Simplificando los conceptos de ciencia de datos de comercio electrónico de un tema a la vez.

Tradicionalmente, los marketers creaban segmentación basada en datos demográficos👨 👩 🐈 👶. Sin embargo, la mayoría de las marcas de comercio electrónico de hoy en día prefieren aplicar la ciencia de datos para desarrollar una segmentación de comportamiento basada en los comportamientos de compra. Por ejemplo, ¿qué productos están viendo / comprando 🛒? ¿Qué camino tomaron para llegar a su sitio web?? (la conciencia vs intención). Además, ¿cuál es su nivel de engagement️ ️ (uso/aperturas/clics/vistas)?

¿Cuál es el beneficio de la segmentación? Si bien hay muchos, voy a enumerar mis tres mejores aquí:

1. Focused & marketing personalizado
2. Menores costos de marketing
3. Mejor desarrollo de productos

Agrupar a los clientes en función del comportamiento permite el marketing contextualizado en lugar de las explosiones de correo electrónico, lo que a su vez reduce los costos de marketing. Dirigiéndose a un subconjunto de clientes (¡un segmento!) con atributos similares, es probable que obtenga mejores tasas de apertura, conversiones más altas y retorno de la inversión publicitaria (ROAS). Lo mejor de todo es que puede satisfacer los gustos de sus clientes con productos futuros.

RFM es un método de modelado de datos utilizado para analizar el valor del cliente. Significa actualidad, frecuencia y dinero, que son solo tres métricas que describen lo que hicieron sus clientes. La actualidad mide el tiempo (generalmente en días) entre la última vez que el cliente hizo el pedido y el día de hoy. La frecuencia mide cuántos pedidos totales tenían los clientes, y Monetario es la cantidad promedio que gastaron de esos pedidos.

RFM comenzó en los días de marketing directo y sigue siendo una de las herramientas más sencillas y eficaces en el comercio minorista y el comercio electrónico hoy en día. Para crear RFM, necesita transformar sus datos y asignar una puntuación de alta a baja. Este es un ejemplo sencillo con tres niveles (Alto, medio y bajo): ordena los pedidos de tus clientes en una columna y asigna una puntuación de 3 para los clientes con cero pedidos, un valor de 2 para los clientes con un pedido y 1 para los clientes con 2 o más pedidos o clientes recurrentes. Esto le da su métrica de frecuencia. Luego repites este proceso para la actualidad y el dinero. Al final, obtendrá tres valores, uno para cada pilar de RFM que describe lo valioso que es cada cliente, y uno es el mejor.

¿Por qué importa el RFM? ¿Por qué debería importarme?

RFM es esencial porque le permite ordenar y organizar a sus clientes de mejor a peor rápidamente, y es altamente efectivo para describir el comportamiento del cliente. Con las puntuaciones RFM, puede crear muchos segmentos de clientes útiles. Comenzamos con los MVP que son sus mejores clientes con las mejores puntuaciones en las tres dimensiones. Nuevos clientes que obtienen una puntuación alta en actualidad y dinero, pero baja en frecuencia porque han comprado recientemente. En el espectro opuesto, tienes clientes de alto valor que no han comprado en mucho tiempo. Obtendrán puntuaciones altas en lo reciente y monetario, pero bajas en lo reciente. Por último, los clientes de bajo valor que obtienen puntuaciones bajas en las tres dimensiones y es poco probable que valgan algo. Puede ahorrar dinero en marketing suprimiendo a estos usuarios Y mejorando las tasas de apertura y clics.

¿por Qué te importa? Hemos visto que el 5% superior de los clientes gastan en promedio 10 veces más que todos los demás, y representan un tercio de sus ingresos totales. Los clientes principales tienden a tener un valor promedio de pedido más alto y es más probable que se conviertan en fanáticos leales de su marca. Los fans leales tienden a generar el boca a boca y referencias, haciéndolos más valiosos.

En resumen, debería dedicar más tiempo a hacer felices a sus principales clientes, y RFM puede ayudarlo a averiguar dónde concentrarse y qué hacer.

¿Por qué RFM puede hacer por mí?

Si aún no lo ha hecho, comience a utilizar RFM para crear segmentación de clientes para sus campañas de marketing y comience a optimizar. Puedes:

• Desplegar la alfombra roja para tus VIP.
• Diseñe campañas de nutrición para los clientes con más probabilidades de comprar.
• Crea ofertas y recordatorios personalizados para los clientes que están a punto de abandonar.
• Redirecciona a clientes de alto valor para recuperarlos.

Hay muchos más casos de uso para RFM. Podrás crear campañas contextualizadas y más relevantes que se dirijan a diferentes clientes de manera diferente. La segmentación funciona para mejorar las aperturas y los clics, así como para atraer más dinero de marketing. Si aún no lo estás haciendo, deberías estarlo. Uno de nuestros clientes encontró un 20% más de clientes de alto valor a los que dirigirse durante su planificación anual gracias a RFM.

En resumen, RFM significa recencia, frecuencia y monetaria, con lo reciente, siendo el más importante. ¿Por qué? Esto se debe a que las compras en línea son un acto comercial no contractual, con personas libres de ir y venir a su antojo. Solo puede asumir que un cliente está «vivo» e interesado en usted cuando se lo ha dicho con una compra reciente.

Encuentre su RFM. Comience a clasificar a sus clientes de lo mejor a lo peor y construya esos segmentos en sus actividades de marketing.

No olvides que los datos son poder, y queremos devolver los poderes de datos de comercio electrónico a las personas. Únase a nosotros y comience a crecer con sus datos hoy mismo.

Hecho por Segmentos

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Publicado originalmente en tresl.co

Peter S. Fader Bruce G. S. Hardie Ka Lok Lee, RFM y CLV: Uso de curvas de valores Iso para el Análisis de la Base de Clientes (2004)