Análisis RFM y email marketing por segmentos
Analizamos tu base de clientes por recencia, frecuencia y valor de compra, la dividimos en segmentos con sentido y diseñamos los emails que necesita cada uno: a quién cuidar, a quién reactivar y a quién dejar de escribir.
- Con los datos de tu tienda, tu CRM o tu facturación
- Segmentos que se actualizan cada mes
- Campañas y automatizaciones para tu herramienta de email
Enviar el mismo email a toda la lista sale caro
La mayoría de negocios manda la misma newsletter a toda su base de clientes. El resultado es conocido: los mejores clientes reciben descuentos que no necesitaban, los nuevos no reciben el empujón para volver y los que llevan años sin comprar bajan las aperturas y empeoran la entrega de todos los demás.
Además, en casi todas las bases de datos pasa lo mismo: un grupo pequeño de clientes genera buena parte de las ventas y otro grupo grande compró una vez y no volvió. Tratarlos igual es desaprovechar a los primeros y gastar esfuerzo en los segundos.
El análisis RFM te dice a quién escribir, qué decirle y con qué frecuencia.
Qué es el análisis RFM
Recencia (R)
Cuántos días han pasado desde la última compra. Quien ha comprado hace poco es mucho más probable que vuelva a comprar.
Frecuencia (F)
Cuántas veces ha comprado. Separa a los clientes habituales de los que compraron una sola vez.
Valor (M)
Cuánto ha gastado en total. Sirve para priorizar dentro de cada segmento y decidir dónde invertir más.
Los segmentos y lo que necesita cada uno
| Segmento | Quiénes son | Qué email necesitan |
|---|---|---|
| Campeones | Compran a menudo, hace poco y gastan más | Cuidarlos y convertirlos en prescriptores, sin descuentos |
| Leales | Compran con frecuencia | Subir el ticket y pasarlos a suscripción |
| Potencialmente leales | Dos o tres compras recientes | Conseguir el siguiente pedido |
| Nuevos | Primera compra hace muy poco | Serie de bienvenida para lograr la segunda compra |
| Prometedores | Una compra hace unos meses | Segunda compra antes de que se enfríen |
| Necesitan atención | Compraban y han bajado el ritmo | Reactivarlos con una oferta personalizada |
| A punto de dormirse | Poca compra y casi un año sin volver | Reactivación de bajo coste |
| En riesgo y No podemos perderlos | Buenos clientes que llevan más de un año sin comprar | Recuperarlos con mensajes personales |
| Hibernando | Poca compra y mucho tiempo sin volver | Última reactivación y limpieza de la lista |
Qué te entregamos
Análisis RFM de toda tu base
Recencia, frecuencia y valor de cada cliente, con puntuaciones y segmento, calculados con Python a partir de tus pedidos.
Mapa de segmentos
Un dashboard en Looker Studio con cuántos clientes y cuántas ventas hay en cada segmento, y cómo se mueven de un mes a otro.
Estrategia de email por segmento
Objetivo, mensajes, ofertas, frecuencia y métricas para cada grupo, por escrito y priorizada.
Automatizaciones
Bienvenida, recordatorio de reposición, recuperación de clientes y petición de reseñas, preparadas en tu herramienta de email.
Listas que se actualizan solas
Los segmentos se recalculan cada mes y se sincronizan con Mailchimp, Brevo, Klaviyo, Acumbamail u otra herramienta.
Medición por segmento
Recompra, reactivación, ventas y bajas de cada segmento, para saber qué campañas funcionan.
Ejemplo completo con plantilla de Excel
Hemos hecho un análisis RFM real con 2.400 clientes ficticios de una tienda online: los datos, el cálculo, los segmentos y la estrategia de email de cada uno. Incluye la plantilla de Excel para hacerlo con tus clientes.
Cómo trabajamos
Diagnóstico
Una reunión para entender qué decisiones queréis tomar y qué datos tenéis. Revisamos las fuentes con acceso de solo lectura y te decimos qué se puede hacer y qué no.
Preparación de datos
Python extrae, limpia, une y valida. Dejamos escrita la definición de cada métrica para que todo el equipo mida lo mismo.
Dashboard y análisis
Construimos la primera versión, la revisamos con tu equipo y la ajustamos hasta que se usa sin explicaciones.
Actualización y seguimiento
Los datos se actualizan solos. Si lo quieres, revisamos los números contigo cada mes y añadimos lo que haga falta.
Tus datos, bien tratados
- Trabajamos con acceso de solo lectura a tu tienda, tu CRM o una exportación de pedidos.
- Solo usamos los datos necesarios: identificador de cliente, fechas e importes de los pedidos y el consentimiento para recibir emails.
- Firmamos un contrato de encargado del tratamiento, como pide el RGPD.
- La estrategia solo incluye a clientes que pueden recibir comunicaciones comerciales según la LSSI.
Mucho más que una newsletter
El análisis RFM encaja con otros servicios de Bebow Data. Si tu base de clientes está en un CRM, lo combinamos con el análisis de datos de CRM y ventas; si vendes online, con un dashboard para ecommerce; y si quieres ir más allá de las reglas del RFM, con la segmentación de clientes con ciencia de datos. Puedes ver el proceso completo en nuestro ejemplo de análisis RFM paso a paso.
Preguntas frecuentes
¿Qué es un análisis RFM?
Es una forma de segmentar clientes según tres datos de compra: cuándo compraron por última vez (recencia), cuántas veces han comprado (frecuencia) y cuánto han gastado (valor). Con esas tres puntuaciones cada cliente cae en un segmento, como campeones, nuevos o en riesgo.
¿Qué datos necesito?
Una lista de pedidos con el identificador de cliente, la fecha y el importe. Lo ideal es tener al menos 12 meses de historial, y mejor 24, sin devoluciones ni pedidos cancelados.
¿Cuántos clientes hacen falta?
A partir de unos cientos de clientes con compras el análisis ya tiene sentido. Con muy pocos clientes es mejor revisarlos uno a uno.
¿Con qué herramienta de email funciona?
Con cualquiera que permita listas, etiquetas o campos personalizados: Mailchimp, Brevo, Klaviyo, Acumbamail, MailerLite, HubSpot y similares.
¿Cada cuánto se actualizan los segmentos?
Recomendamos recalcularlos cada mes. Con Python lo dejamos automatizado, de modo que las listas de tu herramienta de email se actualizan solas.
¿En qué se diferencia de una segmentación con k-means?
El RFM usa reglas claras y fáciles de explicar a todo el equipo. El k-means encuentra grupos con más variables, como categorías de producto o canal. Muchas veces empezamos por el RFM y después lo completamos con ciencia de datos.
¿Sirve si no tengo tienda online?
Sí. Funciona con cualquier negocio que guarde quién le compra, cuándo y cuánto: empresas B2B, clínicas, talleres, distribuidores o negocios con suscripción.