Recencia, frecuencia y monto (RFM): modelo de segmentación de clientes para estrategias de CRM

El modelo de RFM (recencia, frecuencia y monto) se utiliza con frecuencia para predecir el comportamiento de los clientes. Se basa en el análisis del pasado para poder predecir con alguna certeza el futuro. Según la teoría, los clientes que han comprado recientemente responden mucho mejor a las iniciativas de marketing que aquellos que no lo han hecho recientemente. Compradores frecuentes también responden de una forma más positiva que los que no lo son y, finalmente, aquellos que gastan una mayor cantidad de dinero son más sensibles a los mensajes y estrategias de la organización.

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 de la compra: Promedio del valor monetario de las compras.

La forma en la cual se aplica este método es la 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 período el comprendido en los últimos 3 meses; 4 para los clientes cuya última compra esté entre los últimos 3 y 6 meses, y así sucesivamente. Esto genera una calificación para la variable recencia de cada cliente 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 tres variables del modelo de RFM, se obtienen 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 (Lifetime 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.

Mind de Colombia es una empresa visionaria, que implementa proyectos basados en software de clase mundial, de acuerdo con las necesidades de cada uno de sus clientes. Contamos con metodologías probadas y especializadas para la implementación de proyectos en temas como CRM, SFA, ERP y Planeación de la Demanda.

Adicionalmente ofrecemos Servicios de Consultoría y Seminarios en temas de CRM (Customer Relationship Management), SFA (Sales Force Automation), KAM (Key Account Management) y Estrategias de Fidelización de Clientes.

Mind de Colombia

Manejo Informático Industrial de Colombia

www.mind.com.co

Twitter: MindDeColombia

Facebook: Mind de Colombia

Linkedin: Mind de Colombia