Quanto mais recentemente um cliente fez uma compra, maior a probabilidade dele lembrar-se da sua marca, e este é um bom momento para se trabalhar a autoridade e a experiência do mesmo para que eles façam compras subseqüentes. Os clientes que não compram há vários meses indiscutivelmente são mais difíceis de serem trazidos de volta.

A frequência das transações de um cliente pode ser afetada por fatores como o tipo de produto, o preço da compra, e a necessidade de reabastecimento ou substituição se o ciclo de compra puder ser previsto.

Este decorre do valor gasto em média por um cliente em um determinado período. Uma tendência natural é colocar mais ênfase no incentivo aos clientes que gastam mais dinheiro para continuar fazendo isso, e tentar levar os clientes que compram com desconto a comprar com preço cheio.

Esses três fatores de RFM podem ser usados ​​para prever razoavelmente quão provável (ou improvável) é que um cliente faça uma nova compra. Além disso, também disponibiliza informações direcionadas para fazer com que ele compre e se engaje, ajudando na redução de churn, em estratégias de up-sell, cross-sell e retenção.

Com base na análise de RFM podemos criar diferentes tipos de segmentos de clientes. Na Dito trabalhamos com 10 segmentos, sendo eles:

Para cada consumidor calculamos quantos dias desde a última compra (Recência), quantas vezes ele comprou (Frequência) e o quanto ele gastou (Valor Monetário) no período analisado, formando uma tabela parecida com a do exemplo abaixo.

Com essas informações, calculamos as faixas que vão direcionar o que representa um valor alto, baixo e médio para cada uma dessas informações (Recência, Frequência e Valor Monetário) e assim, temos a distribuição da sua base de consumidores.

Por exemplo: O Luiz e a Jéssica do exemplo acima são bons clientes?

Vamos descobrir dividindo os valores em 5 faixas e entender em qual delas cada um desses valores será atribuído.

No final teremos uma nota para o Luiz, para a Jéssica e para todos os outros consumidores.

Ordenando os valores e dividindo em 5 partes, temos 5 faixas que chamamos de quintilhos. Como os valores estão em ordem crescente, o quintilho 1 representa os valores mais baixos e o quintilho 5 os valores mais altos.

Seguindo a mesma ideia para outras informações, modificamos a tabela dos consumidores descrevendo a faixa que cada um está em cada uma das três informações (Recência, Frequência e Valor Gasto).

No final temos a nota de cada consumidor que será utilizada na atribuição dos grupos.

Pronto! Com essas notas, podemos definir qual o grupo que cada consumidor está e direcionar as estratégias de comunicação de acordo com cada perfil. Veja abaixo como os clientes são atribuídos aos grupos de acordo com cada nota:

Quais grupos o Luiz e a Jéssica seriam atribuídos considerando suas notas?

O Luiz teve a nota 132, que seria atribuída ao grupo POTENTIAL LOYALIST, uma vez que este grupo engloba recência menor ou igual a 2 e; frequência menor ou igual a 3 e; valor monetário menor ou igual a 3.

Enquanto a Jéssica com a nota 455 seria atribuída ao grupo AT RISK, que por sua vez engloba recência maior ou igual a 4 e; frequência maior ou igual a 3 e; valor monetário maior ou igual a 3.

Temos uma nova aba em nossa plataforma do app.dito onde é possível conferir os dados de RFM diretamente por lá, criamos esse novo artigo explicando os detalhes das telas, não deixe de dar uma olhadinha no link