Conocer a tus clientes es tan importante como detectar cómo reaccionan a cada cambio: una política comercial nueva, un rediseño de la web o una promoción. El análisis RFM es una de las formas más sencillas y efectivas de convertir ese conocimiento en segmentos accionables.

¿Qué es la segmentación RFM?

RFM son las siglas de tres variables sobre el comportamiento de compra de cada cliente:

  • Recency (recencia): cuánto tiempo hace de su última compra.
  • Frequency (frecuencia): cada cuánto compra.
  • Monetary (monetario): cuánto gasta en total.

El análisis consiste en segmentar a tus clientes por cada uno de estos tres ejes, dividiéndolos en niveles (por ejemplo, de 1 a 5 en cada variable), y usar esa clasificación para tomar decisiones distintas según el grupo. Un cliente puede quedar clasificado como, por ejemplo, “nivel 2 de recencia, nivel 1 de frecuencia y nivel 3 de gasto” — y ese perfil te dice mucho más sobre cómo tratarlo que mirar solo su ticket medio.

Distribución de clientes por frecuencia de pedidos

En la mayoría de tiendas, la distribución no es uniforme: un grupo grande de clientes que solo ha comprado una vez, y una cola larga de clientes recurrentes que aportan un peso desproporcionado a la facturación. Ver esa distribución de un vistazo ya es útil por sí solo.

Por qué es útil para un ecommerce

RFM te permite dejar de tratar a todos los clientes igual. Dos clientes con el mismo gasto total pueden necesitar acciones completamente distintas: uno que compró mucho hace un año y no ha vuelto no es lo mismo que uno que compra poco pero de forma constante cada mes.

Algunos usos habituales de esta segmentación:

  • Identificar a tus mejores clientes (alta frecuencia, alto gasto, compra reciente) para cuidarlos y fidelizarlos.
  • Detectar clientes en riesgo de fuga: buen historial de compra, pero que llevan tiempo sin volver — el momento ideal para una campaña de recuperación antes de que se vayan del todo.
  • Priorizar el presupuesto de marketing hacia los segmentos con mayor probabilidad de conversión, en vez de tratar a toda la base de clientes por igual.

Distribución de clientes por importe total de sus pedidos

3 acciones para aumentar ventas con los datos RFM

  1. Monitoriza la evolución del perfil de tus clientes. Cómo cambian tus segmentos con el tiempo te dice si tus decisiones (precios, envíos, nuevas categorías) están reteniendo a los clientes que más aportan o los están alejando.
  2. Automatiza acciones por segmento. Un email a tus mejores clientes no debería tener el mismo contenido ni la misma oferta que uno pensado para recuperar a un cliente inactivo.
  3. Trabaja cada variable por separado. Mejorar la recencia (que vuelvan antes), la frecuencia (que compren más veces) y el monetario (que gasten más por pedido) requiere palancas distintas — apóyate en promociones, envíos gratuitos a partir de cierto importe, o programas de fidelización según qué variable quieras mover.

RFM es un método sencillo, pero cambia por completo cómo se ve la base de clientes de una tienda: deja de ser un número único de “clientes totales” y pasa a ser un mapa de quién compra, cuánto y cuándo hay que actuar con cada uno. En OpenTiendas esta segmentación viene integrada de serie en el backoffice, junto con automatizaciones de marketing que ya la usan para dirigirse a clientes top o recuperar clientes inactivos.