O que é análise RFM e como usar na estratégia de marketing?
Pontos principais do artigo:
- Análise RFM é uma técnica de segmentação de clientes baseada em três fatores: recência, frequência e valor monetário;
- Recência mede o tempo desde a última interação do consumidor, frequência avalia a regularidade das compras e valor monetário indica o montante gasto;
- A matriz RFM ajuda a identificar grupos de clientes valiosos, possibilitando estratégias de marketing personalizadas;
- Ao dividir os compradores em segmentos como campeões, leais e promissores, o e-commerce pode aumentar a receita e melhorar as taxas de fidelização.
A segmentação de clientes é uma tarefa fundamental para entender o perfil dos consumidores e criar campanhas cada vez mais direcionadas. Uma ferramenta que pode te ajudar nessa etapa é a matriz ou análise RFM.
Por meio dessa abordagem, é possível direcionar os esforços de marketing e estabelecer estratégias específicas para cada grupo de clientes, seja para reter os mais fiéis, reconquistar os inativos ou atrair novos consumidores.
Neste artigo, convidamos você a explorar os benefícios da análise RFM para o aumento da receita no seu e-commerce, descobrindo como essa abordagem pode revolucionar a interação com os compradores e impulsionar o sucesso do seu negócio. Que tal conferir?
O que é análise RFM?
Análise RFM (Recency, Frequency and Monetary) ou RFV (Recência, Frequência e Valor Monetário) é uma técnica usada para segmentar a base de contatos de uma empresa.
Ela é amplamente utilizada no marketing para realizar a gestão de relacionamento com o cliente, normalmente feita por meio de sistemas de CRM (Customer Relationship Management).
💡 Saiba mais: Quais as vantagens do CRM?
Para realizar a análise RFM, os clientes são classificados em grupos com base nas pontuações atribuídas a cada uma das métricas (recência, frequência e valor monetário).
Por exemplo, os consumidores que tiverem uma pontuação alta em todas as três categorias são considerados clientes VIP, pois fizeram compras recentes e estão mais engajados com a marca. Por outro lado, aqueles com pontuações baixas em todas as métricas podem ser considerados clientes inativos ou de baixo valor.
Essa análise permite às empresas entender melhor o comportamento dos compradores e tomar decisões estratégicas e direcionadas. Isso envolve campanhas personalizadas, programa de fidelidade, reativação de clientes inativos e outros esforços para melhorar o relacionamento e a satisfação da audiência.
Portanto, a análise RFM é uma ferramenta valiosa para otimizar o uso dos recursos de marketing e maximizar o retorno sobre o investimento (ROI) das ações direcionadas aos diferentes grupos de clientes.
Quais são os fatores da matriz RFM?
Como vimos, a matriz ou análise RFM é baseada em três fatores quantitativos. Vamos entender, a seguir, o que cada um deles representa:
1. Recência
Refere-se ao tempo decorrido desde a última interação do cliente com a empresa. Embora essa palavra possa causar estranhamento, basta relacioná-la ao termo “recente”. Dessa forma, quanto mais recente for a interação, maior será o valor atribuído a essa métrica.
Por exemplo, se um cliente fez uma compra há pouco tempo, terá uma pontuação de recência mais alta.
Isso é especialmente relevante para entender o nível de engajamento do consumidor com a marca. Desse modo, se a última interação foi recentemente, é mais provável que o indivíduo ainda esteja interessado nos produtos ou serviços oferecidos pela empresa.
Vamos considerar o seguinte cenário para entender melhor o conceito de recência:
- Cliente A: fez uma compra na sua loja online há três dias;
- Cliente B: fez uma compra na sua loja há 3 meses.
No exemplo, o cliente A teria uma pontuação de recência mais alta do que o cliente B, porque sua interação foi mais recente. Assim, o primeiro seria considerado mais engajado, em relação ao segundo. O cliente B, por sua vez, precisará de mais incentivos por meio de campanhas de reengajamento.
Por que entender a recência é importante?
A análise de recência pode ajudar as empresas de várias maneiras, seja por meio de campanhas de reativação, análise do ciclo de vida do cliente ou mesmo detecção de tendências.
Identificar clientes inativos ou com baixa recência pode ser uma oportunidade para criar campanhas específicas para reengajá-los, oferecendo incentivos ou promoções especiais para estimular novas compras.
Ao agrupá-los, sua empresa conseguirá entender o perfil dessas pessoas e personalizar a comunicação e as ofertas, adaptando-as aos diferentes estágios de engajamento.
Conforme as pontuações de recência forem mudando ao longo do tempo, é possível identificar tendências de comportamento, como períodos de alta ou baixa atividade, sazonalidade ou mudanças nas preferências do público.
Por fim, entender a recência das interações dos clientes ao longo do tempo pode fornecer maior clareza sobre seu ciclo de vida, desde a aquisição até a retenção e possível fidelização.
💡 Saiba mais: Como atrair e fidelizar clientes?
2. Frequência
Na análise RFV, a frequência é outra das três métricas cruciais para avaliar o comportamento do consumidor em relação às suas interações com uma empresa ou marca.
Esse fator concentra-se na quantidade de vezes que um cliente realizou alguma ação específica, como fazer uma compra, visitar o site, utilizar um serviço ou entrar em contato com o suporte.
A frequência é um indicador importante de engajamento contínuo e lealdade do cliente. Quanto mais vezes um consumidor interage com a empresa em um período determinado, maior será sua pontuação de frequência — e vice-versa.
Vamos novamente ao exemplo para entender esse conceito com clareza:
- Cliente A: fez cinco compras na sua loja online nos últimos seis meses;
- Cliente B: fez apenas uma compra na loja nos últimos seis meses.
Nesse cenário, o cliente A teria uma pontuação de frequência mais alta, já que realizou mais interações com a sua marca ao longo do tempo.
Por que analisar a frequência?
A análise de frequência é fundamental para ajudar a identificar clientes leais, criar ofertas personalizadas, implementar programas de fidelidade e ter mais previsibilidade quanto à receita da loja virtual.
Para que um consumidor seja considerado leal à marca, é necessário que ele compre com maior frequência, certo? Mas, para alcançar esse resultado, é fundamental criar ofertas e promoções personalizadas, que atraiam esse público após a primeira compra.
Portanto, é importante conhecer a frequência com que um cliente compra ou interage com a marca e analisar como se dá essa interação. Apenas a observação do comportamento possibilitará a detecção de padrões, que servirão de base para a criação de uma boa estratégia de marketing.
3. Valor monetário
Por fim, essa métrica se concentra no valor financeiro total que um cliente gastou em compras ou transações ao longo de um período específico.
O valor monetário é uma medida crucial para entender o impacto econômico que cada consumidor tem para a empresa. Clientes que gastam mais dinheiro ao longo do tempo terão uma pontuação mais alta em comparação àqueles que compraram menos.
Vamos novamente ao exemplo:
- Cliente A: fez uma compra única de R$ 500 no seu e-commerce;
- Cliente B: fez três compras, totalizando R$ 800.
Nesse caso, o cliente B teria uma pontuação de valor monetário mais alta do que o cliente A, porque ele gastou mais dinheiro em suas transações com a empresa.
Por que avaliar o valor monetário?
A análise de valor monetário pode ajudar a identificar clientes de alto valor, ou seja, aqueles que mais contribuem para a geração de receita da empresa. Isso ajuda a entender esse perfil e criar programas de descontos voltados para a retenção e fidelização.
Além disso, sabendo quais consumidores têm maior valor monetário, a empresa pode alocar seus recursos de marketing de forma mais eficiente, concentrando-se nos compradores com maior potencial de retorno financeiro.
Então, podemos dizer que analisar o valor monetário ao longo do tempo pode ajudar a identificar tendências de gastos do cliente, como aumento ou diminuição no valor médio de compra ou detectar alguma sazonalidade.
Como definir a pontuação do RFM?
Agora que você já sabe o que é a matriz RFV e quais são as métricas que a compõem, chegou o momento de entender como deve ser feita a segmentação de clientes com base nesse conceito.
Para definir a pontuação do RFM, é necessário atribuir notas aos clientes com base nos três critérios que mencionamos no tópico anterior. Cada um deles é dividido em segmentos, e para cada segmento é atribuída uma nota que representa o grau de relevância do cliente em relação a esse critério.
Cabe dizer que o período a ser analisado e os números de referência são determinados pela empresa. Desse modo, cabe aos gestores entenderem a realidade do negócio e, com base nos números coletados, definir a pontuação do RFM.
A seguir, vamos fornecer uma ideia de como definir a pontuação para cada critério:
Pontuação de recência
Para a recência, normalmente, utiliza-se um histórico de compras de um determinado período — como os últimos 12 meses. A pontuação pode ser atribuída da seguinte forma:
- Recência = 5: clientes que fizeram uma compra muito recente, por exemplo, nos últimos sete dias;
- Recência = 4: clientes que compraram nos últimos oito a 14 dias;
- Recência = 3: clientes que compraram nos últimos 15 a 30 dias;
- Recência = 2: clientes que compraram há mais de 31 dias;
- Recência = 1: clientes que estão inativos por um longo período e não compram há muito tempo.
Pontuação de frequência
A pontuação de frequência pode ser definida com base na quantidade de compras feitas em um determinado período. Confira:
- Frequência = 5: clientes que compraram muitas vezes no período de análise;
- Frequência = 4: clientes com uma frequência alta, mas não tão alta quanto o grupo 5;
- Frequência = 3: clientes com uma frequência média de compras;
- Frequência = 2: clientes com baixa frequência, mas que ainda realizaram algumas compras;
- Frequência = 1: clientes que fizeram apenas uma compra no período de análise.
Pontuação de valor monetário
O valor monetário refere-se ao montante total que o cliente gastou em compras durante o período de análise. Novamente, é dividido em segmentos para atribuir as notas:
- Valor monetário = 5: clientes com maior valor de gastos, que contribuem significativamente para a receita da loja virtual;
- Valor monetário = 4: clientes com alto valor de gastos, mas não tão expressivos quanto o grupo 5;
- Valor monetário = 3: clientes com gastos médios;
- Valor monetário = 2: clientes com gastos relativamente baixos;
- Valor monetário = 1: clientes com os menores gastos no período de análise.
Após atribuir as notas para cada critério (R, F e V), é possível combinar as pontuações para criar uma matriz RFV, que classifica os clientes em diferentes grupos, facilitando a segmentação e o desenvolvimento de estratégias específicas para cada um.
Com essa abordagem, é possível maximizar o potencial de cada grupo de compradores, melhorar o direcionamento das campanhas de vendas e, consequentemente, aumentar a receita da loja virtual.
Lojistas Nuvemshop Next já implementam a análise RFM para entender o perfil de seus clientes e implementar ações direcionadas aos diferentes grupos. Com a ajuda de especialistas da Nuvemshop, é possível aumentar as vendas do negócio exponencialmente.
Para isso, é utilizado o aplicativo Perfit, que permite personalizar a comunicação com a sua base de compradores, criar segmentações de e-mails, elaborar formulários de inscrição, acompanhar o ciclo de vida do consumidor e muito mais.
💡 Saiba mais: Como a Perfit pode aumentar a conversão de e-mail marketing?
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Quais são os segmentos de clientes da análise RFM?
Os segmentos de clientes da matriz RFM são os grupos resultantes da combinação das pontuações de recência, frequência e valor monetário.
Ou seja, com base nas notas atribuídas para cada critério, os clientes são classificados em diferentes segmentos que representam seus perfis de compra. Essa categorização ajuda a entender melhor as preferências de cada grupo e a criar estratégias de marketing personalizadas.
Os principais segmentos de clientes da matriz RFM são os seguintes:
Cliente campeão
É aquele grupo de compradores que apresenta a maior pontuação em todas as três categorias. Esses clientes fizeram compras recentes, com alta frequência e gastaram muito, sendo considerados os melhores para uma loja virtual.
Cliente leal
É o agrupamento de consumidores com alta pontuação em frequência e valor monetário, mas que talvez não tenham realizado compras recentemente. Esses clientes têm um bom histórico de compras e representam uma parcela importante da receita da loja.
Cliente potencialmente leal
É aquele que fez uma compra recentemente, gastou um bom montante na sua loja virtual e já fez mais de uma compra. Esse grupo tem potencial para se tornar um cliente leal, mas ainda precisa ser trabalhado para aumentar a recorrência.
Cliente recente
Como o nome sugere, é o conjunto de clientes que compraram recentemente, mas ainda não têm alta frequência e/ou valor monetário. Eles podem tanto ser novos consumidores quanto pessoas que estão começando a se envolver mais profundamente com a sua marca.
Cliente promissor
É aquele tipo de cliente que fez uma compra recentemente, mas que apresenta um valor monetário baixo e/ou frequência média. Provavelmente, essas pessoas precisam de algum tipo de incentivo para aumentar seus gastos, como campanhas promocionais e cupons de desconto.
💡 Saiba mais: Estratégias eficientes para criar uma campanha de desconto
Cliente que precisa de atenção
Esse é o grupo de clientes com frequência e/ou valor monetário acima da média, mas que não compraram recentemente, ou seja, apresentam recência baixa. Eles podem estar em risco de se tornarem inativos, por isso é preciso olhar com atenção para esse segmento.
Cliente prestes a dormir
Brincadeiras à parte, esse conjunto reúne os clientes com frequência, valor monetário e recência abaixo da média. Apesar da seriedade do quadro, esses compradores ainda podem ser reengajados, sendo necessário desenvolver ações de reativação quanto antes.
Cliente em risco
É aquele segmento de clientes que tiveram boas compras no passado — frequência e valor monetário altos —, mas não compram há um tempo (recência baixa). Assim como no caso anterior, eles estão em risco de se tornarem inativos.
Cliente que não pode sair
Aqui estão os compradores que apresentam um histórico de altos gastos e muita frequência, mas não compram há um tempo, ou seja, têm recência baixa. Esses são clientes de grande potencial, por isso é fundamental recuperá-los.
Cliente hibernando
Como o nome sugere, é o círculo de compradores que já foram ativos no passado, mas agora realizam poucas ou nenhuma interação com a sua marca. Ou seja, apresentam baixa frequência e valor monetário, e não compram há muito tempo. São clientes inativos que requerem esforços para tentar reativá-los.
Cliente perdido
São os compradores com a menor pontuação em todas as três categorias — recência = 1, frequência = 1, valor monetário = 1. Isto é, são aqueles que estão inativos há muito tempo, fizeram poucas compras e gastaram pouco.
Vale mencionar que cada segmento representa um perfil específico, requerendo abordagens distintas para maximizar seu potencial e aumentar a receita da loja virtual. A análise RFV permite identificar esses grupos de clientes e criar estratégias de marketing direcionadas para cada um deles.
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Por que implementar a matriz RFM no seu negócio?
Afinal, depois de tudo que vimos até agora, qual o motivo para adotar essa metodologia na gestão da sua loja virtual?
Mencionamos algumas vezes ao longo do conteúdo que a implementação da análise RFM no e-commerce é uma estratégia poderosa para compreender o comportamento dos clientes e impulsionar o crescimento da loja virtual.
Por meio de seus três critérios, é possível segmentar os consumidores em grupos distintos e classificá-los. Isso possibilita criar campanhas de marketing mais eficientes e direcionadas, com mensagens e ofertas adequadas para cada grupo, resultando em maior engajamento e, consequentemente, maior conversão de vendas.
Você já deve ter ouvido falar que manter os clientes existentes é mais econômico do que adquirir novos, não é mesmo? Para isso, a análise RFM ajuda a identificar aqueles que merecem mais atenção e quais ações devem ser tomadas para mantê-los engajados.
Por fim, a matriz RFV permite otimizar o retorno sobre o investimento (ROI) em marketing. Ao focar nos clientes com alta pontuação, a empresa pode concentrar seus esforços em ações mais efetivas, maximizando a eficiência dos recursos investidos em campanhas.
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A abordagem estratégica proporcionada pela análise RFM ajuda a impulsionar a receita do e-commerce, melhorar a segmentação do público-alvo e fortalecer o relacionamento com os clientes. Com esses benefícios, essa prática torna-se uma das principais vantagens competitivas em um mercado crescente e dinâmico.
Para aproveitar todo o potencial da análise RFM, é fundamental ter uma plataforma de e-commerce robusta e eficiente, que ofereça recursos avançados de coleta e análise de dados, permitindo a obtenção de informações precisas sobre o comportamento dos consumidores.
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