Growth: Segmentación de usuarios en productos digitales
Análisis e implementación de la metodología RFM
Algo que he interiorizado profundamente en marketing es la importancia de segmentar usuarios para optimizar recursos.
Comprender el comportamiento de compra de los usuarios incrementa la probabilidad de tener relaciones duraderas lo que se traduce en más rentabilidad por usuario, lo que se traduce en más Life Time Value, lo que se traduce en más EBITDA.
En este artículo, revisaremos algunos conceptos de la segmentación RFM y cómo las empresas pueden utilizarla para impulsar ventas y lealtad de sus clientes.
¿Qué es la metodología RFM?
La segmentación RFM hace referencia a qué tan reciente fue la última interacción de los usuarios con tu producto o empresa, qué tan frecuente es esa interacción y cuánto monetizan de cada una de estas interacciones. Sus siglas son Recency, Frequency, Monetary.
¿Dónde es más usada?
Mayormente es usada en e-commerce, marketplaces o productos con casos de uso de frecuencia considerable.
¿Para qué es usada?
Esta metodología sirve para identificar y clasificar a los clientes más valiosos de una empresa a partir de su actividad de compra.
Variables principales
Recency (¿Qué tan reciente fue el último pedido o interacción?): Se refiere al tiempo transcurrido desde la última compra de un cliente. Un valor inferior indica una compra más reciente.
Frequency (¿Qué tan frecuente son las interacciones?): Mide la cantidad de compras realizadas por un cliente en un periodo determinado. A más compras, más frecuente.
Monetary (¿Cuánto monetizas, en promedio, por cliente por interacción?): Representa el valor económico total generado por las compras de un cliente en un periodo específico.
Al combinar estas tres variables, las empresas o productos pueden segmentar a sus clientes en segmentos de comportamiento similar, lo que permite desarrollar estrategias de marketing y ventas personalizadas para cada segmento. Así, se pueden minimizar los costos y maximizar el retorno de la inversión (ROI) en campañas de marketing y ventas. De hecho, en Glovo Perú implementamos esta iniciativa hace varios años y logramos resultados interesantes en redención de cupones y minizamos el costo hundido (usuarios que igual hubieran comprado sin cupón de descuento).
Implementación
Recopilar y organizar data histórica: Se deben recopilar los datos de transacciones de clientes, incluyendo fechas, montos y frecuencia de compras de cada cliente. La base más simple que recomiendo es Código de Usuario | Fecha de compra | Monto de compra. Con eso (y un poco de excel) pueden tener Diferencia de días (Hoy - Fecha de última compra) | Frecuencia de uso (conteo de fechas diferentes por usuario).
En una tabla resumen, por usuario, calcular los valores de RFM: Utilizando los datos anteriores, se obtienen los valores del Recency, Frequency y Monetary para cada cliente. La unidad mínima de información de la base de datos debe ser usuario único.
Establecer rangos de calificación: Se define un sistema de calificación (por ejemplo, del 1 al 5) para cada variable RFM. Recomiendo usar quintiles (20% de usuarios por grupo). Es decir, el 20% mejor obtiene 5 puntos, el siguiente 20%, 4 puntos y así consecutivamente. En el caso de la “R“ (Recently) debe ser una medida indirectamente proporcional, ya que a menos días, mayor puntaje.
Segmentar a los clientes: Con base en las calificaciones otorgadas a las variables RFM, se agrupan los clientes en diferentes segmentos según su perfil de compra. Por ejemplo, en experiencias pasadas he usado la siguiente distribución de Omniconvert:
Diseñar e implementar estrategias y acciones tácticas de marketing diferenciadas por segmento: Por ejemplo, para los “Soulmates“ podría ser más óptimo pensar en un plan de referidos o un sistema personalizado de Atención al Cliente vs hacerlo en el total de la base o en usuarios de baja frecuencia. Por otro lado, sería más coherente reactivar usuarios con descuentos en los que están por dejarte (“About to dump you“) vs hacerlo en “Lovers“ que tienen mayor probabilidad de comprarte sin descuento. Finalmente, podrías comunicar con mayor agresividad tus modelos de suscripción (pensando en un Rappi Prime o PedidosYa Plus) en usuarios no tan recientes y de moderada frecuencia como los “Platonic Friends“. La imaginación es el límite.
En conclusión, la segmentación RFM es una herramienta muy útil que permite a las empresas entender y atender mejor a sus clientes, mejorando la eficiencia de sus estrategias comerciales, aumentando la satisfacción y lealtad del cliente.
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