Artículo de Joan Miró, director general de Kraz.

Todas las empresas necesitan comprender la composición de su base de datos de clientes, principalmente para aumentar las ventas con los clientes actuales. Una explotación comercial adecuada de la base de datos de clientes implica enviar mensajes relevantes para cada cliente en términos de contenido, y también encontrar el equilibrio adecuado en la frecuencia de los mensajes. 

El análisis de la base de datos es el primer paso para llevar a cabo acciones de comunicación adecuadas y lograr una activación comercial exitosa. Existen múltiples técnicas para analizar una base de datos de clientes, y en este artículo nos enfocaremos en dos de las más frecuentes, destacando sus ventajas e inconvenientes particulares. 

Segmentación RFM 

La primera técnica es la segmentación RFM, que se basa en tres criterios: Recencia (R), Frecuencia (F) y Valor Monetario (M). 

• La Recencia se refiere al tiempo transcurrido desde la última interacción del cliente con la empresa. 
• La Frecuencia se refiere a la cantidad de interacciones que el cliente ha tenido en un período de tiempo determinado. 
• El Valor Monetario representa el valor monetario de las compras realizadas por el cliente en el mismo período. 

Asignando valores del 1 al 5 en cada una de estas tres variables, se puede asignar un valor (score) a cada cliente, y clasificar a los clientes en diferentes grupos de más a menos valor. 

La segmentación RFM es una técnica muy comúnmente utilizada actualmente por las empresas, ya que es un proceso simple y comprensible tanto para el equipo directivo como para el equipo de marketing. Su lógica se basa en asignar recursos adecuados a los clientes más valiosos.

Sin embargo, la metodología RFM tiene importantes limitaciones, ya que se centra únicamente en criterios de compra y no considera otros factores relevantes, como la composición de la cesta de productos o las características sociodemográficas de los clientes. Además, no proporciona elementos específicos para activar a los clientes y no aborda sus necesidades y preferencias individuales. 

Cluster Analysis 

Es una metodología de segmentación avanzada menos utilizada que RFM, ya que es algo más compleja de realizar, pero en cambio es un enfoque mucho más potente de cara a la mejora de la efectividad de las comunicaciones a través de canales propios. 

Cluster Analysis permite identificar grupos de clientes con características y comportamientos similares. 

A diferencia de la segmentación RFM, el análisis de clusters no se basa en pautas predefinidas, sino que agrupa naturalmente a los clientes en segmentos internamente coherentes y distintos entre sí. 

Al incluir variables accionables, como los tipos de productos comprados, la sensibilidad a descuentos y promociones, los canales de compra y comunicación, y otros factores relevantes, el análisis de clusters puede generar segmentos altamente accionables, lo que implica un impacto significativo en el negocio. 

La principal ventaja del análisis de clusters es que permite una mayor personalización y adaptación de las estrategias de marketing. Al entender los diferentes grupos de clientes y sus necesidades individuales, es posible desarrollar mensajes y ofertas específicas para cada segmento. Esto aumenta la relevancia y la eficacia de las acciones de comunicación y marketing, lo que a su vez se traduce en un mayor retorno de inversión. 

En resumen 

La segmentación RFM es sencilla y lógica, centrándose en los clientes más valiosos, pero tiene limitaciones en cuanto a la consideración de otros factores. Por otro lado, el análisis de clusters permite identificar grupos con características similares y brinda oportunidades para una mayor personalización y activación de los clientes.