Para quem é este artigo?
Nível de Acesso:AdministradorPersona: Analista CRM, Marketing, Analista de E-commerce
ÍNDICE
- RFM Category
(Hot, Warm e Cold) - RFM Recency
(tempo desde a última compra) - RFM Frequency
(quantidade de compras) - RFM Monetary
(total gasto) - RFM AOV
(ticket médio) - Veja como essas novas características vão ajudar a melhorar os resultados da sua marca.
- FAQ – Perguntas Frequentes sobre o RFM
Já sabemos que o uso do RFM contribui muito para analisar o comportamento dos consumidores e no uso das estratégias de atração de cada categoria. Além das informações dos grupos temos também 5 características para serem usadas na segmentação relacionadas ao RFM, são elas:
- rfm_category (Hot, Warm e Cold)
- rfm_recency
- rfm_frequency
- rfm_monetary
- rfm_aov
Essas características enriquecem a análise de RFM e proporcionam insights detalhados sobre o comportamento dos clientes, permitindo segmentações mais precisas e estratégias de marketing mais personalizadas.
Vamos detalhar cada uma delas abaixo:
RFM Category
Essa característica permite agrupar clientes em três categorias com base em seus padrões de compra. Os clientes podem ser classificados como Hot (muito engajados), Warm (engajados, porém menos recentes) ou Cold (inativos ou pouco engajados).
Estratégia para clientes Hot
Ofereça promoções especiais, programas de fidelidade ou brindes para incentivar esses clientes a realizar novas compras em um curto período de tempo.
Estratégia para clientes Warm
Mantenha a comunicação com esses clientes através de newsletters, e-mails personalizados ou notificações de novos produtos, para mantê-los engajados e lembrando da marca.
Estratégia para clientes Cold
Realize campanhas de reconquista, ofereça descontos agressivos ou convites exclusivos para eventos, para reativar o interesse desses clientes e incentivá-los a fazer novas compras.
RFM Recency
Essa característica é calculada em dias e representa o tempo decorrido desde a última compra de cada cliente. Quanto menor o valor, mais recente foi a última compra, indicando maior probabilidade de engajamento.
Segmentação por Recência
Identifique os clientes que não fizeram compras há um período específico (por exemplo, 60 dias) e crie campanhas personalizadas para incentivá-los a retornar, como cupons de desconto ou frete grátis para o próximo pedido.
RFM Frequency
Essa característica é calculada em números inteiros e indica a quantidade de compras de cada cliente dentro de um período específico. Valores mais altos indicam clientes mais frequentes e possivelmente mais leais.
RFM Monetary
Essa característica é calculada em números decimais e representa o valor monetário total gasto por cada cliente em suas compras. Clientes com valores mais altos podem ser considerados mais valiosos para o negócio.
Segmentação por Valor Monetário
Identifique os clientes que gastam mais e ofereça benefícios exclusivos, como frete expresso gratuito, acesso a produtos de edição limitada ou um serviço de atendimento ao cliente prioritário.
RFM AOV
Essa variável é calculada em números decimais dividindo o gasto do cliente no período (RFM Monetary) pela quantidade de compras no período (RFM Frequency). RFM AOV também é conhecido como Ticket Médio.
Segmentação por Ticket Médio
Identifique os clientes que possuem ticket médio baixo no grupo e ofereça descontos em itens complementares ou pacotes de produtos.
Utilizando esses dados, sua marca pode direcionar suas estratégias de marketing de forma mais precisa, aumentando o engajamento e a fidelidade dos clientes e, consequentemente, impulsionando suas receitas.
Importante: Essas características estão disponíveis na segmentação, mas não aparecem nos relatórios de RFM.CONCLUSÃO
Utilizando esses dados, sua marca pode direcionar suas estratégias de marketing de forma mais precisa, aumentando o engajamento e a fidelidade dos clientes e, consequentemente, impulsionando suas receitas.
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FAQ – Perguntas Frequentes sobre o RFM
1. Pergunta: Quais são as 5 novas características disponíveis para segmentação?
Resposta: As novas características são rfm_category (Hot, Warm e Cold), rfm_recency, rfm_frequency, rfm_monetary e rfm_aov.
2. Pergunta: O que significam as classificações da RFM Category?
Resposta: Os clientes podem ser classificados como Hot (muito engajados), Warm (engajados, porém menos recentes) ou Cold (inativos ou pouco engajados).
3. Pergunta: Como é calculado o RFM AOV?
Resposta: Esta variável é calculada dividindo o gasto do cliente no período (RFM Monetary) pela quantidade de compras no período (RFM Frequency).
4. Pergunta: As novas características de RFM aparecem nos relatórios?
Resposta: Não. As novas características estão disponíveis na segmentação, mas não aparecem nos relatórios de RFM.
5. Pergunta: Qual a estratégia recomendada para clientes da categoria Cold?
Resposta: Realize campanhas de reconquista, ofereça descontos agressivos ou convites exclusivos para eventos, para reativar o interesse desses clientes e incentivá-los a fazer novas compras.
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