros segmentos, podem ser exportados e ter uma exportação programada, se necessário.

Esse tipo de segmento pode ser usado em qualquer contexto nos módulos de automação ou gamificação de CRM:

• Para limitar campanhas programadas e em tempo real
• Para limitar as regras de automação
• Para limitar a visibilidade de torneios, itens da loja e minijogos

Além disso, o Smartico.ai fornece soluções de software de gamificação e automação de CRM de última geração. Sua ferramenta de CRM combina dados de análise de jogadores com algoritmos de aprendizado de máquina para ajudar as empresas de apostas esportivas e iGaming a ter uma compreensão mais profunda dos jogadores e de suas necessidades, além de fornecer informações valiosas de dados para garantir retenção e fidelidade e muito mais.

Como líder Gamificação & Automação de CRM solução, a Smartico oferece:

• Vários desafios intuitivos e técnicas de jogo.
• Incentivos de alto valor que incentivam a fidelidade e a retenção a longo prazo, elevam o valor do jogador, fortalecem o engajamento e impulsionam a aquisição de usuários.
• Suporte multimoeda/idioma/profundo à marca.
• Missões — Envolva os jogadores com divertidas tarefas solo ou multijogador em tempo real.
• Pontos — Incentive os jogadores a continuarem voltando por meio de incentivos e desbloqueáveis baseados em pontos.
• Emblemas — Destaque-se dos demais com emblemas elegantes e ganhe rodadas grátis por cada medalha conquistada.
• Níveis — Os jogadores ganham experiência e vantagens especiais após cada nível bem-sucedido ou conclusão do torneio.
• Incentivos — Motive os jogadores a voltarem para comprar mais com recompensas e bônus exclusivos.
• Marketplace — Os jogadores podem atualizar seus pontos trocando-os por rodadas grátis ou outros prêmios, como vouchers de compras online.
• Minijogos — Os jogadores podem reiniciar seus sentidos por meio de jogos curtos e premiados.
• Torneios — Defina suas próprias regras de qualificação e ofereça aos seus clientes uma poderosa onda de endorfina com o sistema especial de torneios da Smartico.
• Tabelas de classificação — Defina prêmios diários, semanais e mensais e veja o engajamento do usuário disparar.
• Integração do Bonus Engine — Bônus em dinheiro, bônus de giro grátis e muito mais.

E isso é apenas uma pequena amostra do que está em oferta. A Smartico pode ajudar sua empresa a crescer exponencialmente, fornecendo as soluções necessárias para levar a motivação da sua empresa a um nível totalmente novo. Reserve sua demonstração gratuita e detalhada hoje mesmo em: https://smartico.ai/request-a-demo

Apesar de ser tão antigo, quando se trata de analisar seus clientes, o método RFM não deve ser subestimado. E com alguns ajustes aqui e ali, em breve você poderá adotar uma abordagem personalizada e geradora de resultados para sua base de clientes.

No entanto, é preciso lembrar que promoções, temporadas e feriados influenciam amplamente os dados. Se um cliente fiel com um histórico de compras sólido no mês atual não fizer uma compra no mês seguinte, isso não significa que você deva transferi-lo imediatamente para outro segmento. O motivo pode ser sazonal; eventualmente, eles retornarão aos seus hábitos regulares de compra.

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