- Criado por Usuário desconhecido (paola.messidoro), última alteração por Maria Gala Higgins em abr 05, 2024
En este video se detallará la funcionalidad del módulo de clientes del sitio web de 360, haciendo énfasis en la vista 360° del cliente y sus datos personales
Nivel de dificultad: baja
Video de 3:32 min.
Requisitos previos: no (funcionalidad base del producto)
Especificaciones funcionales:
Método RFM (Recencia, Frecuenta y Monetario)
El RFM es una técnica de segmentación basada en la dimensión comportamental del cliente.
Variables:
- (R) Recencia. Días transcurridos desde la última compra.
- (F) Frecuencia. Número de compras por período de tiempo, como promedio. Por ejemplo, número de compras mensuales.
- (M) Monetario. Valor de las compras totales realizadas por el cliente en el tiempo de análisis.
Escala de RFM:
La construcción de la escalas, se basa en 5 valores (quintiles), para cada variable del (RFM) :
Cálculo de Segmentación
La segmentación de clientes, se obtiene del resultado de la multiplicación de las variables (R) * (F) * (M). Por ejemplo, el cliente mas valioso, se conformaría de la siguiente manera → (R) 5 * (F) 5 * (M) 5=125
Ahora bien, para llegar al resultado de las variables (R), (F) y (M), es necesario contar con la información transaccional ya procesada, para las 3 variables.
Por tanto, se adjunta un documento con un pequeño lote de transacciones ya procesadas y los cálculos que se requieren para poder segmentar.
Ej.
R - Recencia
Cálculo de Recencia:
- Mínimo: Recencia mínima del lote de datos.
- Máximo: Recencia máxima del lote de datos.
- Rango: Máximo - Mínimo de Recencia.
- Div. 5: Resultado del Rango Dividido por 5.
Cálculo de Puntaje de Recencia
- 5: Recencia mínima del lote de datos.
- 4: Recencia mínima + Resultado Div. 5.
- 3: Resultado de Puntaje 4 + Resultado Div. 5.
- 2: Resultado de Puntaje 3 + Resultado Div. 5.
- 1: Resultado de Puntaje 2 + Resultado Div. 5.
F - Frecuencia
Cálculo de Frecuencia:
- Mínimo: Frecuencia mínima del lote de datos.
- Máximo: Frecuencia máxima del lote de datos.
- Rango: Máximo - Mínimo de Frecuencia.
- Div. 5: Resultado del Rango Dividido por 5.
Cálculo de Puntaje de Frecuencia:
- 1: Frecuencia mínima del lote de datos.
- 2: Frecuencia mínima + Resultado Div. 5.
- 3: Resultado de Puntaje 2 + Resultado Div. 5.
- 4: Resultado de Puntaje 3 + Resultado Div. 5.
- 5: Resultado de Puntaje 4 + Resultado Div. 5.
M - Monetario:
Cálculo de Monetario:
- Mínimo: Monto mínimo del lote de datos.
- Máximo: Monto máximo del lote de datos.
- Rango: Máximo - Mínimo de Monto.
- Div. 5: Resultado del Rango Dividido por 5.
Cálculo de Puntaje de Frecuencia:
- 1: Monto mínimo del lote de datos.
- 2: Monto mínimo + Resultado Div. 5.
- 3: Resultado de Puntaje 2 + Resultado Div. 5.
- 4: Resultado de Puntaje 3 + Resultado Div. 5.
- 5: Resultado de Puntaje 4 + Resultado Div. 5.
Método CLV by Cohort (Customer Lifetime Value)
El término (CLV) refiere al valor que un cliente aporta en un negocio durante toda la vida útil de la empresa.
Calculo Cohort:
Para realizar el calculo de CLV se debe contemplar la propuesta Cohort :
Se adjunta excel de referencia
Para poder comprender este análisis, es necesario poder conocer el origen del calculo de la tasa de retorno explicado en → RE 001_Crear Modulo Dashboard (Tasa de Retorno)
1.-Se debe poder registrar el acumulado de ingresos de los clientes analizados →Ver Cumulative Lifetime Revenue by Cohort
Ejemplo
Según lo que se observa en este grafico, y tomando como ejemplo la primera linea en amarillo de ENERO.. se interpreta que: Cumulative Lifetime Revenue by Cohort
En Enero (1) se registro un ingreso de 1750 Dólares de 35 personas que realizaron su primer compra.
En Febrero (2), se registro un ingreso de 3500 Dólares de 35 personas que volvieron a comprar.
En Marzo (3), se registro un ingreso de 5100 Dólares de 30 personas que volvieron a comprar.
Y así es la interpretación que debe desarrollarse mes a mes.
2.- Luego se debe obtener el ingreso por cliente. → Ver Customer Lifetime Revenue by Cohort
Ejemplo
Según lo que se observa en este grafico, y tomando como ejemplo la primera linea en amarillo de ENERO.. se interpreta que: Customer Lifetime Revenue by Cohort
En Enero (1) se registro un ingreso de 50 Dólares por cada una de las 35 personas que realizaron su primer compra. 1750/35→ $50
En Febrero (2), se registro un ingreso de 100 Dólares por cada una de las 35 personas que realizaron su primer compra. 3500/35→ $100
En Marzo (3), se registro un ingreso de 146 Dólares por cada una de las 35 personas que realizaron su primer compra. 5100/35→ $146
Y así es la interpretación que debe desarrollarse mes a mes.
3.- Y por ultimo calcular el → Customer Lifetime Value By Cohort
Ejemplo
Según lo que se observa en este grafico, y tomando como ejemplo la primera linea en amarillo de ENERO.. se interpreta que: Customer Lifetime Value By Cohort
En Enero (1) el valor $33 representa el Customer Lifetime Revenue por el Gross Margin (65%). $50 * 65% → $33
En Febrero (2), el valor $65 representa el Customer Lifetime Revenue por el Gross Margin (65%)..
En Marzo (3), el valor $95 representa el Customer Lifetime Revenue por el Gross Margin (65%).
Y así es la interpretación que debe desarrollarse mes a mes.
Gross Margin: Margen bruto que excluye marketing y gastos generales en formato porcentual.
Este dato, debe ser ingresado por el usuario para poder realizar los cálculos requeridos del CLV. Si el mismo no es ingresado, los gráficos de CLV no podrán generarse, ni tampoco se podrá determinar la segmentación CLV Baja, Media y alta.
- Sem rótulos