EcomSmartMatriz RFM: como classificar os clientes da sua loja
A matriz RFM, também chamada de RFV, classifica cada cliente por três medidas: há quanto tempo comprou (recência), quantas vezes comprou (frequência) e quanto gastou (valor). Combinando as três, a base se divide em perfis como campeões, em risco e hibernando, e cada perfil pede uma campanha diferente.
Mandar a mesma oferta para todos os clientes é a forma mais cara de fazer campanha. Quem comprou ontem não precisa de desconto, e quem sumiu há um ano precisa de outra conversa. A matriz RFV, também chamada de RFM, resolve isso com três medidas que qualquer loja já tem no histórico de pedidos. Neste guia você vê como ela funciona, quais são os 9 perfis, como calcular as notas e que campanha fazer para cada um.
O que é a matriz RFM?
A matriz RFM é um método de segmentação que classifica cada cliente por três medidas de comportamento de compra: recência, frequência e valor. Em vez de olhar a base como um bloco único, você passa a enxergar grupos com hábitos parecidos e fala com cada grupo do jeito certo.
| Letra | Medida | Pergunta que responde | Como calcular |
|---|---|---|---|
| R | Recência | Há quanto tempo o cliente comprou? | Dias desde a última compra |
| F | Frequência | Quantas vezes ele comprou? | Número de pedidos no período |
| V (ou M) | Valor | Quanto ele gastou? | Soma do valor dos pedidos no período |
Para montar a sua, basta exportar da plataforma uma planilha de pedidos com três colunas:
- Identificador do cliente: e-mail, CPF ou código da plataforma.
- Data de cada pedido pago.
- Valor de cada pedido pago, sem pedidos cancelados.
Por que isso importa tanto para loja de canal próprio? Numa base de marketplace, a do dataset público da Olist com 95.420 clientes, a taxa de recompra é de 3,05%. Nas lojas de canal próprio analisadas em pesquisa de mestrado no PPgCTI/UFRN, ela vai de 9,4% a 40,3%. Quem tem canal próprio tem cliente que volta, e a matriz mostra quem está voltando e quem está indo embora.
RFM e RFV são a mesma coisa?
Sim. RFM vem do inglês recency, frequency, monetary, e o M é o valor monetário. Em português, o M virou V de valor, e o método ganhou o nome de RFV. A conta é a mesma. Na EcomSmart usamos RFV em todo lugar, inclusive no glossário, mas você vai encontrar os dois nomes em livros, planilhas e ferramentas.
Quais são os 9 perfis?
Ao combinar as notas de recência, frequência e valor, a base se divide em 9 perfis. A tabela mostra o padrão típico de cada um. Alto e baixo são sempre em relação aos outros clientes da mesma loja.
| Perfil | Recência | Frequência e valor | O que significa |
|---|---|---|---|
| Campeões | Alta | Altos | Compram muito, gastam bem e compraram há pouco |
| Fidelizados | Média a alta | Altos | Voltam com regularidade |
| Promissores | Alta | Médios | Começaram bem e podem virar fidelizados |
| Novos | Alta | Baixos | Primeira compra recente |
| Possíveis leads | Média | Baixos | Compraram pouco e ainda não criaram hábito |
| Precisa de atenção | Média | Médios | Clientes bons que começaram a espaçar as compras |
| Em risco | Baixa | Altos | Já foram bons clientes e estão sumindo |
| Quase hibernando | Baixa | Médios a baixos | Estão perto de parar de comprar |
| Hibernando | Muito baixa | Baixos | Não compram há muito tempo |
Se for escolher por onde começar, olhe primeiro para dois perfis: Em risco, porque são clientes que já provaram valor e ainda lembram da loja, e Promissores, porque a segunda compra é a que forma o hábito.
Como calcular as notas de cada cliente?
Cada cliente recebe uma nota de 1 a 5 em recência, em frequência e em valor. O ponto que mais gente erra: as notas são relativas à régua da própria loja, não a uma tabela fixa. Comprar há 60 dias pode ser recente numa loja de móveis e antigo numa loja de café. Siga estes passos:
- Defina o período de análise, por exemplo os últimos 12 meses, e a data de referência, que costuma ser hoje.
- Calcule as três medidas de cada cliente: dias desde a última compra, número de pedidos e soma gasta.
- Ordene os clientes em cada medida e divida em cinco faixas com a mesma quantidade de clientes, os quintis.
- Dê a nota: 5 para a melhor faixa e 1 para a pior. Em recência, menos dias é melhor; em frequência e valor, mais é melhor.
- Classifique no perfil pela combinação das três notas, seguindo o padrão da tabela anterior.
Veja a conta num exemplo.
Ana: última compra há 12 dias, 7 pedidos, R$ 1.840 → notas 5, 5, 5 → Campeões.
Bruno: última compra há 210 dias, 6 pedidos, R$ 1.620 → notas 2, 5, 5 → Em risco.
Carla: última compra há 20 dias, 1 pedido, R$ 140 → notas 5, 1, 1 → Novos.
Em outra loja, com outra régua, as mesmas compras dariam notas diferentes. É isso que torna a matriz útil: ela compara cada cliente com a sua base, não com uma média de mercado. Para não fazer os quintis à mão, a calculadora RFV lê a planilha de pedidos e devolve as notas e o perfil de cada cliente.
Que campanha fazer para cada perfil?
Cada perfil pede um objetivo diferente. A tabela é um ponto de partida; ajuste a oferta à sua margem.
| Perfil | Objetivo | Ideia de campanha |
|---|---|---|
| Campeões | Reconhecer | Acesso antecipado a lançamento, sem desconto |
| Fidelizados | Aumentar o ticket | Produto complementar ao que costumam comprar |
| Promissores | Gerar a próxima compra | Recomendação baseada na última compra |
| Novos | Criar hábito | Boas-vindas com dica de uso do produto |
| Possíveis leads | Ativar | Conteúdo útil e prova social da loja |
| Precisa de atenção | Lembrar | Novidades da categoria que o cliente compra |
| Em risco | Reconquistar | Oferta personalizada com validade curta |
| Quase hibernando | Reativar | Condição especial em produto de entrada |
| Hibernando | Testar interesse | Uma mensagem só; quem não responder sai da régua |
Quanto a segmentação economiza
No WhatsApp API Oficial, cada mensagem de marketing tem custo. Mandar só para o perfil certo reduz a conta sem reduzir a venda. Num exemplo da pesquisa de mestrado, calculado a R$ 0,33 por mensagem:
Mesma campanha para a base toda: 5.000 mensagens × R$ 0,33 = R$ 1.650
Com a tabela faturada no Brasil desde 01/07/2026, de R$ 0,3217 por mensagem de marketing, a conta fica em 1.200 × R$ 0,3217 = R$ 386,04 contra 5.000 × R$ 0,3217 = R$ 1.608,50. A proporção se mantém: a campanha segmentada custa menos de um quarto.
No EcomSmart Hub, o módulo Disparo para Base RFV faz essa separação e envia a campanha de cada perfil pelo WhatsApp API Oficial. Ele faz parte do grupo EcomSmart.
Notas difusas: quando o cliente está entre dois perfis
A matriz tradicional coloca cada cliente em uma caixa só. Na vida real, muita gente está na fronteira. Um cliente com notas 3, 4, 4 pode estar a um pedido de subir de perfil ou a um mês de cair. A classificação rígida esconde isso.
A classificação difusa resolve o problema dando ao cliente uma nota de 0 a 1 em cada perfil, que indica o quanto ele pertence a cada um. Veja o exemplo usado no planejamento do EcomSmart Hub:
| Perfil | Pertinência do cliente |
|---|---|
| Em risco | 0,81 |
| Precisa de atenção | 0,74 |
| Campeões | 0,22 |
Esse cliente é principalmente Em risco, mas quase tanto Precisa de atenção, e ainda guarda um pouco de Campeões. Na prática, isso muda três decisões:
- Qual campanha mandar: a do perfil com a maior nota, no exemplo Em risco.
- Qual oferta usar: quando duas notas estão próximas, comece pela oferta mais leve, a de Precisa de atenção, e guarde a mais agressiva para depois.
- Quem não pode receber duas campanhas: o cliente fica numa campanha por vez, mesmo tendo nota em vários perfis.
A classificação difusa não substitui a matriz; ela refina. Comece pela matriz com notas de 1 a 5 e, quando a base crescer, use as notas de 0 a 1 para decidir os casos de fronteira.
Em resumo
- A matriz RFV, também chamada de RFM, classifica cada cliente por recência, frequência e valor.
- As notas vão de 1 a 5 e são relativas à régua da sua loja, não a uma tabela fixa.
- A combinação das notas divide a base em 9 perfis, de Campeões a Hibernando.
- Cada perfil pede um objetivo: reconhecer, criar hábito, reconquistar ou reativar.
- Segmentar corta custo: no exemplo da pesquisa, R$ 396 contra R$ 1.650 para a base toda.
- Notas difusas de 0 a 1 mostram quem está entre dois perfis e ajudam a escolher a oferta.
Perguntas frequentes
Qual a diferença entre RFM e RFV?
Nenhuma no cálculo. RFM vem do inglês recency, frequency, monetary. Em português, o M de monetário virou V de valor.
Quantos pedidos preciso para montar a matriz?
Não há um mínimo fixo, mas a matriz faz mais sentido quando parte dos clientes já comprou mais de uma vez; sem recompra, a frequência fica igual para todos.
De quanto em quanto tempo devo recalcular as notas?
A recência muda todo dia. Recalcule pelo menos uma vez por mês, antes de planejar as campanhas.
Posso usar a mesma régua de notas de outra loja?
Não. As notas são relativas à régua da própria loja. Comprar há 60 dias pode ser recente numa loja e antigo em outra.
O que é classificação difusa na matriz RFV?
É dar ao cliente uma nota de 0 a 1 em cada perfil, em vez de colocá-lo numa caixa só. Assim você vê quem está entre dois perfis, como 0,81 em Em risco e 0,74 em Precisa de atenção.
Fontes
- Olist. Brazilian E-Commerce Public Dataset by Olist (base de 95.420 clientes; recompra de 3,05% calculada na pesquisa). kaggle.com/datasets/olistbr/brazilian-ecommerce. Acesso em 25/09/2026.
- Durães, Geraldo. Pesquisa de mestrado no PPgCTI/UFRN (recompra de 9,4% a 40,3% em lojas de canal próprio; exemplo de campanha segmentada a R$ 0,33 por mensagem). Trabalho em andamento, sem link público. Acesso em 25/09/2026.
- WizeBot. Custo por mensagens do WhatsApp (tabela faturada no Brasil a partir de 01/07/2026). wizebot.com.br/custo-por-mensagens. Acesso em 25/09/2026.