Como medir a lealdade da sua base de usuários com análise RFM?

Data & AnalyticsPor Juliana Amorim

Se você ainda não utiliza segmentação e análise RFM nas suas estratégias de marketing, provavelmente está perdendo grandes oportunidades. Compreender o significado de RFM é essencial para aumentar taxas de retenção e o LTV (lifetime value) de clientes. E pode acreditar: é mais fácil de implementar do que você imagina.

Neste artigo, vamos falar um pouco sobre os principais conceitos que envolvem esse modelo, começando com o significado, explorando seus benefícios e apresentando exemplos de segmentação.

O que significa RFM?

RFM significa Recência, Frequência e valor Monetário (Recency, Frequency and Monetary Value) e implica na análise dos dados transacionais e para identificar diferentes segmentos de clientes com base em seu histórico de conversão.

O que significa recência, frequência e valor monetário?

O modelo RFM é baseado em três fatores quantitativos:

Recência

De modo geral, a recência indica há quanto tempo atrás o seu cliente executou uma ação desejada (na maior parte das vezes, uma conversão).

Frequência

A frequência, por sua vez, indica quantas vezes ele repetiu essa ação em um determinado período de tempo.

Valor monetário

O valor monetário, por fim, indica qual é o valor desse cliente para o seu negócio.

O que é a análise de RFM?

Em poucas palavras, uma análise de RFM tem como objetivo revelar quem são os clientes mais valiosos para o seu negócio: aqueles que converteram recentemente, que costumam converter mais frequentemente e que gastam mais.

Para estruturá-la, o primeiro passo é agrupar os clientes de acordo com diferentes comportamentos e padrões de compra, com base nas variáveis ​​de RFM que mencionamos acima. Para cada uma delas, crie três clusters:

  • Frequência: clientes que convertem muito frequentemente, clientes com frequência média de conversão e clientes que realizaram uma única conversão;
  • Recência: clientes mais recentes, clientes de recência média, novos clientes;
  • Valor Monetário: clientes de alto valor, clientes de valor intermediário e clientes com baixo valor.

Combinando os grupos acima, você pode obter segmentos mais avançados como:

  • Clientes que voltam com frequência, mas gastam muito pouco (provavelmente são incentivados por promoções e descontos)
  • Clientes que compraram apenas uma vez, com ticket acima da média (podem indicar o que leva usuários a gastar bastante logo no primeiro pedido e por que não voltam a comprar)
  • Clientes VIP (aqueles que possuem uma pontuação geral de RFM alta, principalmente de valor monetário)
  • Clientes que costumavam ter alta frequência e valor monetário, mas pararam de fazer pedidos com você, ou seja, têm baixa recência (um sinal de que eles podem ter migrado para os concorrentes)

A análise de RFM pode evidenciar alguns pontos problemáticos relacionados à sua marca, produtos ou estratégia de marketing.

Outra análise interessante envolve entender o que faria com que clientes com baixa frequência e recência voltassem a comprar novamente. Se este segmento tiver um número razoável de clientes, vale a pena fazer uma pesquisa para entender a motivação de cada um.

Por fim, para citar um último exemplo, você também pode analisar o que faz com que um cliente passe de um segmento de baixo valor monetário para um segmento de alto valor monetário. Será que é uma consequência da recomendação de produtos, da campanha de frete grátis ou da personalização de conteúdo? Seria possível segmentar outros clientes de baixo valor monetário para apresentar a mesma oferta e replicar esse comportamento?

Os insights de uma análise de RFM são inúmeros e muito preciosos para que você entenda os principais segmentos de clientes. Mas além de analisar, você também precisa agir com base no que aprende.

Como utilizar a análise de RFM para segmentação

A análise de RFM te ajuda a fazer segmentações como nenhuma outra. Através dela, podemos descobrir e criar segmentos como:

  • Quem são os 1% de clientes que geram a maior parte de sua receita
  • Quem são os clientes fiéis que retornam com frequência
  • Quem são os clientes que fizeram grandes pedidos no passado, mas não fazem compras há um bom tempo.

Com base nesses segmentos, podemos fazer perguntas como:

  • O que posso fazer para que clientes com alto valor monetário e baixa recorrência voltem?
  • O que faz com que os clientes com alta frequência e baixa recência sejam tão leais? O que eles mais valorizam na minha marca?
  • Que outras características (geográficas, demográficas, comportamentais) meus clientes de alto valor monetário têm em comum? Como posso usá-las para criar um segmento de novos clientes em potencial?

Com uma segmentação de RFM, é possível abordar determinados segmentos de maneira personalizada, com base nas suas necessidades e preferências. Além disso, dependendo do que você vende, você pode identificar comportamentos padrão do consumidor para prever suas necessidades com antecedência.

Vamos supor que você criou um segmento de novos clientes que fizeram compras de alto valor nos últimos 3 meses. Ao analisar o perfil desses clientes, você percebeu que uma boa parcela comprou produtos para filhotes. A partir dessa análise, você pode, por exemplo, criar uma campanha e uma personalização com conteúdo educativo sobre como introduzir novos alimentos a filhotes, ou até mesmo o enviar de amostras grátis para que eles possam experimentar. Hoje em dia existem algumas plataformas disponíveis no mercado para criar personalizações com base em segmentos no seu próprio site sem depender de desenvolvedores no dia a dia, mas poucas são realmente especializadas nessa funcionalidade. Clique aqui e saiba mais sobre como implementar conteúdo dinâmico no seu site com a Croct, ou continue lendo para entender porque a análise de RFM é importante.

Por que a análise de RFM é importante?

Em geral, profissionais de marketing são obcecados por otimizar o funil de aquisição e o ROI das suas campanhas. É comum analisar todos os detalhes de uma segmentação, como idade, gênero, interesses, comportamento de navegação e muitas outras informações, para garantir a entrega do conteúdo certo para cada audiência.

Mas e os clientes que já passaram por todo esse processo, por que deixá-los irem embora tão facilmente? O valor investido nessas iniciativas é muito alto para que eles comprem apenas uma vez.

Muitas empresas direcionam a maior parte dos esforços para reduzir o custo de aquisição. Algumas otimizam anúncios, landing pages e o fluxo de navegação, mas ignoram completamente visitantes que estão retornando ao site, mesmo quando há espaço para muita personalização, vendas adicionais e fidelização.

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Como quantificar a análise de RFM?

Criar um ranking para os seus usuários de acordo com a análise de RFM é relativamente simples. Basta atribuir uma pontuação a cada cliente de acordo com cada uma das três variáveis. Você pode usar uma escala de 1 a 5 ou de 1 a 10.

Considere que:

  • Quanto mais recente a conversão, maior a pontuação de recência;
  • Quanto maior o número de conversões em um determinado período, maior a pontuação de frequência;
  • Quanto maior o lifetime value, maior a pontuação de valor monetário.

Por último, cabe a você decidir se o peso atribuído a cada uma das três variáveis será o mesmo ou se haverá alguma priorização, uma vez que isso está muito atrelado aos objetivos do seu negócio.

No exemplo do pet shop, o indicado seria dar peso maior à frequência se o objetivo do negócio é otimizar a venda de bens de consumo. Por outro lado, um e-commerce que vende equipamentos eletrônicos provavelmente deve priorizar o valor monetário, considerando que a frequência de conversão tende a ser menor.

Quais os benefícios das análises de RFM?

O principal benefício da análise RFM é o potencial de otimização da base de clientes que você já possui. Para negócios com alto índice de recorrência ela é ainda mais importante, pois pode economizar grande parte do dinheiro, tempo e esforço que você coloca na aquisição de novos clientes.

Conclusão

A análise RFM é uma estratégia poderosa para entender o comportamento dos clientes, segmentando-os de acordo com seu histórico de compras. Essa estratégia permite identificar seus clientes mais valiosos, avaliar a eficácia de suas campanhas de marketing e melhorar a retenção de clientes.

Esperamos que você tenha encontrado informações valiosas sobre a análise RFM nesse post. Se você deseja utilizar seus segmentos para otimizar e personalizar a experiência do usuário, crie sua conta gratuitamente e explore nossa plataforma.

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