10 casos de uso de la segmentación RFM para aumentar el CLV
23
Abril
El rendimiento y resultados del marketing ya no se basa únicamente en la intuición: ahora se construye sobre un conocimiento detallado y estructurado de los clientes. Ahora más que nunca, los retailers tienen la oportunidad de transformar los datos de los clientes en valor tangible.
La segmentación RFM (Recency, Frequency, Amount) se está convirtiendo en una herramienta estratégica esencial para perfeccionar el conocimiento del cliente, reforzar su fidelidad y maximizar la eficacia de las campañas de marketing. Proporciona a los minoristas un marco concreto para gestionar sus campañas con precisión, optimizar los recursos y generar un retorno de la inversión medible.
Gracias a la segmentación RFM, disponible en la CDP, es posible entender mejor el comportamiento de compra de los clientes, personalizar su recorrido y concentrar los esfuerzos de marketing allí donde vayan a tener mayor impacto. Un activo muy valioso que mejorar la fidelidad y la performance.
Segmentación RFM: definición
La segmentación RFM es un método de análisis de clientes que los clasifica en función de tres criterios: la antigüedad de su última compra, la frecuencia de sus compras y el importe gastado.
En el sector retail, la segmentación RFM es una palanca CRM que permite a los minoristas comprender mejor a su base de clientes, identificar oportunidades de crecimiento y optimizar sus acciones de marketing.
Exploremos 10 casos de uso concretos de segmentación RFM para el retail, que ilustran cómo este método puede transformar la forma en que los retailers construyen su relación con sus clientes.
1. Identificación y recompensa a los clientes fieles
La segmentación RFM es excelente para identificar a los clientes más fieles y rentables. Estos clientes, que se caracterizan por un alto nivel de recurrencia, frecuencia y valor de compra, representan el núcleo del negocio de una marca.
Una vez identificados, estos clientes "VIP" pueden ser recompensados con programas de fidelización a medida. Por ejemplo, la cadena de tiendas Sephora utiliza un sistema de segmentación similar al RFM para su programa Beauty Insider. Los clientes más fieles se benefician de ventajas exclusivas como el acceso prioritario a nuevos productos o invitaciones a eventos VIP, lo que refuerza su apego a la marca.
2. Reactivación de clientes inactivos
En el otro extremo del espectro RFM se encuentran los clientes inactivos, caracterizados por una baja frecuencia de compra. La segmentación RFM permite identificarlos rápidamente y poner en marcha estrategias de reactivación específicas.
Las campañas de reactivación basadas en la segmentación RFM pueden aumentar las tasas de conversión hasta un 200%, en comparación con las campañas genéricas no segmentadas. Esta mayor eficacia se debe a la capacidad de RFM para llegar y ser relevante para los clientes inactivos, personalizando los mensajes en función de su historial de compras.
3. Optimización de las campañas de marketing
La segmentación RFM proporciona una base sólida para optimizar toda la estrategia de marketing, más allá de la simple personalización de las ofertas. Este enfoque mejora la eficacia global de las acciones de marketing al influir en diversos aspectos de la orquestación y ejecución de las campañas.
La segmentación RFM permite optimizar las estrategias globales de marketing :
- Perfeccionar la asignación de presupuesto a cada segmento
- Guiar la elección de los canales de comunicación adecuados
- Optimizar el calendario de las campañas
- Facilitar los test A/B y la mejora continua
- Mejorar la medición de resultados por segmentos
- Alimentar modelos predictivos para anticipar comportamientos
- Adaptar las tácticas al ciclo de vida del cliente
Al utilizar los datos de RFM en cada fase del proceso de marketing, podemos crear campañas más segmentadas y eficaces, mejorando el ROI y reforzando la relación con cada cliente.
4. Personalización de las ofertas
El análisis RFM proporciona una base sólida para personalizar las ofertas en función del comportamiento de compra específico de cada segmento. Esta personalización aumenta la relevancia de las ofertas y, en consecuencia, su eficacia. Esta segmentación también permite a las empresas crear perfiles detallados de sus clientes, agrupándolos según sus hábitos de compra. Esta información puede utilizarse para mejorar tanto las estrategias de marketing como las ofertas comerciales:
- Para los clientes recientes de alto valor, con alta frecuencia y gasto elevado, se pueden proponer ofertas premium o programas de fidelización exclusivos para mantener su engagement.
- Para los clientes frecuentes pero de gasto bajo, se pueden enviar incentivos para aumentar su cesta media, como ofertas por productos comprados juntos o descuentos en productos complementarios.
- Para los clientes de alto valor pero poco frecuentes se puede enviar recordatorios personalizados u ofertas especiales para animarles a volver más a menudo.
- Para los clientes inactivos o de escaso valor, podrían ponerse en marcha campañas específicas de reactivación u ofertas promocionales atractivas.
Este enfoque optimiza los recursos de marketing concentrando los esfuerzos allí donde es probable que tengan mayor impacto. Por ejemplo, no sería sensato enviar la misma oferta promocional a un cliente fiel de alto valor que a un cliente ocasional de bajo valor.
Además, la personalización basada en RFM puede ir más allá de las propias ofertas. Puede influir en la elección de los canales de comunicación (email, SMS, RCS, WhatsApp, correo postal), el momento de envío de las comunicaciones (en función de las últimas compras) e incluso el tono y el estilo del mensaje.
Recuerda: esta personalización aumenta la pertinencia de las ofertas, lo que permite :
- Aumento de la tasa de conversión
- Mayor satisfacción del cliente
- Optimización del ROI de marketing
- Mayor fidelidad de los clientes
- Un aumento de la cesta media
5. Mejora del servicio al cliente
La segmentación RFM permite adaptar y optimizar el servicio y atención al cliente en función del valor de cada segmento, mejorando la satisfacción del cliente y, al mismo tiempo, optimizando los recursos asignados.
Este enfoque estratégico permite a las empresas priorizar las peticiones de clientes de alto valor, formar a su personal para interactuar adecuadamente con los distintos segmentos y personalizar las interacciones en función del perfil RFM del cliente. También fomenta la aplicación de enfoques proactivos para los segmentos con alto potencial o en riesgo de abandono.
Además, la segmentación RFM orienta el diseño de programas de fidelización a medida, el ajuste de los procesos de gestión de reclamaciones y la elección de los canales de comunicación preferidos para cada segmento. Este enfoque diferenciado no sólo optimiza los costes operativos, sino que también mejora significativamente la experiencia del cliente, reforzando su fidelidad y creando una ventaja competitiva duradera.
6. Optimización de stocks y surtido
La segmentación RFM puede ayudar a prever la demanda y optimizar las existencias analizando los hábitos de compra de los segmentos más rentables. Los retailers que utilizan métodos avanzados de segmentación de clientes para optimizar la gestión de su stock, pueden reducir sus costes de almacenamiento entre un 10 y un 30% de media. Por ejemplo, un minorista podría utilizar los datos de RFM para ajustar su surtido en tienda en función de las preferencias de los segmentos más rentables de cada zona geográfica.
7. Análisis del rendimiento del producto
La segmentación RFM permite identificar los productos más populares dentro de los segmentos más rentables, proporcionando información valiosa para optimizar las estrategias de surtido y ventas.
La información recopilada puede utilizarse para :
- Optimizar la gama de productos
- Segmentar las estrategias de venta
- Personalizar el merchandising
- Guiar el desarrollo de productos
- Perfeccionar las comunicaciones de marketing
- Mejorar la gestión de los stocks
- Identificar oportunidades de cross-selling y up-selling
Este análisis permite alinear la oferta de productos con las expectativas de los segmentos de alto valor, favoreciendo la fidelidad de los clientes y maximizando los ingresos por cliente.
8. Mejora del engagement de los clientes
La segmentación RFM es una herramienta excelente para reforzar el compromiso de los clientes mediante programas de fidelización y comunicaciones personalizadas adaptadas a cada segmento.
El programa de fidelización de la Fnac, especialmente a través de la tarjeta Fnac+ y el nivel Fnac One, ilustra el uso estratégico de la segmentación RFM para reforzar el engagement del cliente. Mediante el análisis de la recurrencia, frecuencia y valor de las compras, Fnac personaliza sus ofertas y comunicaciones, ofreciendo ventajas como descuentos exclusivos, invitaciones a eventos culturales y servicios dedicados. Este enfoque data-driven permite a Fnac optimizar la relevancia de sus campañas de marketing y reforzar la fidelidad de sus clientes.
Esta estrategia demuestra cómo el uso con sentido de los datos de los clientes, similar al análisis RFM, puede mejorar significativamente el compromiso de los clientes y los resultados de negocio. Al segmentar a tu base de clientes y personalizar sus interacciones, puedes crear experiencias más relevantes y gratificantes para tus clientes, reforzando su fidelidad y su propensión a la compra.
9. Prevención de bajas
La segmentación RFM es una valiosa herramienta para prevenir la pérdida de clientes, ya que detecta signos de desapego en una fase temprana. Mediante el seguimiento de las variaciones en las puntuaciones de Recency, Frequency y Amount, las empresas pueden identificar a los clientes en riesgo, antes de que se vuelvan inactivos.
Este enfoque permite poner en marcha acciones de retención específicas y relevantes. Actuando de forma preventiva, no sólo reduces la pérdida de clientes, sino también refuerzas su fidelidad y maximizas el valor a largo plazo de tu base de clientes. Esta estrategia proactiva de retención contribuye significativamente al crecimiento y la rentabilidad de las empresas, al preservar las valiosas relaciones con los clientes.
10. Aumento del valor de vida del cliente a largo plazo
En conclusión, la segmentación RFM desempeña un papel crucial en el aumento del Valor de Vida del Cliente (CLV), sea cual sea la etapa del ciclo de vida en la que se encuentre. Al clasificar a los clientes en función de su comportamiento de compra reciente, la frecuencia de las transacciones y los importes gastados, este método permite desarrollar estrategias a medida para cada segmento.
Este enfoque específico fomenta el crecimiento sostenible del valor del cliente a largo plazo. Al adaptar las ofertas, la comunicación y el servicio a las características específicas de cada segmento, optimizas tus interacciones con los clientes. Esto se traduce en una mayor retención, un aumento de la frecuencia de compra y un incremento del gasto.
En conclusión, la segmentación RFM se está convirtiendo en una herramienta esencial para los retailers que desean optimizar su rendimiento en un entorno competitivo. Al proporcionar una comprensión detallada del comportamiento de los clientes, allana el camino para estrategias de marketing más efectivas, una mejor gestión de los stocks y una mejora general de la experiencia del cliente.
Los 10 casos de uso presentados ilustran la versatilidad y eficacia de este método, desde la identificación de clientes fieles hasta el aumento del valor de vida del cliente a largo plazo. Este enfoque basado en datos, permite a los minoristas tomar decisiones informadas, anticiparse a las necesidades de los clientes y adaptar rápidamente sus estrategias. Al situar al cliente en el centro de su visión, los retailers que dominen la segmentación RFM estarán mejor preparados para afrontar los retos del retail actual y aprovechar las oportunidades de crecimiento que se avecinan.
