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Segmentación RFM (Recency, Frequency, Monetary)

Visión General​

La segmentación RFM es el corazón analítico del CDP, clasificando a los 202,808 consumidores en 8 segmentos basados en su comportamiento de compra. Este sistema procesa datos de 5 tenants principales con actualización en tiempo real.

¿Qué es RFM?​

RFM divide a los clientes en segmentos usando tres métricas clave:

  • Recency (Recencia): ¿Cuándo fue la última compra?
  • Frequency (Frecuencia): ¿Con qué frecuencia compra?
  • Monetary (Valor Monetario): ¿Cuánto gasta?

Segmentos Implementados​

1. Champions 🏆​

  • Criterios: R=5, F=4-5, M=4-5
  • Características: Compraron recientemente, compran frecuentemente, gastan mucho
  • Estrategia: Recompensarlos, hacerlos embajadores de marca
  • Tamaño típico: 15-20% de la base

2. Loyal Customers 💚​

  • Criterios: R=3-4, F=3-4, M=3-4
  • Características: Clientes consistentes con buen valor
  • Estrategia: Programas de lealtad, upselling
  • Tamaño típico: 20-25% de la base

3. Potential Loyalists 🌟​

  • Criterios: R=3-4, F=2-3, M=2-3
  • Características: Compradores recientes con potencial
  • Estrategia: Engagement campaigns, recomendaciones
  • Tamaño típico: 15-20% de la base

4. New Customers 🆕​

  • Criterios: R=5, F=1, M=1-2
  • Características: Primera compra reciente
  • Estrategia: Onboarding, welcome series
  • Tamaño típico: 10-15% de la base

5. At Risk ⚠️​

  • Criterios: R=2, F=3-4, M=3-4
  • Características: Eran buenos clientes, no han comprado recientemente
  • Estrategia: Win-back campaigns urgentes
  • Tamaño típico: 10-15% de la base

6. Can't Lose Them 🚨​

  • Criterios: R=1-2, F=4-5, M=4-5
  • Características: Mejores clientes que se están alejando
  • Estrategia: Atención personalizada inmediata
  • Tamaño típico: 5-10% de la base

7. Hibernating 😴​

  • Criterios: R=1, F=1-2, M=1-2
  • Características: Inactivos por largo tiempo
  • Estrategia: Reactivation campaigns
  • Tamaño típico: 10-15% de la base

8. Lost 👻​

  • Criterios: R=1, F=1, M=1
  • Características: No han comprado en mucho tiempo
  • Estrategia: Última oportunidad o dar de baja
  • Tamaño típico: 5-10% de la base

Implementación Técnica​

Cálculo de Scores​

// Algoritmo de scoring RFM
const calculateRFMScore = (customer) => {
  const { lastPurchaseDate, totalOrders, totalSpent } = customer;
  
  // Recency Score (1-5, donde 5 es más reciente)
  const daysSinceLastPurchase = getDaysSince(lastPurchaseDate);
  const recencyScore = getRecencyScore(daysSinceLastPurchase);
  
  // Frequency Score (1-5, donde 5 es más frecuente)
  const frequencyScore = getFrequencyScore(totalOrders);
  
  // Monetary Score (1-5, donde 5 es mayor valor)
  const monetaryScore = getMonetaryScore(totalSpent);
  
  return {
    recency: recencyScore,
    frequency: frequencyScore,
    monetary: monetaryScore,
    rfmString: `${recencyScore}${frequencyScore}${monetaryScore}`,
    segment: determineSegment(recencyScore, frequencyScore, monetaryScore)
  };
};

Umbrales por Tenant​

Cada tenant tiene umbrales personalizados basados en su industria:

const tenantThresholds = {
  56: { // Chelsea IO - Exit (Moda)
    recency: [30, 60, 90, 180, 365],
    frequency: [1, 2, 4, 8, 15],
    monetary: [500, 1500, 3000, 6000, 12000]
  },
  52: { // Celada SA - BAPRO (Retail)
    recency: [45, 90, 180, 365, 730],
    frequency: [1, 3, 6, 12, 24],
    monetary: [1000, 3000, 6000, 12000, 25000]
  }
  // ... más tenants
};

Visualización en el Dashboard​

Card de Overview RFM​

<Card>
  <Title>Segmentación RFM</Title>
  <Text>{totalCustomers} clientes analizados</Text>
  
  <Grid numItems={4} className="gap-2 mt-4">
    <Card>
      <Text>Champions</Text>
      <Metric>12,045</Metric>
      <Badge color="emerald">18.5%</Badge>
    </Card>
    <Card>
      <Text>En Riesgo</Text>
      <Metric>6,523</Metric>
      <Badge color="amber">10.0%</Badge>
    </Card>
    {/* ... más segmentos */}
  </Grid>
</Card>

Distribución Visual​

<BarChart
  data={rfmDistribution}
  index="segment"
  categories={["customers"]}
  colors={["emerald", "green", "blue", "violet", "amber", "orange", "rose", "gray"]}
  valueFormatter={(value) => `${value.toLocaleString()} clientes`}
/>

Tabla de Segmentos​

<Table>
  <TableHead>
    <TableRow>
      <TableHeaderCell>Segmento</TableHeaderCell>
      <TableHeaderCell>Clientes</TableHeaderCell>
      <TableHeaderCell>% Base</TableHeaderCell>
      <TableHeaderCell>Ticket Promedio</TableHeaderCell>
      <TableHeaderCell>CLV Promedio</TableHeaderCell>
      <TableHeaderCell>Acción Recomendada</TableHeaderCell>
    </TableRow>
  </TableHead>
  <TableBody>
    {segments.map(segment => (
      <TableRow key={segment.name}>
        <TableCell>
          <Badge color={segment.color}>{segment.name}</Badge>
        </TableCell>
        <TableCell>{segment.count.toLocaleString()}</TableCell>
        <TableCell>{segment.percentage}%</TableCell>
        <TableCell>{formatCurrency(segment.avgTicket)}</TableCell>
        <TableCell>{formatCurrency(segment.avgCLV)}</TableCell>
        <TableCell>
          <Button size="xs" variant="light">
            {segment.recommendedAction}
          </Button>
        </TableCell>
      </TableRow>
    ))}
  </TableBody>
</Table>

Métricas Clave por Segmento​

Champions​

  • Tamaño promedio: 12,045 clientes (18.5%)
  • Ticket promedio: $2,850
  • CLV promedio: $15,000
  • Tasa de retención: 92%

At Risk​

  • Tamaño promedio: 6,523 clientes (10%)
  • Ticket promedio: $1,200
  • CLV promedio: $3,500
  • Probabilidad de churn: 65%

Acciones Automatizadas​

1. Email Campaigns​

const triggerRFMCampaign = async (segment, customers) => {
  const campaigns = {
    'Champions': 'vip-rewards-program',
    'At Risk': 'win-back-urgent',
    'New Customers': 'welcome-series',
    'Hibernating': 'reactivation-offer'
  };
  
  const campaignId = campaigns[segment];
  await sendEmailCampaign(campaignId, customers);
};

2. Descuentos Personalizados​

const getSegmentDiscount = (segment) => {
  const discounts = {
    'Champions': { type: 'points', value: 2.0 }, // Double points
    'At Risk': { type: 'percentage', value: 20 },
    'Can\'t Lose Them': { type: 'percentage', value: 30 },
    'New Customers': { type: 'percentage', value: 15 },
    'Hibernating': { type: 'fixed', value: 50 }
  };
  
  return discounts[segment] || { type: 'none', value: 0 };
};

3. Prioridad de Atención​

const getCustomerPriority = (segment) => {
  const priorities = {
    'Can\'t Lose Them': 'CRITICAL',
    'Champions': 'HIGH',
    'At Risk': 'HIGH',
    'Loyal': 'MEDIUM',
    'Potential Loyalists': 'MEDIUM',
    'New Customers': 'MEDIUM',
    'Hibernating': 'LOW',
    'Lost': 'MINIMAL'
  };
  
  return priorities[segment] || 'NORMAL';
};

Integración con Otros Sistemas​

VTEX Integration​

// Sincronizar segmentos RFM con VTEX
const syncRFMToVTEX = async (tenantId) => {
  const segments = await fetchRFMSegments(tenantId);
  
  for (const segment of segments) {
    await vtexAPI.updateCustomerSegment(
      segment.customers,
      segment.name
    );
  }
};
// Crear audiencias en Google Ads por segmento
const createGoogleAudiencia = async (segment) => {
  const customers = await getCustomersBySegment(segment);
  
  const audienceData = {
    name: `RFM_${segment}_${Date.now()}`,
    emails: customers.map(c => hashEmail(c.email)),
    segmentType: 'rfm',
    segmentValue: segment
  };
  
  await googleAdsAPI.createCustomerMatch(audienceData);
};

Performance y Optimización​

Caching Strategy​

// Cache de segmentos por 1 hora
const RFM_CACHE_TTL = 3600000; // 1 hora

const getCachedRFM = (tenantId) => {
  const cacheKey = `rfm_${tenantId}`;
  const cached = cache.get(cacheKey);
  
  if (cached && Date.now() - cached.timestamp < RFM_CACHE_TTL) {
    return cached.data;
  }
  
  return null;
};

Batch Processing​

// Procesar clientes en lotes de 1000
const BATCH_SIZE = 1000;

const processRFMBatch = async (customers) => {
  const batches = [];
  
  for (let i = 0; i < customers.length; i += BATCH_SIZE) {
    batches.push(customers.slice(i, i + BATCH_SIZE));
  }
  
  const results = await Promise.all(
    batches.map(batch => calculateRFMForBatch(batch))
  );
  
  return results.flat();
};

Métricas de Éxito​

KPIs Principales​

  1. Migración entre segmentos: Tracking mensual
  2. Revenue por segmento: Contribución al revenue total
  3. Tasa de retención por segmento: Mes a mes
  4. CLV por segmento: Evolución trimestral

Dashboard Metrics​

const rfmMetrics = {
  totalAnalyzed: 202808,
  lastUpdate: '2024-01-15T10:30:00Z',
  processingTime: '2.3 minutes',
  segments: {
    champions: { count: 37519, revenue: 106975000 },
    loyal: { count: 40562, revenue: 48674000 },
    atRisk: { count: 20281, revenue: 24337000 },
    // ... más segmentos
  },
  trends: {
    championsGrowth: '+5.2%',
    atRiskReduction: '-12.3%',
    reactivationRate: '8.7%'
  }
};

Roadmap​

Q4 2024​

  • ✅ Implementación base RFM
  • ✅ 8 segmentos principales
  • ✅ Visualización en dashboard
  • ⏳ Exportación a Google Ads

Q1 2025​

  • Segmentación dinámica con ML
  • Predicción de migración entre segmentos
  • Alertas automáticas de cambios críticos
  • A/B testing por segmento

Q2 2025​

  • Micro-segmentación (32+ segmentos)
  • RFM + comportamiento web
  • Scoring predictivo
  • API pública para RFM