Como usar o RFM para encontrar e reter clientes de qualidade

A análise de RFM é uma estratégia de marketing poderosa que permite às empresas quantificar e categorizar seus clientes com base em suas transações recentes. Ao avaliar a atualidade, a frequência e o valor monetário dessas transações, as empresas podem obter informações sobre quais clientes são mais valiosos e adaptar seus esforços de marketing de acordo. O sistema RFM atribui pontuações numéricas a cada cliente com base nesses fatores, fornecendo uma análise clara e objetiva. Essa abordagem está enraizada no princípio de que a maior parte da receita de uma empresa normalmente vem de uma pequena porcentagem de seus clientes.

O Análise de RFM considera os seguintes fatores-chave:

• Recência: Há quanto tempo o cliente fez uma compra? As compras recentes ainda estão frescas na mente do cliente, aumentando a probabilidade de ele repetir a ação. A recência geralmente é medida em dias, mas também pode ser medida em semanas, meses ou até anos, dependendo do produto.
• Frequência: Com que frequência o cliente faz compras? Clientes recorrentes têm maior probabilidade de continuar comprando, e as empresas podem segmentar clientes iniciantes com publicidade de acompanhamento para convertê-los em compradores mais frequentes.
• Monetário: a quantia total que o cliente gastou em um determinado período. Clientes com altos gastos têm maior probabilidade de gastar dinheiro no futuro, o que os torna ativos valiosos para a empresa.

Vamos explorar como você pode usar o modelo RFM para atrair mais clientes para sua empresa.

A segmentação de RFM desempenha um papel crucial na identificação e segmentação dos clientes mais valiosos para uma empresa. As empresas podem diferenciar efetivamente entre clientes de alto e baixo desempenho analisando a recência, a frequência e o valor monetário das transações dos clientes. Isso pode ser particularmente benéfico para organizações maiores com uma vasta base de clientes, pois permite que elas concentrem seus recursos e esforços nos clientes com maior probabilidade de gerar receita significativa.

Por meio da segmentação de RFM, as empresas podem priorizar os clientes que fizeram compras recentes, compram produtos com frequência e gastam uma quantia maior em seus produtos. Isso permite que as empresas criem estratégias de marketing econômicas voltadas para os clientes mais lucrativos e engajados, levando ao aumento da receita e do crescimento.

O Modelo RFM é uma escolha popular para profissionais de marketing devido às várias vantagens que oferece. Alguns desses benefícios incluem:

• Acessibilidade dos dados: A análise de RFM se baseia em dados que são facilmente acessíveis a partir do histórico de transações de uma empresa. Isso elimina a necessidade de softwares caros ou analistas de dados especializados.

• Simplicidade: O modelo RFM é fácil de entender e implementar, o que o torna ideal para empresas de todos os tamanhos e setores.

• Personalização: Ao segmentar os clientes de acordo com o modelo RFM, as empresas podem diferenciar entre clientes novos e de longo prazo, clientes fiéis e aqueles que não estão mais interessados. Isso permite que as empresas criem estratégias personalizadas de comunicação e personalização para aumentar o engajamento, a fidelidade e o valor da vida útil do cliente.

• Marketing impactante: O modelo de segmentação RFM fornece uma visão geral dos clientes de uma empresa e permite que as empresas identifiquem os clientes, tendências e características mais importantes entre grupos de alto valor. Essas informações podem ser usadas para concentrar recursos onde eles possam causar o maior impacto e criar públicos semelhantes para publicidade PPC direcionada.

Ao identificar usuários com pontuações altas em diferentes métricas de RFM, você pode obter informações sobre o que os faz voltar e como melhorar seu aplicativo.

Usuários com uma pontuação de alta frequência podem fornecer feedback valioso sobre o que consideram interessante em seu aplicativo. Ao entender o que os faz voltar, você pode garantir que esses recursos sejam mantidos e aprimorados.

Além disso, usuários com uma alta pontuação de valor monetário podem fornecer informações sobre seus padrões de gastos. Ao entender por que eles estão gastando, você pode incentivar esses comportamentos e aumentar sua frequência de uso. Usuários de alto valor monetário também são excelentes candidatos para divulgação e promoções adicionais para incentivar o uso contínuo de seu aplicativo.

Usuários com pontuações altas em todas as métricas de RFM são particularmente valiosos, pois podem fornecer informações sobre o que torna seu aplicativo atraente e como reforçar o valor que ele oferece aos usuários.

Acompanhar as pontuações de RFM ao longo do tempo também pode ajudar a identificar usuários que estão começando a usar menos seu aplicativo ou gastando menos dinheiro. A queda nas pontuações de frequência pode indicar usuários que podem estar se desengajando e permitir que você tome medidas para resolver o problema.

A métrica de recência também pode ser útil para identificar usuários que têm uma pontuação de RFM saudável, mas não estiveram ativos recentemente. Ao direcioná-los com ofertas ou incentivos específicos, você pode atraí-los de volta ao seu aplicativo.

Por fim, as pontuações de RFM podem ser particularmente úteis quando um cliente entra em contato para pedir ajuda. Os recursos de suporte têm o poder de priorizar os clientes de alto nível, especialmente aqueles que podem estar perdendo o interesse enquanto categorizam usuários menos valiosos que raramente interagem com o aplicativo em prioridade mais baixa. Os agentes de suporte podem identificar rapidamente o tipo de usuário com o qual estão lidando dando uma olhada no segmento ou na pontuação de RFM, sem precisar realizar uma verificação aprofundada do histórico.

A análise de RFM envolve três etapas principais: coleta de dados, estabelecimento de valores básicos e agrupamento e classificação de clientes.

Primeiro, reúna todos os dados disponíveis do cliente, incluindo compras on-line e off-line. Organize os dados por data de compra, frequência de compras em um período específico e o número total de compras feitas.

Observe que a análise de RFM não leva em consideração os produtos específicos adquiridos. No entanto, você pode adicionar uma coluna à sua planilha para incluir essas informações, se desejar.

Em seguida, defina os valores básicos para categorias recentes, de frequência e monetárias. Por exemplo, defina uma compra recente como uma feita na última semana ou duas semanas. Além disso, defina valores lógicos para categorias monetárias e de frequência. Lembre-se de que esses valores podem ser ajustados conforme necessário.

Por fim, agrupe os dados de acordo com os valores básicos estabelecidos e classifique os clientes com base em seu desempenho em cada categoria. Por exemplo, um cliente com alta frequência, mas com baixo valor monetário, pode ser considerado um cliente recorrente.

Depois que os dados forem analisados, você poderá determinar a melhor abordagem para interagir com cada tipo de cliente.

Depois de calcular as pontuações de RFM de seus clientes, fica fácil identificar seus clientes mais valiosos — aqueles com as pontuações mais altas. Isso permite que você analise as características e os hábitos de compra desse grupo para entender o que os diferencia dos demais. Por exemplo, eles tendem a comprar produtos ou serviços específicos? Eles moram em bairros semelhantes? Seus estilos de vida e estágios de vida são comparáveis? Compreender essas distinções pode ajudá-lo a direcionar melhor seus esforços de marketing e a se comunicar com clientes atuais e potenciais de forma mais eficaz.

É importante observar que, embora o RFM seja um método eficaz e simples para segmentar clientes e identificar os melhores, nem sempre é a melhor ferramenta para prever o comportamento do cliente. Métodos mais avançados podem ser mais precisos, mas também podem ser mais difíceis para pequenas empresas entenderem e implementarem.

No entanto, o RFM pode ser usado como um ponto de partida valioso para identificar os segmentos de sua base de clientes com maior probabilidade de responder positivamente às campanhas de marketing direto. Também pode ser usado para melhorar seu processo de tomada de decisão em geral. No geral, o RFM é uma abordagem sistemática de marketing que pode ser altamente benéfica quando usada corretamente.

Aqui estão alguns exemplos que demonstram como a análise de RFM pode ser aplicada em cenários do mundo real.

1. Entendendo a perspectiva do cliente

Clientes com altas pontuações em todas as três categorias de RFM, como clientes VIP, têm uma forte conexão emocional com a marca e gostam de se sentir valorizados. Para manter esses valiosos clientes engajados, considere oferecer vantagens exclusivas, como acesso antecipado a novos produtos ou presentes personalizados.

2. Identificação do poder de compra

Clientes que compram principalmente produtos mais baratos provavelmente têm menos poder de compra. Embora possam não contribuir significativamente para os lucros da sua empresa, se tiverem uma alta frequência de compras, ainda poderão estar abertos a descontos ou ofertas especiais. Por outro lado, se um cliente tem um alto valor monetário, mas uma frequência baixa, vale a pena investigar por que sua frequência é baixa e desenvolver uma estratégia para aumentá-la.

A análise de RFM é uma ferramenta valiosa para segmentar clientes e prever a probabilidade de fazer compras futuras. No entanto, é importante estar ciente de suas limitações para evitar mal-entendidos ou decisões inadequadas.

Por exemplo, embora uma alta pontuação recente possa indicar que um cliente provavelmente fará outra compra, é importante ter em mente que ela se baseia no número de transações recentes. Um cliente que fez uma compra recentemente pode não ter a mesma probabilidade de fazer outra compra do que um cliente que fez várias compras. Quanto mais transações recentes, mais precisa se torna a pontuação recente.

Além disso, medir a recência em “semanas desde a última transação” pode não ser a melhor abordagem. Pode ser difícil comparar clientes com diferentes padrões de compra. Por exemplo, se os clientes geralmente compram a cada seis meses, comparar um cliente que comprou há duas semanas e outro cliente que comprou há quatro semanas com base na pontuação recente não forneceria muitas informações sobre a probabilidade de fazer outra compra.

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. Um cronograma definido atualiza esse tipo de segmento. 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
• Cronograma de atualização - defina um plano 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 uma solução líder em gamificação e automação de CRM, a Smartico oferece o seguinte:

• 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 de torneios específico 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

Em conclusão, alguns podem considerar o método RFM desatualizado, mas ele ainda é altamente valioso para analisar o comportamento do cliente. Ao fazer pequenos ajustes, você pode adaptar sua abordagem à sua base de clientes e obter resultados positivos. Lembre-se de que fatores externos, como promoções, temporadas e feriados, podem impactar muito os dados do cliente. Uma queda nas compras de um cliente fiel não indica necessariamente uma perda de interesse em seus produtos ou serviços. Pode ser simplesmente uma mudança temporária nos hábitos de compra devido a influências sazonais, e o cliente pode retornar aos seus padrões regulares de compra no futuro.

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