O que é a Matriz RFM?

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A análise RFM (Recency, Frequency, Monetary Value) é uma forma de segmentação da sua base de clientes com base em quão engajados com o seu negócio eles estão.

O objetivo deste tipo de análise é agrupar ou clusterizar, os clientes do seu negócio, de modo a entender quem são aqueles clientes que mais consomem o seu produto e serviço, e aqueles que menos consomem.

Colocando em prática

O primeiro passo para que você possa colocar a análise RFM em prática no seu negócio é definir o que é o parâmetro “M”, ou seja: qual o parâmetro que gera valor monetário para o seu negócio.

No caso da Uber por exemplo, esse parâmetro seria pedir uma corrida, já no AirBnb seria uma reserva.

Para facilitar, vamos assumir aqui que estamos falando de um e-commerce, e o parâmetro M seja definido pela compra, ou seja, dizemos que um cliente “gera” o parâmetro M, quando ele efetivamente compra algo no seu site.

Uma vez que você tenha definido qual o seu parâmetro M (que no nosso caso será uma compra), você agora deve classificar seus clientes com base na frequência (F) e na recência (R) em que eles realizam essa ação.

Analisando a Recência

Depois de ter determinado o parâmetro M da sua análise, você deve agora avançar para os parâmetros F e R.

Aqui vamos começar pelo R, porém na prática, não faz diferença com qual deles você comece, desde que você avalie ambos seguindo o que vamos explicar.

No caso da avaliação de recência, o que você deve fazer é definir um período de análise no seu negócio, como por exemplo os últimos 12 ou 24 meses (para o nosso exemplo vamos usar 12 meses), e então analisar: quando foi a última vez que alguém comprou com você nos últimos 12 meses.

A pessoa com a compra mais recente, independente de com que frequência compra, recebe a maior nota de recência, ou seja um 5.

Em seguida, encontre a pessoa que comprou a mais tempo nesse mesmo período.

Esse cliente seria alguém que comprou pela última vez a mais tempo, e dentro do período analisado (no nosso caso 12 meses) não existe nenhuma compra anterior a eles.

Essa pessoa recebe a menor nota possível, ou seja “nota 1”.

Então, uma vez que você tenha os clientes de maior e menor nota definidos, você então divide todos os demais clientes do período analisado, em grupos.

Ou seja, você pega a timeline dos últimos 12 meses, e divide em 5 grupos onde um cliente poderia se encontrar, com base na mediana de tempo que um cliente fica sem comprar.

Ou seja, identifique o momento que divide 50% das suas compras ao longo dos últimos 12 meses (período que definimos que será nossa análise), e ele será o ponto central de divisão.

Logo após isso, você continua dividindo os seus clientes dentro desse range, definindo com base no histórico da sua própria base, o que seria um cliente nota 2, e 4.

Uma vez que você tenha feito essa avaliação, você parte agora para a análise da Frequência de compras.

Analisando a Frequência

O conceito aqui é bastante similar ao que usamos na hora de avaliar a recência de compra.

Primeiro, você define um período de análise, que deve ser o mesmo usado para a avaliação da recência.

Dentro desse período você então encontra o cliente com maior frequência, e com menor frequência.

E então usando esses valores como referência para maior e menor nota (5 e 1), você então busca a primeira mediana, que seria a sua referência para a nota 3 (meio do caminho).

E aí, volta a realizar a divisão de cada um dos grupos para então assim como no caso da recência ter os diferentes grupos de clientes, com base nas notas que eles recebem, sempre usando a sua própria base de clientes como referência.

Combinando os fatores

Uma vez que você tenha feito a análise dos fatores F e R, você então deve combinar ambas as análises em um único quadro, onde você distribui os seus clientes de forma similar à imagem abaixo onde fizemos uma análise prática com dados simulados:

Se você prestar atenção verão que a recência de compra (R) está distribuída no eixo horizontal, enquanto a frequência (F), está no eixo vertical.

Após distribuir os clientes nesse gráfico, são criados então 11 grupos de clientes com base no cruzamento dos grupos de Frequência e Recência.

Por exemplo, um cliente com nota alta tanto nos fator F quanto no R, se enquadra no grupo 1 (Campeões), enquanto que um cliente que tem uma recência (R) alta e uma frequência baixa, fica no grupo 4 (Novos clientes).

Assim, após distribuir os seus clientes com base nos grupos identificados na imagem, você então deve avançar para a próxima etapa: criar uma estratégia para cada um desses grupos.

Utilizando o RFM para criar uma estratégia

Continuando com o nosso exemplo, o objetivo é simples: todos os seus clientes devem ser tornar “Campeões”, ou seja, terem uma frequência de compra alta, bem como comprarem sempre (Uma recência alta).

Ou seja, visualmente falando o seu objetivo é fazer com que os seus clientes movimentem-se no quadro de análise RFM conforme a imagem abaixo:

Na imagem cada quadrado amarelo representa um cliente no seu negócio, enquanto que as setas pretas, representam o que você quer que os clientes de cada grupo façam.

Na prática, essa imagem deve servir de guia para que você entenda qual o plano para cada grupo de cliente no seu negócio.

Por exemplo, os clientes do grupo 11 (dormentes), são aqueles clientes que tanto a frequência quanto a recência de compras está baixa.

Para esses clientes, muito provavelmente não vai fazer sentido pensar em ações para aumentar a frequência de compras (Moverem-se para cima no eixo vertical), assim, o seu objetivo deve ser melhorar a recência (fazer eles se moverem para direita no eixo horizontal).

Da mesma forma, que no caso de um cliente que já possui uma boa recência, o seu objetivo é fazer com que ele compre mais vezes, aumentando a frequência de compras na avaliação RFM.

Novamente, em todos os casos o objetivo final é o mesmo: tornar todos os clientes membros do quadrante “Campeão”.

Porém, a depender do ponto de partida (quadrante onde o cliente se encontra hoje), o plano para isso será diferente.

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