- 23/02/2023
- Posted by: uipathbrasil
- Category: Análise de dados
RFV (ou RFM em algumas literaturas) entende-se como Recência, Frequência e Valor monetário do cliente. Recência como uma medida de quanto tempo se passou desde a última transação com a empresa. Frequência como uma medida de quão frequente um cliente efetua transações. E Valor Monetário como o gasto médio feito por transação. Estratégias baseadas em RFV buscam métricas ou regras para avaliar o comportamento e valor do cliente para a empresa.
Perguntas como “quais clientes devem ser impactados por uma ação de marketing” ou “quais clientes são mais valiosos para a empresa em termos de contribuição financeira passada e futura” são encontradas frequentemente por pesquisadores na gestão do relacionamento com o cliente (Customer Relationship Management ou CRM). Nestes casos, a análise de RFV pode conter informação valiosa para a empresa na resposta a estes questionamentos. Toda esta informação necessária para análise encontra-se em histórico transacional de vendas a clientes disponível nos bancos de dados de grandes empresas.
A Classificação ou Análise RFV, já vem sendo utilizada com sucesso há muito tempo pelas áreas de marketing de organizações em todo o mundo. Razões para sua popularidade não faltam. Trata-se de um modelo barato, simples e muito poderoso, utilizado para definição da segmentação de clientes e políticas comerciais, resultando em otimização de resultados.
Preparamos este painel de dados como exemplo de como pode ser prática, interativa e visualmente simples a analise desta segmentação. Entre em contato conosco para criarmos um painel com seus dados.
A partir desta análise você poderá se orientar por dados e planejar algumas ações como:
1. Identificar e segmentar os clientes de acordo com seu comportamento de compra.
2. Desenvolver estratégias de relacionamento com cada segmento de clientes.
3. Criar ofertas e campanhas personalizadas para cada segmento.
4. Criar um programa de recompensas e fidelidade.
5. Desenvolver conteúdo personalizado para cada segmento.
6. Estabelecer metas de retenção de clientes.
7. Estabelecer metas para o aumento do valor médio da compra.
8. Monitorar o comportamento dos clientes em relação aos programas e ofertas.
9. Melhorar o serviço ao cliente.
10. Estabelecer parcerias estratégicas para ampliar o alcance de conteúdos e ofertas.
Mas como podemos preparar esta analise ?
Em nossa metodologia utilizamos as etapas de Entendimento do Problema, Entendimento dos Dados e Preparação de dados com o Tableau Prep para tratamento dos dados e organização por faixa; Leia mais em: Como está a cadeia de fornecimento de dados da sua empresa? - kie-tec (kietec.com.br)
Para modelagem dos dados e validação utilizamos o Tableau Desktop para desenvolvimento da analise visual do dashboard interativo; Leia mais em: Visualização de dados e tomada de decisões - kie-tec (kietec.com.br)
E como alternativa, para compartilhar os dados Tableau Public, se tratando de um exemplo com dados fictícios. Porém para empresas recomendamos o Tableau Server ou Online.
Saiba mais ou entre em contato conosco, podemos realizar uma avaliação guiada e gratuita (15 dias) para gerar este dashboard com seus dados https://www.kietec.com.br/contato/