Es más caro adquirir un cliente nuevo que mantener uno actual.” – Philip Kotler
En el mundo del ecommerce, retener a los clientes existentes es mucho más sencillo y rentable que adquirir nuevos. Se estima que el costo de adquirir un nuevo cliente es hasta 5 veces superior al de mantener uno ya existente. Cada cliente que se va representa una pérdida de ventas y, lo más importante, una pérdida de oportunidades para generar más ingresos de manera sostenible.
Pero, ¿cómo evitar la inactividad de los clientes? Una herramienta poderosa que puedes utilizar es el modelo RFM predictivo.
Lo bueno de este modelo es que no necesita complejos modelos de IA, sinó que se basa en 3 simples parámetros que son fáciles de calcular.
Qué es el RFM y Cómo Detecta Clientes en Riesgo
RFM es una técnica basada en tres factores: Recencia (R), Frecuencia (F) y Monetización (M). Estos indicadores te permiten analizar el comportamiento de compra de tus clientes: ¿Cuándo fue la última vez que compraron? ¿Con qué frecuencia lo hacen? ¿Cuánto gastan en promedio? Al clasificar a los clientes según estos criterios, puedes detectar qué clientes están en riesgo de abandonarte y cuáles son los más leales.
El RFM es una herramienta sencilla pero efectiva. Te permite identificar, por ejemplo, a esos clientes que antes compraban con frecuencia y ahora han disminuido sus compras, o a quienes ya no gastan tanto como antes. Aquí es donde el RFM predictivo entra en juego.
¿Qué factor es más predictivo: la Recencia, la Frecuencia o la Monetización?
Cada uno tiene un papel importante, pero depende del comportamiento específico de tus clientes y del tipo de negocio que tengas. Por ejemplo, la Recencia suele ser un buen predictor del comportamiento futuro porque un cliente que ha comprado recientemente tiene más probabilidades de volver. La Frecuencia es clave para identificar a los clientes más leales, mientras que la Monetización te ayuda a evaluar qué tan valioso es cada cliente para tu negocio.
En general la Recencia es el factor más predictivo, seguido de la frecuencia y finalmente la Monetización es el último.
Segmentos típicos RFM
Los segmentos típicos usados en RFM predictivo incluyen entre otros:
- Campeones: Clientes que compran con frecuencia, recientemente y gastan mucho. Son los más leales y valiosos.
- A punto de hibernar: Clientes que solían ser activos pero han reducido su actividad y podrían volverse inactivos si no se les da un estímulo.
- No podemos perderlos. Clientes que habían sido campeones pero han bajado su intensidad o frecuencia de compra.
- Hibernando. Clientes que han dejado de comprar pero que aún no consideramos perdidos.
- Prometedores: Clientes relativamente nuevos que han mostrado un buen potencial y podrían convertirse en clientes clave con la estrategia adecuada.
- Leales: Clientes que compran frecuentemente, pero cuyo gasto podría ser moderado. Es importante mantenerlos comprometidos.
- Perdidos: Clientes que hace mucho tiempo no realizan una compra. Estos son los más difíciles de recuperar, pero aún existe la oportunidad de reactivarlos.
RFM Predictivo y Estrategias de Reactivación
El RFM predictivo va más allá de lo que ya ha pasado y te ayuda a prever lo que puede suceder. Analizando los datos históricos, y clasificando los clientes en segmentos como los comentados, puedes anticipar qué clientes podrían estar a punto de abandonarte y actuar antes de que lo hagan.
¿Qué puedes hacer? Aquí algunas estrategias de marketing para reactivar a los clientes en riesgo:
- Emails de reactivación personalizados: En lugar del típico “Te echamos de menos”, personaliza tu mensaje según el comportamiento de compra del cliente. Haz que se sientan comprendidos y valorados.
- Descuentos exclusivos: Un descuento dirigido puede ser el empujón que necesita un cliente inactivo para volver a comprar.
- Ofertas con tiempo limitado: La urgencia es una gran motivadora. Si el cliente siente que está a punto de perder una oferta exclusiva, será más propenso a actuar.
Actuar antes de que sea demasiado tarde es la clave. Si los clientes ya se han olvidado de ti, recuperar su interés será mucho más difícil.
Caa tipo de negocio es diferente, pero en ecommerce se suele considerar un cliente perdido cuando lleva más de 1 año sin comprar y dormido si lleva más de 3 meses.
RFM Predictivo para la Retención de Clientes Clave
No todos los clientes son iguales. De hecho, un pequeño porcentaje de tus clientes suele representar la mayor parte de tus ingresos (Ley de Pareto). Retener a estos clientes clave debe ser una prioridad. El RFM predictivo te permite identificar estos perfiles de alto valor, predecir cuándo podrían volverse inactivos y actuar a tiempo para evitar su pérdida.
Casos de uso para retener clientes clave:
- Programas de fidelización personalizados: No todos los clientes responden igual a las mismas promociones. Ofrece recompensas que realmente motiven a tus mejores clientes.
- Campañas segmentadas basadas en RFM: Crea promociones específicamente diseñadas para clientes de alto valor, como un adelanto de productos o servicios exclusivos que los hagan sentirse especiales.
Nuestras experiencia es que los descuentos son lo que más mueve la aguja en clientes que están en bastante peligro (hace mucho tiempo que no compran o han bajado mucho su frecuencia o intensidad).
Si un cliente que fue leal ya lleva mucho tiempo sin comprar puede tener sentido ofrecer un descuento alto, ya que lo tenemos “perdido”.
En cambio debemos vigilar de acostumbrar a descuentos a clientes que tienen frecuencias diferentes del promedio.
Maximizando el Valor de Vida del Cliente
El Valor de Vida del Cliente (Customer Lifetime Value o CLV) es la métrica que debería preocuparte más. Maximizar el CLV significa que los clientes no solo regresan, sino que también gastan más y con mayor frecuencia.
Aquí algunas acciones clave para lograrlo:
- Incentivar la recurrencia: Facilita las compras repetitivas mediante suscripciones, recordatorios de recompra o simplificación del checkout.
- Upselling y cross-selling basados en RFM: Usa los datos del RFM para sugerir productos relacionados o upgrades a clientes que ya estén interesados en categorías similares.
- Optimizar la experiencia postventa: Un buen servicio al cliente o un seguimiento personalizado después de la compra puede ser la diferencia entre una sola compra y una relación duradera.
Automatizar
Suele ser buena idea automatizar las campañas RFM en base a unos segmentos predefinidos.
Se trata de identificar que parámetros RFM definen a cada segmento y enviar el mail adecuado cuando un cliente entra en un segmento.
Por ejemplo si definimos como “Perdido” un cliente que no compra desde más de 1 año, en el momento que un cliente entra en este segmento se le puede enviar automáticamente un email con algun descuento agresivo.
Otro ejemplo sería, si definimos un cliente como “Hibernando” si lleva más de 3 meses sin comprar, podemos enviarle un email con algún descuento pequeño al entrar en este segmento, y hacer recordatorios cada 30 dias, incluso ir subiendo el descuento que ofrecemos con el tiempo,
Podemos empezar con una automazación muy simple para los casos más críticos y luego ir sofisticándola con más segmentos y escenarios.
Ideas clave
- La inactividad del cliente tiene un costo elevado. Retener a un cliente existente es más rentable que adquirir uno nuevo.
- El modelo RFM es una herramienta poderosa para detectar clientes en riesgo de abandono y actuar a tiempo.
- El RFM predictivo te permite anticipar el comportamiento de tus clientes y actuar antes de que sea demasiado tarde.
- Personaliza las campañas de retención para los clientes clave. La segmentación y la personalización son esenciales.
- Maximizar el CLV requiere incentivar la recurrencia y ofrecer una experiencia personalizada tanto en la compra como en el servicio postventa.
En ROITIC te ayudamos a reactivar a esos clientes que parecían perdidos y a maximizar el retorno de cada cliente que ya tienes. Porque, al final, es mucho más fácil y rentable mantener lo que ya has conseguido que salir a buscar algo nuevo. Si necesitas ayuda no dudes en contactarnos.