Si contamos con una base de datos de clientes podemos aplicar un modelo bastante fácil y que ya lleva bastante rodaje en el Marketing Directo:el modelo RFM.
¿Qué es RFM?
El fin de este modelo es poder segmentar a nuestros clientes para saber cuales son los que mayor beneficio nos puede aportar. Así a esos clientes podemos mandarles códigos promocionales, por poner un ejemplo.
Descuartizando el modelo RFM
¿Qué significan cada una de esas letras?
- Recency: que podríamos describir como recencia.
¿Hace cuánto que compró el cliente?
Si el cliente hace mucho que no ha comprado puede ser que se haya ido a la competencia.
- Frecuency: Frecuencia
¿Con qué frecuencia suele comprar?
- Monetary Value: valor monetario
Cantidad de dinero que ha gastado de media. Si un cliente suele gastar más será más valioso que otro que suele hacer una compra pequeña.
Cómo definimos RFM en una sentencia de SQL
- La recencia ("recency") viene definida por el día de la última compra: MIN(dias_desde_la_ultima_compra).
- La frecuencia ("frequency") viene definida por el total de veces que el cliente ha comprado.
- El valor monetario ("monetary value"), en este caso, lo vamos a definir como la media de la cantidad comprada de cada uno de los clientes.
Imaginando un CRM con un id por cliente podríamos definir la query como:
SELECT cliente_id,
MIN(dias_desde_ultima_compra) AS 'recencia',
COUNT(*) AS 'frecuencia',
AVG(cantidad_comprada) AS 'valor monetario'
FROM data GROUP BY 1")
Al ser en SQL la podríamos usar tanto R como en Python, o cualquier otro lenguaje de programación.
