Análisis RFV: estrategia para perfilar y segmentar usuarios en Ecommerce

El análisi RFV (Recency, Frequency, Value) es uno de los caminos más comunes a la hora de perfilar y segmentar usuarios que visitan nuestro Ecommerce. Siguiendo el criterio del divide y vencerás, esta acción nos ayuda a identificar a los visitantes según su interaccción con el sitio: tiempo transcurrido desde la última compra, frecuencia de acceso o de compras y dinero gastado.

Siguiendo estas directrices obtendremos distintos segmentos que nos permitirán ajustar las estrategias sobre cada perfil de usuario. Así, podremos personalizar mensajes en función del valor e interacción de cada cliente, trazar planes para captar usuarios del perfil que más nos interese y aumentar el conocimiento para lograr mayor retención con el análisis de los patrones de consumo.

Imaginemos las posibilidades de segmentación que nos ofrece esta estrategia. Disponemos de 3 variables: X (Recency), Y (Frequency) y Z (Value), y de cada una de ellas podemos atribuir a cada usuario un volumen de cada una de ellas alto, medio o bajo. Con este criterio obtendremos 3x3x3 = 27 segmentos posibles donde ir distribuyendo a nuestros clientes. Obviamente, también es posible reducirlo buscando consumos de cada variable altos y bajos y eliminar el medio y así no tener tantos segmentos en el tablero.

Una vez diseñados los segmentos encontraremos dos extremos en nuestro perfilaje de usuarios. Este sería un ejemplo:

Usuarios con mayor RFV: 100 usuarios han comprado 1 vez durante el último mes, compran 12 veces al año y gastan más de 100 euros al año

Usuarios con menor RFV: 5.000 usuarios no han comprado en los últimos 11 meses, han comprado una vez en un año y han gastado 5 euros al año.

Una vez que tenemos a todos nuestros usuarios segmentados podemos ver la distribución y el volumen que suponen cada uno de ellos en nuestro Ecommerce… Y en este punto es en el que empieza la estrategia. Y donde podemos analizar cómo pasar cada segmento a su inmediato superior. Por ejemplo, si movemos una parte de los usuarios del segmento más bajo al siguiente segmento podemos hacer estimaciones del impacto final que puede tener el incremento en la cuenta de resultados.

De este modo, y siguiendo con el ejemplo mostrado, si logramos que un 15% de los 5.000 usuarios que hicieron una compra anual de 5 euros, realicen dos compras anuales por el mismo valor, logramos incrementar en 3.750 euros las ganancias.

Más allá de los números, sin embargo, lo principal es lograr una segmentación que nos permita una visión del negocio lo suficientemente clara como para poder personalizar estrategias para cada uno de los perfiles que tenemos en nuestro entorno digital. Porque tan importante es que los que compran poco compren un poco más, como que los que compran cada mes lo sigan haciendo con una buena estrategia de retención.

Además, una vez valorizadas las posibles ganancias por cada uno de los segmentos podremos valorizar las acciones para lograr que cada usuario pase a los segmentos superiores y tener un control y una planificación de cada acción.

Desde nuestra consultoría de analytics te recomendamos seguir todos estos consejos para mejorar y perfilar usuarios en tu ecommerce. ¡Aplícalos de forma correcta!