Actividades de personalización para estrategias de marketing orientadas a la captación de clientes aún más eficaces: volvamos a hablar de la matriz RFM, uno de los modelos de segmentación y creación de perfiles deaudiencia más eficaces en el comercio electrónico.
Ya en un artículo anterior, tuvimos la oportunidad de explorar este modelo desde un punto de vista teórico, comprendiendo su potencial en comparación con los modelos más tradicionales de elaboración de perfiles y segmentación. En efecto, a diferencia de estos últimos, el modelo matricial RFM toma en consideración datos históricos y de comportamiento de toda la audiencia, y no se basa en datos demográficos generales, ni en muestras representativas. Precisamente en virtud de esta naturaleza, un modelo de perfilado y segmentación de este tipo permite conocer a los clientes en mayor profundidad y permite identificar los clusters más interesantes sobre los que desplegar estrategias de ring-fencing eficaces destinadas a aumentar su Valor de Vida del Cliente.
- ¿Quiénes son mis mejores clientes?
- ¿Qué clientes están potencialmente más «inclinados» a comprar a un precio más alto?
- ¿Qué clientes se pueden conservar?
- ¿Cuáles, sin embargo, es más probable que no compren en nuestra tienda?
Estas son sólo algunas de las preguntas a las que nos permite responder un análisis minucioso de nuestra audiencia realizado mediante una matriz RFM. Pero descubramos, en detalle, algunos de los clusters que se pueden identificar y las estrategias que podemos desplegar para cada uno de ellos.
Matriz RFM: perfiles y segmentación avanzados
Como ya hemos comentado, el modelo RFM se basa en tres variables diferentes:
- recencia: indica el número de días transcurridos desde la última compra del cliente;
- frecuencia: identifica el número de pedidos realizados en un periodo de tiempo determinado, normalmente un año;
- monetario (valor monetario): se refiere a la cantidad total gastada por un cliente en un periodo de tiempo determinado, tomando de nuevo el año como referencia.
A continuación, los datos recopilados relativos a las tres variables anteriores se clasifican mediante un sistema de puntuación que permite crear el modelo RFM a todos los efectos. En esta fase, la adopción de una Plataforma de Datos de Clientes, como Blendee, permite explotar el potencial de la inteligencia artificial no sólo para recopilar y analizar datos, sino también para procesarlos mediante la adopción de un sistema de puntuación.
¿El resultado? Un perfilado y una segmentación avanzados de su audiencia mediante el modelo RFM. Aquí hay algunos clusters identificables:
- clientes que gastan mucho, han comprado recientemente y compran con frecuencia (alta recencia, alta monetaria, alta frecuencia);
- clientes que compran con frecuencia, han comprado recientemente pero no gastan mucho (alta frecuencia, alta recencia, baja monetaria);
- clientes que no podemos perder porque han comprado mucho en el pasado (alta frecuencia, alta monetaria, baja recencia);
- clientes prometedores que han comprado recientemente, han gastado mucho, pero aún no han comprado a menudo (alta recencia, alta monetaria, baja frecuencia)
Además de las agrupaciones más prometedoras, como las enumeradas anteriormente, podemos identificar otras que requieren actividades encaminadas a un repique final:
- clientes que no han comprado durante mucho tiempo, que pueden haber hecho una sola compra y gastado poco;
- clientes que han comprado a menudo en el pasado, quizá en promociones, no han gastado mucho y llevan mucho tiempo sin comprar
- clientes perdidos, es decir, aquellos con los valores más bajos en términos de frecuencia, recurrencia e importe gastado.
Matriz RFM y personalización: ¡para cada segmento, la estrategia adecuada!
Una vez identificados los distintos segmentos y grupos de usuarios, desplegar la estrategia más eficaz y prever distintos niveles de personalización de la experiencia del cliente será aún más fácil e inmediato:
- los compradores frecuentes, recientes y que gastan mucho pueden ser los mejores embajadores de una marca y podrían ser contratados para el lanzamiento de nuevos productos;
- a los clientes más fieles que compran a menudo, aunque no gasten mucho, se les puede estimular para que compren productos más valiosos, quizá con recomendaciones de productos personalizadas;
- a los clientes que no compran desde hace tiempo, pero que han comprado mucho en el pasado, se les podrían hacer encuestas para obtener su opinión y promociones ad hoc;
- a los clientes más sensibles a las ofertas se les pueden hacer propuestas de productos, incluso a precios más elevados, pero acordes con sus compras recientes;
- a los clientes con los valores de frecuencia, monetarios y de recurrencia más bajos se les podrían enviar ofertas periódicas.
En la era de la personalización de la experiencia del cliente, conocer a fondo a la audiencia es el primer paso para poner en marcha estrategias de marketing de éxito. La matriz RFM es, sin lugar a dudas, uno de los modelos más eficaces en esta coyuntura, ya que identifica empíricamente los grupos de usuarios sobre los que es más interesante trabajar y permite centrarse en la estrategia más eficaz para captarlos.
