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Técnica RFM qué es

Qué es la técnica RFM y de qué modo aplicarla en Marketing Digital

La cantidad de perfiles que podrías tener en una base de datos o en el flujo de consumidores que interactúan con tu marca, puede ser enorme. Por ejemplo, clientes que solo compran una clase de productos, otros que lo hacen de modo esporádico, algunos que prefieren el despacho a domicilio y un grupo que opta por inversiones más pequeñas. Esa condición diversa convierte a la técnica RFM en un recurso atractivo.

Con ella es posible identificar patrones de comportamiento para adaptar las estrategias de Marketing Digital a tales características. Esto funciona atribuyendo un puntaje a cada cliente, según tres variables basadas en el historial de sus transacciones, lo que ayudará a pronosticar las tasas de retorno de las campañas e incrementar el ROI.

Una segmentación cuantitativa

Este modelo respaldado en datos, entrega oportunidades para dar fluidez a las interacciones futuras y otorgar una alta satisfacción a los clientes, lo que aporta condiciones favorables que maximizarán su valor de por vida. Pero es fundamental entender que esta técnica solo se puede usar en consumidores existentes e, indirectamente, podría ayudar a adquirir otros nuevos.

Veamos las definiciones:

1. Recencia (R)

Este punto se basa en la experiencia reciente, es decir, en la última vez que tu cliente compró un producto o servicio. El supuesto acá es que quien lo hizo, por ejemplo, hace siete días es más valioso que quien realizó la adquisición hace un mes, porque presenta una probabilidad más alta de volver a comprar.

¿Cómo filtrar? A los clientes se les asignará una puntuación de antigüedad, según la última compra; la que puede ser representada en días, semanas, meses o incluso, años dependiendo de la naturaleza del negocio. Entonces, a modo de ejemplo, supongamos que posees una lista de cinco consumidores y especificas el número de meses desde la última transacción de cada uno:

  • Cristóbal: 1 mes (5).
  • Luisa: 2 meses (4).
  • Andrés: 3 meses (3).
  • Paula: 4 meses (2)
  • Sara: más de 5 meses (1).

Ahora si calificamos a cada persona según su recencia, donde el de mayor puntaje será el más preciado para la compañía; según lo que se muestra entre paréntesis, Cristóbal se adjudica el primer lugar.

2. Frecuencia (F)

La segunda variable define la cantidad de interacciones del consumidor con tu marca, en un espacio delimitado de tiempo. Y supone que quienes compren más seguido tienen más valor para la empresa, porque las posibilidades de realizar nuevas transacciones en ella son mayores.

Así, siguiendo el ejemplo anterior, se tomará en cuenta el número de compras durante los últimos 6 meses, para calificar a cada cliente como se especifica entre paréntesis.

  • Cristóbal: 5 veces (4).
  • Luisa: 7 veces (5).
  • Andrés: 2 veces (2).
  • Paula: 4 veces (3)
  • Sara: 1 vez (1).

3. Valor monetario (M)

El indicador final de esta técnica RFM corresponde al monto de dinero que gastó el cliente en ese período específico. Se presume que quienes invierten sumas altas serán más propensos a gastar dinero en el futuro y, en consecuencia, tienen un elevado valor para la compañía.

Luego, sabiendo cuál es la inversión hecha por cada uno de los cinco integrantes de nuestro ejemplo, la presentación del puntaje sería:

  • Cristóbal: 380 mil pesos (5).
  • Luisa: 295 mil pesos (4).
  • Andrés: 84 mil pesos (2).
  • Paula: 244 mil pesos (3)
  • Sara: 36 mil pesos (1).

Ahora, terminada la triple segmentación, es posible identificar al cliente más valioso para la empresa, sumando los valores que obtuvo cada uno. De esa forma, tenemos que quien cumple con tal requisito, en primer lugar, es Cristóbal al obtener 14 puntos. Mientras, el segundo, sería Luisa, con 13 puntos.

Cómo ayuda la técnica RFM al Marketing Digital

Este modelado entrega respuestas sobre diversos asuntos que son centrales para trazar los pasos estratégicos, sumar liderazgo y ser un excelente aporte para los clientes. Por ejemplo, junto con identificar a los más preciados, es posible saber quién de ellos:

  • Es un potencial para realizar nuevas compras.
  • Permanece inactivo y desde cuánto tiempo.
  • Tiene probabilidades de convertirse en consumidor fidelizado. 
  • Es demasiado débil como para seguir invirtiendo en él.

Y si sumas nuevas variables como el género, grupo etario y criterios psicográficos; puedes hacer cruce de información, pasar de la segmentación a la hipersegmentación y crear campañas de Marketing Digital, altamente robustas, que tengan sentido para los destinatarios e incrementen el buen posicionamiento de la marca.

El valor de los múltiples parámetros

Concluyendo, una segmentación poderosa no se traduce en separar el negro del blanco ni se articula de modo singular. Al contrario, la tarea de fondo es multidimensional y bastante más compleja. Los clientes presentan innumerables características que los hacen diferenciarse entre sí y, por lo tanto, es indispensable cuantificar distintos parámetros para estructurar perfiles más completos.

Ello ayudará a orientar las estrategias de Marketing Digital con mayor precisión, lo que va a producir tasas de conversión más altas y permitirá mejorar la atención en la etapa de posventa. Por eso es que, al aplicarla debidamente, la técnica RFM aporta valor para los clientes y empresas.

Sin embargo, en beneficio de la segmentación y la personalización de los contenidos, también es necesario combinar esta herramienta con otras variables o elementos. Por ejemplo, datos demográficos y análisis predictivos. Así obtienes un panorama más integral sobre los clientes y optimizas tu carga de conocimientos para tener la capacidad de construir un vínculo estrecho que perdure y beneficie a todas las partes. 

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