El análisis RFM es una de las formas más sencillas y rentables de segmentar una base de clientes. No necesita software caro ni un equipo de científicos de datos: basta con la lista de pedidos de tu tienda o tu facturación. En este artículo lo hacemos de principio a fin con un ejemplo: una tienda online ficticia de café de especialidad con 2.400 clientes y 6.524 pedidos en dos años, que suman 263.660 € en ventas.
Al final tendrás los clientes divididos en diez segmentos y una estrategia de email marketing para cada uno: a quién cuidar, a quién reactivar y a quién dejar de escribir. Y puedes descargar la plantilla de Excel con todo el cálculo para hacerlo con tus propios datos.
Qué es el análisis RFM
RFM son las iniciales de tres datos que tienes de cada cliente:
- Recencia (R): cuántos días han pasado desde su última compra. Es el mejor indicador de si volverá a comprar.
- Frecuencia (F): cuántos pedidos ha hecho. Separa a los clientes habituales de los que compraron una vez.
- Valor (M, de monetary): cuánto ha gastado en total. Sirve para priorizar a quién dedicar más esfuerzo.
A cada cliente le damos una puntuación del 1 al 5 en cada dato y, con esas puntuaciones, lo colocamos en un segmento. Un cliente que compró hace poco y a menudo es un campeón; uno que compraba mucho y hace más de un año que no vuelve está en riesgo. Cada segmento necesita un mensaje distinto, y ahí es donde el análisis RFM se convierte en una estrategia de email marketing.
Paso 1: preparar los datos
Solo hace falta una tabla de pedidos con cuatro columnas: identificador del pedido, identificador del cliente, fecha e importe. En nuestro ejemplo cubre de octubre de 2024 a septiembre de 2026. Antes de calcular nada conviene:
- Quitar los pedidos cancelados y las devoluciones, o restarlas del importe.
- Unificar clientes duplicados (el mismo email con dos fichas, por ejemplo).
- Elegir la fecha del análisis: normalmente el día siguiente al último pedido. En el ejemplo, el 1 de octubre de 2026.
- Usar al menos 12 meses de historial, y mejor 24, para que la frecuencia tenga sentido.
Además de los pedidos, guardamos de cada cliente si ha aceptado recibir emails comerciales. En el ejemplo lo ha aceptado el 83,0 %. Lo usaremos al final, porque sin ese permiso no se le puede enviar publicidad.
Paso 2: calcular recencia, frecuencia y valor
Con la tabla de pedidos calculamos tres números por cliente. En Excel o Google Sheets se hace con tres fórmulas:
| Dato | Cómo se calcula | Fórmula en la plantilla |
|---|---|---|
| Recencia | Fecha del análisis menos la fecha del último pedido | =Parámetros!$B$4-MAX.SI.CONJUNTO(Pedidos!C:C;Pedidos!B:B;A2) |
| Frecuencia | Número de pedidos del cliente | =CONTAR.SI(Pedidos!B:B;A2) |
| Valor | Suma de los importes de sus pedidos | =SUMAR.SI.CONJUNTO(Pedidos!D:D;Pedidos!B:B;A2) |
En el ejemplo aparece enseguida algo muy habitual: 1.417 de los 2.400 clientes (59,0 %) solo han hecho un pedido. El pedido medio es de 40,41 €.
Paso 3: puntuar de 1 a 5
Para la recencia y el valor usamos quintiles: ordenamos a los clientes y los dividimos en cinco grupos del mismo tamaño. En recencia, el 5 es para quien compró más recientemente; en valor, para quien más ha gastado. Estos fueron los tramos del ejemplo:
| Puntuación | Recencia (días desde la última compra) | Valor (gasto total) |
|---|---|---|
| 5 | de 1 a 65 días | de 137,57 a 1.511,65 € |
| 4 | de 66 a 206 días | de 59,13 a 137,54 € |
| 3 | de 207 a 356 días | de 35,66 a 59,12 € |
| 2 | de 357 a 508 días | de 25,77 a 35,64 € |
| 1 | de 509 a 729 días | de 7,71 a 25,75 € |
La frecuencia es distinta. Como casi seis de cada diez clientes tienen un solo pedido, los quintiles no funcionan: todos esos clientes empatan. Por eso usamos tramos fijos: 1 pedido = 1 punto, 2 pedidos = 2, 3 pedidos = 3, de 4 a 5 pedidos = 4, y 6 o más = 5. Los tramos se pueden adaptar a cada negocio: en una tienda de café se repite cada pocas semanas, en una de muebles quizá una vez cada varios años.
En la plantilla, las puntuaciones se calculan con PERCENTRANK (en español, RANGO.PERCENTIL) para la recencia y el valor, y con una función SI para la frecuencia.
Paso 4: de las puntuaciones a los segmentos
Con tres puntuaciones de 1 a 5 hay 125 combinaciones posibles, demasiadas para trabajar. Lo práctico es crear los segmentos con la recencia y la frecuencia, que son las que mejor predicen la próxima compra, y usar el valor para priorizar dentro de cada segmento. Este es el mapa con el número de clientes del ejemplo en cada casilla:
Leer el mapa es sencillo: arriba están los clientes que han comprado hace poco y abajo los que llevan mucho tiempo sin comprar; a la izquierda, los de un solo pedido, y a la derecha, los más fieles. La casilla más poblada es la de abajo a la izquierda: clientes que compraron una vez hace mucho.
Resultados: qué nos dice la base de clientes
| Segmento | Clientes | Ventas | Gasto medio | Días sin comprar |
|---|---|---|---|---|
| Campeones | 240 (10,0 %) | 43,9 % | 482 € | 24 |
| Leales | 108 (4,5 %) | 11,0 % | 268 € | 222 |
| Potencialmente leales | 209 (8,7 %) | 6,8 % | 85 € | 97 |
| Nuevos | 167 (7,0 %) | 2,2 % | 34 € | 35 |
| Prometedores | 300 (12,5 %) | 3,8 % | 34 € | 133 |
| Necesitan atención | 41 (1,7 %) | 1,7 % | 110 € | 273 |
| A punto de dormirse | 378 (15,8 %) | 6,0 % | 42 € | 283 |
| En riesgo | 119 (5,0 %) | 6,9 % | 153 € | 449 |
| No podemos perderlos | 51 (2,1 %) | 6,3 % | 325 € | 430 |
| Hibernando | 787 (32,8 %) | 11,5 % | 39 € | 534 |
Las cuatro conclusiones que sacaríamos para esta tienda:
- Los campeones sostienen el negocio. Son el 10,0 % de los clientes y generan el 43,9 % de las ventas. No necesitan descuentos; necesitan sentirse cuidados.
- Hay 170 buenos clientes que se están yendo. Los segmentos En riesgo y No podemos perderlos compraban a menudo y llevan más de un año sin volver. Representan el 13,2 % de las ventas de los dos últimos años, 34.771 €. Recuperar aunque sea una parte compensa cualquier esfuerzo.
- La segunda compra es la gran palanca. 467 clientes han comprado una sola vez en los últimos meses (Nuevos y Prometedores). Si conseguimos que repitan, muchos acabarán siendo leales.
- Un tercio de la lista hiberna. El 32,8 % de los clientes compró poco y hace mucho. Enviarles lo mismo que a los demás baja las aperturas y puede empeorar la entrega de todos los emails.
La estrategia de email marketing para cada segmento
Con los segmentos claros, cada grupo recibe un objetivo, unos mensajes, una oferta y una frecuencia distintos. Esta es la estrategia que aplicaríamos en la tienda del ejemplo:
Campeones: cuidarlos y convertirlos en prescriptores
Han comprado hace poco, a menudo y gastan más. En el ejemplo son 240 clientes (43,9 % de las ventas), y 199 han aceptado recibir emails.
- Qué les enviamos: Acceso anticipado a cafés nuevos y ediciones limitadas, historias de origen y tueste, programa de recomendación, petición de reseñas.
- Oferta: Ventajas, no descuentos: envío gratis permanente, muestra de regalo en el pedido.
- Frecuencia: 2 a 4 al mes.
- Automatización: Aviso de lanzamiento solo para ellos; email de reseña 10 días después de cada pedido.
- Qué medimos: Recompra, recomendaciones y reseñas.
Leales: subir frecuencia y ticket, y pasarlos a suscripción
Compran con frecuencia, pero no tan recientemente como los campeones. En el ejemplo son 108 clientes (11,0 % de las ventas), y 87 han aceptado recibir emails.
- Qué les enviamos: Suscripción mensual, recomendaciones según lo que ya compran, packs y formatos grandes.
- Oferta: Ventaja por suscribirse (por ejemplo, un 10 % en la suscripción).
- Frecuencia: 2 a 3 al mes.
- Automatización: Recordatorio de reposición según su ritmo habitual de compra.
- Qué medimos: Altas en suscripción y ticket medio.
Potencialmente leales: conseguir el tercer y cuarto pedido
Han hecho 2 o 3 pedidos y han comprado hace poco. En el ejemplo son 209 clientes (6,8 % de las ventas), y 165 han aceptado recibir emails.
- Qué les enviamos: Guías de preparación, recomendaciones según el café comprado, recordatorio de reposición.
- Oferta: Envío gratis o regalo en el siguiente pedido.
- Frecuencia: 2 al mes.
- Automatización: Recordatorio de reposición a los 30 días del último pedido.
- Qué medimos: Siguiente compra en 60 días.
Nuevos: conseguir la segunda compra
Han hecho su primer pedido hace muy poco. En el ejemplo son 167 clientes (2,2 % de las ventas), y 144 han aceptado recibir emails.
- Qué les enviamos: Serie de bienvenida: agradecimiento y cómo preparar el café (día 0), historia del origen (día 7), reposición y recomendación (día 21), incentivo para el segundo pedido (día 35).
- Oferta: Solo en el último email de la serie.
- Frecuencia: Serie automática de 4 emails.
- Automatización: Serie de bienvenida desde el primer pedido.
- Qué medimos: Segunda compra en 45 días.
Prometedores: lograr la segunda compra antes de que se enfríen
Un solo pedido hace entre 2 y 7 meses. En el ejemplo son 300 clientes (3,8 % de las ventas), y 255 han aceptado recibir emails.
- Qué les enviamos: Encuesta corta sobre su pedido, recomendación según el café que compraron, pack degustación.
- Oferta: Un descuento moderado y con caducidad (por ejemplo, un 10 % durante 15 días).
- Frecuencia: 2 al mes.
- Automatización: Email de seguimiento a los 60 días si no han repetido.
- Qué medimos: Segunda compra.
Necesitan atención: reactivarlos antes de perderlos
Compraban con cierta frecuencia y llevan meses sin hacerlo. En el ejemplo son 41 clientes (1,7 % de las ventas), y 33 han aceptado recibir emails.
- Qué les enviamos: Novedades desde su última compra y pregunta directa sobre qué echan en falta.
- Oferta: Oferta personalizada y limitada en el tiempo.
- Frecuencia: 1 a 2 al mes.
- Automatización: Aviso cuando superan en un 50 % su intervalo habitual entre pedidos.
- Qué medimos: Compra en 30 días.
A punto de dormirse: reactivarlos con poco coste
Una o dos compras y casi un año sin volver. En el ejemplo son 378 clientes (6,0 % de las ventas), y 314 han aceptado recibir emails.
- Qué les enviamos: Los cafés más vendidos, contenido útil y un recordatorio de la tienda.
- Oferta: Oferta de reactivación sencilla, como envío gratis.
- Frecuencia: 1 a 2 al mes.
- Automatización: Si no abren ningún email en 90 días, pasan a Hibernando.
- Qué medimos: Reactivación.
En riesgo: recuperarlos: valían mucho
Compraban a menudo y llevan más de un año sin comprar. En el ejemplo son 119 clientes (6,9 % de las ventas), y 102 han aceptado recibir emails.
- Qué les enviamos: Emails personales de «te echamos de menos», qué ha cambiado en la tienda y encuesta sobre por qué dejaron de comprar.
- Oferta: Incentivo fuerte con caducidad (por ejemplo, un 15 % o envío gratis tres meses).
- Frecuencia: Secuencia de 3 emails en 3 semanas.
- Automatización: Secuencia de recuperación al entrar en el segmento.
- Qué medimos: Clientes recuperados y respuestas a la encuesta.
No podemos perderlos: recuperarlos uno a uno
Sus mejores clientes de antes: muchos pedidos, pero hace más de un año. En el ejemplo son 51 clientes (6,3 % de las ventas), y 42 han aceptado recibir emails.
- Qué les enviamos: Email personal firmado por el responsable de la tienda y, si hay teléfono, una llamada. Preguntar el motivo.
- Oferta: Oferta especial pensada para cada cliente.
- Frecuencia: Contacto personal.
- Automatización: Alerta interna para el equipo cuando un cliente entra en este segmento.
- Qué medimos: Clientes recuperados y motivos de abandono.
Hibernando: reactivar a unos pocos y limpiar la lista
Pocas compras, poco gasto y mucho tiempo sin volver. En el ejemplo son 787 clientes (11,5 % de las ventas), y 645 han aceptado recibir emails.
- Qué les enviamos: Campaña de reactivación de 2 emails con la mejor oferta del año; después, como mucho un email al mes.
- Oferta: La mejor oferta, una sola vez.
- Frecuencia: 1 al mes como máximo.
- Automatización: Quien no abra en 6 meses se excluye de los envíos para cuidar la entregabilidad.
- Qué medimos: Reactivación, rebotes y bajas.
Las automatizaciones que montaríamos primero
No hace falta lanzarlo todo a la vez. Por impacto y facilidad, el orden sería este:
- Serie de bienvenida para los nuevos clientes, porque la segunda compra es la que más cuesta.
- Recordatorio de reposición según el ritmo de compra de cada cliente: en un producto que se gasta, como el café, funciona muy bien.
- Secuencia de recuperación para En riesgo y No podemos perderlos, con un contacto personal para los mejores.
- Petición de reseñas a los campeones después de cada pedido.
- Limpieza de la lista: quien no abre en seis meses deja de recibir envíos.
Cómo medir si funciona
El análisis RFM no se hace una vez y se guarda. Lo útil es recalcularlo cada mes y mirar cómo se mueven los clientes entre segmentos: cuántos nuevos pasan a potencialmente leales, cuántos campeones bajan a en riesgo, cuántos clientes hibernando se reactivan. Para cada segmento seguimos su métrica principal (segunda compra, recompra, reactivación) y las ventas que genera, no solo las aperturas y los clics.
Con Python este cálculo se automatiza y las listas de tu herramienta de email (Mailchimp, Brevo, Klaviyo, Acumbamail…) se actualizan solas cada mes.
Antes de enviar: el permiso para escribir
La ley española (artículo 21 de la LSSI) solo permite enviar comunicaciones comerciales por email a quien lo ha consentido o, si ya es cliente, sobre productos o servicios parecidos a los que compró y siempre con una forma sencilla de darse de baja. Por eso la plantilla incluye la columna acepta_email y calcula cuántos emails puedes enviar en cada segmento.
Descarga la plantilla de Excel
La plantilla tiene los datos ficticios del ejemplo y todas las fórmulas: pedidos, cálculo de recencia, frecuencia y valor, puntuaciones, mapa de segmentos, resumen y la estrategia de email de cada segmento. Pega tus pedidos y tus clientes, cambia la fecha del análisis y tendrás tus segmentos.
El siguiente paso es saber cuáles de tus clientes van a dejar de comprar antes de que se vayan. Lo explicamos con esta misma tienda en cómo saber qué clientes van a dejar de comprarte, también con plantilla de Excel.
¿Lo hacemos con tus clientes?
En Bebow Data hacemos el análisis RFM de tu base de clientes y la estrategia de email marketing de cada segmento, con tus datos reales y las automatizaciones listas en tu herramienta de email. Si quieres ir más allá de las reglas del RFM, lee también nuestro ejemplo de segmentación de clientes con k-means y el artículo sobre el valor del cliente a lo largo del tiempo (CLV).