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.
Agora lançamos 5 novas 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
Os novos custom_data 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 variável 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).
RFM Recency
Essa variável 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.
RFM Frequency
Essa variável 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 variável 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.
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.
Importante: As novas características estão disponíveis na segmentação, mas não aparecem nos relatórios de RFM.
Veja como essas novas características vão ajudar a melhorar os resultados da sua marca.
RFM Category (Novas categorias: Hot, Warm e Cold)
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 (Calculado em dias)
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 (Quantidade de vezes que os consumidores compraram na marca nos últimos 12 meses)
Segmentação por Frequência
Identifique os clientes com maior frequência de compras e crie programas de recompensas, descontos exclusivos ou acesso antecipado a novos lançamentos para incentivá-los a comprar ainda mais.
RFM Monetary (Valor gasto pelos consumidores nos últimos 12 meses)
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 (Valor gasto pelos consumidores nos últimos 12 meses dividido pela quantidade de compras nos últimos 12 meses)
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.
Ficou ainda melhor utilizar o RFM nas suas segmentações, né?
Caso tenha qualquer dúvida entre em contato conosco.
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