Análise RFM: conceito, benefícios e principais métricas

Entenda a importância da análise RFM e vantagens do modelo

A análise RFM vai além de uma estratégia para facilitar a segmentação e apresenta reflexos positivos reais em vários aspectos da companhia, como precisão e eficiência operacional. A ideia é simples: quando você sabe em que pontos focar os esforços de marketing, os gastos são mais inteligentes e as campanhas são mais direcionadas a quem de fato consome sua marca.

Prova disso está no levantamento da IJISTECH (International Journal of Informational System and Technology). A pesquisa identificou que a segmentação baseada em RFM impactou positivamente a relevância das ações de marketing, a retenção dos clientes e, principalmente, o uso de orçamento para campanhas.

Se você busca algum desses ou outros benefícios da análise RFM para seu negócio, esse material vai ajudar muito!

Continue a leitura, veja o que é análise RFM, as principais métricas para acompanhar, exemplos práticos de aplicação e como a plataforma de dados da Braze ajuda a coordenar as informações.

O que é análise RFM?

É uma metodologia de segmentação de clientes baseada em dados de comportamento de compra que visa identificar quais clientes são mais valiosos, engajados ou com maior risco de abandono. O método avalia três dimensões principais de histórico de consumo do consumidor: recência, frequência e valor monetário.

Essas três dimensões ajudam a determinar as principais métricas da análise RFM. Assim, você acompanha apenas o que agrega valor à sua estratégia, sem informações dispersas.

Qual a diferença entre análise RFM e segmentação RFM?

A análise envolve o cálculo e interpretação das métricas de comportamento dos clientes, enquanto a segmentação é a aplicação prática desses dados para criar grupos diversos de consumidores com características semelhantes. Ou seja, de forma resumida, o primeiro é a ferramenta, enquanto o segundo é o resultado.

Quais as principais métricas da análise RFM?

As métricas mais importantes da análise são representadas pela sigla RFM:

• recency (recência): quanto tempo entre a última e a próxima compra do cliente; quanto menor o período, maior o engajamento do consumidor com sua marca;
• frequency (frequência): quantas vezes a mesma pessoa comprou ou interagiu com sua marca num determinado período;
• monetary (valor monetário): valor total gasto pelo cliente no período de análise.

É por meio dessas métricas que sua análise RFM determina os melhores aspectos de segmentação. Como consequência, você desfruta de benefícios altamente estratégicos que vão muito além do escopo de marketing.

Quais os benefícios da análise RFM?

As principais vantagens da análise baseada em RFM são:

• identificação dos clientes mais valiosos;
• segmentação mais precisa da base de consumidores;
• melhoria na personalização de campanhas;
• redução de churn;
• aumento da taxa de retenção;
• melhor alocação de investimentos de marketing;
• implementação simplificada com dados já disponíveis.

Para além do escopo do marketing, a análise RFM ainda reflete em:

• redução significativa de custos, uma vez que os gastos de campanhas e ações são melhor direcionados;
• melhoria operacional, com esforços voltados para as necessidades reais da companhia e dos clientes;
• aumento expressivo do ROI (retorno sobre investimento) pelo uso melhorado de orçamento.

E, a melhor parte, é que a análise é aplicável em diversos contextos, a depender do seu objetivo, o que amplia o leque de áreas beneficiadas pela prática.

3 exemplos de aplicação da análise RFM

Alguns exemplos da análise baseada em RFM são:

1. Varejo físico: identificação de características de clientes e criação de estratégias compatíveis com os comportamentos;
2. Bancos e fintechs: compreensão do padrão de transação e relacionamento com o cliente para melhoria na oferta de produtos e serviços financeiros;
3. Empresas de assinatura: identificação de clientes com risco de abandono para personalização da oferta e prevenção de churn.

Como a Braze ajuda com a análise RFM?

A plataforma de dados da Braze conecta dados e comportamento de clientes com automação de campanhas, segmentação dinâmica e personalização de mensagens ao longo de toda a jornada. Assim, mais do que compreender o que o consumidor quer, você sabe exatamente qual caminho seguir para satisfazê-lo de forma inteligente.

Com a Braze, você:

• coleta e organiza dados comportamentais de consumo;
• cria segmentações baseadas em RFM;
• personaliza campanhas para cada segmento de cliente;
• orquestra jornadas multicanal de forma simplificada;
• monitora e otimiza campanhas em tempo real.

Pare de utilizar planilhas desorganizadas e que não funcionam. Confie numa plataforma 100% pensada para dar suporte às suas estratégias e ao crescimento da sua empresa.

Fale com nossos especialistas e veja como podemos ajudar.

FAQ

O que é necessário para começar a análise RFM (dados, volume mínimo, janela de observação)?

Obtenha três tipos básicos de dados de clientes: data da última compra/interação (recência), número de compras (frequência) e valor total gasto (monetário). Em relação ao volume, recomenda-se ter ao menos algumas centenas de clientes com histórico de transações para melhorar a qualidade da segmentação.

Como calcular e pontuar recência, frequência e monetário de forma correta?

O cálculo envolve a recência (R), a frequência (F) e o monetário (M). Os clientes são classificados em faixas ou quantis, geralmente de 1 a 5, em que 5 representa o melhor desempenho. A combinação desses scores gera segmentos como clientes leais, campeões ou em risco de churn.

Com que frequência devo atualizar a análise RFM e por quê?

A atualização mensal ou quinzenal já é suficiente para refletir mudanças no comportamento dos clientes de negócios digitais ou e-commerces. No entanto, empresas com alto volume de transações podem atualizar semanal ou até diariamente. Atualizações frequentes são importantes porque a recência e a frequência mudam rapidamente.

A RFM funciona para assinaturas, apps e B2B? Como adaptar as métricas?

Sim, a análise RFM é aplicável em assinaturas, por exemplo, com recência baseada no último uso do serviço; frequência representa ciclos de renovação; monetário corresponde ao valor da assinatura. Em apps, a recência mede a última interação relevante; frequência representa número de sessões; monetário considera compras in-app ou receita gerada.