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Matriz RFV é uma forma de segmentar clientes por três dados do histórico de compras: recência (há quanto tempo foi a última compra), frequência (quantas vezes comprou) e valor (quanto gastou). Na perfumaria, ela ajuda a separar grupos para cada tipo de contato usando o cadastro e as vendas que a loja já registra.
De onde vem a matriz RFV?
RFV é a forma em português da sigla RFM, do inglês Recency, Frequency, Monetary. O "valor" corresponde ao monetary, ou seja, quanto o cliente gastou.
Segundo o artigo "Visualizing RFM Segmentation", de Ron Kohavi e Rajesh Parekh, a análise RFM é usada há mais de 50 anos por empresas de marketing direto. Essas empresas, sobretudo as que vendiam por catálogo, usavam o método para escolher a quem enviar correspondência, economizar no envio e melhorar o lucro.
O método parte de três observações que, segundo os autores, se repetem em vários setores:
- Quem comprou recentemente tende a responder melhor às mensagens e tem mais chance de comprar de novo do que quem não compra há muito tempo.
- Quem compra com frequência tem mais chance de voltar do que quem compra pouco.
- Quem gasta mais costuma responder melhor do que quem gasta menos.
Como a matriz RFV é usada no varejo?
Os três dados podem ser calculados em qualquer base que tenha histórico de compras. Os autores do artigo de Stanford destacam que eles são fáceis de calcular e de entender, e que mesmo assim ajudam a prever quem tende a responder.
A forma mais conhecida é o método de Arthur Hughes, descrito no mesmo artigo. Cada um dos três dados é dividido, de forma independente, em cinco faixas com a mesma quantidade de clientes. A combinação das faixas gera 125 células, ou seja, 125 grupos de clientes. A loja analisa essas células e decide quais grupos vale a pena abordar.
O artigo também mostra que é possível calcular a RFV de uma categoria específica, e não só da compra total. O exemplo citado pelos autores é justamente a categoria de cosméticos. Para uma perfumaria, isso permite olhar, por exemplo, só a recência, a frequência e o valor gasto em perfume.
O que isso muda na sua loja. Uma tese da FEA-USP sobre pequeno varejo observou que o pequeno lojista atende bem o cliente que entra na loja, mas tem dificuldade em montar os perfis de clientes, medir a importância de cada um e priorizar quem atender. A matriz RFV é uma forma simples de organizar essa prioridade a partir das vendas que a loja já registra.
Aplique na sua loja esta semana
1. Exporte do sistema a lista de clientes identificados com a data e o valor de cada compra. 2. Para cada cliente, anote a data da última compra, o número de compras e o total gasto no período que você escolher. 3. Ordene a lista por cada um dos três dados e divida em faixas com a mesma quantidade de clientes. 4. Escolha um ou dois grupos para um contato diferente, como quem comprava muito e parou de vir.
Quais são as confusões comuns sobre a matriz RFV?
Achar que ela substitui qualquer outra análise. Os próprios autores do artigo de Stanford afirmam que a segmentação RFM não é melhor do que modelos mais ricos, com mais atributos. Segundo eles, alguns pesquisadores dizem que ela entrega de 75% a 85% da capacidade de segmentação. Ela é um ponto de partida, não a palavra final.
Confundir comportamento com perfil. A RFV olha só para o que o cliente fez: quando comprou, quantas vezes e quanto gastou. Ela não diz nada sobre idade, renda ou preferências. O artigo mostra que dados demográficos podem ser cruzados com as células RFM, mas são outra camada de informação.
Tratar os três dados como um só. Um cliente pode comprar com frequência e gastar pouco. Outro pode gastar muito numa única compra. Por isso cada dado é avaliado em faixas separadas, e só depois combinado.
Perguntas frequentes
O que significa RFV?
Recência, frequência e valor. É a versão em português da sigla RFM (Recency, Frequency, Monetary). Recência é o tempo desde a última compra, frequência é o número de compras e valor é quanto o cliente gastou.
Preciso de um software caro para fazer a matriz RFV?
Não necessariamente. Segundo o artigo de Kohavi e Parekh, os três dados podem ser calculados em qualquer base que tenha histórico de compras. Uma planilha com a data e o valor de cada compra por cliente já permite montar as faixas.
Em quantas faixas devo dividir cada dado?
O método de Arthur Hughes, descrito no artigo de Stanford, divide cada dado em cinco faixas com a mesma quantidade de clientes, o que gera 125 células. Uma loja pequena pode começar com menos faixas para facilitar a leitura.
A matriz RFV serve para uma categoria só, como perfumes?
Sim. O artigo de Kohavi e Parekh cita a possibilidade de calcular recência, frequência e valor para categorias específicas, usando como exemplo os produtos cosméticos.
