A análise RFM é uma técnica de segmentação de clientes baseada em dados históricos que avalia três pilares: Recência (tempo desde a última compra), Frequência (quantas vezes compra) e Monetário (total gasto). Ela identifica os clientes mais valiosos, fiéis ou em risco, permitindo campanhas de marketing personalizadas e eficientes.

• Nível de Acesso: Administrador
  Persona: Analista CRM, Marketing, Analista de E-commerce

RFM: Como entender e usar as características para segmentação

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.

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.

RFM Category (Hot, Warm e Cold)

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.

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

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.

FAQ – Perguntas Frequentes

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.

Ficou com alguma dúvida ou identificou algum problema? Acione nosso time pelo chat disponível no app dito. (Horário de Atendimento de Segunda a Sexta das 9hrs as 18hrs)

TAGS: RFM, Recência, Frequência, Monetário, AOV, Ticket Médio, segmentação de clientes, clientes Hot, clientes Warm, clientes Cold, análise de clientes, como segmentar por rfm, rfm_category, rfm_recency, rfm_frequency, rfm_monetary, rfm_aov, CRM, marketing. PERGUNTAS: Como usar RFM na Dito? Onde encontro as informações de RFM? O que é rfm_category? Como criar uma campanha para clientes inativos? Como aumentar o ticket médio com RFM? O que significa rfm?