Construindo lucros pela análise de recência, frequência e monetário (RFM)

Nesse artigo vamos apresentar um poderoso método de classificação de clientes e para aqueles que utilizarem dessa análise poderão poupar dinheiro utilizando da estratégia mais assertiva para cada perfil de consumidor dentro do seu negócio.

1 – Cálculo da RFM

A RFM, é um método de dividir em categorias os registros presentes num banco de dados, de forma que nesses registros possamos ter acesso aos clientes que são os compradores mais recentes, os que compram com mais frequência e os que mais gastam com os nossos produtos ou serviços.

A utilização da análise RFM, com os testes a ela associados, sempre trazem aprimoramentos as ações. A seguir apresentaremos os 3 principais pilares que compõem esse modelo.

2 – Recência

A recência entre os 3 é a mais poderosa das unidades. Isso porque alguém que acabou de fazer a compra tem mais probabilidade de realizar uma nova compra do que alguém que tenha comprado qualquer produto ou serviço do seu negócio há meses, ou anos.

A ideia aqui é: “Acerte-os enquanto estão quentes”, ou seja, aproveite ao máximo esse instante de entusiasmos pelo seu produto, ou serviço e pela sua empresa.

3 – Frequência

O segundo fator de maior impacto é a frequência, ou seja, o número de vezes que a pessoa adquiriu algo de você.

A frequência nos serve de grande utilidade pensando em estratégias simples, como, dar prêmios aos clientes de maior grau, incentivar os clientes dos graus inferiores a conquistarem os benefícios do grau acima fazendo mais algumas poucas compras.

4– Valor

A terceira unidade é calculada a partir do valor obtido por cada cliente, desde a ocasião em que passaram a fazer parte do banco de dados. Contudo, o valor não tem o mesmo “poder de fogo”, da recência e da frequência. Pois se leva tempo para as pessoas atingirem altos níveis nesse pilar, ter um valor monetário baixo não é necessariamente ruim.

5 – Partindo pra prática

Agora analisando cada pilar desse deve-se dividir a sua base de dados em cinco partes iguais, e assim atribuir uma nota de 1 a 5 para cada parte desse grupo. Ou seja, os 20% (1/5) dos seus clientes mais recentes receberam a nota 5, os 20% em seguida receberam nota 4, e assim por diante.

Da mesma forma para os outros pilares repetindo esse processo, ao final você classificara a sua base e cada um dos seus clientes terá uma nota representativa da sua (RFM).

Combinando os fatores você conseguirá criar perfis de ataques, quer servirão de análise para que assim você consiga identificar a melhor estratégias que pode funcionar para cada grupo, partindo do princípio que o ideal para o negócio é que o cliente seja levado a ter uma nota máxima em todos os pilares, ou seja, tenha nota 5-5-5, quais estratégias posso criar para que isso seja factível em cada perfil. Para facilitar a visualização desses dados, o ideal é que seja utilizado algumas para visualização desses dados, como o próprio Excel ou Power BI.

Uma sugestão é fazer essa combinação em um gráfico simples cartesiano (X-Y), para isso você precisará fazer a média entre as notas dadas para a Frequência e o Monetário (F&M), que será o seu eixo (y) e sua recência será o eixo X. Como o gráfico abaixo:

Com isso formule as suas ações estrategicamente para cada grupo, sempre visando quais ações são necessárias para que eu converta cada grupo de cliente, em cliente “Campeão” ao mesmo tempo oque eu posso fazer para que meus atuais clientes “Campeões” não esfriem e deixem de comprar.