Você sabe o que é Matriz RFM? A ferramenta, que faz parte da Análise RFM, é essencial para ter um melhor panorama de seu negócio no que tange às vendas, já que permite visualizar a cadência de pedidos de seus clientes.
O tema, inclusive, já foi abordado em artigos científicos, como em “A Review of the Application of RFM Model”, de Jo-Ting Wei, Shih-Yen Lin and Hsin-Hung Wu, aceito em dezembro de 2010 e publicado no periódico African Journal of Business Management.
O material será utilizado mais vezes durante este conteúdo, mas desde já queremos destacar uma citação relativamente longa, muito importante, em tradução livre:
“A revisão do modelo RFM é essencial e pode proporcionar insights produtivos para pesquisadores e tomadores de decisão. De fato, o modelo RFM tem sido provado como muito bem-sucedido em uma variedade de áreas práticas. Portanto, o RFM pode ajudar a identificar clientes valiosos e desenvolver estratégias de marketing eficazes não apenas para organizações com fins lucrativos [...] mas também para organizações sem fins lucrativos e agências governamentais.”
Vamos explicar aqui o que é RFM, como é feita a Matriz RFM e como essa análise pode ajudar o seu negócio a prosperar ainda mais, independentemente de qual seja seu porte ou segmento.
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A matriz de Recência, Frequência e Valor Monetário (RFM) é uma ferramenta de análise de marketing usada pelas empresas para segmentar seus clientes com base em seu comportamento anterior. Ela ajuda as empresas a identificar e direcionar seus clientes mais valiosos de forma mais eficaz, analisando três dimensões principais:
Essa dimensão mede a frequência com que um cliente fez uma compra ou interagiu com a empresa. Os clientes que fizeram uma compra ou interagiram com a empresa mais recentemente são, em geral, mais valiosos porque provavelmente estão mais engajados e ativos.
Essa dimensão mede a frequência com que um cliente faz compras ou interage com a empresa. Os clientes que fazem compras frequentes ou interagem com a empresa com mais frequência também costumam ser mais valiosos porque contribuem de forma mais consistente para a receita e têm maior probabilidade de serem leais.
Essa dimensão mede o valor monetário das compras ou transações de um cliente com a empresa. Os clientes que gastam mais dinheiro em média por transação ou têm um valor de vida útil mais alto são considerados mais valiosos para a empresa.
A Matriz RFM funciona categorizando os clientes em segmentos com base em suas pontuações para cada uma dessas dimensões. Em geral, cada dimensão é dividida em vários segmentos (por exemplo, alto, médio, baixo), e os clientes recebem uma pontuação ou classificação dentro de cada segmento. Essas pontuações são então combinadas para criar uma pontuação composta de RFM para cada cliente, que é usada para agrupar os clientes em segmentos distintos.
Uma vez que os clientes tenham sido segmentados usando a matriz RFM, as empresas podem adaptar suas estratégias de marketing e de envolvimento do cliente a cada segmento com base em suas características e necessidades.
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A Análise RFM (Recency, Frequency and Monetary, ou Recência, Frequência e Monetário) 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.
De acordo com o estudo citado previamente, o modelo RFM é a técnica de segmentação mais frequentemente adotada, compreendendo três medidas que são combinadas em um código de célula RFM de três dígitos, os quais cobrem cinco quintis (⅕, ou grupo de 20%).
Entre as três medidas compreendidas na matriz RFM, a recência costuma ser considerada a mais importante. Porém, há estudos que mostram que os valores de RFM tendem a variar de acordo com o segmento e a natureza dos produtos, como este publicado no periódico Journal of Hospitality Marketing & Management.
Por exemplo, o estudo “RFM and CLV: Using iso-value curves for customer base analysis” mostra que quando a recência é menor, clientes com maior frequência tendem a ter um maior potencial de compra futura que aqueles com menores índices pré-compra.
De qualquer forma, a matriz RFM e a análise RFM como um todo são instrumentos de segmentação valiosos, que não apenas caracterizam os diferentes perfis de clientes como também mostram quais são aqueles que demandam mais atenção.
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Nós mostramos acima o significado da sigla, mas é chegada a hora de entender como cada um desses termos funciona na prática. Confira:
A análise RFM é muito poderosa por combinar três diferentes aspectos, os quais nem sempre trariam uma imagem precisa do perfil de cada cliente se fossem analisados separadamente.
Depois dessas definições, chegou a hora de entender como colocar essa análise em prática. As etapas são as seguintes:
A análise RFM é feita de maneira conjunta com os três parâmetros que compõem a sigla. Porém, enquanto dois deles são fixos (“R” e “F”), um é variável (“M”) e, portanto, deve ser definido de acordo com cada negócio.
O valor monetário é aquilo que, de fato, gera valor para a empresa. Porém, de acordo com cada modelo de negócios, este parâmetro tende a mudar. Confira alguns exemplos:
Em nosso exemplo, adotaremos que o Monetary Value será o LTV (Lifetime Value), ou seja, o valor total das compras dos clientes durante um dado período de tempo.
Com esta definição em mãos, torna-se possível tangibilizar os próximos passos.
Depois de ter determinado o parâmetro M da sua análise, você deve agora avançar para os parâmetros F e R. Como não faz diferença com qual começar, desde que ambos sejam avaliados, continuaremos com a recência (R).
Dentro deste ponto, é importante separar alguns passos para facilitar a análise RFM.
Para a análise RFM, é essencial definir o período de recência, ou seja, o período máximo a ser contemplado para saber o quão recente ou antiga foi uma compra.
Este é um ponto que também pode variar de acordo com cada caso, mas uma boa frequência seria de 12 meses.
Uma vez definido o período máximo, é chegada a hora de dividi-lo em grupos para saber onde cada cliente será colocado e, assim, conseguir atribuir pontuações a eles.
A pessoa que tiver feito a última compra receberá a nota 5, mais alta da escala (que vai de 1 a 5). Por sua vez, a compra mais distante dentro do período definido (no caso, 12 meses) receberá a nota 1.
Com a maior e a menor nota em mãos, é chegada a hora de ter a mediana (nota 3). Ela se encontra exatamente no meio da nota mais alta e da mais baixa.
Por fim, com a mediana em mãos, é preciso ter outros dois grupos: um para a nota 2 (período entre a 1 e a 3) e a nota 4 (período entre a 3 e a 5).
No final das contas, você terá cinco grupos de recência, os quais serão usados para atribuir as pontuações aos clientes.
Como nos baseamos em um período de 12 meses, supondo que a compra mais recente tenha sido feita no dia da análise e a compra mais distante tenha ocorrido há exatamente um ano, teríamos algo como o seguinte para a pontuação de recência:
Agora, com esses períodos bem definidos, os clientes receberão a nota citada de acordo com o intervalo em que fizeram sua última compra.
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De maneira similar, agora é a hora de analisar a frequência de compras, que mede a quantidade de vezes que os clientes compraram dentro do período previamente definido.
O raciocínio é o mesmo: dentro de 365 dias, veja qual cliente fez mais compras e qual fez menos. É a partir daí que as pontuações serão calculadas.
Vamos supor que o maior comprador fez 14 compras em 12 meses, enquanto o menor fez apenas uma compra. Então, as faixas seriam as seguintes:
Da mesma forma, classifique os clientes com as respectivas notas de acordo com quantas vezes eles tenham comprado.
Depois de seguir os passos anteriores, é chegada a hora de elaborar a sua matriz RFM, que consiste na combinação de todas as análises em um único quadro.
Quando tiver os dados em mãos, então você já conseguirá distribuir esses clientes de acordo com o segmento a que eles pertencem. Isso acontece por meio das 11 seguintes classificações, com suas definições extraídas de um artigo da Putler, desenvolvedora de um app SaaS para negócios:
Então, aliando todas as informações sobre os clientes com os segmentos que mencionamos acima, torna-se possível criar a matriz RFM propriamente dita, a qual distribui a recência no eixo horizontal, enquanto a frequência e o valor monetário ficam no eixo vertical.
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À primeira vista, pode parecer que o modelo é complexo, mas ele é bem simples: basta analisar as escalas presentes em ambos os eixos e posicionar os clientes dentro do respectivo quintil, o que te permitirá saber qual é o tamanho de cada grupo de clientes de seu negócio.
Porém, vale destacar: a organização dos quintis varia de acordo com as informações de seus clientes. Isso significa que a disposição das seções coloridas pode estar diferente do que aparece aqui, o que não significa que a matriz foi elaborada incorretamente.
Uma vez que tiver a matriz pronta, é chegada a hora de colocar esses insights em prática. Afinal, o objetivo é simples: tornar todos os clientes em “Campeões”, com alta frequência e alta recência de compra.
Visualmente falando, o objetivo é fazer com que os clientes movimentem-se no quadro de análise RFM como mostra a imagem abaixo:
Ainda que a organização dos quintis esteja diferente do modelo obtido ao tomar como base as informações que usamos como exemplo acima, o intuito é exatamente o mesmo.
Na imagem, cada quadrado amarelo representa um cliente no negócio, ao passo que as setas pretas representam o que se deseja que os clientes de cada grupo façam.
No exemplo, os clientes do grupo 11 (dormentes) são aqueles que compram pouco e compraram há muito tempo. Para eles, antes de pensar em aumentar a frequência de compras (moverem-se para cima no eixo vertical), o objetivo deve ser aumentar a recência (moverem-se para a direita no eixo horizontal).
Por outro lado, se o cliente já tem uma boa recência, o intuito é fazer com que compre mais vezes, o que aumentará sua frequência de compras na avaliação RFM.
O cofundador do G4 Educação e um dos maiores especialistas em Growth do país, Bruno Nardon, mostra como colocar a matriz em prática na sua companhia. Confira:
O intuito de fazer com que o maior número possível de clientes tornem-se campeões é claro, mas os meios para chegar lá nem sempre são tão evidentes. Para ajudar, separamos algumas dicas que ajudarão a conquistar seu objetivo, também extraídas do conteúdo da Putler:
As empresas podem usar a matriz RFM para segmentar sua base de clientes em diferentes categorias. Por exemplo, os clientes podem ser agrupados em segmentos como:
A Matriz RFM é especialmente útil nos seguintes casos:
A matriz RFM está intimamente relacionada ao Valor de Vida Útil do Cliente (CLTV) porque fornece insights sobre o comportamento do cliente que podem afetar seu valor de longo prazo para a empresa. Veja como elas estão conectadas:
A matriz RFM, bem como a análise RFM como um todo, são elementos fundamentais para quem deseja ter uma visão mais assertiva sobre sua base de clientes e, consequentemente, tomar melhores decisões de negócios.
Ao compreender como fazer uso da Matriz RFM, as empresas podem adaptar suas estratégias para maximizar o CLTV de diferentes grupos de clientes. Por exemplo, os clientes de alto valor com baixa recência podem ser alvos de campanhas de reativação, enquanto os clientes frequentes e de alto valor podem ser estimulados a se tornarem fiéis de longo prazo, aumentando ainda mais seu CLTV.
Se essa ainda não era uma ferramenta utilizada em seu dia a dia, sua implementação se mostra como uma ótima escolha. Assim, a empresa terá uma base mais sólida para, de fato, conseguir transformar o maior número possível de clientes em campeões.
