La industria de venta por catálogo en Estados Unidos cumple 149 años en Agosto próximo. Antes de que existieran las computadoras, las empresas de venta por catálogo mantenían el registro de compras de sus clientes en tarjetas de 3” x 5”. Las tarjetas las utilizaban para determinar a que clientes enviar sus catálogos. Cada vez que un cliente compraba, la compra se registraba en la tarjeta. Después de varios años de registro dichas empresas notaron tendencias en las compras de sus clientes.
1) Los clientes que habían comprado recientemente tenían mayor probabilidad de comprar otra vez, cuando se comparan con los clientes que no habían comprado por mucho tiempo.
2) Los clientes que habían comprado mas frecuente, eran más propensos a comprar otra vez cuando se comparan con los clientes que no compran muy seguido.
3) Los clientes que gastan una mayor cantidad en total, tienden a comprar más cuando se comparan con los clientes de menor gasto.
Las empresas de venta por catálogo crearon una teoría: que el comportamiento de los clientes en el pasado puede predecir su comportamiento en el futuro. Y para comprobarlo ordenaron las tarjetas de sus clientes poniendo a los clientes que habían comprado recientemente, frecuentemente y con mayor gasto arriba (los mejores) y los que no habían comprado en mucho tiempo, con menos frecuencia y menor cantidad monetaria los pusieron al último (los peores) y les enviaron un catálogo a todos. Cuando analizaron las estadísticas de compra se dieron cuenta que los mejores clientes invariablemente compraban más. Esta prueba se ha repetido muchas veces, dando los mismos resultados.
El modelo de R (Reciente) F (Frecuente) M (Mayor valor monetario) funciona en cualquier negocio con un alto volumen de transacciones. Para implementar RFM en tu empresa comienza dividiendo a tus clientes en 5 grupos (20%) según el número de días desde su última compra, asignarle al grupo que más recientemente ha comprado un 5 y al que le sigue un 4 y así sucesivamente. Haz lo mismo para los valores de Frecuencia (número de compras hechas) y valor Monetario (Valor promedio de compra o utilidad promedio por compra). Los clientes con 5 en cada factor son tus mejores clientes y los que tienen 1 en cada factor son los peores. Esto tiene cierta lógica, ya que el cliente que te ha comprado mas reciente, te compra con frecuencia y tiene un valor promedio de copra alto es tu mejor cliente.
Los clientes con un grado alto de RFM son los mas propensos a seguir comprando y tienden a responder mejor a las promociones. Al contrario, los clientes de bajo grado RFM compran menos y no responden a promociones. Dicho de otra manera, tus mejores cliente tienden a seguir siendo tus mejores clientes y tus peores clientes tienden a seguir siendo tus peores clientes. Una vez que se tienea los clientes clasificados es fácil saber a que grupo de clientes dirigir nuestras campañas de mercadotecnia y donde concentrar el presupuesto de promoción para obtener mayores ventas. RFM también te ayudará a predecir las respuesta que se puede esperar de una campaña de publicidad.
Una ventaja adicional de tener a los clientes segmentados por sus valores RFM, es poder detectar a los clientes que están buscando alternativas a tus productos o servicios. Un cliente que pasa de tener un alto grado de RFM a uno menor es un cliente que está alterando su comportamiento y generalmente esto se debe a que esta buscando alternativas.
RFM está vinculado con otra métrica, LTV(Valor del Ciclo de Vida por sus siglas en inglés). LTV es el valor de ganancias neta que un cliente contribuirá a tu negocio durante la vida del cliente. Como RFM y LTV están vinculados, RFM se puede utilizar para determinar las ganancias futuras de una empresa. Clientes con un RFM alto representan negocio futuro, porque estos son los clientes que están interesados en comprar más y tienen un LTV alto. Los clientes que tienen un RFM bajo representan oportunidades de negocio disminuidas y tienen un LTV bajo. En nuestra próxima edición hablaremos más acerca de LTV. |
