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Análisis RFM

El análisis RFM segmenta a tus clientes según su comportamiento de compra y te ayuda a identificar a los mejores clientes y a quienes necesitan reactivarse.

¿Qué es RFM?

RFM significa:

  • Recencia (R): hace cuánto realizó un cliente una compra.
  • Frecuencia (F): con qué frecuencia compra.
  • Valor monetario (M): cuánto gasta.

Cada dimensión recibe una puntuación de 1 a 5, donde 5 es la mejor. La combinación crea segmentos de clientes.

Funciones del panel

Estadísticas de resumen

Tres métricas clave en la parte superior:

MétricaDescripción
Clientes totalesNúmero de clientes con puntuaciones RFM
Ingresos totalesIngresos combinados de todos los segmentos
SegmentosNúmero de segmentos de clientes activos

Gráfico de distribución de segmentos

Un gráfico de barras horizontal que muestra el número de clientes por segmento. Te ayuda a:

  • Identificar los segmentos de clientes más grandes.
  • Detectar desequilibrios en tu base de clientes.
  • Seguir el crecimiento de los segmentos a lo largo del tiempo.

Gráfico de valor de segmentos

Un gráfico circular que muestra la distribución de ingresos entre segmentos. Te permite:

  • Ver qué segmentos generan más ingresos.
  • Identificar segmentos de alto valor que conviene proteger.
  • Encontrar segmentos con bajo rendimiento que se pueden mejorar.

Tarjetas de segmentos

Tarjetas visuales para cada segmento que muestran:

  • Nombre del segmento y código de color.
  • Número de clientes.
  • Valor total del segmento.
  • Breve descripción del segmento.

Tabla detallada

Una tabla ordenable con las columnas:

  • Segmento: nombre con indicador de color.
  • Descripción: explicación breve del significado del segmento (Campeones, En riesgo, Hibernando, etc.), junto al nombre: una leyenda integrada para que no tengas que memorizar las definiciones RFM.
  • Recuento: número de clientes.
  • Valor total: ingresos del segmento.
  • Valor medio: ingresos por cliente.

Segmentos RFM explicados

Segmentos de alto valor

SegmentoColorDescripciónAcción
CampeonesVerdeMejores clientes: máxima frecuencia y gastoRecompensa la fidelidad y ofrece acceso anticipado
FielesAzulClientes constantes y con buena interacciónVenta adicional y programas de recomendación
Fieles potencialesMoradoClientes recientes, frecuencia mediaAumenta la frecuencia y ofrece programas de fidelidad

Segmentos en crecimiento

SegmentoColorDescripciónAcción
Clientes nuevosCianRealizaron su primera compra recientementeSerie de bienvenida e incorporación
PrometedoresVerde azuladoRecientes, pero con baja frecuencia hasta ahoraAnima una segunda compra

Segmentos en riesgo

SegmentoColorDescripciónAcción
Necesitan atenciónAmarilloInteracción en descensoCampañas de recuperación
A punto de dormirseNaranjaEn riesgo de volverse inactivosOfertas urgentes y reactivación
En riesgoRojoAntes eran fieles; ahora están inactivosOfertas especiales y comentarios
No se pueden perderRojo oscuroAntes eran los mejores clientes; ahora están inactivosContacto personal y ofertas VIP

Segmentos inactivos

SegmentoColorDescripciónAcción
HibernandoGrisInactivos desde hace tiempoGran descuento, último intento
PerdidosGris oscuroProbablemente abandonaronEncuesta, eliminar de las listas

Usar RFM en marketing

Crear campañas segmentadas

  1. Ve a Campañas o Canvas.
  2. Crea una campaña o flujo nuevo.
  3. Usa filtros de segmentos para dirigirte a segmentos RFM específicos.
  4. Adapta los mensajes según las características del segmento.

Ejemplos de estrategias de campaña

Para Campeones:

Asunto: Acceso anticipado VIP: nueva colección
Contenido: Vista previa exclusiva, recompensas de fidelidad y bonificaciones por recomendación

Para En riesgo:

Asunto: Te echamos de menos: aquí tienes un 20 % de descuento
Contenido: Oferta de recuperación, "¿Qué hicimos mal?" y una forma sencilla de volver

Para Clientes nuevos:

Asunto: ¡Te damos la bienvenida! Esto es lo que puedes descubrir
Contenido: Recomendaciones de productos, cómo empezar e información de soporte

Prácticas recomendadas

  1. Supervisa los cambios de segmento: sigue cómo se mueven los clientes entre segmentos.
  2. Configura flujos automatizados: crea recorridos de Canvas para cada segmento.
  3. Personaliza por segmento: cada segmento necesita un enfoque distinto.
  4. Calcula el LTV de cada segmento: entiende el valor de vida de cada segmento.
  5. Prueba e itera: realiza pruebas A/B de mensajes para distintos segmentos.

Detalles técnicos

Algoritmo de puntuación RFM

Cada dimensión (R, F, M) se puntúa de 1 a 5 mediante distribución por quintiles:

  • 5: 20 % superior de clientes.
  • 4: percentil 60–80.
  • 3: percentil 40–60.
  • 2: percentil 20–40.
  • 1: 20 % inferior.

Asignación de segmentos

Cada cliente recibe tres puntuaciones de 1 (más débil) a 5 (más fuerte): Recencia (cuándo compró por última vez), Frecuencia (cada cuánto compra) y Monetario (cuánto gasta). La combinación se asigna a uno de once segmentos con nombre: se comprueban de arriba abajo y gana la primera coincidencia, por lo que un cliente que encaja en varios queda en el más fuerte:

SegmentoRFMEn términos sencillos
Campeones4–54–54–5Compraron recientemente, compran a menudo y gastan más
Fieles3–43–53–5Clientes habituales sólidos: el núcleo fiable
Fieles potenciales3–42–32–4Compradores recientes que están creando hábito
Clientes nuevos4–51–21–2Acaban de llegar: primera(s) compra(s)
Prometedores3–41–21–4Recientes, con pocos pedidos, vale la pena cultivarlos
Necesitan atención2–31–31–3Valor medio y perdiendo interés
A punto de dormirse1–21–31–2Se están apagando: actúa antes de que se vayan
En riesgo1–23–41–4Antes compraban a menudo; ahora están inactivos
No se pueden perder1–24–52–5Tus mejores clientes, ahora inactivos: la recuperación más importante
Hibernando1–21–31–3Inactivos desde hace tiempo, de bajo valor
Perdidos111Abandono total

Los intervalos son un resumen legible; internamente, cada segmento coincide con un conjunto específico de combinaciones de puntuaciones R-F-M y cada combinación se resuelve en exactamente un segmento.

Atributos adicionales de clientes

Además de RFM, cada cliente se enriquece automáticamente con atributos derivados de sus compras que puedes usar como filtros de segmento (en el tipo de filtro Comercio electrónico) en Campañas y Canvas.

Nivel de CLV histórico

Una categoría con nombre basada en el gasto total de un cliente (su valor de vida del cliente histórico: dinero ya gastado, no una predicción):

NivelGasto total
Broncemenos de 50
Silver50–199
Gold200–499
Platinum500–999
VIP1000+

Operadores de filtro: Nivel de CLV histórico es igual a y Nivel de CLV histórico es uno de.

CLV previsto (aprendizaje automático)

Mientras el CLV histórico mira al pasado, el CLV previsto mira al futuro: un modelo de aprendizaje automático pronostica el gasto esperado de cada cliente en los próximos 365 días (en tu moneda base) a partir de su historial de compras e interacción. Se expone como dos atributos de segmento:

  • CLV previsto (próximos 365 días): el importe pronosticado (numérico; usa ≥/≤ para segmentar, por ejemplo, "se prevé que gaste más de 500 el próximo año").
  • Nivel de CLV previsto: una categoría con nombre (bronce/plata/oro/platino/vip) en la misma escala que el nivel histórico.

El modelo se reentrena a diario con tus propios datos. Los clientes sin historial de compras no reciben una predicción (no hay señal con la que pronosticar). Úsalo para invertir antes de que se materialice el valor; por ejemplo, incorpora a clientes con CLV previsto alto a un recorrido VIP antes de que gasten lo suficiente para alcanzar un nivel histórico.

Frecuencia media de compra

El número medio de días entre los pedidos de un cliente (se calcula a partir del intervalo entre su primer y último pedido, por lo que necesita al menos dos pedidos). Usa Días medios entre compras ≥/≤ para dirigirte, por ejemplo, a clientes que suelen comprar cada 30 días con un recordatorio de reposición oportuno.

También están disponibles como filtros señales de reposición relacionadas, actualizadas a diario:

  • Próximo pedido previsto (días): días hasta el próximo pedido previsto del cliente según su propio ciclo de compra (0 = corresponde ahora). Segmenta con Próximo pedido previsto ≤ 7 para enviar un recordatorio de recompra justo antes de que normalmente compraría.
  • Compra vencida: verdadero cuando un cliente ha superado ampliamente su ciclo habitual (una señal de recuperación o de comprador inactivo).

Afinidad por categoría y marca

Las categorías y marcas de productos en las que realmente gasta un cliente, ordenadas por gasto en todos sus pedidos. Mostramos la afinidad más fuerte (categoría principal / marca principal) y las cinco primeras de cada una.

Operadores de filtro:

  • Compra categoría (cualquiera de) / Compra marca (cualquiera de): coincide con clientes cuyas principales afinidades incluyen cualquiera de las categorías o marcas indicadas (separadas por comas).
  • Categoría principal es igual a / Marca principal es igual a: coincide con la afinidad individual más fuerte.

Esto facilita crear audiencias como "compra Zapatos o Bolsos" o "la marca principal es Nike" para campañas de venta cruzada y de novedades.

Informes multidivisa

Si tu tienda acepta pedidos en más de una moneda, cada pedido se normaliza a la moneda base (de informes) de tu organización al tipo de cambio de la fecha del pedido, usando los tipos diarios del Banco Central Europeo. Todos los ingresos, valores medios de pedido, CLV y cifras monetarias RFM se agregan en esa única moneda base, de modo que los totales entre divisas son correctos en lugar de sumar monedas mezcladas a su valor nominal.

La moneda y el importe originales del pedido siempre se conservan; los valores en moneda base se usan solo para analítica y segmentación. Cuando no hay tipo de cambio disponible, el pedido usa su importe sin convertir en lugar de excluirse de un total. Configura tu moneda base en la configuración de la organización (USD de forma predeterminada).

Siguientes pasos