Recencia, Frecuencia y Monto (rfm). Modelo de Segmentación de Clientes para Estrategias de Crm
Este es uno de los métodos utilizados hoy en día para realizar análisis de segmentos de clientes actuales, basados en su historial de compra. Este indicador se puede utilizar en conjunto con otros indicadores como el LTV (Life Time Value) y con otros modelos predictivos más sofisticados...
21 de January · 542 palabras.
🕘 Resumen
El modelo de RFM, que se basa en el análisis de las variables de Recencia, Frecuencia y Monto de compra de un cliente, se utiliza para predecir su comportamiento.
La teoría indica que los clientes que han comprado recientemente son más propensos a responder a las iniciativas de marketing que aquellos que no lo han hecho. Además, los clientes frecuentes y aquellos que gastan más dinero son más sensibles a los mensajes y estrategias de la organización.
Para aplicar este método, se definen las tres variables y se crea una base de información para cada cliente. Después, se establece una escala de calificación para cada variable, lo que genera una calificación entre 1 y 5 para cada cliente.
Finalmente, se obtienen 125 posibles "células" que pueden utilizarse para elaborar estrategias de marketing específicas para cada cliente.
En conclusión, el modelo de RFM es una herramienta útil para predecir el comportamiento de los clientes y se puede utilizar para diseñar estrategias de marketing personalizadas para cada uno de ellos.
Recencia de compra: Tiempo que transcurre desde la última compra del cliente.
Frecuencia de compra: Número de compras (transacciones) que ha realizado desde el inicio.
Valor monetario compra: Promedio del valor monetario de las compras.
La forma en la cual se aplica este método es el siguiente:
1. Se definen las tres variables para cada uno de los clientes y se crea una base de información como el ejemplo que aparece a continuación:
Recencia Frecuencia Monto
ID-Cliente Fecha Compra más reciente Número de Compras Valor de Compras
1001 05-01-09 5 $100,000
1002 11-14-08 4 $50,000
1003 03-31-09 10 $30,000
1004 12-12-08 2 $40,000
1005 11-16-08 6 $70,000
1006 11-15-08 4 $77,000
1007 01-01-09 3 $55,000
1008 01-05-08 3 $25,000
1009 02-01-09 9 $35,000
1010 02-02-09 1 $46,000
2. Se toma la primera variable, en este caso la Recencia y se establece una escala de calificación, como se ilustra a continuación con un ejemplo; 5 para lo más reciente, siendo este periodo el comprendido en los últimos 3 meses, 4 para los clientes que presenten su última compra entre los últimos 3 a 6 meses y así sucesivamente. Esto genera una calificación para cada cliente para la variable Recencia entre 1 y 5.
3. Se hace la misma operación para las variables de Frecuencia y Monto. Esto genera igualmente una calificación para cada una de estas dos variables entre 1 y 5.
4. Después de calificar las 3 variables del modelo de RFM, se obtiene como resultado 125 posibles “Células” (555,554, 553, 552, etc.). Ordene los clientes en orden descendente de acuerdo con las células obtenidas. Esto le permitirá identificar los clientes con mayor grado de RFM. Proceda a agrupar las diferentes “células” en segmentos, si lo estima conveniente.
5. Defina estrategias de comunicación, promoción y venta para cada uno de los segmentos establecidos.
Este es uno de los métodos utilizados hoy en día para realizar análisis de segmentos de clientes actuales, basados en su historial de compra. Este indicador se puede utilizar en conjunto con otros indicadores como el LTV (Life Time Value) y con otros modelos predictivos más sofisticados para identificar segmentos diferenciados a los cuales les pueda llegar con ofertas igualmente diferenciadas acorde con las necesidades de cada grupo.
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