Porque toda equipe de marketing precisa de um analista de dados

O que é a análise de RFM?

Se você é um profissional de marketing, certamente está sempre procurando maneiras de aumentar a sua receita. E se você ainda não utiliza segmentação e análise de RFM, provavelmente está perdendo grandes oportunidades.

Compreender o significado de RFM é essencial na criação de estratégias de crescimento pois ajuda a aumentar a retenção e o lifetime value de clientes. E pode acreditar: é mais fácil de implementar do que você imagina.

Neste artigo, vamos falar um pouco sobre os principais conceitos desse modelo, começando com o significado de RFM, seus benefícios e passando para exemplos de segmentação.

O que significa RFM?

RFM significa Recência, Frequência e valor Monetário e representa um método usado para medir o valor de um determinado cliente.

A análise de RFM implica na análise dos dados transacionais e na identificação de diferentes segmentos de clientes com base em seu histórico de conversão. O principal benefício de uma análise de RFM consiste na capacidade de analisar cada segmento separadamente, de acordo com a recência da última conversão, a frequência e o lifetime value daquele cliente.

O que significa recência, frequência e valor monetário?

Recência

De modo geral, a recência indica há quanto tempo atrás o seu cliente executou uma ação desejada (na sua grande maioria, a conversão).

Frequência

A frequência, por sua vez, indica quantas vezes ele repete essa ação em um determinado período de tempo.

Valor monetário

O valor monetário, por fim, indica qual é o valor desse cliente para o seu negócio.

O que é a análise de RFM?

Em poucas palavras, uma análise de RFM tem como objetivo mostrar quem são os clientes mais valiosos para o seu negócio: aqueles que converteram recentemente, que costumam converter mais frequentemente e que gastam mais.

Para estruturá-la, tudo começa com uma segmentação adequada. O primeiro passo é agrupar os clientes em diferentes comportamentos e padrões de compra, com base nas variáveis ​​de RFM que mencionamos acima. Para cada uma delas, crie três segmentos:

  • Frequência: compras muito frequentes, compras de média frequência, uma única compra;
  • Recência: clientes mais recentes, clientes de recência média, novos clientes;
  • Valor Monetário: clientes que gastam acima de um determinado valor, clientes com gastos intermediários e clientes que gastam pouco.

Combinando os grupos acima, você pode obter segmentos mais avançados, como por exemplo:

  • Clientes que voltam com frequência, mas gastam muito pouco (provavelmente são incentivados por promoções e descontos)
  • Clientes que compraram apenas uma vez, com ticket médio acima da média (podem indicar o que leva um usuário a gastar bastante logo no primeiro pedido e por que não voltam a comprar)
  • Clientes VIP (aqueles que possuem uma pontuação geral de RFM alta, principalmente de valor monetário)
  • Clientes que costumavam ter alta frequência e valor monetário, mas pararam de fazer pedidos com você, ou seja, têm baixa recência (um sinal de que eles podem ter migrado para os concorrentes)

A análise de RFM pode evidenciar alguns pontos problemáticos relacionados à sua marca, produtos ou estratégia de marketing. Para exemplificar, vamos utilizar um exemplo na indústria de pets:

Digamos que você vende ração para gatos e cachorros e acabou de promover uma grande campanha de desconto. Muitos de seus clientes aproveitaram o preço baixo e estocaram uma quantidade razoável do produto, o que deve durar algum tempo. Nesse caso, você verá uma queda geral na recorrência de pedidos do primeiro segmento.

Outra análise interessante é tentar entender o que faria com que clientes com baixa frequência e recência voltassem a comprar novamente. Se este segmento tiver um número razoável de clientes, vale a pena fazer uma pesquisa para entender a motivação de cada um.

Por fim, para citar um último exemplo, você também pode analisar o que faz com que um cliente passe de um segmento de baixo valor monetário para um segmento de alto valor monetário. Foi uma consequência da recomendação de produtos no carrinho, da campanha de frete grátis ou da personalização de conteúdo? Você poderia segmentar outros clientes de baixo valor monetário para apresentar a mesma oferta e replicar esse comportamento?

Os insights de uma análise de RFM são inúmeros e muito preciosos para que você entenda os principais segmentos de clientes. Mas além de analisar, você também precisa agir com base no que aprende.

Como utilizar a análise de RFM para segmentação

A análise de RFM te ajuda a fazer segmentações a um nível totalmente novo. Através de uma análise de RFM, podemos descobrir e criar segmentos como:

  • Quem são os 1% de clientes que geram a maior parte de sua receita;
  • Quem são os clientes fiéis que retornam com frequência;
  • Quem são os clientes que fizeram grandes pedidos no passado, mas não fazem compras há um bom tempo.

Com base nesses segmentos, podemos fazer perguntas como:

  • O que posso fazer para que clientes com alto valor monetário e baixa recorrência voltem?
  • O que faz com que os clientes com alta frequência e baixa recência sejam tão leais? O que eles mais valorizam na minha marca?
  • Que outras características (geográficas, demográficas, comportamentais) meus clientes de alto valor monetário têm em comum? Como posso usá-los para criar um segmento de novos clientes em potencial?

Com uma segmentação de RFM, é possível abordar determinados segmentos de maneira personalizada, com base nas suas necessidades e preferências. Além disso, dependendo do tipo de produto/serviço que você vende, você pode identificar comportamentos padrões do consumidor para prever as necessidades de seus clientes com antecedência.

Para tangibilizar melhor o que estamos falando, vamos voltar ao exemplo do pet shop:

Vamos supor que você criou um segmento de novos clientes que fizeram compras de alto valor nos últimos 3 meses. Ao analisar o perfil desses clientes, você percebeu que uma boa parcela deles compraram produtos para cachorros filhotes. Uma boa ideia de campanha personalizada para RFM envolve o envio de conteúdo educativo sobre como introduzir novos alimentos a cachorros filhotes, por exemplo, ou até mesmo o envio de amostras grátis para que eles possam experimentar.

Por que a análise de RFM é importante?

Como profissional de marketing, é comum que você fique obcecado por otimizar o funil de aquisição e o ROI das campanhas de marketing. Normalmente, analisamos todos os detalhes de uma segmentação, como idade, sexo, interesses, comportamento de navegação e muitas outras informações, para garantir que estamos atingindo o alvo certo com a proposta correta.

Mas e os clientes que já passaram por todo esse processo, por que deixá-los sair pela porta tão facilmente? Certamente você investiu muito para conquistá-los e eles confiaram na sua marca pelo menos uma vez. 

Já vimos muitas empresas direcionarem a maior parte dos esforços para reduzir o custo de aquisição. Algumas otimizam anúncios, landing pages e o fluxo de navegação, mas ignoraram completamente visitantes que estão retornando ao site, mesmo quando há espaço para muita personalização, vendas adicionais e fidelização.

Como quantificar a análise de RFM?

Criar um ranking para os seus usuários de acordo com a análise de RFM é relativamente simples. Em geral, o que se costuma fazer é atribuir uma pontuação a cada cliente de acordo com cada uma das três variáveis. Você pode usar uma escala de 1 a 5 ou de 1 a 10.

Uma ideia simples considera que:

  • Quanto mais recente a conversão, maior a pontuação de recência;
  • Quanto maior o número de conversões em um determinado período, maior a pontuação de frequência; e
  • Quanto maior o lifetime value, maior a pontuação de valor monetário.

Por último, cabe à você decidir se o peso atribuído a cada uma das três variáveis será o mesmo ou se haverá alguma priorização, uma vez que isso está muito atrelado aos objetivos do seu negócio.

No exemplo do petshop, faz sentido darmos peso maior à frequência se o objetivo do negócio é otimizar a venda de produtos de consumo. Por outro lado, um e-commerce que vende equipamentos eletrônicos provavelmente deveria priorizar o valor monetário, se considerarmos que a frequência de conversão tende a ser menor.

Quais os benefícios das análises de RFM?

O principal benefício da análise RFM é o potencial de otimização da base de clientes que você já possui. Para negócios com alto índice de recorrência ela é ainda mais importante, pois pode economizar grande parte do dinheiro, tempo e esforço que você coloca na aquisição de novos clientes.

Reter um cliente da sua base chega a ser cerca de 7x mais barato do que adquirir novos clientes, sem mencionar ainda os benefícios de se criar evangelistas que levarão a sua marca a outros clientes organicamente. Além disso, aumentar sua taxa de retenção em 5% pode levar a um aumento de 25% a 95% no lucro, de acordo com um estudo de Frederick Reichheld com a Bain & Company.

Ao executar ações baseadas na análise de RFM, você pode criar um nível de personalização que causará impacto e gerará conversões na sua base de clientes com muito menos tempo, dinheiro e esforço do que é necessário para a aquisição de novos clientes.

Quer saber mais sobre como utilizar análises de RFM? Inscreva-se na nossa newsletter e fique de olho nos novos posts que vem por ai! Ou então, quer enviar sua dúvida? Envie um e-mail pra gente! (:

Data, Analytics & Otimização

Graduada em Engenharia Mecânica, se apaixonou por tecnologia e marketing à primeira vista. Como CMO, mostrou por A mais B o potencial da personalização e dos números aplicados ao marketing. Nos últimos anos, vêm se dedicando a novas tecnologias, programação e análise de dados voltado ao desenvolvimento da Croct.