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Análisis de estrategias de conversión y fidelización mediante RFM
El análisis RFM (Recency, Frequency, Monetary) es un poderoso índice que permite a las empresas comprender y segmentar a sus clientes en función de su comportamiento de compra.
Mediante la evaluación del tiempo transcurrido desde la última compra de un cliente (recencia), la cantidad de compras realizadas en un período determinado (frecuencia) y el valor monetario total gastado por un cliente (monetización), el análisis RFM proporciona información valiosa para desarrollar estrategias de conversión y fidelización.
En este artículo, exploramos cómo el análisis RFM puede ayudar a clasificar a los usuarios en grupos y a evaluar si las estrategias de conversión y fidelización que estamos llevando a cabo son efectivas.
El análisis RFM y su clasificación de usuarios
Al combinar las tres dimensiones del análisis RFM, se pueden crear diversos segmentos de usuarios, y aunque no existe una clasificación universal, la más aceptada es la que agrupa a los usuarios en:
- Campeones: Clientes que han realizado compras recientemente, con frecuencia y de alto valor monetario. Son los clientes más valiosos y se consideran leales y comprometidos.
- Clientes fieles: Clientes que han realizado compras recientemente, pero con una frecuencia y valor monetario más bajos que los campeones. Aunque son activos, aún no han alcanzado el nivel de los campeones.
- Potencialmente fieles: Clientes que han realizado compras con alta frecuencia y valor monetario, pero hace algún tiempo que no han comprado. Aunque están inactivos en términos de recencia, su historial indica que son valiosos y pueden ser reactivados.
- Nuevos clientes: Clientes que han realizado su primera compra recientemente. Aunque pueden tener un valor monetario bajo y baja frecuencia, su recencia los convierte en un segmento interesante para futuras estrategias de fidelización.
- Prometedores: Clientes que han realizado compras recientemente y tienen un valor monetario bajo, pero muestran un potencial para aumentar su frecuencia y valor monetario en el futuro. Requieren esfuerzos para impulsar su lealtad.
- Necesitan atención: Clientes que tienen una recencia baja, una frecuencia baja y un valor monetario alto. Han realizado compras significativas en el pasado, pero han disminuido su nivel de actividad reciente. Requieren atención para evitar perderlos como clientes.
- A punto de dormirse: Clientes ocasionales: Clientes con una recencia baja, pero una frecuencia y valor monetario promedio. Realizan compras de vez en cuando, pero no con la misma frecuencia que los segmentos más valiosos.
- En riesgo: Clientes que tienen una recencia baja, una frecuencia promedio y un valor monetario bajo. Han mostrado poca actividad tanto en el pasado como en el presente, lo que indica un riesgo de pérdida de clientes.
- No se pueden perder: Clientes con valores RFM promedio en todas las dimensiones. Aunque no son extremadamente valiosos o inactivos, siguen siendo un segmento importante que puede beneficiarse de estrategias de mejora de la satisfacción y fidelización.
- Hibernando: Clientes inactivos que no han realizado compras en mucho tiempo. No muestran actividad reciente ni un alto valor monetario, lo que indica una necesidad de reactivación.
11.Perdidos: Clientes inactivos que han pasado mucho tiempo desde su última compra, tienen una baja frecuencia y un bajo valor monetario. Es poco probable que regresen como clientes activos y pueden ser considerados como pérdidas definitivas.
Estrategias de conversión y fidelización mediante el análisis RFM
Herramientas como Connectif clasifican a los usuarios compradores de nuestra tienda online de manera automática en los diversos segmentos RFM, según su comportamiento de compra.
Una vez que los clientes han sido clasificados en segmentos RFM, es posible implementar estrategias específicas para cada grupo con los objetivos de aumentar la conversión y mejorar la fidelización.
Las estrategias de conversión se centran en llevar a cabo acciones cuyo objetivo final es conseguir que los usuarios realicen la acción que esperamos, y que previamente hemos definido como conversión. En el caso del análisis RFM, dado que lo que se analiza es el comportamiento de compra, las conversiones se identifican con ventas.
Por su parte, las estrategias de fidelización son aquellas que se basan en desarrollar acciones cuyo objetivo es la compra repetitiva o la recomendación, con el consiguiente impacto en un usuario que esté en las fases previas tanto de captación como de conversión. La importancia de llevar a cabo estrategias de fidelización queda avalada mediante informes que afirman que un incremento del 5% en retención de clientes, puede representar entre un 25% y un 95% de incremento en los beneficios de una empresa.
Dependiendo del tipo de segmento RFM en el que se encuentre nuestro usuario y de la estrategia que queramos desarrollar, podemos realizar diferentes acciones. Veamos algunos workflows de ejemplo:
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Envío de recomendaciones personalizadas
Este workflow envía recomendaciones personalizadas a nuestros usuarios de forma periódica.
Su objetivo es reactivar a aquellos usuarios que hace tiempo que no realizan compras, y nos interesa activar de nuevo para alargar su Customer Lifetime Value. Es especialmente interesante en segmentos RFM como “Necesitan Atención”, “En Riesgo” o “A punto de Dormirse”.
En la imagen de este ejemplo mostramos una notificación push para la compra del producto, pero si contamos con el consentimiento del usuario, podemos enviar un mail, que nos permitirá añadir más información, si lo consideramos necesario.
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Envío de cupón tras compra
Este workflow envía un correo con un código para incentivar una compra posterior por lo que los mensajes serán diferentes según el segmento RFM en el que se encuentre nuestro usuario, siendo de especial interés para usuarios que se encuentren en los segmentos: Prometedores, Nuevos Cliente o Potencialmente fieles.
Si se trata de un cliente Prometedor, necesitaremos que el incentivo sea lo suficientemente interesante como para conseguir una primera compra. En cambio, si se trata de un Nuevo Cliente, nuestro objetivo será que realice una segunda compra y convertirlo en potencialmente fiel, mientras que si se trata
de clientes que ya están en el segmento Potencialmente Fieles, nuestro interés estará en aumentar el ratio de frecuencia de compra o el ticket medio.
En la imagen podemos ver que se propone el envío de un mail como medida para impactar al cliente, pero también podríamos utilizar un pop up o un banner personalizado en nuestra página web
En general, podríamos afirmar que nadie duda de la importancia de desarrollar estrategias de conversión y fidelización, pero la pregunta que también deberíamos hacernos es si somos capaces de analizar adecuadamente la eficacia de ambas estrategias en nuestro caso en particular.
Para poder llevar a cabo dicho análisis, necesitamos disponer de herramientas que nos permitan conocer no tan solo el número de contactos que tenemos en cada uno de los segmentos RFM comentados anteriormente, sino, entre otros KPIs, el incremento de contactos por segmento en un período de tiempo concreto.
Conocida la estrategia que estamos desarrollando y analizando la evolución (incremento o decremento) de dichos contactos en un período determinado, podremos evaluar si las acciones de dichas estrategias son todo lo eficaces que deseamos.
Analicemos un par de ejemplos con datos obtenidos mediante la herramienta Data Explorer de Connectif.
En el primer ejemplo, vemos que el número de contactos en los segmentos: Campeones, Clientes fieles, Potencialmente fieles y Nuevos clientes, ha aumentado, mientras que el de los segmentos: En riesgo, No se pueden perder, Hibernando y Perdidos, ha disminuido considerablemente.
Este paso de usuarios de la parte inferior a la superior, nos indica que hemos aumentado la base de clientes fieles, a la vez que hemos reducido la de los clientes que se estaban planteando alternativas de compra diferentes a la nuestra.
En este caso, los datos demuestran que las acciones llevadas a cabo en relación con la estrategia de fidelización adoptada por la empresa, está funcionando correctamente.
Imaginemos ahora, una empresa que está desarrollando una estrategia de captación para un público objetivo nuevo al que anteriormente no se había dirigido, y cuyos resultados son los que se muestran en la imagen siguiente.
Del análisis de los datos de dicho informe, vemos que la estrategia de conversión está funcionando, al igual que la de captación, ya que el número de Nuevos clientes y de Prometedores ha subido considerablemente, pero si nos fijamos bien, veremos que lo ha hecho a base de perder a la que hasta ahora ha sido su base de clientes fieles, ya que los segmentos de: Campeones, Clientes fieles y Potencialmente fieles, han disminuido, a la vez que los que están En riesgo e Hibernando han aumentado.
En este caso, la supuesta buena estrategia de captación y conversión queda en entredicho y debería, como mínimo, revisarse para mejorar los resultados.
Estos dos ejemplos nos dan una idea de cómo podemos analizar de manera sencilla, gracias a la disponibilidad de los datos adecuados, si las estrategias de captación, conversión y fidelización que una empresa lleva a cabo están dando los resultados deseados, para, entre otras cosas, poder decidir si es necesario realizar algún cambio o mantener la línea actual.
Además de facilitarnos el análisis y evolución de dichos datos, herramientas como Data Explorer de Connectif nos permiten añadir otras métricas adicionales como podrían ser el número medio de compras o el número de usuarios suscritos a la newsletter, enriqueciendo todavía más dicho análisis.
Si bien es cierto que para que el análisis sea completo debemos tener en cuenta también otros aspectos, probablemente más relacionados con la
estrategia corporativa de la marca; también es cierto que sin estos datos el análisis tampoco estaría completo. En realidad, al utilizar la información proporcionada por Connectif, lo que estamos haciendo es aplicar una metodología de trabajo que se fundamenta en el uso inteligente de los datos para tomar decisiones de negocio, conocida como Data First.
Como vemos, definir estratégias de conversión y fidelización puede suponer un volumen de trabajo muy grande, dado que hay diferentes aspectos a tener en cuenta (segmentos, acciones a realizar, workflows,…), y todos ellos deben ir coordinados para que la estratégia en cuestión sea coherente y efectiva. No obstante, el retorno a medio y largo plazo siempre es positivo, y los retornos son muy satisfactorios, tanto en términos económicos como de fidelización y satisfacción del cliente.
En el Área de Data del Departamento de Negocio Digital de The Etailers, aplicamos toda esta metodología para ayudar a nuestros clientes a aumentar la eficiencia de sus campañas de marketing digital y a conseguir sus objetivos de negocio.
¿Necesitas ayuda con ello? Contáctanos y estaremos encantados de ayudarte.
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