Análisis RFM: segmenta y convertirás

El Imperio Romano es probablemente uno de los que más huella ha dejado en toda la historia. Durante la época de su máximo esplendor, consiguió hacer crecer su vasto territorio gracias a diferentes estrategias. Una de ellas y quizás la más relevante fue la que se basaba en la idea «divide et impera», frase que deriva del latín y significa «divide y vencerás». Y tú te estarás preguntando que tiene esto que ver con el análisis RFM.

La acción de dividir, separar o segmentar algo, lleva siempre implícita la aplicación de algún criterio para conocer ese algo con mayor detalle. En el mundo de los negocios no es diferente. La segmentación de mercado es, sin duda alguna, uno de los términos más utilizados en marketing y se refiere precisamente a la división o separación del público objetivo en grupos o segmentos de clientes con similares características y necesidades.

El éxito de una empresa depende, entre otras cosas, de entender las necesidades y prioridades de las personas que adquieren determinados productos y servicios. Un cliente no es 100% igual a otro pero pueden presentar características similares que nos permitan agruparlos o segmentarlos con el objetivo de “conocerlos” mejor y conseguir una mejor tasa de conversión. Parafraseando la frase “divide y vencerás”, en este contexto aplica muy bien “segmenta y convertirás”.

Las ventajas de la segmentación son múltiples, pero la más destacada es la de poder obtener información relevante con el fin de focalizar y optimizar las estrategias de marketing y, en consecuencia, mejorar la rentabilidad.


Ronald Coase, economista y profesor emérito en la Universidad de Chicago solía decir, “si torturas los datos el tiempo suficiente, terminan confesando”.

Actualmente y ya desde hace varios años, venimos aplicando diferentes técnicas para “torturar” los datos y así lograr una adecuada segmentación de los clientes. Una de estas técnicas o metodologías es el conocido análisis RFM (Recency – Frequency – Monetary).

¿Qué es el análisis RFM?

El análisis RFM se basa en el archiconocido principio 80/20 del economista italiano Vilfredo Pareto, es decir, el 80% de las ventas lo genera el 20% de los clientes. El análisis RFM asigna a cada cliente una puntuación en 3 diferentes conceptos, a partir de los cuales se determina el comportamiento de compra:

  • Recencia. ¿Proximidad al momento del análisis de la última compra del cliente? Los clientes que hayan realizado una compra recientemente son más propensos a que vuelvan a comprar el producto o servicio.
  • Frecuencia. ¿Con qué frecuencia el cliente compró en un período determinado? Los clientes que compraron al menos una vez, tienen más probabilidades de comprar de nuevo que aquellos que no lo han hecho antes.
  • Monetario. ¿Importe gastado por el cliente en un período determinado? Los clientes que compran mucho tienen más probabilidades de volver a comprar.

En otras palabras, la premisa sobre la que pivota el análisis RFM es que los más propensos a comprar son aquellos con menor recencia, mayor frecuencia y mayor valor monetario.

¿Cómo funciona el análisis RFM?

A los clientes se les asigna una puntuación del 1 al 5 en cada concepto, siendo 1 la peor puntuación y 5 la mejor. Sin embargo, otras implementaciones de este análisis pueden usar valores o escalas ligeramente diferentes. Por ejemplo, los clientes cuya última compra sea más reciente, más frecuente y cuyo importe monetario sea el más alto, obtienen una puntuación de 5 en cada concepto: recencia 5, frecuencia 5 y valor monetario 5.

Esta forma de segmentar a los clientes, consiste en asignarlos a quintiles de 20%; un cliente con recencia 5, frecuencia 2 y valor monetario 1, quiere decir que pertenece:

  • al primer quintil de los que más recientemente ha comprado.
  • el segundo quintil de los que con menor frecuencia han comprado.
  • el primer quintil de los que menos ha comprado en términos monetarios.

Cuanto mayor es la puntuación de la recencia y la frecuencia, mayor es la probabilidad de que los clientes vuelvan a comprar. De igual manera sucede con el valor monetario, mayor es la puntuación y mayor es la probabilidad de que los clientes compren nuevamente productos o servicios a las empresas.

El análisis RFM es una técnica que se utiliza sobre los propios clientes de una empresa, es decir, sobre aquellas personas que ya han comprado al menos una vez y por tanto, ya adquirieron la condición de cliente.

¿Conoces las posibilidades de aplicación del modelo RFM?

La aplicación del análisis RFM es adaptable a múltiples modelos de negocio y con diferentes objetivos. Por ejemplo, las empresas pueden estar interesadas en analizar otros factores que no incluyan un valor monetario: el número de lectores, el número de visitas, la interacción o “engagement”, son otras de las variables que pueden incluirse en este tipo de análisis.

Son múltiples los beneficios o ventajas de aplicar el análisis RFM a la base de datos de clientes, algunas de ellas:

  • Mejor conocimiento sobre el comportamiento de compra de los clientes, sus necesidades, hábitos, tendencias y otras características.
  • Identificar subgrupos de clientes permitiendo explorar nuevas oportunidades de negocio.
  • Mejor segmentación en las estrategias y acciones de marketing, obteniendo un mayor retorno de la inversión.
  • Mejora en las métricas de conversión.

Una vez se obtienen los segmentos RFM a los que pertenecen los clientes de una determinada base de datos, son muchas las acciones que se pueden poner en marcha en un sitio web o plataforma de comercio electrónico. Por ejemplo, estos segmentos pueden ser especialmente útiles para crear campañas de email marketing y ofrecer descuentos especiales, obsequios de productos, encuestas de satisfacción, etc.

En general, los segmentos con puntuación alta son los adecuados para las ofertas que recompensan la fidelidad, ya que son clientes que conocen el producto y sienten identificación con la empresa o la marca. Por ejemplo, ofertas especiales, descuentos por volumen o compras recurrentes, membresía a programas de fidelización, etc. A estos clientes se les puede llamar “ganadores” y son los que se encuentran en el segmento: recencia 5, frecuencia 5 y valor monetario 5 o con una puntuación cercana.

Un modelo que ayuda a acertar con la propuesta de valor

El objetivo es enviar solo información que pueda interesar a un segmento o grupo determinado de clientes. Por ejemplo, un cliente que compra todos los meses y cuyo ticket medio es alto, seguramente no estará muy interesado en información sobre la empresa o la marca. Por otro lado, es muy probable que un cliente que compra una vez al año con un ticket medio muy bajo, no esté interesado en descuentos por volumen o compras recurrentes.

El análisis RFM es el principal componente de una estrategia de email marketing, es una forma eficaz de segmentar la base de datos de clientes e identificar a los mejores, a los fieles, a los clientes potenciales, a los que están en riesgo de perderse, etc. Este tipo de análisis permite “personalizar” la comunicación con el cliente, garantiza que se envíe a cada segmento el contenido y los mensajes que probablemente generarán una mejor tasa de conversión.


¡Analiza, segmenta y convertirás!