Estudo de Caso: Aumentando Vendas de E-commerce com a Matriz RFM

03/07/2024

Na Ciclo E-commerce, estamos constantemente buscando estratégias inovadoras para impulsionar as vendas dos nossos clientes. Recentemente, implementamos a Matriz RFM (Recência, Frequência, Valor Monetário) em um dos nossos e-commerces parceiros, e os resultados foram impressionantes. Neste estudo de caso, vamos compartilhar como aplicamos a Matriz RFM para identificar padrões de recompra e criar réguas de automação que resultaram em um aumento significativo nas vendas.

O Que é a Matriz RFM?

A Matriz RFM é uma técnica de análise de clientes baseada em três dimensões:

• Recência (R): Quando foi a última compra do cliente?
• Frequência (F): Com que frequência o cliente compra?
• Valor Monetário (M): Quanto o cliente gasta?

Nossa Abordagem Técnica: Como Realizamos uma Análise RFM

Passo 1: Coleta de Dados

Começamos reunindo dados de transações dos clientes, incluindo:

• Data das compras
• Valor das compras
• Identificação dos clientes

Passo 2: Cálculo dos Pontos R, F e M

• Recência (R): Calculamos a diferença entre a data da última compra de cada cliente e a data atual. Clientes com menor valor têm maior recência.
• Frequência (F): Contamos o número total de compras de cada cliente em um período específico. Clientes com maior valor têm maior frequência.
• Valor Monetário (M): Somamos o valor total gasto por cada cliente. Clientes com maior valor têm maior valor monetário.

Passo 3: Segmentação dos Clientes

Classificamos cada cliente em uma escala de 1 a 5 para cada uma das três dimensões (R, F, M). Por exemplo, o cliente mais recente, mais frequente e com maior gasto recebe um 555.

Passo 4: Criação de Segmentos

Combinamos as três pontuações para criar segmentos de clientes. Exemplos de segmentos:

• Melhores Clientes (555): Clientes que compraram recentemente, frequentemente e gastaram muito.
• Clientes Fiéis (x5x): Clientes que compram frequentemente, independente da recência e do valor.
• Clientes de Alto Valor (xx5): Clientes que gastam muito, independentemente da recência e frequência.

Estruturação de Réguas de Automação

Com os segmentos definidos, criamos réguas de automação personalizadas para cada grupo. Consideramos também o tempo de consumo dos produtos, que no caso é de 30 dias.

Seleção de Produtos na Prática

Contexto

A loja possui um portfólio de 45 produtos. Decidimos focar em 6 produtos para uma campanha específica baseada na análise RFM.

Critérios para Seleção dos Produtos:

• Popularidade: Produtos com alta frequência de vendas.
• Margem de Lucro: Produtos com margem de lucro significativa.
• Complementaridade: Produtos que complementam outros produtos populares, incentivando a venda cruzada.
• Estoque Disponível: Produtos com estoque suficiente para suportar a campanha.
• Avaliações: Produtos bem avaliados por outros clientes.

Decisões Tomadas:

• Produto A: Alta frequência de vendas e boa margem de lucro.
• Produto B: Produto complementar ao Produto A, incentivando a venda cruzada.
• Produto C: Produto bem avaliado e popular, com bom estoque.
• Produto D: Produto sazonal com alta demanda prevista.
• Produto E: Alta margem de lucro e alta frequência de vendas.
• Produto F: Produto bem avaliado, com bom estoque e alta margem de lucro.

Resultados Obtidos

Essas réguas de automação geram, mensalmente, cerca de R$90 mil adicionais para o nosso cliente.

Conclusão

Na Ciclo E-commerce, a utilização da Matriz RFM para segmentar clientes e estruturar réguas de automação transformou a estratégia de vendas dos nossos clientes. Mostramos como uma análise cuidadosa e a seleção estratégica de produtos podem levar a um aumento significativo nas vendas e na recompra. Esperamos que este guia ajude outros gestores de e-commerce a implementar com sucesso a Matriz RFM em suas operações.

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