Segmentación RFM de clientes con Excel paso a paso

Anticípate con datos y prioriza a quienes más importan. Con una segmentación RFM bien aplicada en Excel, es posible identificar clientes VIP, en riesgo o nuevos y decidir rápido dónde invertir, por ejemplo en Black Friday, sin usar machine learning. Aquí tienes el proceso paso a paso, claro y accionable.

¿Cómo segmentar clientes con RFM de forma práctica?

RFM combina tres variables para clasificar clientes por comportamiento real. Es simple y potente.

• Recencia: hace cuántos días compró por última vez.
• Frecuencia: cuántas compras ha realizado.
• Valor monetario: cuánto ha gastado en total.

Con estas tres, puedes crear segmentos útiles:

• VIP: compran reciente, seguido y con alto gasto.
• En riesgo: solían comprar bien, pero pasaron muchos días desde la última compra.
• Nuevos: primera compra reciente; aún no sabemos si volverán.

Además, puedes conectar esto con cohortes y scoring de clientes para acelerar decisiones. Y sí: no necesitas modelos predictivos ni machine learning en esta etapa, solo estructura y criterio.

¿Qué datos necesitas en la hoja de cálculo?

Trabaja con una tabla que incluya:

• Fecha de última compra o días desde la última compra.
• Número de compras acumuladas.
• Total gastado por cliente.

Crea tres columnas nuevas: R, F y M (puntuaciones de 1 a 5, donde 5 es lo mejor). Esto prepara el terreno para segmentar con precisión.

¿Qué reglas y fórmulas aplicar en Excel para R, F y M?

El primer paso clave es asignar puntuaciones usando la fórmula SI.CONJUNTO (en inglés, IF). Ajusta con cuidado “mayor que” vs “mayor o igual” según indique cada regla. Luego, auto-rellena las columnas con doble clic en el punto de la esquina inferior derecha de la celda.

• Recencia (R).
• 5: menos de 15 días.
• 4: 15 a 30 días.
• 3: 31 a 60 días.
• 2: 61 a 90 días.
• 1: más de 90 días.
• Frecuencia (F).
• 5: más de 10 compras.
• 4: 7 a 10 compras.
• 3: 4 a 6 compras.
• 2: 2 a 3 compras.
• 1: 1 compra.
• Monetario (M).
• 5: más de 700 pesos.
• 4: 500 a 699 pesos.
• 3: 300 a 499 pesos.
• 2: 150 a 299 pesos.
• 1: menos de 150 pesos.

¿Cómo crear la firma RFM y el segmento?

Convierte las tres puntuaciones en un código RFM de tres dígitos (por ejemplo, 2-3-2). Haz una concatenación y, si necesitas formato numérico, apóyate en la función TEXTO con formato 0 para evitar errores de tipo. Aplica a toda la columna.

Luego agrega una columna segmento y clasifica por intervalos con SI.CONJUNTO. Un ejemplo mencionado: valores del 555 al 544 como clientes VIP. Define el resto de intervalos según tu distribución y agrega un manejo de errores como “sin segmento”. Un caso observado: un 232 puede caer en “nuevos o inactivos”. Toma esto como guía inicial y ajusta según resultados.

¿Cómo convertir el RFM en decisiones de negocio y retención?

Imagina que tienes 10,000 clientes y presupuesto para impactar solo a 2,000 en Black Friday. ¿Priorizar a quienes gastan más, a los que están en riesgo o a los nuevos con potencial? Con RFM lo decides con evidencia.

• Define 3–4 segmentos accionables.
• Elige uno para una estrategia de retención clara.
• Diseña tácticas como campañas de activación, descuentos o 2x1.
• Justifica con datos e interpreta el impacto en el *Churn*.

Este enfoque cierra una parte poderosa del análisis cuantitativo: no solo mirar el pasado, sino actuar según lo que muestran los datos de cada cliente. Como siguiente paso metodológico, se abordarán técnicas basadas en text mining: tokenización, temas de sentimiento y cómo combinar lo cuantitativo con lo cualitativo.

¿Con qué segmento empezarías y qué oferta probarías primero? Comparte tu criterio y cómo lo justificarías con RFM.