¿Qué es y cómo usar el análisis RFM en el comercio electrónico?
La herramienta de análisis RFM (Recency, Frequency, Monetary), integrada en OpenTiendas, ofrece la capacidad de segmentación y análisis de datos para optimizar tus estrategias de marketing.
Segmentación RFM ¿Qué es?
RFM es un método de análisis de clientes que se basa en tres aspectos clave:
- Recency o R es el tiempo desde la última compra.
- Frequency o F es la frecuencia entre pedidos de un cliente
- Monetary o M es el importe de los pedidos
Así pues, el análisis RFM consiste en segmentar a los clientes en grupos para cada uno de estos ejes para después realizar acciones específicas creando grupos para diferentes valores de R, F y M.
¿Cuál es la utilidad del modelo RFM en ecommerce?
Conocer el cliente, sus flujos de interacción con el ecommerce es tan importante como detectar la relación que tiene con el más mínimo cambio ya sea políticas comerciales, diseño web o cualquier otro aspecto.
La automatización del análisis y la auditoría permiten que los sistemas que manejan la interacción con el usuario puedan adaptarse en tiempo real a los cambios de forma que se pueda aprovechar al máximo las dinámicas del mercado.
Análisis RFM en OpenTiendas ecommerce
La plataforma OpenTiendas incorpora de serie una herramienta de análisis RFM. A diferencia del uso de herramientas externas específicas, que dicha información esté incorporada permite ir un paso más allá en el uso de esta valuosa información en los diferentes procesos de marketing. Si aún no conoces OpenTiendas, mira esta comparativa de plataformas eCommerce.
Los algoritmos de OpenTiendas usan esta segmentación en tiempo real para adaptar la interacción, desde emailings desde automarketing hasta ordenación de productos o la gestión de pujas en tiempo real en Google Shopping.
Desde la versión 4.99 esta información está disponible también en el backoffice del Merchant para ayudar a entender mejor al usuario y poder contrastar la mejora de los diferentes índices. Puedes solicitar información para crear tu tienda online con OpenTiendas a través del formulario de contacto.
Datos de la segmentación de clientes, visibles en la sección marketing
Puedes acceder al análisis RFM desde el Menú Marketing – Análisis RFM en el backoffice tu tu tienda online Opentiendas.
Para aquellos usuarios más expertos y avanzados en estadística, debajo de cada apartado del análisis se detalla la muestra tomada para el cálculo.
Ejemplo de cómo calcular los datos RFM
Para el caso “Recency”, por ejemplo, veremos en el backoffice de Opentiendas la segmentación de clientes en 3 ó 4 grupos o segmentos; siguiendo el ejemplo de los gráficos anteriores:
Segmentación de los clientes en 3 grupos:
Entre 0 y 182 días: 2677 clientes
Entre 182 y 505 días: 2674 clientes
Entre 505 y 1018 días: 2719 clientes
Segmentación de los clientes 4 grupos:
Entre 0 y 126 días: 2277 clientes
Entre 126 y 317 días: 2266 clientes
Entre 317 y 684 días: 2265 clientes
Entre 684 y 1018 días: 2267 clientes
Valor mínimo: 0 días
Valor máximo: 1018 días
Muestra de datos usada para el cálculo:
100,0% de los pedidos de los últimos 3 años con importe >0 EUR
Total de clientes en el periodo: 8053 clientes
Fecha de pago del pedido más antiguo: 17 de Junio de 2018
Fecha de pago del pedido más reciente: 3 de Febrero de 2023
Junto con la información anterior verás leyendas y textos informativos para ayudar a su comprensión y utilización, por ejemplo:
RFM es una técnica que permite realizar una segmentación avanzada de clientes y usuarios a partir del análisis de sus hábitos de compra y su comportamiento.
Las letras RFM hacen referencia a:
- Recency (RECENCIA): ¿Cuándo realizó su última compra el usuario?
- Frequency (FRECUENCIA): ¿Con qué frecuencia compra el usuario en nuestra tienda?
- Monetary Value (MONETARIO): Valor Monetario o gasto total de un cliente.
La idea es simple, dividiremos en grupos nuestros clientes en función de su R su F y su M. Dentro de cada R, F y M crearemos niveles.
De esta forma un cliente puede tener nivel 2 de R, nivel 1 de F y nivel 3 de M, quedando clasificado dentro de 213. R=2; F=1; M=3
Puede ser que un cliente con 2 pedidos (F) y otro con 3 pedidos(F) queden dentro del mismo grupo porque haremos niveles; por ejemplo de 1 pedido a 5 es nivel 1 de F, de 5 a 10 nivel 2 de F; etc.
Integración con el marketing automático de la plataforma
Los dos principales escenarios de fidelización automáticos de la plataforma, Clientes TOP y Clientes Inactivos estan predefinidos y se pueden activar y configurar desde el backoffice.
En la sección Automarketing encontrarás entre otros:
Segmentación: Clientes Top
Los diferentes productos en OpenTiendas están internamente clasificados como:
a) Mensuales b) Anuales c) Trimestrales d)Anuales equivalentes.
En función del historial de compra y de las clasificaciones RFM el sistema ejecuta los procesos para maximizar la compra repetitiva.
Segmentación: Clientes inactivos
Para antiguos clientes , en función de la clasificación RFM el sistema intentará recuperar esos clientes con diferentes promociones.
Estos emails automarketing siempre tendrán un contenido customizable por el Merchant pero siempre sobre una clasificación y selección de contenido basada por el sistema RFM así como los intereses del usuario, las tendencias de compra de usuarios similares en el momento que se envía el mail, etc.
3 acciones para aumentar tus ventas usando los datos del modelo RFM
- Monitorizar la evolución del perfil de clientes. Ver cómo los cambios en políticas comerciales y de interacción con el usuario te ayudan a maximizar los objetivos.
- Apoyar los sistemas de automarketing. Especialmente añadiendo información de valor y actualizarla de forma regular a los procesos de automarketing.
- Definir iniciativas específicas para mejorar por separado los indicadores R, F, M. Para ello puedes apoyarte en el catálogo de opciones de automarketing, promociones, grupos de clientes y demás herramientas del backoffice de OpenTiendas.