El caso práctico que desarrollaremos trata los pasos a seguir para segmentar a los clientes de una tienda (retail) usando la matriz RFM (ticket medio y frecuencia).

Es de un alcance básico, ya lo anticipo, pero el objetivo de este capítulo es explicar, paso a paso, cómo se pueden segmentar a los clientes usando la matriz RFM.

Este método, por supuesto, se puede aplicar a entornos de sofisticación, como por ejemplo, generar no solo 4 celdas, sino 9 o 12. Depende de los objetivos de negocio y la volumetría de clientes que tengamos.

Entendiendo la información disponible

En un negocio de retail existen 4 principales entidades de información: maestro de clientes, maestro de tiendas, maestro de productos y tickets de compra.

A continuación podemos ver el esquema de la información disponible.

Los tickets reflejan los comportamientos de compra de los clientes (fecha de la compra, número de categorías, importe, etc.). De cara a trabajar en el caso práctico para segmentar a los clientes, utilizaremos las siguientes compras de clientes.

La información agregada de clientes pone en evidencia métricas de consumo

Con el objetivo de analizar el consumo de los clientes, el área de marketing relacional debe contar con entornos/plataformas que le faciliten el trabajo de análisis de clientes. Uno de los módulos imprescindibles que se debe generar es el Datamart de Clientes.  En este post puedes conocer más en detalle los tres módulos adicionales para analizar clientes.

Para este caso práctico, vamos a generar la tabla agregada “Consumo_Cliente”, con datos agrupados a nivel de cliente. El uso de esta tabla está orientada a agrupar las compras que han podido realizar los clientes en otras tiendas o en otros canales (web, app, etc.) en un período determinado (para este caso suponemos un trimestre)

Las métricas de esta tabla son:

• Visitas: número de tickets de ese cliente
• Consumo: Importe acumulado de sus compras.
• Número de categorías: número de categorías distintas que compra
• Importe medio: Ratio de importe por visita

En el siguiente diagrama podemos ver la tabla de “Consumo_Cliente” con las métricas ya calculadas para cada cliente.

Auditoría y análisis de los ejes de la matriz: Ticket Medio y Frecuencia

La matriz RFM (Recency, Frecuency, Money) tiene 2 ejes, el eje de Ticket Medio y el Eje de Frecuencia.

Cada eje debe ser auditado, es decir, se debe analizar la distribución estadística de los valores de ticket medio y frecuencia. En este sentido, una auditoría básica debe contar con:

• Mínimo
• Máximo
• Promedio
• Desviación típica
• Cuartil 1 (Percentil 25)
• Cuartil 2 (Percentil 50)
• Cuartil 3 (Percentil 75)
• Cuartil 4 (Percentil 100)

El uso de gráficos de barras ayuda a una mejor comprensión de las variables.  En el siguiente esquema podemos ver la auditoría del ticket medio y frecuencia, así como los gráficos de las variables para los cinco clientes de nuestro caso práctico.

Elección de los cortes de cada eje para la construcción de la matriz RFM

Elección de cortes de cada eje

Una vez que hemos comprendido los valores de ticket medio y frecuencia, es momento de elegir los valores de corte (cortes) de cada eje.

Para el caso del ticket medio, hemos seleccionado el promedio: 12.7€, hemos podido elegir otro corte, por ejemplo el percentil 45 o percentil 55 o incluso hubiéramos elegido el corte en base a un criterio de negocio.

Creación de la matriz

Al seleccionar los valores de corte de cada eje, hemos creado la matriz con los segmentos A, B, C y D.

Segmentación de la cartera de clientes y auditoría de la matriz

La matriz debe pasar también un proceso de auditoría que nos sirva para validar la aportación al negocio de cada segmento de clientes.

En este caso las conclusiones de esta matriz son:

• El segmento A cuenta con un 20% de clientes, pero genera un 41% de la facturación. Es un segmento de alto valor que es necesario retener.
• El segmento B y C aportan un 40% de la cartera de clientes y generan un 48% de la facturación. Son segmentos de valor medio.
• Segmento D, tiene una distribución típica de un segmento de bajo valor, son el 40% de los clientes, pero sólo aportan un 12% de la facturación.

Adicionalmente es recomendable hacer un paso final, donde se analiza lo que aporta un cliente A versus un cliente D. De forma general, un cliente A representa entre 6 a 8 clientes D.

A continuación podemos ver el diagrama con los 3 pasos a seguir para obtener una matriz de segmentación RFM que sea robusta.

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