RFM (recência, frequência, valor monetário)

O que as três dimensões realmente medem

Recência é o número de dias desde o último pedido do cliente. É a mais forte das três para a maioria dos catálogos de varejo, por uma razão comum: o comportamento de compra é habitual e os hábitos se deterioram, então a melhor evidência disponível de que alguém comprará de você no próximo mês é que comprou de você no mês passado. Um cliente que fez um pedido há três semanas está em um estado diferente de um que fez um pedido há quatorze meses, independentemente de quanto qualquer um deles gastou historicamente.

Frequência é o número de pedidos em uma janela de análise definida, e a janela é uma decisão, não um detalhe. "Pedidos de sempre" recompensa a antiguidade e superestima permanentemente clientes que estavam ativos anos atrás; uma janela móvel de 12 ou 24 meses descreve o cliente como ele é agora. Escolha uma, declare-a e não a mude silenciosamente, porque as pontuações de frequência não são comparáveis entre diferentes janelas.

Valor monetário é o gasto total na mesma janela — às vezes, o valor médio do pedido, que responde a uma pergunta diferente. O gasto total se correlaciona com a frequência, então as duas pontuações se duplicam parcialmente; o valor médio do pedido é mais independente e mais útil quando você quer separar "compra frequentemente, compra barato" de "compra raramente, compra muito". Ambos têm o mesmo ponto cego, que é o de medirem receita em vez de margem.

Pontuação por quintil, detalhada

O método padrão é classificar a base de clientes em cada dimensão e dividi-la em cinco grupos iguais. Pegue um exemplo de carteira de 10.000 clientes com pelo menos um pedido nos últimos 24 meses. Classifique por dias desde o último pedido, pegue os 2.000 mais recentes e pontue-os R = 5; os próximos 2.000 recebem R = 4, e assim por diante até R = 1 para os 2.000 que estiveram inativos por mais tempo. Repita independentemente para frequência e valor monetário. Cada cliente termina com três dígitos, de 555 a 111.

Quintis são usados em vez de limites fixos porque são autoajustáveis. Um catálogo onde o intervalo mediano entre pedidos é de três semanas e um onde é de nove meses ambos produzem um grupo R = 5 sensato, e nenhum deles precisa de uma regra codificada que se torna obsoleta à medida que o negócio muda.

A tabela abaixo mostra como esses pontos de corte podem parecer para a carteira de exemplo. A característica importante não são os números, é o que acontece na coluna de frequência.

O problema dos empates e como lidar com ele

A frequência de 1 aparece duas vezes nessa tabela, nos dois quintis inferiores, e em uma carteira real de e-commerce geralmente abrange três ou quatro deles. A maioria dos clientes da maioria das marcas fez um pedido exatamente uma vez. Não há como cortar uma coluna que tem 70% de valores idênticos em cinco grupos iguais, e toda ferramenta que tenta produz divisões arbitrárias onde dois clientes com comportamento idêntico caem em segmentos diferentes.

As abordagens viáveis são classificar com empates e aceitar tamanhos de grupos desiguais, o que mantém as pontuações honestas ao custo de uma grade desequilibrada; pontuar a frequência em limites explícitos em vez de quintis — 1, 2, 3, 4–6, 7 ou mais — o que é legível e estável; ou reduzir a frequência a um sinalizador binário 'comprou novamente' para catálogos onde a recompra é genuinamente rara. A única coisa a não fazer é permitir que uma função de percentil divida silenciosamente os empates e depois apresente o resultado como se os segmentos fossem diferentes.

A mesma cautela se aplica à dimensão monetária por uma razão diferente: ela conta receita, não contribuição. Um cliente cuja história inteira foi comprada com 40% de desconto pontua identicamente a um que pagou o preço total pelo mesmo valor, e apenas um deles vale a pena adquirir mais. Se você puder calcular a margem de contribuição por cliente, use-a em vez do gasto — isso muda quais clientes aparecem nos segmentos superiores com mais frequência do que as pessoas esperam.

Os segmentos que as pontuações produzem e a ação que cada um implica

As pontuações só são úteis depois de serem agrupadas em alguns grupos nomeados que implicam uma ação. Seis cobrem a maioria dos catálogos. Os padrões abaixo são as definições comuns; ajuste os limites à sua própria distribuição em vez de importar a grade de outra pessoa.

Onde o RFM para de funcionar

Assinaturas o quebram estruturalmente. Todo assinante ativo tem um pedido recente por definição, porque o sistema de faturamento criou um, então a recência mede a cadência de faturamento em vez da intenção do cliente e todo assinante ativo pontua R = 5, esteja ele satisfeito ou tenha esquecido que está inscrito. A frequência degenera em tempo de serviço pela mesma razão. Para uma carteira de assinaturas, substitua a recência por dias desde a última ação voluntária — um login, um pulo, uma troca, uma abertura de e-mail, um item adicionado — e substitua a frequência por algo que carregue informação, como o número de pulos ou o histórico de falhas de pagamento.

Catálogos de baixa frequência e alto valor de ticket funcionam de forma diferente. Para colchões, móveis ou eletrodomésticos, quase todo cliente tem uma frequência de 1, e uma pontuação de recência baixa é o estado esperado, e não um aviso: alguém que comprou um sofá há dezoito meses está se comportando exatamente como um cliente de sofá deveria. Classificá-los como "em risco" e enviar-lhes ofertas de recuperação é um erro de categoria. Aqui, os eixos úteis são categoria, valor do pedido e comportamento de indicação, não RFM.

A limitação geral é que o RFM é descritivo e retrospectivo. Ele informa o que um cliente fez, o que é um bom indicativo do que ele fará a seguir, mas não explica o porquê. Ele não consegue ver que uma coorte está perdendo o engajamento porque uma formulação mudou ou porque os prazos de entrega atrasaram, então ele encaminhará fielmente esses clientes para um segmento de recuperação e lhes oferecerá um desconto para resolver um problema que um desconto não resolve.

Nada disso é um argumento contra ele. O RFM custa uma consulta SQL, não precisa de modelo nem de fornecedor, e é uma grande melhoria em relação a enviar a mesma mensagem para todos. Apenas não o deixe ser a única lente, e execute-o novamente em um cronograma — pontuações calculadas uma vez e congeladas tornam-se progressivamente mais erradas, porque a recência muda para cada cliente todos os dias, quer eles ajam ou não.