RFM (recencia, frecuencia, valor monetario)

Qué miden realmente las tres dimensiones

La recencia es el número de días desde el último pedido del cliente. Es la más fuerte de las tres para la mayoría de los catálogos minoristas, por una razón mundana: el comportamiento de compra es habitual y los hábitos se deterioran, por lo que la mejor evidencia disponible de que alguien te comprará el próximo mes es que te compró el mes pasado. Un cliente que hizo un pedido hace tres semanas está en un estado diferente al de uno que hizo un pedido hace catorce meses, independientemente de cuánto haya gastado cualquiera de ellos históricamente.

La frecuencia es el número de pedidos en un período de tiempo definido, y este período es una decisión más que un detalle. "Pedidos de siempre" recompensa la antigüedad y sobrevalora permanentemente a los clientes que estuvieron activos hace años; un período móvil de 12 o 24 meses describe al cliente tal como es ahora. Elige uno, decláralo y no lo cambies discretamente, porque las puntuaciones de frecuencia no son comparables entre diferentes períodos.

El valor monetario es el gasto total en el mismo período —a veces el valor promedio del pedido en su lugar, lo que responde a una pregunta diferente. El gasto total se correlaciona con la frecuencia, por lo que las dos puntuaciones se duplican parcialmente; el valor promedio del pedido es más independiente y más útil cuando se quiere separar "compra a menudo, compra barato" de "compra rara vez, compra mucho". Ambos tienen el mismo punto ciego, que es que miden los ingresos en lugar del margen.

Puntuación por quintiles, paso a paso

El método estándar es clasificar la base de clientes en cada dimensión y dividirla en cinco grupos iguales. Tomemos como ejemplo una base de 10,000 clientes con al menos un pedido en los últimos 24 meses. Ordena por días desde el último pedido, toma los 2,000 más recientes y puntúalos con R = 5; los siguientes 2,000 obtienen R = 4, y así sucesivamente hasta R = 1 para los 2,000 que han estado inactivos por más tiempo. Repite de forma independiente para la frecuencia y el valor monetario. Cada cliente termina con tres dígitos, desde 555 hasta 111.

Se utilizan quintiles en lugar de umbrales fijos porque se autocalibran. Un catálogo donde la brecha mediana entre pedidos es de tres semanas y otro donde es de nueve meses producen ambos un grupo R = 5 sensato, y ninguno necesita una regla codificada que se vuelva obsoleta a medida que el negocio cambia.

La tabla a continuación muestra cómo podrían ser esos puntos de corte para la base de ejemplo. La característica importante no son los números, sino lo que sucede en la columna de frecuencia.

El problema de los empates y cómo gestionarlo

La frecuencia de 1 aparece dos veces en esa tabla, en los dos quintiles inferiores, y en una base de datos de comercio electrónico real suele abarcar tres o cuatro de ellos. La mayoría de los clientes de la mayoría de las marcas han pedido exactamente una vez. No hay forma de dividir una columna que tiene un 70% de valores idénticos en cinco grupos iguales, y cada herramienta que lo intenta produce divisiones arbitrarias donde dos clientes con un comportamiento idéntico terminan en segmentos diferentes.

Los enfoques viables son clasificar con empates y aceptar tamaños de grupos desiguales, lo que mantiene la honestidad de las puntuaciones a costa de una cuadrícula desequilibrada; puntuar la frecuencia con umbrales explícitos en lugar de quintiles —1, 2, 3, 4–6, 7 o más— lo cual es legible y estable; o reducir la frecuencia a una bandera binaria de "ha repetido" para catálogos donde la compra repetida es realmente rara. Lo único que no se debe hacer es dejar que una función de percentil divida silenciosamente los empates y luego presentar el resultado como si los segmentos fueran diferentes.

La misma precaución se aplica a la dimensión monetaria por una razón diferente: cuenta los ingresos, no la contribución. Un cliente cuya historia completa fue comprada con un 40% de descuento puntúa idénticamente a uno que pagó el precio completo por el mismo total, y solo uno de ellos vale la pena adquirir más. Si puedes calcular el margen de contribución por cliente, úsalo en lugar del gasto —cambia qué clientes aparecen en los segmentos superiores más a menudo de lo que la gente espera.

Los segmentos que producen las puntuaciones y la acción que implica cada uno

Las puntuaciones solo son útiles una vez que se agrupan en un puñado de grupos con nombre que conllevan una acción. Seis cubren la mayoría de los catálogos. Los patrones a continuación son las definiciones comunes; ajusta los límites a tu propia distribución en lugar de importar la cuadrícula de otra persona.

Dónde el RFM deja de funcionar

Las suscripciones lo rompen estructuralmente. Cada suscriptor activo tiene un pedido reciente por definición, porque el sistema de facturación creó uno, por lo que la recencia mide la cadencia de facturación en lugar de la intención del cliente y cada suscriptor activo puntúa R = 5, ya sea que esté encantado o haya olvidado que está inscrito. La frecuencia degenera en antigüedad por la misma razón. Para una base de suscripciones, reemplaza la recencia con los días desde la última acción voluntaria —un inicio de sesión, un salto, un cambio, una apertura de correo electrónico, un artículo añadido— y reemplaza la frecuencia con algo que contenga información, como el número de saltos o el historial de fallos de pago.

Los catálogos de baja frecuencia y alto valor lo abordan de manera diferente. Para colchones, muebles o electrodomésticos, casi todos los clientes tienen una frecuencia de 1, y una puntuación de recencia baja es el estado esperado en lugar de una advertencia: alguien que compró un sofá hace dieciocho meses se está comportando exactamente como debería un cliente de sofás. Calificarlos como "en riesgo" y enviarles ofertas de recuperación es un error de categoría. Aquí los ejes útiles son la categoría, el valor del pedido y el comportamiento de referencia, no el RFM.

La limitación general es que el RFM es descriptivo y retrospectivo. Te dice lo que un cliente ha hecho, lo cual es un buen indicador de lo que hará a continuación, pero no explica por qué. No puede ver que una cohorte está decayendo porque una formulación cambió o porque los tiempos de entrega se retrasaron, por lo que fielmente dirigirá a esos clientes a un segmento de recuperación y les ofrecerá un descuento para resolver un problema que un descuento no resuelve.

Nada de eso es un argumento en su contra. El RFM cuesta una consulta SQL, no necesita modelo ni proveedor, y es una gran mejora con respecto a enviar el mismo mensaje a todos. Simplemente no dejes que sea la única perspectiva, y ejecútalo de nuevo según un cronograma — las puntuaciones calculadas una vez y congeladas se vuelven cada vez más incorrectas, porque la recencia cambia para cada cliente cada día, actúen o no.