Lente 3
Herramienta 14.
Segmentación de la clientela
Esta herramienta pretende mostrar el camino para combinar el análisis de segmentación de clientes/as utilizando la herramienta RFM y el enfoque de género. Supone un nivel de complejidad alto, y para su ejecución requiere conocimientos medios de Power BI y conocimientos de análisis estadístico. Está orientada a los perfiles gerenciales y al equipo de marketing de una empresa.
La herramienta 12. Data analytics para mi empresa, del lente 3, es una introducción al análisis de datos o data analytics.
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Herramienta 14.
Segmentación de la clientela
En esta guía se explica qué es la herramienta RFM (Recencia / Frecuencia / Valor monetario) y por qué es clave al momento de analizar las bases de la clientela de forma segmentada para diseñar planes de fidelización. Asimismo, propone combinar el análisis RFM con variables sociodemográficas de las y los clientes, como sexo y edad, para enriquecerlo.
Compañías que vendan productos o servicios a grandes grupos de clientes y clientas tienen como desafío generar programas de fidelización que permitan estar más cerca de su clientela más valiosa. Para ello, las áreas de marketing necesitan poder conocer quién es su clientela y segmentarla en función de diferentes características: una de ellas es la relación entre la o el cliente y la organización. La herramienta RFM permite analizar tres características de esta relación de forma simultánea y así agrupar a la clientela en función del valor que representa para la empresa. Otra forma complementaria es analizar la base de la clientela en función de sus características sociodemográficas como sexo y edad. Al combinar ambos criterios de segmentación se genera más información para poder diseñar planes de fidelización más personalizados.
Beneficios de la herramienta
Las personas no son un grupo homogéneo. Mujeres y hombres tienen realidades diferentes a partir de las cuales se puede profundizar y personalizar la relación empresa-cliente/a. En este sentido, la herramienta propone sumar un análisis de las características sociodemográficas a un análisis de RFM, para que los negocios puedan mejorar la forma en que llegan a sus clientes y clientas y les agregan valor a través de sus productos o servicios.
En términos del enfoque de género, existe la oportunidad de considerar las características sociodemográficas de las personas al mismo tiempo que segmentar a la clientela en función del valor para la empresa. Esto permite diseñar planes de fidelización que mejoren la satisfacción de las personas con los productos o servicios que se les ofrecen. Asimismo, al poder planificar de forma más personalizada la generación de valor por parte de la compañía a diferentes segmentos de personas, es posible incidir positivamente en la vida de las personas que utilizan los productos o servicios ofrecidos.
¿Qué es el RFM?
La herramienta RFM busca optimizar acciones para diferentes segmentos de clientela y así poder maximizar los resultados comerciales con esta.
Se llama RFM porque se analizan de forma simultánea:
- R-recencia (cuándo se ha realizado la última compra);
- F-frecuencia en las compras (con qué periodicidad se realizan las compras, puede ser en días, meses o años); y
- M- valor monetario de las compras (precio de las compras realizadas).
Para cada una de esas variables se calcula un puntaje (score en inglés) que pasa de 1 a 5, donde 5 es alto y 1 es bajo. Una vez que se obtienen los distintos puntajes para cada una de las tres variables, se puede agrupar a la clientela en función de estas y empezar a segmentarla.
¿Cuándo se utiliza?
El análisis RFM se utiliza cuando es necesario segmentar, ordenar y/o agrupar a la clientela para pensar acciones concretas de fidelización en cada uno de los segmentos.
En la siguiente tabla se muestran algunos ejemplos de los tipos de grupos de clientela a partir del cálculo RFM combinado con el sexo de las personas. Sobre estos se pueden diseñar planes de fidelización que combinen el valor para la empresa y el enfoque de género.
Tabla 1. Ejemplos de segmentación de clientela utilizando RFM y sexo.
Video Tutorial
En el siguiente enlace se puede ver un tutorial que explica paso a paso cómo calcular el RFM y cómo visualizar los resultados en función de clústeres de clientes y clientas. Todo realizado en Power BI:
¿Sabías?
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