¿Qué es el modelo RFM y por qué es importante?

Por el equipo editorial de Indeed

Publicado el 14 de abril de 2022

Dentro de una empresa, puede ser importante comprender el comportamiento de los clientes y los hábitos de compra. Aprender acerca de estos comportamientos puede permitir que una empresa desarrolle políticas y estrategias para maximizar las oportunidades de ganancias y crecimiento. El uso de opciones de análisis como el modelado RFM puede ayudarlo a desarrollar habilidades para crear políticas significativas basadas en datos para una organización. En este artículo, describimos el modelo RFM y su importancia y ofrecemos los beneficios de realizar un análisis del modelo RFM para ayudar a una empresa dentro de un rol de marketing o ventas.

¿Qué es RFM?

RFM es una abreviatura que significa actualidad, frecuencia y valor monetario. Juntos, estos factores pueden ayudar a una empresa a comprender a sus clientes mediante el análisis de sus hábitos de compra. Aquí hay una explicación más detallada de lo que significa cada aspecto para el análisis de marketing:

Frescura

La antigüedad se refiere a la cantidad de tiempo que ha pasado desde que un cliente realizó una compra. Este es un punto importante de análisis porque cuanto más recientemente haya realizado una compra un cliente, es más probable que mantenga la marca en mente para futuras compras. Es menos probable que los clientes que no se han comprometido con la marca en varios meses regresen para realizar compras adicionales.

Comprender este aspecto puede ayudar a las empresas a determinar la cantidad y el tipo de compromiso que deben solicitar para cada tipo de cliente. Por ejemplo, una empresa puede dedicar más esfuerzo y recursos para volver a interactuar con los clientes que cree que pueden repetir una compra reciente. En un esfuerzo por no eliminar el negocio potencial de los clientes menos recientes, una empresa también puede desarrollar planes específicos como recordatorios especiales o descuentos para convencerlos de que regresen como clientes después de un largo descanso.

Frecuencia

La frecuencia es la frecuencia con la que un cliente realiza una compra con una empresa. La cantidad de compras que realiza un cliente puede depender del tipo de producto, su precio y la frecuencia con la que un cliente necesita reponerlo. Por ejemplo, los clientes pueden comprar artículos perecederos como leche con más frecuencia que otros artículos. Comprender la frecuencia con la que los clientes interactúan con la empresa puede ayudar a una empresa a determinar hacia dónde dirigir los esfuerzos de marketing. También puede ayudar a la empresa a desarrollar cronogramas para atraer a los clientes cuando es más probable que repitan una compra.

Valor monetario

El valor monetario implica cuánto dinero gasta un cliente por transacción o por un período de tiempo designado. En algunos casos, una empresa puede querer centrarse en los clientes que tienen más probabilidades de gastar más por transacción, proporcionando así un rendimiento potencialmente mayor de su inversión en marketing. Sin embargo, en otros casos, una empresa también puede centrarse en clientes que gastan dinero constantemente, incluso si los montos de sus transacciones individuales no son tan altos.

¿Qué es el modelo RFM?

El modelo RFM es una teoría que sostiene que una empresa puede utilizar los factores de actualidad, frecuencia y valor monetario para comprender los hábitos de gasto de los clientes y desarrollar políticas basadas en esos datos. Dentro del modelo, los profesionales de marketing pueden clasificar el comportamiento de gasto de los clientes para determinar qué clientes tienen más probabilidades de producir rendimientos más altos y consistentes. Al asignar números a los clientes en cada categoría, las empresas pueden ver las clasificaciones de los clientes, comprender los hábitos de compra y predecir el comportamiento de gasto futuro.

¿Qué es el análisis RFM?

El análisis RFM es una estrategia que las empresas pueden utilizar para comprender el comportamiento de compra de los clientes con el modelo RFM. Por lo general, una empresa puede clasificar a los clientes en las áreas de actualidad, frecuencia y valor monetario en una escala de uno a cinco, siendo cinco la participación mejor calificada. Puede crear estas clasificaciones utilizando los datos de compra disponibles para la empresa.

La asignación de valores numéricos a los hábitos de compra de los clientes puede ayudar a la empresa a comprender qué tipos de clientes están generando las mayores ganancias. También puede ayudar a los clientes del grupo empresarial con patrones de compra similares y desarrollar estrategias únicas y específicas para cada grupo. Comprender estos grupos puede ayudarlo a crear personas compradoras para una empresa, que describen a clientes particulares y sus necesidades y hábitos. También puede ayudarlo a comprender cuántos ingresos provienen de clientes nuevos o repetidos para determinar cómo una empresa debe priorizar sus políticas de adquisición y retención de clientes.

¿Por qué es importante RFM?

RFM es importante porque actúa como una herramienta de comparación que puede ayudar a una empresa a comprender el comportamiento de compra de varios grupos utilizando datos numéricos. En lugar de dirigirse a todos los grupos de clientes con las mismas estrategias, RFM puede permitir que los profesionales de ventas y marketing desarrollen procedimientos específicamente adaptados a cada grupo o necesidad individual. Esto puede ayudar a una empresa a utilizar los recursos de manera efectiva en planes que ayuden a la organización a crecer al enfocarse en necesidades específicas.

Beneficios del análisis RFM

Estos son algunos de los beneficios que puede disfrutar al ejecutar el análisis RFM dentro de una empresa:

Ayuda a los profesionales a comprender el comportamiento del cliente.

Uno de los beneficios más influyentes del análisis RFM es que le permite comprender mejor los comportamientos de compra de los clientes. Mediante el análisis de patrones relacionados con la actualidad, la frecuencia y el valor monetario de las transacciones, puede descubrir cómo interactúan los clientes con la empresa con la esperanza de predecir también cómo pueden interactuar en el futuro. Además, puede crear agrupaciones de clientes que tengan hábitos de compra similares. Esta valiosa información puede ayudarlo a comprender cómo se relacionan los clientes entre sí y cómo puede dirigirse mejor a aquellos con hábitos similares.

Crea información procesable basada en datos

Otro beneficio del análisis RFM es que puede ayudarlo a desarrollar información práctica basada en los datos de compra de los clientes. En lugar de crear políticas o promociones basadas en lo que funcionó antes, puede concentrarse en predecir el comportamiento futuro de los clientes utilizando datos y desarrollando políticas para mejorar los resultados previstos. Este procedimiento especializado basado en evidencia puede permitirle intentar nuevas estrategias basadas en el apoyo que reciben de los datos.

Por ejemplo, al utilizar el análisis RFM, puede descubrir que muchos clientes repiten negocios con la empresa. A partir de ahí, puedes decidir probar una nueva estrategia de marketing digital en la que ofrezcas un descuento a los clientes después de su décima visita, animándolos a visitar incluso con más frecuencia. El uso de datos para comprender la frecuencia de compra de los clientes puede ayudarlo a desarrollar políticas dirigidas a aquellos que ya compran con frecuencia.

Aumenta el beneficio

Aprender acerca de las compras de los clientes puede ayudarlo a desarrollar políticas o promociones para aumentar la frecuencia de las compras o el monto gastado por compra. Esto puede generar mayores ganancias para el negocio al aumentar los ingresos y minimizar las políticas que pueden no ser efectivas. En cambio, puede implementar estrategias más efectivas basadas en datos.

Por ejemplo, puede aprender con el análisis RFM que la mayoría de los clientes gastan menos dinero por compra de lo que creía anteriormente. Con base en este conocimiento, podría eliminar el material de marketing que ofrecía un descuento para aquellos que gastaron una gran cantidad y, en su lugar, centrarse en un plan para recompensar a los compradores frecuentes. Esto puede minimizar los gastos de una campaña de marketing menos efectiva y al mismo tiempo aumentar los ingresos con compras más frecuentes.

Construye relaciones

Comprender a los clientes puede ayudarlo a construir relaciones con ellos que pueden motivarlos a comprar productos. A medida que aprende sobre sus experiencias y hábitos, puede comenzar a desarrollar políticas que les ayuden a aprovechar al máximo la empresa. Comprender lo que quieren de la empresa puede hacer que esto sea aún más efectivo.

Por ejemplo, puede aprender que los clientes tienden a aumentar las compras cuando ofrece ofertas. A partir de estos datos, puede suponer que los ahorros pueden motivar a algunos clientes. Ofrecer a esos clientes oportunidades adicionales para ahorrar en forma de programas de recompensas, ofertas especiales o promociones puede ayudarlo a crear una relación positiva basada en sus experiencias de compra deseadas.

Describe los recorridos de los clientes

El uso de datos de RFM puede ayudarlo a imaginar la narrativa que sigue un cliente cuando compra en la empresa. Puede usar esa narrativa para desarrollar políticas y estrategias. Un mapa de viaje del cliente puede decirle cómo un cliente encuentra una empresa, qué lo motiva a comprar en la empresa y cómo es su experiencia mientras compra con la empresa.

Aunque es posible que no tenga datos para todas estas áreas, puede usar lo que tiene para comenzar a imaginar diferentes viajes para diferentes grupos de clientes. A partir de ahí, puede crear procedimientos para completar los datos faltantes del viaje. Por ejemplo, puede desarrollar una encuesta de clientes para comprender qué aspectos de la experiencia de compra motivan a los clientes a regresar para realizar compras adicionales.

Reutiliza datos

Otro beneficio del análisis RFM es que, en muchos casos, puede provenir de datos que ya tiene una empresa. En lugar de completar los procedimientos de recopilación de datos que consumen mucho tiempo, puede utilizar los datos de ventas que una empresa ya puede registrar. La naturaleza fácilmente disponible de estos datos puede significar que el análisis de RFM puede realizarse de manera eficiente, lo que lleva a una implementación y resultados de políticas más rápidos.

Ejecuta procedimientos simples y consistentes

Si bien puede seleccionar las opciones de análisis de RFM que mejor se adapten a las necesidades de la empresa, este procedimiento suele ser estándar y fácil de seguir en todos los departamentos. Especialmente si utiliza el método tradicional de clasificación del uno al cinco, todos los empleados de la empresa pueden entender lo que significa cada número. Esto puede mejorar la colaboración y aumentar la probabilidad de desarrollar políticas significativas en todos los departamentos. Por ejemplo, comprender los detalles del comportamiento del cliente puede ayudar a los equipos de marketing y ventas a colaborar en promociones que pueden crear un impacto.

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