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¿Cómo segmentar con la técnica RFM?

Iván Guitart

Escrito por Iván Guitart Ph.D Marketing IESE Business School, España

La técnica RFM permite identificar a los clientes más valiosos.

La segmentación es uno de los engranajes del marketing. Esta herramienta consiste en identificar grupos de clientes con similares características con el fin de servirlos de una manera distinta a los otros clientes. Por ejemplo, diseñando productos con ciertas especificaciones, ofreciéndoles ofertas especiales, ideando anuncios con mensajes más relevantes, etc. Veamos qué propone la técnica RFM.

La RFM es una de las herramientas que permite segmentar a los clientes con el fin de identificar a los más valiosos. Esta técnica utiliza tres datos sobre el comportamiento pasado de los clientes: la recencia (R), la frecuencia (F), y el valor monetario (M).

La técnica se basa en tres supuestos:
1. Los clientes que compraron más recientemente son más valiosos porque tienen una mayor probabilidad de volver a comprar (R).

2. Los clientes que compran más seguido son más valiosos porque gastan más en la compañía (F).

3. Los clientes que compran montos más grandes son más valiosos porque gastan más en la compañía (M).

Puntajes por variables

La técnica RFM otorga un puntaje a cada cliente basado en cada una de las tres variables mencionadas. Por ejemplo, asumamos que tenemos cinco clientes, como se muestra en la Tabla 1:

Tabla 1. Datos de cinco clientes
Cliente Semanas desde la última compra Número de compras durante los últimos 3 meses Monto promedio de compra
C1 3 3 50.000
C2 5 4 30.000
C3 7 2 10.000
C4 4 6 40.000
C5 2 7 20.000

El primer paso en el análisis RFM consiste en otorgar un puntaje basado en la recencia. Dividiremos nuestro número total de clientes en quintiles (es decir, cinco grupos – en el ejemplo tenemos solo un cliente por grupo).

Luego, les daremos un puntaje de 5 a los clientes que pertenecen al quintil con mejor recencia. De esta forma, el cliente C5 recibe un puntaje 5 en recencia porque pertenece al quintil más reciente. El cliente C1 tiene un puntaje de 4 porque pertenece al segundo quintil más reciente. Al cliente C4 le daremos un puntaje de 3, al cliente C2 un puntaje de 2 y al cliente C3 un puntaje de 1. Los resultados los podemos ver en la Tabla 2.

Tabla 2. Puntajes R
Cliente Semanas desde la última compra Número de compras durante los últimos 3 meses Monto promedio de compra Puntaje R
C1 3 3 50.000 4
C2 5 4 30.000 2
C3 7 2 10.000 1
C4 4 6 40.000 3
C5 2 7 20.000 5

Frecuencia y monto

Para continuar, hacemos lo mismo con los puntajes F y M. Damos un puntaje de 5 a los clientes que pertenecen a los quintiles con mejores valores (de frecuencia y valor monetario separadamente), bajando sucesivamente hasta darle un valor de 1 a los clientes en quintiles con peores valores. Si seguimos el procedimiento, obtendremos la Tabla 3:

Tabla 3. Puntajes R, F, y M
Cliente Semanas desde la última compra Número de compras durante los últimos 3 meses Monto promedio de compra Puntaje R Puntaje F Puntaje M
C1 3 3 50.000 4 2 5
C2 5 4 30.000 2 3 3
C3 7 2 10.000 1 1 1
C4 4 6 40.000 3 4 4
C5 2 7 20.000 5 5 2

El paso final es sumar los puntajes, lo que nos permitirá identificar a los clientes más valiosos. Creamos una última columna como muestra la Tabla 4:

Tabla 4. Puntaje RFM
Cliente Semanas desde la última compra Número de compras durante los últimos 3 meses Monto promedio de compra Puntaje R Puntaje F Puntaje M Puntaje RFM
C1 3 3 50.000 4 2 5 11
C2 5 4 30.000 2 3 3 8
C3 7 2 10.000 1 1 1 3
C4 4 6 40.000 3 4 4 11
C5 2 7 20.000 5 5 2 12

En la tabla podemos ver que el cliente 5 es el más valioso según la metodología RFM. Este cliente, a pesar de gastar un monto bajo en cada compra, lo hace muy frecuentemente y lo hizo en forma reciente. A la vez, podemos ver que el cliente C3 es el peor, ya que compró hace mucho, lo hace pocas veces y en bajos montos.

Lee aquí un artículo sobre empresas y programas de lealtad.

 

 

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