Growth Hacking

Consigue los mejores leads gracias al Modelo RFM

por: Francisco de Brito Fontes
Jul 13, 2020

Creando audiencias de valor - Modelo RFM

Este nuevo artículo es la continuación de «El poder de los datos y la automatización», en donde expliqué cómo utilizando el modelo RFM (Recencia, Frecuencia y Valor Monetario) es posible crear segmentos de clientes en base al comportamiento histórico de compra, como también predecir fecha de próxima compra.

En esta segunda parte, el objetivo es conocer más a nuestros clientes para confeccionar el buyer persona y el customer journey, para así crear audiencias de valor y mejorar las campañas publicitarias. Si tienes un e-commerce, sé que te será de mucha utilidad 😉

«Si aún no tuviste tiempo de leerlo, te lo recomiendo antes de continuar leyendo»

Una nueva aventura en el mundo de los datos

Los días sábado, mientras hago el aseo en el hogar, escucho el podcast Growth Master de Eduardo Eneque. El sábado 11 de julio no fue la excepción: el tema era estrategias de automatización de marketing para la experiencia de compra, donde el invitado era Matías Godoi, Account Director en Salesforce.

Matías mencionó el acrónimo DMP (Data Management Platform). Para ser sincero, no lo conocía, pero mientras escuchaba el podcast me di cuenta que lo vengo haciendo de forma innata «artesanalmente».

Una plataforma de gestión de datos (DMP, por su sigla en inglés), es una plataforma de software utilizada para recopilar y gestionar datos. Su objetivo es que los anunciantes identifiquen el tipo de audiencia que les interesa. (¡Oh! Aquí me di cuenta que es esto mismo sobre lo que les he compartido en mis publicaciones aquí en LinkedIn).

Mi DMP está basado en Google SpreadSheet, donde la información se ingresa de forma automática desde el e-commerce Prestashop vía la herramienta de automatización Integromat.

Toda esta semana he estado utilizando Google SpreadSheet como una herramienta para análisis de datos, generando tablas dinámicas para ordenar una gran cantidad de información para que me permitan visualizar únicamente lo relevante, con el objetivo de que el análisis se torne más sencillo:

Conclusiones a partir de los datos

Tomando como base los últimos seis meses, estas son algunas conclusiones según el modelo RFM:

Nuevos clientes: 37%
Potencialmente fieles: 3.49%
Durmiéndose: 11.87%
En riesgo: 0.22%
En junio, un 12.3% de los clientes fueron recurrentes y sus compras representaron un 22% del total de ingresos.
Los días de más compras son los lunes, jueves y martes, en ese orden.
Las principales horas de compras son las 16:00, 13:00,17:00, 14:00, 09:00, en ese orden.

Al querer indagar más sobre los clientes, me di cuenta que no había extraído la dirección física de estos, por lo que no podía georeferenciarlos.

¿Buyer persona?

De seguro te preguntarás qué es un buyer persona. Pues bien, es un arquetipo de cliente ideal, semi-ficticio, de un servicio o producto que es construida a partir su información demográfica, comportamiento, necesidades y motivaciones.

Recuerda: cuánto más precisa sea la confección del buyer persona, es decir, la audiencia a la que deseamos atraer y convertir, mejores serán los resultados de marketing futuros.

Para confeccionar nuestro buyer persona vamos a filtrar los tipos de clientes según el modelo RFM. En este caso, vamos a usar los siguientes:

Campeones
Fieles
No puedes perderlos

Para este listado de clientes mi intención es conocer el género, si es masculino o femenino. De corazonada, a priori es fácil mientras lo vas leyendo: María es mujer, Pedro es hombre, y así con cada nombre, pero si tienes más de 2.500 filas, ¡auch! Te darás cuenta que no será un trabajo fácil. Para simplificarte la vida, acá viene otro de mis trucos para ti 🦸‍♂️.

¿Customer journey?

El customer journey es el proceso por el que pasa una persona para comprar un producto o servicio, y se compone de 5 etapas, donde cada una corresponde a una situación diferente del usuario, tanto a nivel de predisposición como de interés. Las 5 etapas del customer journey son: