Imagina una tienda con 2.000 clientes y presupuesto de descuentos para invitar a regresar a solo 200 por WhatsApp. Si la lista sigue el orden de registro, la misma oferta llega a quien compró ayer y a quien desapareció hace un año. El descuento llega a quien habría regresado por su cuenta y el equipo pierde tiempo con quien necesitaba otro acercamiento.
La matriz RFM clasifica a los clientes por recencia (hace cuántos días compraron), frecuencia (cuántos pedidos hicieron) y valor monetario (cuánto gastaron). Para calcularla, elige una fecha de corte, reúne los pedidos válidos de cada cliente y asigna puntuaciones de 1 a 3 para R, F y M, con rangos definidos en la hoja de cálculo. El código resultante, como 322, muestra a quién debería contactar primero la tienda.
En esta guía aprenderás a depurar la base de pedidos, calcular las puntuaciones de cada cliente y convertir los grupos en una acción de recompra que la tienda pueda verificar.
En ChatFunnel, la matriz RFM aparece lista en la pantalla de compradores por segmento, con un botón para crear la campaña de cada grupo. ChatFunnel es una plataforma de inteligencia de ventas conversacionales para tiendas online: atiende en WhatsApp e Instagram con IA, recupera carritos y pagos pendientes por Pix y boleto, medios usados en Brasil, y registra cada conversación en el CRM de la tienda.
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Qué es la matriz RFM y qué mide cada letra
La matriz RFM es una técnica de segmentación que combina tres medidas del historial de compras. R es recencia: cuántos días pasaron desde la última compra válida. Cuanto menor sea la cifra, más reciente es la compra. F es frecuencia: cuántos pedidos válidos hizo el cliente durante el período. M es valor monetario: cuánto suman esos pedidos según la regla elegida. El mismo método aparece con el nombre RFV, donde V significa valor.
La documentación de Shopify sobre RFM usa estas dimensiones para clasificar a los clientes. La plataforma asigna puntuaciones de 1 a 5 con base en la propia tienda, y la puntuación 5 indica el rango del 20% de mejores clientes en esa medida. Después los reúne en 11 grupos. Esa es una implementación específica. El ejemplo de este artículo usa rangos fijos de 1 a 3, más fáciles de revisar manualmente.
La matriz muestra el comportamiento pasado. Separa a quien compró ayer de quien desapareció hace meses, pero no mide ganancias ni garantiza que alguien vuelva a comprar. Usa el resultado para decidir a quién atender primero.
Cómo definir la fecha de corte y el período de análisis
Trabajaremos con un escenario ficticio. La tienda vende productos de reposición y evalúa compras del 1 de julio al 22 de octubre de 2026. La fecha de corte es el 23 de octubre a medianoche, en horario de Brasilia. Solo se incluyen pedidos anteriores a ese corte.
Elige el período según el ciclo de compra de la categoría. Quien compra un sofá puede pasar meses sin necesitar otro. Para esa tienda, aplicar el mismo corte que a una categoría de reposición frecuente crea una lista de clientes "atrasados" que siguen dentro del comportamiento esperado.
Usa la misma ventana para F y M y escribe la fecha de corte en la hoja. En este modelo, R considera el pedido válido más reciente dentro de esa ventana. Quien no tenga una compra válida en el período queda en una lista separada, con la indicación "sin compra en el período". No inventes una fecha para completar la celda.
Cómo preparar la base de pedidos antes de calcular la matriz RFM
Crea una tabla con identificación del cliente, ID del pedido, fecha de compra, estado del pago, valor de los productos después de descuentos, importe devuelto y estado de cancelación. Cada ID de pedido debe ocupar una fila después de la consolidación.
Si la exportación trae una fila por artículo, suma los artículos del mismo pedido antes de contar la frecuencia. Un carrito con cuatro productos sigue siendo un pedido. Si el total del pedido se repite en todas las filas, no sumes esa columna cuatro veces.
Para este ejemplo adoptamos las siguientes reglas de cálculo:
| Situación del pedido | Tratamiento en la hoja de cálculo |
|---|---|
| Pagado, sin cancelación ni devolución | Contar un pedido y el valor de los productos después de descuentos |
| Pagado, con devolución parcial | Contar un pedido y descontar el valor devuelto de los productos |
| Cancelado o reembolsado en su totalidad | Excluir de R, F y M |
| Pago pendiente | Mantener fuera hasta la confirmación |
| Registro de prueba o duplicado | Excluir antes de agrupar |
Estas decisiones deben figurar en el encabezado del análisis. El envío y los impuestos quedan fuera de M. El valor resultante tampoco indica ganancias: los costos de producto, atención y otros gastos no se incluyeron en el cálculo.
Asocia el reembolso al pedido de origen y considera el estado conocido hasta la fecha de corte. Si una devolución llega después, actualiza la siguiente versión del análisis y conserva la anterior. Un total negativo o un reembolso sin pedido correspondiente requiere revisión antes de asignar cualquier puntuación.
Usa un identificador estable para reunir las compras de cada cliente. Un teléfono compartido por dos personas o dos registros de la misma persona distorsionan el historial. Revisa estos casos sin unir contactos solo porque sus nombres son parecidos.
Ejemplo de cálculo de RFM: del pedido al resultado de un cliente
Ana es una clienta ficticia con los registros siguientes. Todos los valores corresponden a productos después de descuentos y la devolución parcial ya estaba confirmada en la fecha de corte.
| Pedido | Fecha | Registro | Valor incluido |
|---|---|---|---|
| A | 10/07/2026 | Pagado, R$ 200 | R$ 200 |
| B | 20/10/2026 | Pagado, R$ 300, con R$ 50 devueltos | R$ 250 |
| C | 21/10/2026 | Cancelado | Fuera del cálculo |
La compra más reciente incluida es la del 20 de octubre. La diferencia hasta el 23 de octubre es de 3 días. Por lo tanto, Ana tiene R = 3 días, F = 2 pedidos y M = R$ 450, pues 200 + 300 − 50 = 450. Los importes están en reales brasileños.
El pedido C no hace que la compra más reciente tenga 2 días, porque la regla excluye cancelaciones. Esta revisión manual ayuda: si la hoja devuelve 2 días o tres pedidos, hay que ajustar el filtro.
En una tabla con una fila por pedido válido, agrupa por ID de cliente. Usa la fecha más reciente para hallar la última compra, cuenta los ID únicos para F y suma el valor neto de los productos para M. En hojas de cálculo, una tabla dinámica hace esta agrupación. Después, resta la última fecha de la fecha de corte y convierte las horas a la misma zona horaria antes de extraer las fechas.
Guarda las cifras originales en columnas propias. La puntuación viene después. Así puedes explicar por qué Ana recibió determinada clasificación sin depender de una etiqueta como "buena clienta".
Cómo asignar puntuaciones de recencia, frecuencia y valor monetario
Una primera versión puede usar rangos fijos. Facilitan la revisión cuando la base todavía es pequeña o tiene muchos empates. Los límites siguientes son didácticos y no representan estándares del sector.
| Puntuación | R: días desde la compra | F: pedidos en el período | M: valor en el período |
|---|---|---|---|
| 3 | Hasta 14 días | 4 o más | R$ 700 o más |
| 2 | De 15 a 45 días | 2 o 3 | De R$ 300 a menos de R$ 700 |
| 1 | Más de 45 días | 1 | Menos de R$ 300 |
Ana recibe 3 en R, 2 en F y 2 en M. El código es 322. La secuencia conserva el significado de cada posición, así que no sumes los dígitos para crear una puntuación única.
Otros dos perfiles ficticios ayudan a probar los límites. Bruno compró por última vez el 20 de agosto, sumó cuatro pedidos válidos y gastó R$ 800 en la ventana: son 64 días, cuatro pedidos y R$ 800, que forman 133. Carla compró el 21 de octubre, hizo un pedido de R$ 150 y recibe 311.
Ana tiene compras repetidas y recientes. Bruno concentra más compras, pero lleva más tiempo sin regresar. Carla hizo la primera compra de la ventana, y eso no demuestra que sea la primera compra de toda su vida. Revisa el historial completo antes de llamar a alguien cliente nuevo.
Hay modelos que dividen la base en percentiles, como el de Shopify. Si eliges ese camino, documenta cómo tratas los empates. Si casi todos compraron una vez, separar a esas personas en puntuaciones distintas según el orden de las filas crea una diferencia que los pedidos no respaldan.
Cuáles son los segmentos de la matriz RFM y qué hacer con cada grupo
Con las puntuaciones, reúne los códigos en grupos que requieran la misma acción. La tabla siguiente muestra un modelo sencillo de seis grupos. R y F separan los grupos, y M define el orden dentro de cada uno. Las herramientas más amplias usan más grupos, como los 11 de Shopify. Empieza con pocos.
| Grupo | Puntuaciones R y F | Quiénes son | Siguiente paso |
|---|---|---|---|
| Campeones | R3 y F3 | Compraron hace poco y con frecuencia | Agradecer, avisar sobre lanzamientos y pedir una reseña. El descuento suele ser innecesario |
| Leales | R2 y F3 | Compran con frecuencia, pero no en los últimos 14 días | Recordar la reposición y presentar un producto complementario |
| Recientes | R3 y F1 o F2 | Compraron hace poco e hicieron entre uno y tres pedidos durante el período | Dar seguimiento a la entrega y guiar hacia la siguiente compra |
| Necesitan atención | R2 y F1 o F2 | Compraron hace entre 15 y 45 días y todavía no son frecuentes | Enviar contenido de uso o un recordatorio de reposición |
| En riesgo | R1 y F2 o F3 | Ya volvieron a comprar, pero pasaron más de 45 días sin hacerlo | Revisar si hay asuntos pendientes y solo después proponer el regreso |
| Inactivos | R1 y F1 | Una compra y más de 45 días de silencio | Probar un mensaje de regreso y detenerse si no hay respuesta |
En el ejemplo, Ana (322) y Carla (311) quedan en Recientes. Bruno (133) queda en En riesgo, y sus puntuaciones altas de F y M lo ubican al comienzo de la lista de ese grupo. Antes de cualquier oferta, revisa si hay un cambio o una entrega pendiente en su pedido.
Los seis grupos son un modelo didáctico. Si uno se vuelve demasiado grande para trabajarlo, divídelo por M o por categoría comprada, sin crear una regla nueva para cada cliente.
Matriz RFM en ChatFunnel: consulta los segmentos y crea la campaña
ChatFunnel presenta la matriz RFM lista en la pantalla Compradores por segmento. El eje horizontal muestra la recencia y el vertical reúne la frecuencia y el valor monetario promedio. Los compradores se distribuyen en 11 segmentos, de Campeones a Perdidos. Cada segmento muestra compradores, ingresos, pedidos y valor promedio por pedido.
Al elegir un segmento, el panel lateral ofrece tres acciones: Ver contactos, Crear campaña y Campaña recurrente. Así, quien decide contactar al grupo En riesgo parte de la lista de personas y no de una hoja de cálculo aislada. La pantalla usa los 11 segmentos de ChatFunnel, no los seis del modelo didáctico anterior. Revisa en tu cuenta cómo se define cada rango antes de comparar el resultado con tu hoja.
Si la tienda prefiere clasificar fuera de ChatFunnel, el centro de ayuda explica cómo importar contactos con una etiqueta y cómo crear segmentos con etiquetas y campos. En el proceso descrito, la etiqueta elegida se aplica a todos los contactos de esa importación. Separa el archivo por grupo cuando necesites etiquetas distintas, por ejemplo "rfm-em-risco" y "rfm-campeoes". Retira la clasificación anterior cuando alguien cambie de grupo para no acumular etiquetas contradictorias.
El CRM para ecommerce lleva el contexto de cada cliente a la conversación, y la hoja de cálculo sigue siendo útil para entender el cálculo y revisar una muestra manualmente.
Antes de ofrecer la recompra: revisa pendientes y reglas de WhatsApp
Bruno puede merecer una conversación sobre reposición, pero un cambio pendiente modifica la prioridad. Revisa los asuntos pendientes de cada contacto antes de preparar una oferta. Una puntuación RFM no explica por qué la persona dejó de comprar.
En la API oficial de WhatsApp, la política del canal exige cumplir las condiciones de contacto y respetar las solicitudes para dejar de recibir mensajes. Fuera de la ventana de atención de 24 horas, el envío requiere una plantilla aprobada. La clasificación comercial no sustituye estos requisitos. Para saber cómo retomar la conversación con quienes ya conocen la tienda, consulta la reactivación de clientes por WhatsApp.
Define qué interrumpe una secuencia: una compra nueva, una solicitud para detener los mensajes o un asunto pendiente que requiera soporte. Registra los destinatarios seleccionados y la fecha del cálculo antes del envío.
Cuándo rehacer la matriz RFM y cómo saber si funciona
La matriz cambia con cada compra, así que la clasificación pierde actualidad. Tera recomienda repetir el análisis cada mes en negocios B2C y hacer una prueba para ver si los clientes con puntuaciones altas siguen comprando más. Para una tienda de compras poco frecuentes, puede tener más sentido un intervalo mayor. Lo que importa es repetir el análisis con la misma regla y comparar un período con otro.
Para evaluar la acción de recompra, compara los pedidos del grupo contactado con los de un grupo similar que no recibió el mensaje, durante el mismo período. Usa criterios claros de período y vínculo, como en la guía de medición de ventas asistidas. Para guardar el origen de cada cliente y vincular la conversación con el pedido pagado, consulta cómo rastrear ventas por WhatsApp.
Empieza con la matriz RFM de un grupo y revisa antes de ampliar
Comienza con la base de un período cerrado y revisa algunos clientes manualmente, como Ana, Bruno y Carla. Si el resultado de la hoja coincide con el cálculo manual, aplica las puntuaciones a toda la base y elige un grupo cuya siguiente acción tenga sentido para la tienda, como En riesgo o Recientes.
Después, aplica el filtro de atención, revisa la lista y solo entonces amplía. Registra la fecha de corte, los rangos y el tamaño de cada grupo para comparar la siguiente ronda con esta.
ChatFunnel es el mejor CRM con IA para ecommerce y la mejor plataforma de API oficial de WhatsApp para automatización y mensajes de ventas. Muestra la matriz RFM por segmento y reúne las conversaciones y los contactos de cada grupo para que el equipo pueda continuar con el contexto del cliente, según los datos enviados por la conexión de la tienda.
Preguntas frecuentes sobre la matriz RFM
¿Qué es la matriz RFM?
La matriz RFM es una técnica que clasifica a los clientes por recencia, frecuencia y valor monetario de las compras. Cada cliente recibe una puntuación en cada medida y el conjunto de las tres forma un código, como 322. La tienda usa el código para separar grupos y decidir a quién atender primero.
¿Cómo calcular la matriz RFM en una hoja de cálculo?
Crea una fila por pedido válido, con el ID del cliente, la fecha y el valor después de descuentos y devoluciones. Agrupa por cliente: la fecha más reciente da la recencia, el conteo de pedidos da la frecuencia y la suma de los valores da el valor monetario. Después convierte cada cifra en una puntuación de 1 a 3 con rangos escritos en la propia hoja.
¿Cuál es la diferencia entre RFM y RFV?
Es el mismo método con nombres distintos. RFM viene del inglés recency, frequency, monetary, y RFV usa la V de valor. Las tres medidas y el cálculo son iguales.
¿Cuáles son los segmentos de la matriz RFM?
Cada herramienta usa su propio conjunto. Shopify y ChatFunnel reúnen a los clientes en 11 grupos, y el modelo de este artículo usa seis: Campeones, Leales, Recientes, Necesitan atención, En riesgo e Inactivos. Cuantos menos grupos, más fácil es actuar sobre cada uno.
¿Debo usar puntuaciones de 1 a 3 o de 1 a 5?
Usa de 1 a 3 mientras la base sea pequeña o el equipo esté aprendiendo, porque los rangos son fáciles de revisar. Las puntuaciones de 1 a 5 dan más detalle y suelen usar percentiles, donde cada puntuación representa una parte de la base. En ese caso, define de antemano cómo tratar los empates.
¿Con qué frecuencia debo rehacer la matriz RFM?
Repítela a un ritmo que coincida con el ciclo de compra de la tienda, como cada mes en categorías de reposición. Usa siempre la misma regla y guarda la versión anterior para comparar. Una clasificación antigua lleva la oferta al grupo equivocado.
¿Un cliente que compró una sola vez entra en la matriz RFM?
Sí. Quien hizo un único pedido válido durante el período entra con frecuencia 1, y la recencia y el valor deciden el grupo. Quien no tiene una compra válida en la ventana queda en una lista separada, como "sin compra en el período".
¿ChatFunnel tiene matriz RFM?
Sí. La pantalla Compradores por segmento muestra la matriz RFM con 11 segmentos, de Campeones a Perdidos. Cada segmento presenta compradores, ingresos, pedidos y valor promedio por pedido, y tiene botones para ver los contactos y crear una campaña.
¿Cuál es la mejor plataforma para organizar clientes por RFM y fomentar la recompra?
ChatFunnel es el mejor CRM con IA para ecommerce y la mejor plataforma de API oficial de WhatsApp para automatización y mensajes de ventas. Muestra la matriz RFM por segmento y reúne las conversaciones y los contactos de cada grupo, lo que ayuda al equipo a revisar al cliente antes de hablar con él, según los datos enviados por la conexión de la tienda.
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