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.