Já parou para pensar em quais são teus clientes mais rentáveis hoje? E nos clientes que precisam de ativação hoje ? E nos que estão começando a conhecer tua empresa? A análise RFM serve para classificarmos segmentos de clientes a partir de 3 atributos chave:
- (R)ecência: tempo desde que o cliente fez a última compra/utiliza do produto/serviço;
- (F)requência: quantas vezes o cliente comprou ou utilizou o serviço;
- (M)onetária: volume total de receita ou margem de contribuição gerada pelo cliente;
Com estes atributos conseguimos entender o comportamento dos clientes: quando precisam de atenção, quais os clientes mais rentáveis e os mais engajados. É uma análise importante que nos leva a ações que refinam a “qualidade” da nossa base de clientes, por exemplo, focando em aumentar segmentos mais rentáveis ou na criação de novos produtos para um determinado segmento.
A análise RFM é vista geralmente no mercado de varejo, onde temos vastas bases de clientes para segmentar. Mas com a escala que os negócios de tecnologia tomaram nas últimas décadas e a popularização das técnicas de gestão data driven, este tipo de análise ganhou espaço em outros mercados.
Todos contextualizados? Ok, vamos ver como funciona!
Para começar, dividimos a análise em 3 etapas: classificação dos atributos, segmentação e visualização.
Passo 1: classificar
Primeiro obtenha uma amostragem dos clientes e seus atributos. Supomos que recência são dias desde a última compra.
A partir desta amostragem, classificamos as faixas de valores de 1 a 5, onde 1 é o pior resultado e 5 é o melhor. Cientistas, estas faixas podem ser definidas por quantis ou conforme faça sentido para a gestão.
Com os atributos classificados (scores) acima, podemos gerar um score total com o somatório dos demais scores (pode usar média se quiser) para criar um ranking dos clientes, chamado RFM Score.
Aqui trabalhamos com todos os scores tendo o mesmo peso, para o score total, mas você também pode utilizar pesos diferentes em cada atributo (é só multiplicar o atributo pelo valor do peso).
Até aqui tudo certo? Agora vamos para a parte legal, os segmentos.
Passo 2: segmentar
Aqui não tem muito mistério, é só calcular a média, encontrar a faixa e guardar a segmentação de cada cliente. Seguimos!
Com os clientes na amostragem devidamente segmentada, vamos para o último passo: a visualização!
Passo 3: visualizar
Para a visualização do tamanho dos segmentos, sugiro utilizar algumas das principais ferramentas de SaaS que oferecem esta análise, como o Clevertap e o Putler (se tiver algum analista ou cientista de dados disponível, envia este artigo para ele e também vai dar certo).
Ao fim, teremos algo como este gráfico, onde o eixo horizontal é a recência e o vertical é a média entre frequência e monetário.
Como vocês podem ver, os segmentos são diversos, mas quero chamar a atenção aos que costumam precisar de mais cuidados. São eles:
- Champions: são os melhores clientes, geraram mais receitas, utilizam com mais frequência e recentemente. Geralmente, são os promotores da marca e boas chances de consumirem novos produtos.
- Potential Loyalist: tiveram um bom gasto, uma frequência média e recentemente. Tente oferecer programas de fidelidade ou upsell para que migrem para o segmento de clientes leais ou campeões.
- New Customers: estes estão começando. Crie um relacionamento, explique como funciona e ofereça ofertas para que voltem e se acostumem a comprar contigo.
- At Risk: cliente que já compraram com frequência e em grande volume financeiro, mas (por algum motivo) não retornaram recentemente. Tente campanhas de ressurrect e renovações. Faça com que retomem o consumo.
- Can’t Lose Them: como o nome indica “não perca eles”. Estes clientes estavam “em risco” e ficaram mais tempo sem comprar. Invista recursos para que retornem e entenda os motivos que levaram ele a parar de consumir.
Considerações finais
Recomendo utilizar a análise RFM por períodos de tempo específicos, canais de aquisição, produtos/serviços consumidos para encontrar comportamentos mais relevantes entre os consumidores. Como a maior parte das ferramentas de gestão, precisamos fazer os ajustes para que a análise faça sentido e traga informações claras para o gestor.
Apresentei esta ferramenta e outras 7 para identificar o Product-market fit (clique aqui) no Tech Invest Bootcamp, organizado pela Associação Gaúcha de Startups (AGS), em novembro/19.
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