Descubre qué es la matriz RFM, cómo aplicarla en la segmentación de clientes y qué beneficios ofrece a tu estrategia comercial.
En el marketing digital es vital tomar decisiones basadas en datos. Para hacerlo, herramientas como la matriz RFM son imprescindibles a fin de entender cómo compran los clientes y su comportamiento a lo largo del tiempo. Esta metodología, basada en la recencia, la frecuencia y el valor monetario, posibilita elaborar una segmentación precisa, mejorando la calidad de las campañas publicitarias y la interacción con la audiencia.
Revisemos qué es la matriz RFM y maneras de aplicarla en la segmentación de audiencias para optimizar la analítica y seguimiento de clientes.
¿Qué es la matriz RFM?
La matriz RFM (Recency, Frequency y Monetary Value) es un modelo de análisis que clasifica a los clientes según tres variables: recencia, que indica cuándo fue la última compra; frecuencia, que refleja cuántas veces han comprado; y valor monetario, que muestra cuánto gastan en promedio. Estas tres métricas combinadas ayudan a los profesionales del marketing a identificar a sus clientes más valiosos. 1
El modelo RFM se utiliza como una herramienta para asignar puntajes, agrupar clientes en segmentos y crear estrategias específicas para cada grupo. Por ejemplo, diferenciar a quienes compran con frecuencia gastando poco de aquellos que gastan mucho, pero han dejado de comprar recientemente.
Origen y ventajas del modelo
La herramienta matriz RFM comenzó a usarse en el análisis de datos aplicado al marketing directo por correo, donde entender el ciclo de compra era esencial para retener clientes. Su uso se extendió porque posibilita evaluar el valor del cliente sin necesidad de modelos predictivos complejos, apoyándose únicamente en información real de los compradores.
Entre sus ventajas se encuentran la facilidad de implementación, su alta capacidad para mejorar la segmentación de clientes y la posibilidad de integrarlo con otras herramientas de análisis. 2
¿Por qué es relevante para la segmentación de clientes?
Entre las características relevantes de lo que es la matriz RFM se destaca su facilidad para clasificar la base de clientes según sus comportamientos reales. Al analizar la recencia, frecuencia y valor monetario, puedes personalizar estrategias sin depender de herramientas complejas. Entre los beneficios de aplicar RFM en marketing se destacan: 3
- Ayuda a identificar los clientes más valiosos y priorizar esfuerzos de marketing.
- Posibilita detectar señales tempranas de abandono, facilitando intervenciones oportunas para no perder clientes.
- Optimiza la asignación de recursos al concentrar acciones en segmentos con mayor potencial de conversión.
Cómo construir e implementar una matriz RFM paso a paso
Construir una matriz RFM aplicando los criterios de recencia, frecuencia y valor monetario no requiere de herramientas sofisticadas, pero sí de seguir un orden en el manejo de los datos. Este proceso es flexible y se puede adaptar a diferentes industrias, volumen de usuarios o necesidades de segmentación de clientes.
Ejemplo de RFM aplicado a un proyecto:👉 Inteligencia de Negocio aplicada a la Segmentacion de clientes: Modelo RFM y Análisis de Cluster
Recolección de datos y cálculo de métricas
La recolección de datos se enfoca en tres parámetros: la fecha de la última compra, el número de compras realizadas y la suma de los montos gastados. Con esta información se puede calcular métricas de la recencia, frecuencia y valor monetario, cada uno representado con un puntaje que facilita las comparaciones entre clientes.
Una buena práctica es automatizar estos cálculos mediante herramientas de analítica para evitar errores y mantener el modelo actualizado. De esta forma se asegura que los segmentos generados se mantengan alineados con la evolución de los usuarios, sobre todo en empresas con alta rotación de clientes.
Segmentación de clientes y aplicación de cortes
Para construir la segmentación de clientes, se definen cortes para cada variable. A partir de ellas se obtienen categorías como “clientes de alto valor”, “clientes nuevos con potencial”, “clientes en riesgo” o “compradores ocasionales”. Esta clasificación es la base para crear estrategias específicas que respondan a la situación de cada grupo.
Software, herramientas y métricas a vigilar
Para aplicar la herramienta matriz RFM de manera eficaz, se necesitan plataformas que faciliten el cálculo de puntajes, la actualización de bases de datos y la creación de segmentos. Herramientas como un CRM (acrónimo de Customer Relationship Management), software especializados en analítica y sistemas de marketing automatizado posibilitan integrar el modelo RFM con campañas personalizadas.
Además del software, es vital monitorear métricas que confirmen si tu segmentación está funcionando correctamente. Indicadores como la tasa de compra, ticket promedio, retención y valor de vida del cliente ayudan a entender si los grupos generados son realmente útiles. Tener un panel de control actualizado facilita identificar los cambios en el comportamiento y ajustar estrategias rápidamente.
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Referencias bibliográficas:
1 Makhija, P. (2025, July 7). What is RFM Analysis? Calculating RFM score for customer segmentation. CleverTap – All-in-One Customer Engagement Platform. https://clevertap.com/blog/rfm-analysis/
2 ¿Qué es RFM? (n.d.). Mailchimp. https://mailchimp.com/es/resources/rfm-analysis/
3 Clinton, V. (2023, May 5). 10 benefits of implementing RFM analysis in your business. Patchretention.com. https://patchretention.com/blog/benefits-of-rfm-analysis
