Conheça a análise RFM

October 18, 2020
Prepare-se pra vender

Se você tem uma loja online, você já deve ter se pego fazendo perguntas como:

  • Quem são os meus melhores clientes?
  • Quais clientes teriam potencial para comprar mais vezes comigo?
  • Quais clientes já estão perdidos e não merecem mais tanta atenção?
  • Quais clientes eu não posso perder de jeito nenhum?
  • Quais são meus clientes mais fiéis?
  • Para qual grupo de clientes eu envio qual campanha?

Se você não sabe responder com precisão nenhuma das perguntas anteriores, você precisa parar e ler esse post agora mesmo.

Não há dúvidas de que conhecer muito bem seu público alvo é o que vai fazer a diferença entre seus produtos serem um sucesso ou não. Agora, uma verdade bem menos divulgada é que conhecer muito bem seus clientes é crucial para diferenciar sua marca e garantir que você tenha sucesso. Não importa o que você estiver vendendo. E para isso, a melhor forma é através de segmentação e agrupando seus clientes em clusters para que se possa analisar com mais clareza quem são essas pessoas e como elas se comportam.

Neste post vamos abordar uma das análises preferidas por gestores dos mais renomados e-commerces do mundo e te ensinar a fazer como os melhores e maiores do mercado fazem. Portanto, vamos ao que interessa.

Análise RFM

Como falamos, o objetivo dessa análise é segmentar seus clientes para que você possa agrupá-los e realizar análises com mais facilidade. No caso, essa análise tem como base três fatores: Recência de compra, Frequência e Valor Monetário. Se quiser uma dica pra não esquecer mais, o nome RFM vem da sigla em inglês: Recency, Frequency and Monetary Value. Sendo que cada uma dessas coisas na prática quer dizer:

  • Recência: Quantidade de tempo desde a última compra;
  • Frequência: Quantidade de compras em um determinado intervalo de tempo;
  • Valor Monetário: Quantidade de valor ($) gasto com a empresa em um determinado intervalo de tempo.

De maneira geral, a análise RFM serve para te ajudar a identificar quem são seus melhores clientes e quais estratégias você deve utilizar para cada tipo de cliente. O melhor de tudo é que já temos muita literatura consolidada sobre o assunto e a própria metodologia já sugere 11 categorizações de clientes diferentes e algumas sugestões de iniciativas para cada uma. Vale ressaltar que você pode e deve usar sua criatividade para adaptar as sugestões as realidades do seu negócio, no caso, de sua marca. Há quem queira ser ainda mais criativo e usar categorizações diferentes, mas sugerimos nos ater as recomendadas.

Clusters de Clientes

A análise RFM nos sugere 11 clusters, ou categorizações de clientes, vamos listá-las a seguir junto com algumas dicas de ações:

1. Campeões - esses são seus melhores clientes, teste novos produtos, peça feedbacks e entenda o que fez os olhos deles brilharem para replicar o sucesso com os outros.
2. Clientes fiéis - esses clientes já gostam de você, entenda como fazer up-sell e cross-sell e peça indicações.⁠
3. Clientes fiéis em potencial - esses são os que tem potencial de se tornarem fiés, você precisa se aproximar deles e ganhar sua confiança, ligue, envie presentes e mimos, fidelize.⁠
4. Novos clientes - são pessoas que começaram a comprar agora, ofereça uma experiência incrível para reter.⁠
5. Promissores - Clientes com potencial, mas que precisam que você seja mais ativo e entenda o que eles querem para não perdê-los⁠.
6. Clientes que precisam de atenção - faça ofertas por tempo limitado e recomendações com base em compras anteriores.
7. Prestes a "hibernar" - a ponto de "hibernarem", compartilhe conteúdos interessantes, recomende produtos mais vendidos ou populares.
8. Em risco - clientes que estão quase te deixando. Utilize campanhas ou mensagens personalizadas para se reconectar e se possível ofereça descontos e conteúdos úteis.
9. Não posso perdê-los - converse com eles para não perde-los para concorrentes. Use novidades para atraí-los de volta.
10. Hibernando - clientes que ficaram esquecidos, ofereça produtos relevantes e descontos especiais. reviva a proposta de valor da marca.
11. Perdidos - clientes que já se foram, reative com campanhas para novos clientes, ignore-os caso contrário.

De maneira geral, esses são os principais clusters e algumas sugestões do que fazer para cada um deles. Cabe a você mapear a jornada e praticar empatia em cada caso para criar a campanha perfeita para cada um deles. O bacana é que tem muito conteúdo sobre cada um deles e possíveis ações online, basta procurar :)

Como fazer na prática

Bom, vamos ao que interessa: como fazer a análise RFM na prática.

Você vai precisar de 4 informações sobre seus clientes,

  • um identificador (pode ser id, nome, email, etc)
  • Recência (R) em dias desde a última compra: há quanto tempo houve a última compra do cliente
  • Frequência (F) em número total de transações feitas: quantas vezes o cliente comprou em sua loja
  • Valor Monetário (M) em montante total gasto pelo cliente: quantos reais ($$) o cliente gastou em sua loja

Para sua sorte, nós facilitamos muito pra você disponibilizando todos esses dados sobre os clientes da sua loja na página "Clientes" do seu Dashboard. Corre lá e baixa o CSV com todos esses dados.

Preparando os dados de seus clientes

Baixando o csv de seus clientes no seu Dashboard, é muito fácil preparar os dados para a análise. Vamos lá, um por um:

  • Recência (R): para calcular a recência, basta usar a data da coluna "Última compra" como base. Para descobrir há quantos dias foi a última compra, basta usar a fórmula "=TODAY()" ou "=HOJE()" subtraindo da data de última compra. PS: Caso seu Google Sheets ou Excel apresente problemas nas fórmulas, certifique-se de que você está com a formatação correta para entradas de data, as vezes pode estar no padrão americano ;)
  • Frequência (F): essa é fácil, já vai estar disponível na coluna "Quantidade de Pedidos".
  • Valor Monetário (M): essa também é mole, é só puxar direto da coluna "Montante".

Analisando as variáveis

Para realizar nossas análises, nós temos que tornar nossas variáveis R, F e M em parâmetros. Fazemos isso dando notas de 1 a 5 para cada um dos clientes para cada um dos parâmetros.

O melhor jeito de fazer isso é utilizando um conceito chamado de "quintil" (derivado dos "percentis" que você deve ter visto nas aulas de matemática). Caso você se lembre dos dias gloriosos das aulas de estatística, basta aplicar a lógica dos quintis e dividir suas ocorrências em 5 grupos e dar notas a elas, sendo que 1 seria a nota mais baixa e 5 a nota mais alta. No Google Sheets ou Excel você pode fazer isso com facilidade usando a fórmula "=PERCENTILE" ou "=PERCENTIL", usando os percentis 0.2 para o primeiro quintil, 0.4 para o segundo quintil, 0.6 para o terceiro quintil, 0.8 para o quarto quintil e 1 para o último quintil.

Se você não estava tão atento as aulas do ensino médio, não tem problema. Na prática é muito simples, basta identificar o cliente com a ocorrência mais baixa e torná-lo referência para a nota 1, e o oposto, os clientes com as ocorrências mais altas, para dar a nota 5. Depois disso, basta encontrar a mediana das ocorrências e fazê-lo a nota 3. Dessa forma você já terá 3 referências, as notas 1, 3 e 5. O próximo passo será realizar o mesmo passo da mediana entre as notas 1 e 3 para encontrar a nota 2 e entre as notas 3 e 5 para encontrar a nota 4. Feito isso, basta popular o restante da planilha com as notas, dividindo as ocorrências igualmente entre as notas de referência.

  • Recência - Nota 1 para o cliente que comprou há mais tempo e nota 5 o cliente que comprou há menos tempo
  • Frequência - Nota 1 para o cliente que comprou menos vezes e nota 5 para o cliente que comprou mais vezes no período
  • Valor Monetário - Nota 1 para o cliente que gastou menos dinheiro e nota 5 para o cliente que gastou mais dinheiro no período

Para exemplificar todo o processo, vamos usar a seguinte base fictícia com 15 clientes:

Nesse caso, como temos 15 ocorrências, fica fácil deduzir que cada quintil terá 3 ocorrências. Ou seja, para Frequência, por exemplo, basta ordemos de maneira crescente as ocorrências e os 3 valores mais baixos terão nota 1, os 3 subsequentes terão nota 2 e assim por diante.

Depois de fazer o mesmo processo para dar as notas de R e M nossa planilha vai ficar assim:

Lemrando que a nota R é o contrário das demais, o menor valor tem a nota mais alta (cliente que comprou há menos tempo)

PS: Para quantidades maiores de dados recomendamos usar a fórmula do percentil que citamos anteriormente.

O próximo passo é agrupar seus clientes nos clusters (aqueles 11 que falamos) e desenhar o famoso gráfico da análise RFM para te ajudar a enxergar onde se encaixa cada um e qual estratégia utilizar.

Simplificação e Representação Gráfica

Por fim, você pode plotar todos os seus resultados e clusters de clientes em um gráfico, que é o famoso gráfico da análise RFM (possivelmente você já viu ele por aí). Ter essas informações dispostas de maneira visual é super interessante para que você tenha mais clareza dos dados e consiga planejar a execução de suas estratégias com mais facilidade.

Como a análise trata de 3 variáveis (R, F e M) e uma visualização gráfica tridimensional não seria tão trivial ou comum para pessoas normais como nós, o caminho natural é simplificarmos num gráfico de dois eixos. Os gráficos de dois eixos são mais fáceis de serem desenhados no papel ou vistos na tela do computador, e por isso mais fácil de serem entendidos. Para simplificar o gráfico, vamos combinar Frequência e Valor Monetário em um único eixo, o que faz sentido dado que as duas métricas falam diretamente sobre resultados financeiros e o quanto seus clientes estão gastando, e o outro eixo será o da Recência, que tem mais a ver com seu engajamento.

Para combinar os resultados de F e M, basta realizar uma média ponderada entre as duas notas (somar os dois valores e dividir por 2). No caso do nosso exemplo, a tabela fica assim:

Feito isso, finalmente você pode partir para categorizar cada cliente de acordo com os clusters que citamos no começo do post. Essa é a tabela com os valores de referência para cada grupo de cliente:

Segmentos Descrição R F M
Campeões Compraram recentemente, compram com frequência e gastam muito 4-5 4-5 4-5
Clientes fiéis Gastam muito e respondem a promoções 2-5 3-5 3-5
Potencialmente fiéis Compraram recentemente, mais de uma vez e gastaram uma boa quantia 3-5 1-3 1-3
Novos clientes Compraram recentemente, mas não compram com frequência 4-5 <=1 <=1
Promissores Compraram recentemente, mas não gastaram muito 3-4 <=1 <=1
Precisam de atenção Recência, frequência e valor monetário acima da média 2-3 2-3 2-3
Quase em risco Recência, frequência e valor monetário abaixo da média 2-3 <=2 <=2
De risco Gastaram muito, compraram muitas vezes, mas há muito tempo <=2 2-5 2-5
Não pode perdê-los Compraram muito e com frequência, mas há muito tempo <=1 4-5 4-5
Hibernando Compraram pouco, com baixa frequência e há muito tempo 1-2 1-2 1-2
Perdidos Recência, frequência e valores monetários baixos <=2 <=2 <=2

Utilizando essas referências, nossos clientes seriam categorizados desta maneira:

Além disso, com a simplificação dos dados em duas variáveis (Nota R e Média das notas F e M), você pode plotar seu resultado em um gráfico comum e enxergar com clareza em qual grupo determinado cliente se encaixa. Existe um gráfico onde se usa a nota R como eixo horizontal e as médias das notas F e M como eixo vertical que permite a visualização das 11 categorias de clientes através de um esquema de cores.

O famoso "gráfico colorido" da análise RFM

Nossos clientes na representação gráfica ficariam dessa maneira:

E voilá, agora você já tem tudo o que precisa pra fazer uma das análises mais queridinhas pelos gestores de marketing, líderes de produto das startups da moda e gerentes de e-commerce.

Agora é a sua vez! Comece a segmentar seus clientes de acordo com comportamento de compra e consumo em sua loja agora mesmo e, o mais importante, comece a executar estratégias para cada segmento e a colher resultados incríveis!

Gostou desse conteúdo? Não deixe de conferir muitos outros posts como esse na INK Academy e acumule conhecimento, ferramentas e técnicas para te auxiliar em sua jornada empreendedora. Vamo que vamo que tá só começando!

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