A Análise de RFM é uma metodologia de segmentação utilizada para agrupar consumidores de acordo com o seu comportamento de compra com base nos dados de Recência, Frequência e Valor Gasto (Monetário).

Ou seja, para cada consumidor calculamos quantos dias desde a sua última compra (R), quantas vezes comprou (F) e o quanto gastou (M), dentro de um período determinado*.

A análise RFM possibilita uma comunicação personalizada para o consumidor e rentável para a marca. A partir dela, seus consumidores são distribuídos em dez grupos que ajudam você a identificar aqueles mais significativos em termos de geração de receita e orientam estratégias de marketing coerentes com o histórico de compra e comportamento dos mesmos. E quanto mais coerente, mais eficaz. A importância do RFM pode ser justificada pelos fatores abaixo.

Um dos primeiros registros da análise de RFM está no artigo "Optimal Selection for Direct Mail" de Jan Roelf Bult e Tom Wansbeek, publicado em uma edição de 1995 da Marketing Science. A metodologia foi usada de maneira eficaz pelos profissionais de marketing de catálogos da época para minimizar seus custos de impressão e transporte e maximizar o retorno.

Um extenso estudo de Blattberg et al. em 2008 comprovou a eficácia da Análise de RFM quando aplicado a bancos de dados de marketing.

“Em vez de deflagrar um “bombardeio em massa” de mala direta com uma nova oferta enviada indiscriminadamente a todos os clientes de seu banco de dados, a empresa pode classificá-los de acordo com fatores como a data da compra mais recente, a frequência de compra e o valor monetário das compras do cliente (recency, frequency and monetary value - RFM) e enviar a oferta apenas para aqueles com a maior pontuação. Além de economizar nos gastos com correspondência, essa manipulação de dados costuma resultar em um índice de resposta mais efetivo. As empresas devem disponibilizar esses dados a seus executivos para tomada de decisões”. (Kotler, 2012)