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Como fazer uma análise RFM? *(Temos uma surpresa no final)
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Como fazer uma análise RFM? *(Temos uma surpresa no final)

Muitas empresas têm dificuldades em saber quais são seus melhores clientes, normalmente analisam apenas uma métrica e dessa forma acabam resumindo o comportamento do cliente de maneira superficial. É aí que entra uma das principais análises d...

Erathos
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Muitas empresas têm dificuldades em saber quais são seus melhores clientes, normalmente analisam apenas uma métrica e dessa forma acabam resumindo o comportamento do cliente de maneira superficial. É aí que entra uma das principais análises de marketing para empresas que usam dados para tomarem melhores decisões, a análise RFM.

Através do levantamento de três métricas é possível segmentar os clientes da empresa em grupos distintos e trabalhá-los um a um com suas respectivas características.

Esse método é flexível, não existe uma receita única e correta de se aplicar, é importante levar em consideração os requisitos do negócio, podendo adaptar para cada situação e até mesmo evoluir o método para corresponder às necessidades da empresa ao longo do tempo.

O que você vai aprender aqui?

  • O que é RFM e qual sua finalidade
  • Como avaliar as métricas usadas para o cálculo da RFM
  • Calcular um score RFM para cada cliente
  • Segmentar os clientes de acordo com seu perfil de consumo
  • e uma surpresa no final!

Pra quê serve? Como funciona?

Como citado acima, é um método que usa três métricas para classificar os clientes de acordo com seu perfil de consumo, com objetivo de trabalhar cada cliente (promoções, recuperação de cliente perdido, cross-sell) conforme sua classe. Para isso, cada cliente terá seu próprio ‘score’ de RFM, ou seja, pontuação. Vamos avaliar o cliente nas três métricas e atribuir uma nota para cada métrica avaliada. Trabalharemos com pontuação de 1 a 4.

É importante salientar que teremos duas partes na pontuação do RFM, a primeira nós iremos levantar apenas as métricas e atribuí-las ao RFM, na segunda parte vamos traduzir a métrica em pontuação. Portanto podemos trabalhar com RFM e RFM Score.

No final, teremos algo parecido com isso:

1ª parte: atribuição das métricas
1ª parte: atribuição das métricas
2ª parte: atribuição da pontuação para então classificar o cliente.
2ª parte: atribuição da pontuação para então classificar o cliente.

Não se preocupe se você não entendeu os valores da tabela de exemplo, vamos destrinchar como deve ser feito para levantar cada métrica e por fim pontuação, mas já posso soltar uma dica: percebeu alguma relação entre os valores inputados na primeira tabela e o score da segunda tabela?

Tá, mas afinal o que exatamente significa RFM?

RFM é uma sigla para termos da língua inglesa e cada termo reflete uma das três principais métricas que vamos avaliar. Portanto, a métrica avaliada estará diretamente ligada ao termo pelos scores que vamos atribuir para cada uma delas.

  • R - Recency: Numa tradução literal significa recência, ou seja, o quão recente o cliente fez a última compra.
  • F - Frequency: Significa frequência. Quanto esse cliente compra? É um cliente esporádico ou um cliente fiel?
  • M - Monetary: Normalmente essa métrica é entendida como o valor total de compra do cliente, porém usaremos o ticket médio para calcular. Por quê? Fazemos isso para existir uma clara distinção entre valor e frequência para cada perfil de cliente. Imagine o seguinte cenário: um cliente fez 10 compras com ticket médio de R$ 1.000, totalizando R$ 10.000 em compras. Um segundo cliente fez 2 compras com ticket médio de R$ 5.000, totalizando os mesmos R$ 10.000 em compras. Se usássemos o valor total gasto, apenas a frequência os diferenciaria.

Quais métricas devemos avaliar para pontuar o RFM?

Essa é a base fundamental da análise RFM. Quais métricas escolher? Como trabalhar com essas métricas e traduzi-las para uma pontuação de RFM?

Como dito anteriormente, não existe uma receita única e correta. É possível encontrar diferentes abordagens, cada uma com seus respectivos pontos positivos e negativos. O mais importante é você analisar se faz sentido a métrica avaliada e se essa métrica em conjunto com as outras não vão beneficiar ou prejudicar situações específicas. Você vai entender e conseguir avaliar quais métricas fazem sentido ao final do artigo.

  • Recency (recência): vamos utilizar duas métricas para calculá-la, a data atual e a data da última compra do cliente. É uma simples subtração, a data de hoje menos a data da última compra do cliente, ou seja, a diferença das datas será o seu valor de recência.
  • Exemplo prático:
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  • Frequency (frequência): frequência é a número de eventos ocorridos em um determinado intervalo de tempo. Nós invertemos o numerador com o denominador para que seja mais intuitivo, afinal é mais fácil interpretar “3,66 dias para cada compra” do que “0,28 compras por dia”. No nosso caso, eventos ocorridos significa pedidos e intervalo de tempo é o período em que o cliente é de fato cliente da loja. Para isso utilizaremos três métricas: data atual, data da primeira compra e quantidade de pedidos distintos realizados.
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  • P: pedidos
  • d1: data atual
  • d0: data primeira compra
  • Exemplo prático:
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  • Monetary (ticket médio): o ticket médio já é bem conhecido no ambiente corporativo. Nada mais é que o valor médio de vendas por cliente, ou seja, o faturamento total daquele cliente dividido pela quantidade de pedidos.
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  • Exemplo prático:
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Temos em mãos a nossa base! E agora, como devemos pontuar os scores RFM?

Só com esses dados você já tem um belo começo, é possível criar scatter plots e relacionar as variáveis para tentar entender o consumo dos seus clientes.

Quantidade de clientes por grupo macro RFM.
Quantidade de clientes por grupo macro RFM.
Relação entre ticket médio e frequência dos grupos RFM.
Relação entre ticket médio e frequência dos grupos RFM.

Ao final desse artigo disponibilizaremos uma ferramenta para que você trabalhe com sua própria base de dados!

Bom, vamos voltar um pouco e trocar de exemplos. Primeiro, é interessante entender um pouco da estatística usada para calcular. Se você já tem conhecimento sobre quartis, pode pular essa parte e ir direto para a próxima etapa!


Quando temos uma amostra ordenada de forma ascendente (ou seja, de valores menores para valores maiores) podemos dividi-las em partes iguais, em quantas quisermos. Para o nosso caso, utilizaremos quartis, ou seja, dividiremos a nossa amostra ordenada em quatro partes iguais, daí o nome “quartil”. O quartil é a “marca” ou “valor” que serve como referência de divisão da amostra em partes iguais, é como se fosse a nota de corte em um processo seletivo.

Vamos a um exemplo prático para clarear as ideias. Vamos dividir um grupo de alunos em quartis. Primeiramente, temos a lista de alunos e suas respectivas idades:

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Agora devemos ordenar a amostra em ordem crescente:

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Com a amostra ordenada e dividida em quatro partes, devemos definir os limites dos quartis. Para isso vamos tirar a média dos valores limites.

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Após termos em mãos os valores limites para cada quartil, vamos separar novamente para finalmente definir a amostra dentro dos quartis.

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Nosso agrupamento por quartil está pronto!


Agora vamos executar esses passos aplicados à análise RFM:

Como utilizamos o score RFM seguindo uma ordem natural e lógica, ou seja, quanto maior o score, melhor, devemos nos atentar ao pontuar a recência (R) e a frequência (F). Para a empresa, quanto mais recente o cliente comprar, melhor ele é. Clientes que não compram há muito tempo devem ter um score menor para recência.

Para recordar: a métrica da recência é calculada em dias desde a última compra, portanto mais é menos, preferimos clientes com recência baixa.

Dessa forma o cálculo dos quartis para ‘R’ deve ser inverso, basta calcular os quartis ordenando do maior para o menor ou atribuindo os maiores scores para os menores quartis (essa é a forma como faremos). O mesmo acontece para o cálculo da frequência.

No nosso método, a frequência é o período de tempo para ocorrer um pedido do cliente, ou seja, quanto tempo leva para o cliente comprar de novo na empresa. Quanto maior esse valor, menos esse cliente compra, portanto seguindo a mesma lógica explicada anteriormente, preferimos clientes com uma frequência menor.

Vamos voltar ao exemplo de clientes de uma empresa, mas dessa vez com valores mais simples.

  • Recência (R): ordene a amostra e atribua os scores de forma inversa aos quartis, ou seja, primeiro quartil receberá o maior score.
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  • Frequência (F): ordene a amostra e atribua os scores de forma inversa, assim como a recência.
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  • Ticket médio (M): ordene a amostra e atribua os scores normalmente, quanto maior o ticket médio, melhor!
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Agora devemos sintetizar os scores de cada métrica para cada cliente, dessa forma obtendo um resultado final dos scores RFM.

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Excelente, todos os nossos clientes estão segmentados!

Agora podemos atribuir um título descritivo para cada segmentação, para facilitar o entendimento e ações rápidas.

Na Erathos, para atender aos requisitos do nosso cliente, criamos quatro grandes classes e então subclasses para complementá-las. Você pode manipular a segmentação e definir uma descrição específica para cada RFM Score da forma que melhor lhe atender.

No nosso caso, sugerimos as classes:

Campeão

  1. Campeão: São os melhores clientes, compram frequentemente, são ativos e gastam bastante!
  • (4–4–4) / (4–4–3) / (3–4–4)

2. Campeão potencial: São os potenciais melhores clientes, ainda não atingiram o melhor patamar de frequência e recência.

  • (4–3–4) / (4–3–3) / (3–4–3) / (3–3–4) / (3–3–3)

3. Campeão hibernado: É um cliente com perfil campeão porém não compra faz tempo.

  • (2–4–4) / (2–4–3) / (2–3–4) / (2–3–3)

4. Campeão perdido: É um cliente com perfil campeão porém não compra faz muitíssimo tempo, está no último quartil de recência.

  • (1–4–4) / (1–4–3) / (1–3–4) / (1–3–3)

Leal

  1. Leal: São bons clientes, compram frequentemente e são ativos, porém não gastam tanto quanto os campeões.
  • (4–4–2) / (4–4–1) / (4–3–2) / (4–3–1) / (3–4–2) / (3–4–1)

2. Leal potencial: São clientes que pecam em frequência ou recência, se comparado ao cliente leal. Para ser um cliente leal potencial, as métricas recência e frequência não devem ser altas simultaneamente, isso caracterizaria um cliente leal.

  • (4–2–2) / (4–2–1) / (3–3–2) / (3–3–1) / (3–2–2) / (3–2–1)

3. Leal hibernado: É um cliente com perfil leal porém não compra faz tempo.

  • (2–4–2) / (2–4–1) / (2–3–2) / (2–3–1)

4. Leal perdido: É um cliente com perfil leal porém não compra faz muitíssimo tempo, está no último quartil de recência.

  • (1–4–2) / (1–4–1) / (1–3–2) / (1–3–1)

Ocasional

  1. Ocasional: É um perfil de cliente que não compra muito, porém possui um ticket médio alto.
  • (4–2–4) / (4–2–3) / (3–2–4) / (3–2–3) / (3–1–4) / (3–1–3)

2. Ocasional hibernado: São clientes ocasionais mas não compram faz tempo, ou seja, score de recência baixo.

  • (2–2–4) / (2–2–3) / (2–1–4) / (2–1–3)

3. Ocasional perdido: Clientes que assim como os ocasionais, têm ticket médio alto porém não compram faz muito tempo.

  • (1–2–4) / (1–2–3) / (1–1–4) / (1–1–3)

Regular

  1. Regular: São clientes que compraram recentemente, ou seja, clientes ativos, porém não compram frequentemente e nem gastam muito.
  • (4–1–2) / (4–1–1) / (3–1–2) / (3–1–1)

2. Regular hibernado: São os clientes com scores gerais baixos. O que faz de um cliente regular é sua atividade, apesar da frequência e ticket médio baixo. Quando esse cliente fica inativo e sua recência fica baixo, ele se torna um cliente regular hibernado.

  • (2–2–2) / (2–2–1) / (1–2–2) / (1–2–1)

3. Regular perdido: É o perfil de cliente com os menores scores gerais. Além da característica do cliente regular de não comprar frequentemente e nem gastar muito, esse perfil também é o menos ativo de todos.

  • (1–2–2) / (1–2–1) / (1–1–2) / (1–1–1)

É importante ressaltar que existem várias formas de segmentação. Caso esse modelo não seja a melhor alternativa para os requisitos de negócio de sua empresa, discuta com seu time como podem adaptar para a situação. Você também pode entrar em contato conosco que teremos satisfação em oferecer nossas soluções.

Vamos aplicar a descrição que criamos aos nossos clientes fictícios:

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O esforço da análise RFM foi necessário para saber com mais confiança qual tipo de ação deve ser tomada para cada perfil de cliente. Sem essa análise metódica podem ocorrer enganos e tomadas de decisões não tão eficientes. Como vimos acima, dois clientes que gastaram R$ 10.000,00 não necessariamente têm o mesmo perfil e hábito de compra, portanto não devem ser tratados da mesma forma.

Agora, como prometido lá no início, vamos te presentear com uma análise prática e rápida pra você mesmo testar com sua base de clientes! Desenvolvemos um código em Python para que essa classificação seja automatizada, bastando inserir a fonte de dados. Acesse o link abaixo, siga as instruções e tenha sua primeira análise RFM feita com carinho pela Erathos!

 Para acessar a ferramenta que desenvolvemos, entre nesse link e siga as instruções: rfm.labs.erathos.com

E aí, o que achou do artigo?

Espero que tenhamos conseguido te ajudar a compreender e executar uma análise RFM para sua empresa. Se ficou alguma dúvida ou você não conta com profissionais de data science no seu time para executar essa e outras análises, entre em contato conosco, teremos prazer em ajudar!

Você pode nos encontrar através do LinkedIn, nosso site ou Instagram.

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Muito obrigado e até a próxima!

By Luca Piermartiri & Mateus Luzzi

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