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RFM na planilha: como segmentar clientes por recência, frequência e valor, passo a passo
Em resumo
RFM separa a base de clientes por três medidas do histórico de pedidos: dias desde a última compra, número de pedidos e total gasto. O ConnectWeek mostra como montar a análise no Google Planilhas com cinco funções, traz um exemplo hipotético com oito clientes, seis grupos com a ação sugerida para cada um e a conta que evita dar desconto a quem compraria de qualquer forma.
RFM é uma forma de separar a base de clientes por três medidas tiradas do histórico de pedidos: há quantos dias o cliente comprou pela última vez (recência), quantos pedidos fez (frequência) e quanto gastou (valor monetário). Cada medida vira uma nota, as três notas viram um código, e o código diz em que grupo o cliente está e o que enviar a ele. Dá para fazer em uma planilha, com cinco funções, a partir da exportação de pedidos da loja. Este guia mostra o passo a passo no Google Planilhas, um exemplo hipotético com oito clientes e a ação sugerida para cada grupo, e compara as réguas usadas por duas plataformas que publicam o método: a Shopify e a Klaviyo.
O que é RFM e por que as réguas mudam de uma ferramenta para outra?
As três letras são sempre as mesmas; a régua, não. Segundo a página de relatórios de clientes da central de ajuda da Shopify, lida em 8 de outubro de 2026, a análise da plataforma dá a cada cliente uma pontuação de três dígitos, cada um de 1 a 5, e distribui a base em 11 grupos. As notas são relativas à própria loja: a nota 5 indica que o cliente está entre os 20% melhores daquela medida, e a nota 1, entre os 20% piores. Para formar o grupo, a Shopify usa a nota de recência e a média das outras duas, arredondada para baixo.
A Klaviyo trabalha com notas de 1 a 3. Segundo a página da central de ajuda da Klaviyo sobre pontuação e grupos do relatório de RFM, lida na mesma data, os limites padrão de recência, que a página apresenta como exemplo e diz serem próprios de cada conta, dão nota 3 a quem comprou nos últimos 180 dias, nota 2 a quem comprou nos últimos 365 dias e nota 1 a quem comprou há mais de 365 dias; em frequência e em valor, a base é dividida em terços. A mesma página informa que o relatório exige, entre outras condições, pelo menos 500 clientes com pedido e 180 dias de histórico.
A conclusão prática: não existe régua oficial de RFM. O código 333 de uma ferramenta não equivale ao 555 de outra, e a loja pequena, que não chega ao mínimo pedido por um relatório pronto, pode montar a própria régua. O que importa é escolher faixas que façam sentido para o ciclo de compra do produto e mantê-las de um mês para o outro, para poder comparar.
O que exportar da loja
A planilha precisa de uma aba com uma linha por pedido pago e três colunas:
- Coluna A: identificador do cliente. Prefira o código do cadastro; se a plataforma só exportar o e-mail, use o e-mail.
- Coluna B: data do pedido.
- Coluna C: valor do pedido.
Três cuidados antes de calcular. Tire os pedidos cancelados e os devolvidos por inteiro, que inflam a frequência e o valor. Junte os cadastros duplicados do mesmo cliente, que fazem um comprador fiel parecer dois compradores novos. E decida o período: 24 meses de histórico costumam bastar, na avaliação do ConnectWeek, para lojas de compra recorrente; produto de compra rara pede uma janela maior. Chame essa aba de “Pedidos”.
As cinco funções no Google Planilhas
Crie uma segunda aba, “Clientes”, com um identificador por linha na coluna A (a função UNIQUE, da mesma lista citada a seguir, devolve os identificadores sem repetição). As cinco funções da análise (MAXIFS, CONT.SE, SOMASE, HOJE e SE) estão no quadro abaixo e na lista de funções do Google Planilhas; UNIQUE e DATA, citadas neste capítulo, são apoio opcional e não entram na conta. Em outros programas de planilha, a lógica é a mesma, e os nomes das funções podem mudar. As fórmulas usam ponto e vírgula entre os argumentos, que é o separador das planilhas configuradas para o Brasil.
| Coluna | O que calcula | Fórmula na linha 2 |
|---|---|---|
| B | Data da última compra | =MAXIFS(Pedidos!B:B;Pedidos!A:A;A2) |
| C | Número de pedidos | =CONT.SE(Pedidos!A:A;A2) |
| D | Total gasto | =SOMASE(Pedidos!A:A;A2;Pedidos!C:C) |
| E | Dias desde a última compra | =HOJE()-B2 |
| F, G e H | Notas de R, F e M | =SE(E2<=90;3;SE(E2<=365;2;1)) e as duas equivalentes |
As notas de frequência e de valor seguem o mesmo desenho: na coluna G, =SE(C2>=4;3;SE(C2>=2;2;1)); na coluna H, =SE(D2>900;3;SE(D2>200;2;1)). Na coluna I, =F2&G2&H2 junta as três notas no código do cliente. Formate a coluna B como data e a coluna E como número. Se quiser congelar a análise em um dia, troque HOJE() pela função DATA com o dia de referência: =DATA(2026;9;30)-B2 calcula os dias até 30 de setembro de 2026. Digitar a data direto na fórmula, com barras, não funciona, porque a planilha lê as barras como divisão.
Os limites de 90 e 365 dias, de 2 e 4 pedidos e de R$ 200 e R$ 900 são os do exemplo a seguir, escolhidos pelo ConnectWeek; troque pelos seus. Um jeito simples de achar as faixas de valor é ordenar a coluna D e ver onde a base se divide em três partes de tamanho parecido, que é a lógica dos terços descrita pela Klaviyo.
Exemplo com oito clientes
Os oito clientes abaixo são hipotéticos, com a análise feita em 30 de setembro de 2026. Régua do exemplo: recência de até 90 dias vale 3, de 91 a 365 dias vale 2 e acima de 365 dias vale 1; um pedido vale 1, dois ou três valem 2 e quatro ou mais valem 3; gasto de até R$ 200 vale 1, acima de R$ 200 e até R$ 900 vale 2 e acima de R$ 900 vale 3.
| Cliente | Última compra | Dias | Pedidos | Total gasto | Código |
|---|---|---|---|---|---|
| A | 12/09/2026 | 18 | 6 | R$ 1.480 | 333 |
| B | 03/08/2026 | 58 | 2 | R$ 310 | 322 |
| C | 20/05/2026 | 133 | 4 | R$ 920 | 233 |
| D | 02/02/2026 | 240 | 1 | R$ 95 | 211 |
| E | 15/11/2025 | 319 | 5 | R$ 1.260 | 233 |
| F | 10/07/2025 | 447 | 1 | R$ 140 | 111 |
| G | 25/09/2026 | 5 | 1 | R$ 180 | 311 |
| H | 30/03/2025 | 549 | 3 | R$ 640 | 122 |
A soma do que os oito gastaram é de R$ 5.025. Os clientes A, C e E, que têm nota 3 em frequência e em valor, somam R$ 3.660, ou 73% do total (3.660 dividido por 5.025 dá 0,728), embora sejam 3 de 8, ou 37,5% da base. Dois deles, C e E, não compram há mais de 90 dias: é o tipo de informação que a lista de “melhores clientes” por faturamento não mostra e o RFM mostra.
Dos códigos aos grupos: o que enviar a cada um
Com notas de 1 a 3, são 27 códigos possíveis, e ninguém faz 27 campanhas. O quadro abaixo é uma proposta do ConnectWeek, com seis grupos definidos por recência e frequência; o valor gasto serve para ordenar a lista dentro de cada grupo.
| Grupo | Regra | No exemplo | Ação sugerida |
|---|---|---|---|
| Campeões | R = 3 e F = 3 | A | Acesso antecipado a lançamentos e pedido de avaliação; desconto é desnecessário |
| Recorrentes em formação | R = 3 e F = 2 | B | Recomendação ligada à última compra, para chegar ao quarto pedido |
| Novos | R = 3 e F = 1 | G | Sequência de boas-vindas e orientação de uso do produto |
| Bons clientes esfriando | R = 2 e F de 2 a 3 | C e E | Mensagem pessoal e oferta com prazo; na avaliação do ConnectWeek, é o grupo em que o esforço tende a render mais |
| Compra única esfriando | R = 2 e F = 1 | D | Uma tentativa com o produto mais vendido da categoria que ele comprou |
| Inativos | R = 1 | F e H | Uma campanha de reativação por semestre para quem tem F de 2 a 3, como H; pouca insistência com os demais |
Para aplicar o grupo na planilha, uma coluna a mais resolve, com condições encadeadas na ordem do quadro: primeiro a recência, depois a frequência. A Shopify sugere ações parecidas na mesma página de relatórios de clientes, como pedir avaliações aos clientes fiéis e enviar uma oferta forte aos que estão em risco. Os fluxos que entregam essas mensagens sem trabalho manual estão em e-mail marketing para e-commerce: os 5 fluxos automáticos.
A conta antes de dar desconto
O exemplo é hipotético. Suponha que a loja mande um cupom de 10% aos dois clientes do grupo “bons clientes esfriando”, cujo pedido médio fica perto de R$ 240 (2.180 dividido por 9 pedidos dá R$ 242) e, para arredondar a conta, deixa margem de R$ 72 sobre R$ 240 antes do cupom. Com o cupom, cada pedido recuperado deixa R$ 48 (72 menos 24). Se um dos dois comprar, a campanha rende R$ 48 que não existiriam; se o mesmo cupom for enviado ao cliente A, que compraria de qualquer forma, a loja apenas abre mão de R$ 24. É por isso que o desconto vai para quem esfriou, e não para o campeão. Para chegar à margem do seu produto, use a calculadora de precificação.
Meça o resultado por grupo: quantos receberam, quantos compraram em 30 dias e quanto sobrou depois do desconto. O efeito sobre o valor do cliente no tempo aparece na conta de LTV e na recompra medida por coorte.
Cinco erros comuns e a rotina mensal
- Mudar a régua todo mês. Sem a mesma régua, não dá para saber se o grupo cresceu ou se foi a faixa que mudou.
- Copiar a régua de outra loja. Noventa dias é muito para ração e pouco para colchão.
- Olhar só o valor. Cliente de um pedido grande e antigo não é campeão.
- Enviar para quem não autorizou. O grupo define a mensagem, não o direito de enviar: respeite a opção de cada cliente sobre receber comunicações de marketing. Segundo a página de relatórios de clientes da central de ajuda da Shopify, por exemplo, os relatórios de clientes recorrentes e de clientes de um único pedido informam, para cada cliente, se ele aceitou receber marketing quando fez o pedido mais recente.
- Parar na planilha. O código só vale quando vira lista de envio.
A rotina sugerida pelo ConnectWeek cabe em uma hora por mês: exportar os pedidos no primeiro dia útil, colar na aba “Pedidos”, conferir os totais, copiar a contagem de clientes por grupo para uma aba de histórico e escolher uma ação para um ou dois grupos. A mesma lógica de classificar para priorizar vale para o estoque, em curva ABC de estoque.
Fonte: Shopify — Central de Ajuda: Relatórios de clientes (Análise de clientes RFM)
Perguntas frequentes
O que significa RFM?
RFM é a sigla de recência, frequência e valor monetário: há quantos dias o cliente comprou pela última vez, quantos pedidos fez e quanto gastou. Cada medida vira uma nota, e a combinação das três notas indica em que grupo o cliente está.
Existe uma régua oficial de notas de RFM?
Não. Segundo as centrais de ajuda das duas empresas, a Shopify usa notas de 1 a 5 e distribui a base em 11 grupos, e a Klaviyo usa notas de 1 a 3. A loja pode definir as próprias faixas, desde que as mantenha de um mês para o outro para poder comparar.
Dá para fazer RFM sem ferramenta paga?
Sim. Com a exportação de pedidos da loja em uma planilha, três funções calculam a última compra, o número de pedidos e o total gasto de cada cliente, e a função SE transforma cada medida em nota. O artigo traz as fórmulas para o Google Planilhas.
Quais dados preciso exportar para calcular o RFM?
Uma linha por pedido pago, com três colunas: o identificador do cliente, a data do pedido e o valor do pedido. Antes de calcular, retire os pedidos cancelados e os devolvidos por inteiro e junte os cadastros duplicados do mesmo cliente.
Para qual grupo de clientes vale enviar cupom de desconto?
Na proposta do ConnectWeek, para os bons clientes que estão esfriando, e não para os campeões. No exemplo hipotético do artigo, um cupom de 10% sobre um pedido de R$ 240 com margem de R$ 72 deixa R$ 48 se recuperar o cliente; enviado a quem compraria de qualquer forma, apenas reduz a margem em R$ 24.
De quanto em quanto tempo refazer a análise de RFM?
A rotina sugerida pelo ConnectWeek é mensal: exportar os pedidos, atualizar a planilha, registrar quantos clientes há em cada grupo e escolher uma ação para um ou dois grupos, sempre com a mesma régua.
