SEGMENTACIÓN DE CLIENTES BASADA EN SU RECENCIA DE COMPRA
Varios estudios demuestran que los clientes que han comprado más recientemente son los que tienen más probabilidad de volver a comprar. Lo que nos indica que analizar la Recencia en la compra de nuestros clientes nos será de gran ayuda.
Para ello podemos utilizar el modelo RFM. Dicho modelo se utiliza para clasificar a los clientes en segmentos, según su comportamiento de compra, a partir de la información de 3 variables:
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R: Recencia
Los días transcurridos desde su última compra al día de hoy.
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F: Frecuencia
Repetición de compra durante un periodo de tiempo establecido.
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M: Montante,
Dinero gastado en un periodo de tiempo establecido
Para clasificar a los clientes según estas 3 variables tenemos que dividir a los clientes en percentiles para cada una de las variables. Es decir, asignar un valor del 1 al 3, si por ejemplo trabajamos con 3 valores, a cada uno de los percentiles de la R, la F y la M.
De este modo, para la Recencia podríamos indicar con un 3 los clientes que han comprado las dos últimas semanas, con un 2 hace menos de 3 meses y con un 1 los que han comprado hace más de 3 meses.
Una vez tengamos clasificados a los clientes en percentiles según estas 3 variables podremos:
1. Analizar si tenemos más clientes en el percentil 1 (que han comprado hace más de 3 meses) o en el percentil 3 (que han comprado hace menos de 15 días).
2. Conocer mejor el comportamiento de los clientes, teniendo en cuenta a qué segmento pertenecen. Saber su gasto medio, gasto total o número de tickets.
3. Clasificar a los clientes en 27 segmentos, dónde los mejores clientes reciben una puntuación RFM de 333 (56.817 clientes) y los peores 111 (28.127 clientes). Y podemos visualizarlo de la siguiente forma:
Lo más recomendable es revisar los cortes de los percentiles, semestral o anualmente, para ver si las acciones han cambiado el comportamiento del cliente y deben revisarse.
Una vez tenemos los clientes segmentados ya podemos empezar a trabajar.
El modelo RFM tiene múltiples aplicaciones, entre ellas:
– Identificar segmentos a los que enviar distintas comunicaciones.
– Identificar los segmentos que mejor responden a nuestras ofertas.
– Reducir la tasa de abandono con el seguimiento de la Recencia.
– Medición del ROI en envíos de emails según la Recencia y/o Frecuencia.
Fuente: http://www.dbmarketing.com/articles/Art148.htm
Si quieres sacarle más partido a tu base de datos y poner en práctica la segmentación RFM y el LTV, apúntate al Email Marketing Bootcamp.
Sandra Pèlach
(Consultora de Marketing y analista de datos en BI de Banc Sabadell, Día, AECOC.)
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