Você já sabe o quão importantes seus clientes são para sua empresa. Afinal, você não estaria aqui sem eles. Ainda assim, muitas pequenas empresas falham em avaliar seus clientes para determinar quais são mais cruciais para o seu sucesso.
Você pode medir seus custos de aquisição e segmentar os clientes com base nos comportamentos que eles adotaram em seu site. No entanto, esses dados não mostram como o comportamento de compra ajuda o seu negócio a prosperar. Existem várias maneiras de avaliar seus clientes, mas uma das mais eficazes e facilmente implementadas é a análise RFM. Mas o que é análise RFM?
O modelo RFM considera os hábitos de compra dos consumidores, incluindo recência, frequência e valores monetários. Ele pode ajudar você a identificar seus principais clientes para anunciar e comercializar melhor seus produtos e serviços.
Recência, Frequência, Valor Monetário (RFM): Definição
O que é análise RFM e como ela funciona? RFM, também conhecido como análise RFM, é um tipo de segmentação de clientes e segmentação baseada em comportamento usada para ajudar empresas a classificar e segmentar clientes com base na recência, frequência e valor monetário de uma transação. O marketing de RFM pode ajudar os profissionais de marketing e proprietários de pequenas empresas a segmentar seu público-alvo para usar o orçamento de forma mais eficaz.
Este método fornece pontuações aos clientes com base em 3 fatores:
Recência
Recência refere-se a quão recente foi a última compra de um cliente. Clientes que fizeram uma compra recente, geralmente nas últimas semanas, ainda têm o produto e a marca em mente e são mais propensos a fazer uma nova compra. Você pode medir a recência como achar necessário para o seu negócio.
No entanto, é importante notar que algumas empresas podem não ter clientes que façam pedidos a cada poucos dias, semanas ou até mesmo meses. Por exemplo, uma empresa de automóveis pode vender um único carro para um indivíduo dentro de dez anos.
Frequência
Frequência é a regularidade com que o cliente faz compras, o que pode ajudar você a identificar clientes recorrentes. Por exemplo, muitos clientes fazem compras recorrentes frequentes dentro de um período de tempo definido. A frequência é essencial para determinar as pessoas mais propensas a continuar comprando sua marca após a compra inicial.
Valor monetário
O valor monetário refere-se a quanto um cliente gasta em um determinado período. É importante sempre considerá-lo porque isso pode te contar algumas coisas sobre o comportamento do consumidor. Por exemplo, você pode perceber que os clientes com o maior valor monetário não compram itens com tanta frequência quanto outros, mas tendem a adquirir os produtos mais caros quando compram.
Os valores de cada fator permitem que as empresas realizem uma análise objetiva e identifiquem qual público segmentar para as campanhas de publicidade e marketing mais eficazes. A maioria das empresas utiliza uma escala entre 1 e 5, mas você pode usar quaisquer valores que considerar necessários e úteis para avaliar os clientes.
Qual é o objetivo da análise de RFM?
O RFM tem como objetivo ajudar as empresas a segmentar seus públicos-alvo, informando quem são os clientes mais valiosos para a empresa. Com a análise RFM, você pode determinar qual porcentagem de seus clientes apoia o negócio e usar essas informações para desenvolver campanhas de marketing mais eficazes, enquanto aumenta a fidelidade à marca e as conversões à medida que os clientes avançam na jornada do cliente.
Prever o comportamento futuro dos clientes por meio da análise de RFM pode ajudar as empresas a entender quão provável é que os clientes comprem outro produto ou serviço e quanto provavelmente gastarão. Mas após uma pesquisa mais aprofundada, você pode descobrir que sua empresa é apoiada por apenas uma pequena porcentagem de seus clientes, e esses são os indivíduos que devem se tornar seu público principal.
Por exemplo, você pode melhorar suas taxas de sucesso em marketing por e-mail com a análise RFM ao entender seu público-alvo. Então, você pode segmentar eficazmente os clientes para enviar e-mails e ofertas personalizadas que têm maior probabilidade de conversão, resultando em aumento das taxas de retenção, satisfação do cliente e vendas.
Prós e contras da análise RFM
A análise de RFM tornou-se um pilar fundamental das estratégias de segmentação de clientes para empresas de todos os tamanhos. Embora o RFM ofereça uma estrutura direta para entender o valor do cliente, é importante considerar tanto seus pontos fortes quanto suas limitações antes de adotá-lo como sua principal ferramenta de análise de clientes.
O RFM é uma forma econômica de analisar o valor dos seus clientes, oferecendo os seguintes benefícios significativos:
Criar campanhas de sucesso
O modelo RFM pode ajudar você a criar campanhas de marketing mais eficazes para aumentar as conversões. Porque ele informa às empresas quem deve ser seu público-alvo a ser segmentado com base na recência, frequência e valores monetários. Conhecer seu público-alvo permite que você gaste seu dinheiro de marketing com sabedoria, pois direciona a publicidade ou marketing apenas para aqueles que já estão interessados em seus produtos ou serviços.
Reter clientes em risco
A análise de RFM pode te ajudar a reter efetivamente clientes em risco, entendendo o comportamento de compra deles e o impacto disso no seu negócio. Isso permite que você identifique clientes em risco e aja no momento certo para trazê-los de volta ao seu negócio.
Aumentar o envolvimento
O RFM pode aumentar o envolvimento e a lealdade dos clientes, permitindo que você faça marketing com mensagens mais personalizadas. Além disso, o marketing RFM permite que você crie novas oportunidades para aumentar a relevância de suas mensagens com base em compras passadas e outros comportamentos de compra.
Usar os recursos de marketing de forma eficaz
Toda pequena empresa deve buscar reduzir seus gastos com marketing enquanto aumenta seu sucesso. Mas isso só pode ser feito com os dados corretos. O RFM ajuda você a identificar seus melhores clientes, permitindo que você os segmente com base em suas classificações para criar campanhas de marketing mais eficazes e personalizadas que reduzam os gastos gerais.
Embora o método RFM seja eficaz, ele não deve ser utilizado como o único método para classificar e analisar o valor dos seus clientes. O RFM não considera outras informações valiosas sobre os consumidores, incluindo o tipo de item comprado, a eficácia de campanhas de marketing anteriores e dados demográficos, como idade, sexo e localização. Além disso, como o RFM utiliza dados históricos, ele não pode informar sobre os clientes atuais e pode ser incapaz de prever o comportamento futuro.
Exemplos de RFM
O RFM oferece um método simples para avaliar os seus clientes. Primeiro, você precisa de uma planilha com colunas para IDs de clientes e pontuações de RFM. No entanto, se você nunca classificou seus clientes antes, o processo pode ser confuso. Aqui estão alguns exemplos para você começar, se decidir classificar os clientes usando os valores de 1 a 5:
Exemplos de Recência
Recência refere-se a quão recentemente um cliente fez uma compra em um período determinado. Pessoas que compraram um produto ou serviço mais recentemente receberiam uma pontuação de 5.
Por exemplo, digamos que você esteja comparando 2 clientes:
- O Cliente A comprou um produto ontem.
- O Cliente B comprou um produto na semana passada.
Neste caso, o cliente A receberia um 5, enquanto o cliente B provavelmente receberia um 4 ou 3, dependendo de quão recentemente outros clientes realizaram uma compra.
Exemplos de frequência
Frequência refere-se a quantas vezes um cliente faz compras durante um período específico e pode medir efetivamente a lealdade do cliente. Como você provavelmente já sabe, é mais econômico reter clientes fiéis do que adquirir novos clientes. Por exemplo, se o cliente A fizer 2 compras em um mês e o cliente B fizer 8 compras no mesmo período, o cliente B terá uma pontuação mais alta na coluna de frequência.
Exemplos de valores monetários
O valor monetário é frequentemente um dos fatores mais importantes de RFM para as empresas, pois você pode ter clientes que não compram com frequência, mas fazem compras maiores quando o fazem. Alguns setores podem também apresentar baixa recência e frequência, mas altas pontuações de valor monetário, dependendo do comportamento do consumidor.
Por exemplo, os consumidores não precisam comprar um carro novo todos os anos, então o setor automotivo geralmente foca mais no valor monetário do que na frequência ou recência. Atribuir pontuações ao valor monetário pode ajudar você a identificar seus clientes que pagam mais, que podem ser os mais valiosos para o seu negócio, mesmo que não comprem produtos com frequência.
Novamente, vamos considerar o cliente A e o cliente B. O cliente A gasta US$ 5.000 no seu site em um mês em 2 produtos. Enquanto isso, o cliente B gasta apenas US$ 2.000 em 8 produtos. Neste exemplo, o cliente A receberia uma pontuação mais alta pelo valor monetário.
Observando os exemplos de todos os fatores de RFM, mesmo que o cliente A não compre com tanta frequência quanto o cliente B, ele ainda agrega mais valor, tornando-se o público-alvo. Embora o cliente B seja mais fiel, ele faz parte de outro segmento.
Calculando RFM
Calcular o RFM é fácil, e qualquer pessoa pode fazê-lo, desde que tenha acesso aos dados de vendas. Você precisará de colunas para IDs de clientes e cada fator de RFM. Confira as etapas para calcular o RFM:
1. Avaliação
Cada cliente receberá uma pontuação entre 1 e 5 para cada uma das 3 categorias. Portanto, seu público-alvo será os clientes que obtiverem a maior pontuação ao somar seus pontos.
2. Análise
Depois de determinar seu método de pontuação, você pode analisar seu software de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM) e os dados de vendas para pontuar cada cliente individualmente em cada categoria. Em seguida, para obter o valor final, você adicionará as pontuações combinadas para ajudar a determinar quais clientes são o seu público-alvo. Você pode segmentar clientes com pontuações mais baixas e comercializar com eles de forma diferente.
3. Melhore as comunicações com o cliente
Sua análise de RFM fornecerá informações sobre seus principais clientes, permitindo que você os priorize em sua estratégia de marketing e ofereça campanhas personalizadas para atraí-los a fazer compras repetidas.
Como o RFM se encaixa na sua estratégia de marketing
A análise RFM transforma dados brutos de clientes em insights acionáveis que promovem decisões de negócios mais inteligentes. Compreender como os clientes interagem com sua marca através de seus padrões de compra permite que você desenvolva estratégias de marketing mais eficazes que estejam alinhadas com diferentes comportamentos dos clientes. Essa base orientada por dados ajuda as empresas a alocar recursos de forma mais estratégica e a criar conexões significativas com o seu público.
Segmentação de público
A análise RFM permite que você categorize sua base de clientes em grupos com base no comportamento de compra, estabelecendo as bases para estratégias de marketing segmentadas. Em vez de tratar todos os clientes da mesma forma, você pode identificar clientes de alto valor, compradores ocasionais e clientes em risco que podem precisar de esforços de reengajamento.
Essa abordagem de segmentação ajuda você a entender qual grupo de clientes representa seu público mais valioso, permitindo que você priorize seus esforços de marketing onde eles terão o maior impacto.
Campanhas personalizadas com base nas pontuações de RFM
Depois de segmentar seu público, as pontuações de RFM permitem que você desenvolva estratégias de marketing personalizadas que atendam às características únicas de cada segmento.
Clientes com altas pontuações de recência e frequência podem receber ofertas exclusivas para novos produtos, enquanto aqueles com alto valor monetário, mas menor frequência, podem ser segmentados com recomendações de produtos premium. Fazer isso pode gerar compras repetidas e melhorar os relacionamentos existentes com os clientes.
Melhorias no marketing de ciclo de vida
A análise RFM melhora sua compreensão das transações dos clientes ao longo de toda a jornada do cliente, permitindo que você implemente um marketing de ciclo de vida mais eficaz. Ao rastrear como a recência, a frequência e os padrões monetários evoluem ao longo do tempo, você pode criar campanhas de marketing segmentadas que atinjam os clientes no momento certo de seu ciclo de vida.
Essa abordagem melhora significativamente o envolvimento do cliente ao entregar mensagens relevantes quando as pessoas estão mais propensas a responder positivamente.
Usando RFM em sua empresa
Utilizar o RFM como parte da sua estratégia de marketing pode ajudar você a identificar seus melhores clientes e descobrir novas formas de abordá-los com base em seus comportamentos de compra. A segmentação é crucial para melhorar a retenção de clientes, aumentar o envolvimento e elevar as conversões em qualquer empresa, independentemente do seu porte. Com o RFM, você pode melhorar seus esforços de marketing em todas as etapas da jornada do cliente e até personalizar e-mails transacionais para gerar fidelização.
O Mailchimp facilita a compreensão dos seus clientes com nosso painel de controle de público. Além disso, você pode usar o modelo RFM para criar campanhas de e-mail direcionadas e personalizadas segmentando os clientes. Tudo pronto para melhorar suas taxas de envolvimento? Experimente a plataforma de marketing por e-mail do Mailchimp para segmentar os clientes certos no momento certo.
Principais conclusões
- A análise de RFM examina três comportamentos principais: a frequência das compras recentes, a frequência das compras e o valor gasto.
- Este método ajuda você a identificar seus clientes mais valiosos e direcionar seu orçamento de marketing para aqueles que têm maior probabilidade de realizar compras repetidas.
- A análise de RFM ajuda você a enviar as mensagens certas para os clientes no momento certo, sejam eles compradores fiéis ou que precisem de incentivo para retornar.
- O RFM funciona bem, mas não deve ser sua única maneira de entender os clientes, pois considera apenas compras passadas e não leva em conta fatores como idade ou localização.