Utilitatea segmentarii RFM

Ce este segmentarea RFM?

Segmentarea RFM clasifica clientii pe baza a trei variabile cheie:

• Recency (R): Aceasta componenta ia in calcul data celei mai recente achizitii sau intervalul de timp de la ultima interactiune cu brandul. Un recency mic inseamna o interactiune recenta.

• Frequency (F): Reprezinta numarul total de achizitii sau interactiuni cu brandul intr-o anumita perioada de timp. O frecventa ridicata indica un client loial.

• Monetary Value (M): Valoarea monetara totala a achizitiilor sau venitul generat de client. O valoare monetara mare indica un client profitabil.

Prin combinarea acestor trei variabile, putem obtine o imagine de ansamblu a valorii fiecarui client pentru a identifica segmentele cu cea mai mare valoare (Kumar, 2008).

Exemple de utilizare a RFM

Pentru a intelege mai bine utilitatea segmentarii RFM, sa analizam cateva exemple practice:

1. Retail: In industria de retail, un client care a facut o achizitie recenta, cumpara frecvent si cheltuie mult poate fi identificat ca un client VIP. Companiile de retail pot trimite oferte personalizate si exclusiviste acestui segment pentru a le mentine interesul si a stimula achizitiile viitoare.

2. E-commerce: Platformele de comert electronic pot utiliza segmentarea RFM pentru a identifica clientii care nu au mai facut achizitii recent, trimitandu-le emailuri de reactivare sau oferte speciale pentru a-i aduce inapoi pe site.

3. Banci: Institutiile financiare pot utiliza RFM pentru a identifica clientii cu un comportament de economisire sau investitie recent si frecvent, oferindu-le produse financiare premium sau servicii personalizate.

Cum se construieste un model RFM

Pentru a construi un model de segmentare RFM, Wei recomanda urmatorii pasi (Wei et al., 2012):

1. Colectarea datelor despre clienti: Primul pas este colectarea datelor istorice despre comportamentul clientilor, inclusiv date de vanzari, date de interactiune de pe website, newsletter, aplicatie etc. Este esential ca aceste date sa fie cat mai complete si precise pentru a obtine o segmentare corecta.

2. Calcularea valorilor RFM pentru fiecare client: Se calculeaza cele trei variabile RFM pentru fiecare client:

   • R (Recency) – numarul de zile de la data ultimei achizitii/interactiuni pana in prezent.

   • F (Frequency) – numarul total de achizitii/interactiuni intr-o anumita perioada de timp.

   • M (Monetary Value) – suma totala a valorii tuturor achizitiilor intr-o anumita perioada (sau de-a lungul vietii clientului).

3. Segmentarea clientilor in categorii RFM: Clientii sunt impartiti in categorii pentru fiecare variabila RFM pe baza distributiei valorilor, folosind quintile sau decile:

   • R – „Recent”, „Obisnuit”, „Inactiv”.

   • F – „Fidel”, „Regulat”, „Ocazional”.

   • M – „Ridicat”, „Mediu”, „Scazut”.

4. Combinarea categoriilor RFM pentru a crea segmente: Interactiunea categoriilor RFM genereaza segmente distincte de clienti, cum ar fi:

   • Recent, Fidel, Valoare Ridicata (cei mai valorosi clienti).

   • Inactiv, Ocazional, Valoare Scazuta (cei mai putin valorosi clienti).

5. Analiza si profilarea segmentelor: Se analizeaza si se creeaza profiluri ale fiecarui segment RFM identificat – demografice, psihografice, comportamentale etc.

6. Dezvoltarea Strategiilor de Marketing Personalizate: Se dezvolta strategii de retentie, up-sell sau reactivare orientate catre fiecare segment.

Exemple de segmentare RFM

1. Client recent, fidel, de valoare ridicata: Acest segment include clienti care au achizitionat recent, fac achizitii frecvente si cheltuiesc mult. Strategiile de marketing pot include programe de loialitate exclusive, oferte personalizate si evenimente speciale pentru a mentine interesul acestora.

2. Client inactiv, ocazional, de valoare scazuta: Acest segment include clienti care nu au mai facut achizitii de mult timp, fac achizitii rare si cheltuiesc putin. Strategiile de marketing pot include campanii de reactivare, oferte de reducere si mesaje de reamintire pentru a-i aduce inapoi pe site.

Avantajele segmentarii RFM

Segmentarea RFM prezinta numeroase beneficii pentru strategiile de comunicare (Kumar, 2014):

• Identificarea celor mai valorosi clienti: Permite alocarea resurselor de retentie catre acesti clienti, maximizand astfel profitabilitatea.

• Campanii personalizate: Dezvoltarea de campanii relevante si adaptate pentru fiecare segment, crescand astfel eficienta si rata de conversie.

• Optimizarea bugetelor de marketing: Targetarea eficienta si utilizarea optima a resurselor financiare disponibile.

• Intelegerea comportamentului clientilor: Ofera insight-uri valoroase despre comportamentul si valoarea viitoare a clientilor, ajutand la previzionarea veniturilor si planificarea pe termen lung.

• Oportunitati de upsell si cross-sell: Identificarea segmentelor care pot genera vanzari suplimentare, contribuind la cresterea valorii medii a achizitiei.

• Implementare usoara: Utilizeaza datele existente despre clienti si este flexibila, permitand adaptarea rapida la schimbarile din piata.

• Usor de inteles: Metoda este simpla si intuitiva, fiind usor de explicat si de aplicat de catre echipele de marketing si management.

Provocarile segmentarii RFM

Cu toate acestea, segmentarea RFM prezinta si unele provocari (Haenlein et al., 2007):

• Date istorice incomplete: Datele pot fi incomplete sau inaccesibile, ceea ce poate duce la segmentari inexacte.

• Obtinerea datelor recente: Dificultatea de a obtine date recente in timp real poate afecta acuratetea segmentarii.

• Ignorarea altori factori: Nu ia in considerare variabile demografice, psihografice sau comportamentale care ar putea influenta comportamentul clientilor.

• Necesitatea ajustarilor periodice: Datele trebuie actualizate periodic pentru a reflecta schimbarile din comportamentul clientilor si din piata.

• Optimizarea categoriilor RFM: Necesita optimizare si testare continua pentru a se asigura ca segmentarea este relevanta si eficienta pentru fiecare sector sau industrie.

• Abordare retrospectiva: Segmentarea RFM se bazeaza pe date istorice si nu tine cont de intentiile viitoare ale clientilor, ceea ce poate limita capacitatea de a anticipa comportamente viitoare.

• Supraestimarea unor clienti: Exista riscul de a supraestima importanta unor clienti inactivi dar cu valoare monetara mare in trecut, care poate sa nu mai fie relevanta in prezent.

Integrarea altori variabile predictive

Pentru a depasi unele dintre aceste provocari, cercetarile sugereaza ca un model RFM poate fi imbunatatit prin integrarea altor variabile predictive, cum ar fi genul, varsta, locatia sau comportamentele online (Bult & Wansbeek, 1995). Acest lucru poate creste acuratetea segmentarii si relevanta strategiilor de marketing.

Exemple de imbunatatiri prin integrare

1. Gen si varsta: In industria modei, de exemplu, adaugarea informatiilor despre gen si varsta poate ajuta la personalizarea ofertelor. Un segment RFM de femei tinere poate primi recomandari diferite fata de un segment de barbati in varsta medie.

2. Locatie: In retailul fizic, integrarea locatiei poate ajuta la targetarea clientilor cu oferte specifice pentru magazinele din apropiere sau evenimente locale.

3. Comportamente online: Adaugarea datelor despre comportamentele online, cum ar fi paginile vizitate sau produsele adaugate in cosul de cumparaturi, poate oferi o imagine mai completa a intentiilor si intereselor clientilor, permitand o personalizare mai precisa a ofertelor.

Concluzii

Segmentarea RFM este o metoda eficienta de clasificare a bazei de clienti in functie de valoarea lor, utilizand date despre recenta interactiunii, frecventa cumparaturilor si valoarea totala a vanzarilor generate. Identificarea celor mai valoroase segmente permite alocarea mai eficienta a resurselor de marketing pentru a maximiza retentia si cresterea veniturilor. 

Cu o implementare si optimizare adaptate sectorului/industriei, RFM poate oferi insight-uri utile despre baza de clienti si poate imbunatati semnificativ performanta actiunilor de marketing.

Segmentarea RFM, desi nu este perfecta, ramane o tehnica solida si valoroasa pentru segmentarea clientilor. Integrarea altor variabile predictive si actualizarea periodica a datelor pot contribui la imbunatatirea acestei metode, facand-o si mai relevanta si eficienta pentru strategiile moderne de marketing.

Bibliografie

• Bult, J. R., & Wansbeek, T. (1995). Optimal selection for direct mail. Marketing Science, 14(4), 378-394.

• Fader, P. S., Hardie, B. G., & Lee, K. L. (2005). RFM and CLV: Using iso-value curves for customer base analysis. Journal of marketing research, 42(4), 415-430.

• Haenlein, M., Kaplan, A. M., & Schoder, D. (2006). Valuing the real option of abandoning unprofitable customers when calculating customer lifetime value. Journal of Marketing, 70(3), 5-20.

• Khajvand, M., & Tarokh, M. J. (2011). Estimating customer future value of different customer segments based on adapted RFM model in retail banking context. Procedia Computer Science, 3, 1327-1332.

• Kumar, V. (2014). Making „freemium” work. Harvard business review, 92(5), 27-29.

• Kumar, V., & George, M. (2007). Measuring and maximizing customer equity: a critical analysis. Journal of the academy of marketing science, 35(2), 157-171.

• Wei, J. T., Lin, S. Y., Weng, C. C., & Wu, H. H. (2012). A case study of applying LRFM model in market segmentation of a children’s dental clinic. Expert Systems with Applications, 39(5), 5529-5533.