Hoje, aprenderemos como a análise RFM pode ajudar você a entender quanto da sua receita vem de clientes recorrentes (em comparação com novos clientes) e como tornar seus clientes mais felizes, para que se tornem compradores frequentes.
Vamos explorar com mais detalhes como cada fator da análise RFM funciona e como as empresas podem desenvolver estratégias com base nisso.
O que é análise RFM?
A análise RFM (recência, frequência, valor monetário) é um método de marketing usado para identificar os melhores clientes com base em seus hábitos de consumo. Ela ajuda a prever quais clientes têm maior probabilidade de recomprar produtos e a estimar a receita de clientes novos e recorrentes.
O modelo RFM é baseado em:
- Recência: há quanto tempo um cliente fez uma compra, ou seja, quão recente foi a última compra.
- Frequência: a frequência com que um cliente faz compras.
- Valor monetário: quanto dinheiro um cliente gasta em suas compras.
A análise RFM classifica numericamente cada cliente em relação a essas três categorias, normalmente em uma escala de 1 a 5 (quanto maior o número, melhor o resultado). O “melhor” cliente receberia a pontuação mais alta em cada uma dessas categorias.
Qual é o propósito de fazer uma análise RFM?
A análise RFM é uma ferramenta de marketing que envolve três categorias quantitativas principais: a data da última compra de um cliente, a frequência com que ele realiza compras e o valor gasto em suas compras. Essa análise permite que as empresas qualifiquem seus clientes e identifiquem aqueles que agregam mais valor.
Ao realizar a análise, os gestores de marketing comparam o benefício que clientes novos e existentes trazem para a empresa.
A análise RFM ajuda as empresas a gerenciar seu orçamento publicitário de forma inteligente, permitindo que os profissionais de marketing identifiquem consumidores com comportamentos semelhantes e os segmentem adequadamente.
A segmentação de clientes possibilita que as marcas criem campanhas mais específicas, personalizem suas mensagens e atendam melhor às necessidades de cada grupo. O resultado disso é um aumento na satisfação do cliente e um maior retorno sobre o investimento.
Esse método é essencial porque permite entender o comportamento do cliente, o que impacta diretamente na retenção, no valor do tempo de vida do cliente e no engajamento. Após a análise RFM, é possível identificar níveis de satisfação, o interesse por promoções e o volume de gastos dos clientes.
Elementos de análise RFM
Para realizar a análise e aproveitar os benefícios dessa técnica, é importante saber quais aspectos observar. A análise RFM começa com a classificação dos clientes com base nos seguintes fatores-chave:
Tempo para retorno
Quanto mais recente for a compra, maior a probabilidade de o cliente se lembrar da marca e considerá-la na próxima transação. Clientes recentes têm mais chances de realizar uma nova compra em comparação com aqueles que não fazem transações há meses. Esses dados são valiosos para as empresas, pois ajudam a identificar clientes recentes e incentivá-los a comprar novamente em breve.
Frequência
Diversos fatores influenciam a frequência de compra dos clientes, como o tipo de produto, o preço e a necessidade de reposição.
As empresas podem antecipar a demanda. Por exemplo, os produtos que os clientes compram hoje podem se esgotar dentro de um determinado período. Após esse tempo, os clientes provavelmente retornarão à loja para adquirir mais.
Como esse é um processo repetitivo, as marcas podem prever a próxima data de compra e direcionar seus esforços de marketing para lembrar os clientes de visitar a loja quando os produtos estiverem acabando. Dessa forma, as empresas podem fidelizar os clientes, que ficam satisfeitos por serem bem atendidos e, claro, por receberem recompensas.
Esse fator concentra-se na quantidade de dinheiro que cada cliente gasta com a marca. As empresas incentivam seus consumidores a gastar mais para atingir suas metas de receita.
As empresas monitoram esses três fatores e avaliam os clientes em uma escala de 1 a 5 (sendo 5 a pontuação mais alta). As classificações dos clientes são calculadas, permitindo que as empresas identifiquem os de maior valor (principais consumidores ou clientes fiéis).
Com base nesses dados, elas criam campanhas publicitárias, ofertas ou promoções personalizadas para melhorar o retorno sobre o investimento.
Agora que você entende como funciona a análise, explore as etapas necessárias para realizá-la.
Como realizar a análise RFM?
Existem diferentes ferramentas que podem ajudá-lo a realizar a análise. Para isso, é necessário ter um CRM com a base de dados de clientes.
Primeiro, você precisa exportar o histórico de compras de cada cliente do banco de dados do CRM para uma planilha. Em seguida, classifique os clientes com base nos três fatores principais: recência, frequência e valor monetário. Avalie cada cliente e atribua uma pontuação de 1 a 5 (sendo 5 a pontuação mais alta).
Abaixo, você verá um exemplo criado no Google Planilhas. A tabela contém os nomes dos clientes, a data do último pedido, o tempo recente, a frequência do pedido e o valor da compra, que ajudam a pontuar cada cliente. Você também pode ver os principais fatores da análise RFM.
Vamos pegar o cliente número 5 – Maria – como exemplo. Suas pontuações são 2, 2 e 3, e a pontuação RFM será 2,3.
A abordagem baseada em dados ajuda as empresas a segmentar os clientes com base em suas semelhanças e a tomar decisões estratégicas sobre as próximas campanhas e ações destinadas a incentivar esses clientes a realizarem mais transações. Com sua ajuda, as marcas podem aumentar o ROI, melhorar a satisfação e retenção do cliente e criar campanhas personalizadas.
