La base de clientes es el principal activo de una empresa y debe utilizarse al máximo. El análisis RFM permite estudiar y segmentar a tus clientes según su historial de compras para diseñar los métodos de interacción más eficaces y aumentar las ventas recurrentes.
En este artículo, te explico cómo realizar un análisis RFM y qué estrategia utilizar para cada segmento.
¿Qué es el Análisis RFM?
El análisis RFM es un método de segmentación por comportamiento basado en su historial de compras.
La base de datos se divide en grupos relativos (usando percentiles o quintiles) según la Recencia, Frecuencia y valor Monetario total de las compras.
Posteriormente, se diseña una estrategia personalizada para cada segmento. Este método de segmentación se ha consolidado como una herramienta clave en marketing.
El acrónimo RFM se desglosa de la siguiente manera:
- Recency (Recencia): El tiempo transcurrido desde el último pedido.
- Frequency (Frecuencia): La periodicidad con la que una persona realiza compras en la empresa.
- Monetary (Valor Monetario): El ticket promedio del cliente.
El análisis de estos parámetros ayuda a identificar a las personas que compran con frecuencia y en grandes volúmenes, a quienes lo hacen una sola vez y en pequeñas cantidades, o a aquellos que no han realizado pedidos en mucho tiempo.
En consecuencia, los departamentos de ventas y marketing pueden enfocar sus esfuerzos en los clientes más prometedores y, para el resto, diseñar ofertas especiales adecuadas para reactivarlos.
Ejemplo de una matriz RFM por dos parámetros: recencia y frecuencia de compra. El análisis RFM incluye también el ticket promedio.El análisis se basa en el principio de Pareto: el 20% de los clientes genera el 80% de los ingresos. Esto significa que el negocio debe priorizarlos.
El modelo RFM ayuda a identificar este grupo prometedor de clientes y también ofrece herramientas para trabajar con los demás segmentos.
El concepto de RFM tiene raíces históricas en el marketing directo y la segmentación de bases de datos, y se consolidó como herramienta clave de segmentación en marketing relacional y digital con el auge del e-commerce y CRM moderno.
La esencia del enfoque es bastante simple:
- A los clientes leales hay que retenerlos.
- A los inactivos hay que reactivarlos.
- A los perdidos hay que recuperarlos, si representan valor para la empresa.
El proceso de adquisición de nuevos clientes es varias veces más costoso que la organización de ventas recurrentes a los clientes existentes. Por lo tanto, trabajar con la base de datos mediante la metodología RFM puede generar beneficios adicionales significativos para el negocio.
¿Por qué aplicarlo?
Además de resolver la tarea principal —la segmentación de clientes para elegir la estrategia correcta—, el análisis RFM ofrece al negocio muchas otras ventajas:
- Aumenta el nivel de personalización al interactuar con los compradores. Como resultado, tu publicidad, campañas de correo y ofertas obtienen una mayor respuesta.
- Incrementa la lealtad de la audiencia, ya que comprendes mejor las particularidades del comportamiento de los clientes y presentas ofertas más relevantes.
- Mejora los indicadores de ventas: la frecuencia de compra y el ticket promedio. Si la empresa se comunica en el momento oportuno, ofrece condiciones especiales a los clientes indecisos o realiza ventas cruzadas de productos complementarios de manera competente, la conversión aumenta.
- Ayuda a recuperar clientes que son importantes para el negocio y, por otro lado, permite renunciar a los intentos de reactivar a aquellos compradores que no generan ganancias.
- Reduce los presupuestos de marketing y promoción. Gracias al enfoque individualizado, la eficiencia del trabajo aumenta, lo que a su vez disminuye el coste por acción objetivo y fortalece el marketing de retención.
Como consecuencia, se incrementa el LTV (Lifetime Value) —los ingresos generados por un cliente durante toda la relación comercial—, así como el ROI (Return on Investment). El nivel de beneficios crece.
El análisis según el método RFM ayuda a responder preguntas importantes del negocio.
Generalmente, el modelo RFM se utiliza para resolver tareas como:
- Configuración de campañas publicitarias altamente segmentadas.
- Desarrollo de campañas de correo electrónico eficaces.
- Preparación de guiones de venta.
- Creación de ofertas especiales y promociones para diferentes grupos de clientes.
Además, el análisis RFM te ayudará a detectar problemas a tiempo. Por ejemplo, si observas una migración masiva de clientes del segmento “leales” a “inactivos” o “perdidos”, puedes realizar una encuesta para averiguar qué no les satisfizo del producto o servicio.
¿Qué tipo de negocio necesita un análisis RFM?
El método puede ser utilizado por cualquier tipo de negocio si:
- Posee una base de clientes suficiente: no menos de 1,000 personas, e idealmente más de 10,000.
- Vende productos con una cierta periodicidad.
En consecuencia, el análisis RFM no será adecuado para una empresa que:
- Posee una base de clientes pequeña, lo cual es característico de startups y algunos negocios B2B.
- Ofrece productos con un ciclo de compra largo, como productos costosos o de alta tecnología.
- Tiene un negocio estacional. En este caso, la antigüedad de la compra estará vinculada a la época del año y no a las necesidades del cliente.
El análisis RFM es muy adecuado para empresas B2C que ofrecen servicios o se dedican al comercio minorista. Por ejemplo, salones de belleza, gimnasios, servicios de entrega de comida, tiendas de ropa o cosméticos.
En el sector B2B, este método se utiliza con menos frecuencia. Esto se debe principalmente a un ciclo de compra más largo.
Sin embargo, desde mi experiencia con modelos SaaS B2B, he visto que puede ser extremadamente útil para empresas con un modelo de bajo coste y alto volumen, o para proveedores B2B con compras recurrentes de consumibles.
Por ejemplo, una empresa necesita un nuevo sitio web o un local en alquiler, por lo general, una vez cada varios años. Esto significa que para segmentar a los clientes se necesitarían estadísticas de al menos una década.
Si tienes una base de clientes pequeña o el ciclo de venta es largo, es más sencillo analizar a cada cliente individualmente.
Cómo hacer un análisis RFM
Para segmentar clientes utilizando la metodología RFM, es necesario seguir tres pasos principales.
Paso 1. Recopilar los datos
Exporta la información de los compradores desde tu CRM u otra base de datos que utilices. Si tienes menos de un millón de clientes, esto se puede hacer manualmente utilizando Excel o Google Sheets.
Mi recomendación para grandes empresas es que, además de CDP como Segment o Klaviyo, utilicen sistemas de análisis más avanzados como BigQuery, HubSpot, Amplitude o plataformas BI que integran RFM con cohortes y machine learning.
Necesitarás:
- ID único del cliente. Para mayor comodidad, puedes guardar directamente su nombre completo, teléfono y correo electrónico. Estos datos serán útiles para las comunicaciones.
- Fecha de la última compra. El número de días transcurridos desde ese momento es el indicador de Recency.
- Número total de compras que el cliente realizó durante el período. Este es el indicador de Frequency.
- Suma total de todas las compras durante el mismo período. Divide esta suma entre la cantidad de compras y obtendrás el ticket promedio del comprador, que es el indicador de Monetary.
El período para analizar los datos depende del ciclo de compra. Por ejemplo, para un e-commerce, se pueden analizar los clientes de los últimos 2-3 años.
Primer paso: completar la tabla con los datos de los clientes.
Paso 2. Definir los límites de los segmentos
Para cada indicador —Recency, Frequency, Monetary— es necesario establecer los límites de los segmentos, es decir, lo que considerarás un valor bajo, medio y alto.
No existen valores universales; dependen del sector y la especificidad del negocio. En el ejemplo de un e-commerce de moda, un ticket bajo podría ser 20€, y uno alto, 200€. Una antigüedad de compra alta sería superior a 12 meses, y baja, 1 mes. Un cliente es frecuente si ha comprado más de 4 veces al año.
A cada indicador se le asigna una puntuación de 1 a 3 (o hasta 5 si se quiere mayor granularidad), donde 1 representa el peor desempeño relativo y el valor más alto el mejor.
En el segundo paso, define qué rango considerarás un valor “negativo” y cuál “positivo”.
Paso 3. Asignar un código RFM a cada cliente
Como resultado del análisis, cada cliente debe recibir una puntuación para los tres parámetros. Luego, basándose en estas puntuaciones, el comprador se clasifica en uno de los 27 segmentos.
Por ejemplo, si Recency es 1, Frequency es 2 y Monetary es 3, el grupo RFM tiene el código 123.
Esta designación de segmento es muy visual y a menudo se representa en una matriz RFM que muestra cuán valioso es el usuario para la empresa. Por ejemplo, los clientes del grupo 333 son los compradores más activos y constantes con un ticket promedio alto. Mientras que las personas del segmento 111 compraron una sola vez, hace mucho tiempo y por un importe pequeño.
Añade el código del grupo RFM a tu archivo de Excel o Google Sheets y evalúa el tamaño de los diferentes segmentos. A continuación, deberás desarrollar un plan de acción para cada uno. Actualiza los datos regularmente y supervisa que la menor cantidad posible de personas pase a la categoría de “inactivos” o “perdidos”.
La primera cifra del código es la antigüedad de la compra, la segunda es la frecuencia con que el cliente te contacta y la tercera es el ticket promedio.
Estrategias RFM para Cada Segmento de Cliente
Ahora sabes a qué categoría pertenece cada cliente en tu base de datos y puedes tomar medidas para su retención o reactivación. La estrategia depende de la actividad de compra de la persona y del valor que representa para la empresa.
A continuación, se detallan las recomendaciones, que sirven como ejemplos de análisis RFM en la práctica.
Una de las ventajas del análisis RFM es que puedes reducir la cantidad de descuentos y regalos que ofreces. A quienes ya compran con frecuencia no es necesario ofrecerles bonificaciones adicionales. Es mejor reservarlas para los clientes “dormidos” o “perdidos”.
Otro principio importante: no se deben invertir demasiados esfuerzos en recuperar clientes que potencialmente no pueden generar grandes ingresos. Es mejor centrarse en los segmentos con un ticket promedio y una frecuencia de compra altos.
Clientes leales
Grupo de personas que utilizan tu producto con frecuencia. Compran regularmente y su última compra fue reciente.
El código del segmento comienza con los dígitos 33:
- 333: clientes constantes con un ticket alto.
- 332: con un nivel de gasto medio.
- 331: con un importe de compra bajo.
Enfoque principal: a los compradores estratégicamente importantes del segmento 333, se les debe mantener en el nivel de ventas actual y agradecer su fidelidad, mientras que a los clientes de los grupos 332 y 331 se debe intentar aumentar su ticket promedio.
Posibles acciones:
- Prestar atención, ofrecer servicio personalizado y otros privilegios si es posible. Se puede asignar un estatus especial que otros clientes no tengan.
- Mantener el contacto: informar sobre novedades y productos de tendencia, comunicar grandes rebajas u ofertas ventajosas, compartir contenido experto. Estas comunicaciones no deben percibirse como spam.
- Motivar las compras a través del interés. Por ejemplo, envía correos con selecciones de productos personalizadas.
- Ofrecer productos complementarios y realizar ventas cruzadas.
- Solicitar una reseña o que recomienden la empresa a sus amigos.
A estos clientes no tiene sentido ofrecerles descuentos, ya que son activos y están dispuestos a comprar regularmente. En su lugar, demuéstrales que la empresa los valora. Muestra interés y aumenta su lealtad.
Clientes con potencial
Este es un segmento de clientes que, por ahora, te contactan con poca frecuencia, pero su última compra fue reciente. Se les denomina “con potencial” porque tienen todas las posibilidades de convertirse en “leales” y comprarte regularmente.
El código del grupo comienza con los dígitos 32:
- 323: compradores con un ticket alto.
- 322: con importes medios.
- 321: con un ticket bajo.
Enfoque principal: es necesario motivar a estos clientes a comprar con más frecuencia y, a aquellos con un ticket bajo, estimularlos a realizar compras más completas.
Posibles actividades:
- Invitarlos a un programa de lealtad.
- Realizar una encuesta para recopilar información sobre sus intereses, deseos y satisfacción con el servicio y el producto.
- Ofrecer recomendaciones personalizadas de productos y servicios adecuados.
- Enviar campañas de correo con selecciones de productos complementarios, incluyendo opciones de mayor valor.
- Mantener el contacto: compartir noticias de la empresa y contenido útil, así como información sobre novedades, ofertas especiales y rebajas.
Si ofreces descuentos y bonificaciones, diseña las condiciones de la promoción para fomentar la regularidad de las compras. No apliques un descuento demasiado grande, ya que esto devaluaría tus productos a los ojos de los clientes y les resultaría más difícil volver a los precios habituales en el futuro.
Nuevos clientes
Son clientes recientes que han realizado una sola compra. Es importante captar su interés, lograr una segunda venta y, posteriormente, transferirlos al segmento de “clientes con potencial”.
El código del segmento comienza con los dígitos 31:
- 313: compra única con un ticket alto.
- 312: por un importe medio.
- 311: compra pequeña.
Enfoque principal: estimular las compras recurrentes y mantener el contacto con los clientes.
Posibles acciones:
- Agradecerles por elegir la empresa.
- Ofrecer una pequeña bonificación por la segunda compra.
- Incluirlos en el programa de lealtad.
- Invitarlos a las redes sociales o al blog de la marca, y a suscribirse a las listas de correo. Idealmente, configura una secuencia de correos de bienvenida.
- Compartir contenido útil. Por ejemplo, explicar cómo cuidar el producto o cómo usarlo correctamente, destacando sutilmente sus puntos fuertes.
Este público aún está poco familiarizado con la empresa, por lo que es crucial captar su interés para aumentar la probabilidad de compras recurrentes.
Clientes inactivos
Son clientes cuya última compra tiene una antigüedad media. Siguiendo el ejemplo del e-commerce, serían aquellos que contactaron a la empresa hace entre 6 y 11 meses.
Se distinguen los siguientes segmentos:
- “Leales inactivos”: el código comienza con 23.
- “Inactivos con frecuencia de compra media”: comienza con los dígitos 22.
- “Inactivos de una sola compra”: comienza con 21.
Enfoque principal: es necesario averiguar el motivo de la ausencia de pedidos y estimular las compras recurrentes. Aquí se pueden ofrecer descuentos y bonificaciones de tamaño medio. Es especialmente importante reactivar a los “leales inactivos”, ya que han generado beneficios significativos para la empresa, así como a aquellos que realizaron compras de gran valor (grupos 233, 223 y 213).
Posibles acciones:
- Realizar una encuesta para conocer la razón por la que dejaron de contactarte.
- Recordarles los beneficios del producto, demostrando sus ventajas de manera visual.
- Hacer ofertas individuales para reactivar a los clientes.
- Invitarlos a una venta con buenos descuentos.
- Enviar una campaña de correo con recomendaciones y consejos personalizados.
Por un lado, son personas que compraron hace no mucho tiempo, y las posibilidades de recuperarlos son altas. Por otro lado, podrían haberse ido con la competencia y cambiado a otro producto. Por lo tanto, es mejor no perder tiempo y reactivarlos lo antes posible.
Clientes perdidos
Son compradores que no te han contactado en mucho tiempo. Es posible que una parte de ellos ya trabaje con la competencia, mientras que otros pueden haber cambiado sus necesidades.
Entre ellos se distinguen los siguientes segmentos:
- “Leales perdidos”: el código del grupo comienza con 13.
- “Perdidos con frecuencia de compra media”: comienza con los dígitos 12.
- “Perdidos de una sola compra”: el código comienza con 11.
Enfoque principal: se realizan las mismas acciones que para los clientes “inactivos”, pero los descuentos y bonificaciones ofrecidos son más significativos. Específicamente, se investiga la razón del abandono y se estimulan las compras recurrentes. El enfoque principal debe estar en los “leales perdidos” y en los clientes con un ticket de compra alto (segmentos 133, 123 y 113).
Posibles acciones:
- Preguntar directamente sobre los motivos de su partida, ya sea por correo electrónico o por teléfono.
- Recordarles las ventajas de tu producto o servicio.
- Hacer una oferta personalizada con una bonificación considerable por la compra.
- Compartir información sobre grandes rebajas y promociones interesantes.
- Informar sobre nuevos productos que han llegado durante la ausencia del cliente, o sobre las mejoras que has implementado en el servicio y las actualizaciones realizadas.
No se debe invertir un esfuerzo excesivo; la pérdida de clientes es inevitable. Si un comprador no responde a 2-3 intentos de recuperarlo, es posible que su situación haya cambiado. Lo más probable es que el producto ya no sea relevante para él. Es mejor centrarse en otros clientes más prometedores.
Ventajas y desventajas del análisis RFM
Este método, como cualquier herramienta de segmentación, es útil pero también se complementa mejor con métricas adicionales como cohorts o CLV para entender el valor futuro del cliente.
Estas son las principales ventajas del análisis RFM:
- Implementación relativamente sencilla. La segmentación puede realizarse internamente utilizando herramientas de acceso general como Excel o Google Sheets.
- Adecuado para cualquier negocio con una base de clientes grande y ventas regulares.
- Flexibilidad. Puedes definir tú mismo los límites de los segmentos, eligiendo los valores adecuados para los indicadores de Recency, Frequency y Monetary, y así adaptar el sistema a tu audiencia y productos.
- Precisión. El análisis se basa en datos concretos: el historial de compras de tus clientes. Esta información se considera más precisa que, por ejemplo, los datos sobre intereses o estatus social. Por lo tanto, la segmentación mediante el método RFM es fiable.
Entre las desventajas importantes se encuentran:
- Requiere una base de datos grande. El número de clientes debe superar al menos los 1,000 al año.
- No es adecuado para compras poco frecuentes. Si los clientes te contactan 1-2 veces durante toda la relación comercial, el análisis RFM no tiene sentido.
- Los datos se desactualizan rápidamente. La base de contactos y la información de compras cambian a diario, por lo que el análisis RFM debe actualizarse regularmente.
- No abarca a clientes potenciales. Solo puedes analizar a los usuarios que ya han realizado una compra. Con este método no se pueden obtener datos sobre compradores futuros o prospectos.
Por esta razón, se recomienda combinar el análisis RFM con otros métodos de estudio de la audiencia objetivo, como la creación de un Perfil de Cliente Ideal (ICP).
Análisis RFM: El Siguiente Paso en tu Estrategia de Retención
El análisis RFM es un método de segmentación de clientes basado en su historial de compras. Inicialmente, los especialistas en marketing lo aplicaban para organizar campañas de correo, pero más tarde encontró una aplicación más amplia en los negocios.
El acrónimo RFM se desglosa como:
- Recency: Antigüedad de la última compra.
- Frequency: Frecuencia de las compras.
- Monetary: El valor monetario total gastado por el cliente (o el ticket promedio, según el enfoque que elijas).
La esencia del enfoque es que toda la base de clientes se divide en categorías según estos tres parámetros.
De este modo, podrás determinar quién compra con frecuencia y por grandes sumas, quién lo hace raramente y por poco dinero, o quién no ha comprado en mucho tiempo.
Para cada categoría, puedes desarrollar una estrategia de interacción propia y, así, aumentar los ingresos generados por cada cliente, como detallo en mi guía sobre Estrategias de Retención de Clientes.
