O que é e como fazer uma análise RFV

A análise RFV dá a cada cliente da loja três notas de 1 a 5: recência (há quantos dias ele comprou pela última vez), frequência (quantos pedidos fez nos últimos 12 meses) e valor (quanto gastou nos últimos 12 meses). Para fazer a análise RFV, junte as vendas por CPF/CNPJ do comprador, calcule os três números de cada cliente, dê a nota pelas faixas e leia as três notas juntas — um cliente 5-5-5 comprou há pouco, compra sempre e gasta muito; um 2-4-5 gastava muito e sumiu.

A análise RFV serve para decidir com quem falar primeiro. Uma lista de clientes ordenada por faturamento põe no topo quem comprou muito há um ano e não volta mais; a análise RFV separa esse cliente de quem está comprando agora, porque os dois pedem ações opostas.

O que significa RFV?

RFV é a sigla de recência, frequência e valor, os três números que descrevem a relação de um cliente com a loja. Em inglês a mesma análise se chama RFM (recency, frequency, monetary).

• Recência (R) é o número de dias desde a última compra do cliente. Quanto menor, melhor: quem comprou ontem lembra da loja.
• Frequência (F) é o número de pedidos do cliente nos últimos 12 meses. Pedido, e não item: um carrinho com três produtos conta 1.
• Valor (V) é o total que o cliente gastou nos últimos 12 meses, somando todos os pedidos válidos (sem os cancelados).

Como dar a nota de 1 a 5 em recência, frequência e valor?

A nota de cada letra da análise RFV sai de uma faixa fixa: a recência em dias, a frequência em pedidos e o valor em múltiplos do cliente típico da loja. As faixas abaixo são um ponto de partida para e-commerce; a de recência é a primeira a ajustar, porque quem vende ração vê o cliente todo mês e quem vende móveis, a cada poucos anos.

O cliente típico é a mediana do gasto em 12 meses entre os clientes que compraram no período: ordene os clientes do menor para o maior gasto e pegue o do meio. A mediana, e não a média, porque um único comprador de atacado puxa a média para cima e derruba a nota de valor de todo o resto da base.

Quem vende para empresas e para pessoas deve calcular duas medianas: uma para os compradores com CNPJ e outra para os com CPF. Uma empresa compra muito mais que uma pessoa, e com uma mediana só quase toda empresa tira 5 em valor.

Por que faixas fixas, e não os 20% melhores?

Muitos guias de análise RFV mandam ordenar os clientes e dar nota 5 aos 20% melhores, 4 aos 20% seguintes, e assim por diante. Em e-commerce isso não funciona na frequência: a maioria dos clientes compra uma vez só, e milhares empatam em 1 pedido, sem como dividir em cinco partes iguais.

A faixa fixa também mantém o significado da nota. Recência 5 quer dizer "comprou nos últimos 30 dias" hoje e daqui a seis meses, e a nota de um cliente não cai só porque outros clientes melhoraram.

Um exemplo com cinco clientes

Na loja do exemplo, o cliente típico gastou R$ 300 nos últimos 12 meses. As faixas de valor ficam assim: nota 5 a partir de R$ 1.200, nota 4 a partir de R$ 600, nota 3 a partir de R$ 300 e nota 2 a partir de R$ 150.

Ana gastou 7 vezes o cliente típico (R$ 2.100 ÷ R$ 300) e comprou há 12 dias: é a cliente que recebe primeiro o lançamento. Bruno gastou 5 vezes o cliente típico, mas está há 200 dias sem comprar: é quem merece uma ligação esta semana. Carla fez a primeira compra há 8 dias, e o que importa com ela é a segunda.

Por que não somar as três notas?

A soma das notas RFV esconde justamente o que a análise quer mostrar. Um cliente 5-1-1 (primeira compra pequena, ontem) e um cliente 1-1-5 (gastou muito, há mais de 240 dias) somam 7 os dois — e são os clientes que pedem as ações mais diferentes: um precisa de boas-vindas, o outro de uma tentativa de recuperação.

O resultado da análise RFV é um grupo com nome, tirado das notas de recência e frequência, com o valor desempatando quem gastava muito. O mapa usado no mercado tem cerca de onze grupos, de Campeões a Perdidos; a coluna Grupo do exemplo mostra cinco deles.

Como fazer a análise RFV na planilha, passo a passo?

1. Exporte as vendas dos últimos 12 meses, uma linha por pedido, com o CPF/CNPJ do comprador, a data e o valor. Tire os pedidos cancelados. Pedido sem CPF/CNPJ não tem como ser ligado a um cliente e fica de fora; anote quantos são, para saber que parte das vendas a análise cobre.
2. Junte por cliente com uma tabela dinâmica: nas linhas, o CPF/CNPJ; nos valores, o máximo da data (a última compra), a contagem de pedidos e a soma do valor. O CPF/CNPJ é o que reconhece o mesmo cliente comprando no Mercado Livre, na Shopee e no site.
3. Calcule os três números. Recência: a data de hoje menos a última compra, em dias. Frequência e valor já saíram da tabela dinâmica.
4. Calcule o cliente típico com a mediana da coluna de valor (uma para CPF, outra para CNPJ, se a loja vende para os dois).
5. Dê as notas com as fórmulas da tabela abaixo e leia as três juntas.

Nas fórmulas, C é a data da última compra, E a contagem de pedidos e F a soma do valor de cada cliente. A planilha mostra a foto do dia em que foi feita: a recência muda todo dia, e a análise RFV precisa ser refeita para continuar valendo.

A análise RFV olha para o cliente; a curva ABC por margem faz a mesma pergunta — quem sustenta a operação — olhando para o produto.

Para ter a análise RFV dos seus clientes pronta toda manhã, use o Sales Booster. Em Analytics, o Sales Booster reconhece cada cliente pelo CPF/CNPJ em todos os canais, refaz as notas todos os dias com as faixas que você define e separa os clientes em grupos, com a opção de levar um grupo inteiro para o CRM. Agende uma demonstração.