Power BI Gateway · Documento de referência

RFM — as regras, lado a lado

Comparação fato a fato do cálculo de Recência, Frequência, Valor, Nota e Segmento entre as três referências que temos. Documento descritivo — nada foi alterado no backend.

Planilha (VendaMais / “RFM - Erlan.xlsx”) BI do TRON (HorusBI) Nosso gateway (implementação atual)

Estado em jul/2026. Fontes: fórmulas do Excel (aba “Carteira de Clientes”), dado real do BI revertido da tabela T_RFV_027713, e o código RfmScore.php + RfmRepository.php.

01 — Resumo

Veredito rápido

Onde as três concordam, onde divergem, e por quê.

Cada linha é um “fato” do RFM. A última coluna diz a situação do nosso gateway hoje.
Fato	Planilha (Erlan)	BI do TRON (dado real)	Nosso gateway	Situação
Recência	Dias sem compra → 30/60/90/120	Segue 30/60/90/120 (legenda de ≤3d é falsa)	30/60/90/120	bate · 28/29
Frequência	Nº de meses c/ compra em 12m	Opaco (ETL do DW)	Nº de meses c/ compra em 12m	só planilha · 15/29
Valor	Faixa fixa de R$ (fat. 12m)	Opaco (nem quintil, nem faixa)	Faixa fixa de R$ — cortes do Erlan	decisão aberta · 7/29
F+M médio (FM)	`ROUNDUP((F+M)/2)`	(entra no segmento)	`ROUND((F+V)/2)`	bate
Nota	Não existe soma; saída = segmento	`R+F+V` (3–15)	`R+F+V` (3–15)	bate BI
Segmento	Matriz 5×5 R × FM	11 segmentos, matriz R × FM	Matriz 5×5 R × FM (idêntica à planilha)	bate
Janela / população	R = histórico · F/M = 12m	Estático (pré-calculado no DW)	R = histórico · F/V = 12m · população = quem faturou no período	alinhado

02 — O achado que muda tudo

A legenda do BI está errada

Legenda na tela ≠ dado no banco

A tela de RFM do BI exibe uma legenda (R5 ≤3 dias, Frequência por “pedidos/semana”, Valor por “quintis 20%”). Mas quando revertemos o dado real da tabela do DW (T_RFV_027713), ele não segue essa legenda.

Prova na Recência — dias reais por score do BI: R5 3–25 · R4 33–54 · R3 61–75 · R2 97–111 · R1 112+. Isso é a régua 30/60/90/120 da planilha, não o “≤3 dias” da legenda.

Por isso a orientação foi: “siga na planilha e veja o quanto bate com o BI — a legenda pode estar errada.” E bateu (28 de 29 clientes na Recência).

03 — Fato a fato

Cada dimensão em detalhe

A régua da planilha, o que o BI faz de verdade, e o que está no nosso gateway.

Recência (R)

Dias desde a última compra (todo o histórico) até hoje.

Planilha R5 ≤30 · R4 31–60 · R3 61–90 · R2 91–120 · R1 >120

BI mesmo comportamento no dado (legenda ≤3/7/14/30 é falsa)

Nosso 30/60/90/120 · 28/29

Frequência (F)

Nº de meses distintos com compra nos últimos 12 meses.

Planilha F5 =12 · F4 9–11 · F3 6–8 · F2 3–5 · F1 ≤2

BI opaco — há F5 sem pedido no ano e cliente com 140+ notas em F2

Nosso igual à planilha · 15/29

F+M médio (FM) — eixo Y da matriz

Média de Frequência e Valor, arredondada pra cima.

Planilha ROUNDUP((F+M)/2)

Nosso ROUND((F+V)/2) — idêntico p/ meios-inteiros · bate

Nota

Pontuação geral do cliente.

Planilha não tem soma 3–15 — a saída é o segmento

BI R+F+V (vai até 15)

Nosso R+F+V · bate BI

Valor (M) — o único ponto em aberto

As três concordam no método: faixa fixa de R$ sobre o faturamento dos últimos 12 meses. Confirmado na planilha: os cortes são números fixos, sem nenhuma função de quintil/percentil/rank. E o Valor do BI não muda quando filtro a data → é estático, não é quintil dinâmico.

Planilha (Erlan) M5 ≥1M · M4 500k–999k · M3 200k–499k · M2 50k–199k · M1 ≤49k

BI do TRON opaco — nem monotônico com faturamento (cliente 000285 = V5 com R$50k; 000682 = V2 com R$365k); quintil bate só 7/41

Nosso (hoje) faixa fixa com os cortes literais do Erlan (1M/500k/200k/50k)

O problema: os cortes do Erlan são de outro cliente. No TRON (fat. 12m de R$10 a ~R$3M, média R$27k) quase todo mundo cai abaixo de R$50k → vira V1. A distribuição atual mostra isso: V1 5427 · V2 565 · V3 566 · V4 462 · V5 565 — o Valor praticamente não separa ninguém.

Decisão pendente (sua): manter o literal do Erlan, ou usar o mesmo método (faixa fixa) com cortes na escala do TRON (≈ 30k/15k/7k/3k, da distribuição real) para o Valor voltar a discriminar. Não mudei nada — só registrei aqui.

04 — Segmentação

A matriz 5×5 (R × F+M)

Idêntica na planilha e no nosso gateway. Eixo X = Recência (1→5), eixo Y = F+M médio (5→1). Campeões exige R5 e FM5 (a versão antiga do nosso doc marcava R5·FM4 como Campeões — está corrigido no código).

FM 5

Não pode
perdê-los

Clientes
leais

Campeões

FM 4

Em risco

Clientes
leais

FM 3

Em risco

Precisam de
atenção

Potenciais
leais

FM 2

Perdidos

Hibernando

Prestes a
dormir

Potenciais
leais

FM 1

Perdidos

Prestes a
dormir

Promissores

Clientes
recentes

→ Recência aumenta para a direita · ↑ Frequência+Valor aumenta para cima

05 — Por que F e V do BI não são reproduzíveis

O que mora no DW e não no Protheus

Recência e Nota do BI batem porque são deriváveis das vendas. Já Frequência e Valor do BI vêm de colunas pré-calculadas na tabela T_RFV_027713 (MySQL do HorusBI), populadas por um ETL fora do Protheus, ao qual não temos acesso. Sinais de que são opacos:

Valor não é monotônico com faturamento — mais receita não implica V maior.
Valor não muda ao filtrar data → não é quintil dinâmico; e o quintil sobre todas as vendas bate só 7/41.
Frequência tem cliente F5 sem nenhum pedido no último ano e cliente com 140+ notas em F2.

Decisão de projeto (registrada): o gateway define a sua própria versão, calculada do Protheus e responsiva aos filtros (requisito do PO), seguindo a planilha. R e Nota coincidem com o BI; F e V seguem a planilha e por isso divergem dos números do BI — o que é esperado e transparente.

06 — Validação ao vivo

Quanto bate com o BI hoje

Cruzamento por cliente (n = 29) do gateway contra o dado do BID do TRON.

Dimensão	Acerto vs BI	Leitura
Recência	28 / 29 (97%)	Régua da planilha = dado do BI. ok
Nota	bate	Soma R+F+V, vai até 15. ok
Segmento	bate	Matriz 5×5 célula a célula. ok
Frequência	15 / 29	BI opaco; seguimos a planilha. nossa versão
Valor	7 / 29	BI opaco + cortes do Erlan degeneram no TRON. rever cortes

07 — Extra da planilha

Classificação de Status (ainda não usamos)

A planilha também classifica cada cliente por atividade — pode virar um card/filtro futuro:

Status	Regra (planilha)
Sem compra	Faturamento 12m = 0
Inativo	Dias sem compra > 90
Pré-Inativo	Dias sem compra entre 60 e 90
Ativo	Caso contrário

08 — Verbatim da planilha

As regras, exatamente como estão no arquivo

Extraído da aba Carteira de Clientes (4.358 clientes) do “RFM - Erlan.xlsx”. Fórmulas literais.

Tabela de faixas (células U:AB)

Um score (5→1) por faixa, em três colunas paralelas — Recência, Frequência, Monetária.
Score	R — Dias sem compra	F — Nº meses c/ compra (12m)	M — Fat. últimos 12m (R$)
5	≤ 30	= 12	≥ 1.000.000
4	31 – 60	9 – 11	500.000 – 999.999,99
3	61 – 90	6 – 8	200.000 – 499.999,99
2	91 – 120	3 – 5	50.000 – 199.999,99
1	≥ 121	≤ 2	≤ 49.999,99

Fórmulas (colunas de cálculo)

Dias sem compra = data do relatório − data da última compra

R = faixa de “dias sem compra” → ≤30 = R5 … ≥121 = R1

F = faixa de “nº de meses com compra em 12m”

M = faixa fixa de R$ de “fat. últimos 12 meses” (sem quintil)

Média F+M = ROUNDUP((F + M) / 2)

Status = Fat12=0 → Sem compra · Dias > 90 → Inativo · 60–90 → Pré-Inativo · senão Ativo

Os 11 segmentos (rótulos numerados do arquivo)

Mesma matriz da seção 04, com os nomes exatos e a regra (R, Média F+M):

#	Segmento	Regra (R · FM)
01	Campeões	R5 · FM5
02	Clientes Leais	R3-5 · FM4-5 (exceto R5·FM5)
03	Potenciais Clientes Leais	R4-5 · FM2-3
04	Clientes Recentes	R5 · FM1
05	Promissores	R4 · FM1
06	Precisam de Atenção	R3 · FM3
07	Prestes a Dormir	R3 · FM1-2
08	Em Risco	R1-2 · FM3-4
09	Não Pode Perdê-los	R1-2 · FM5
10	Hibernando	R2 · FM2
11	Perdidos	R1 · FM1-2 · e R2·FM1

Colunas extras que a planilha calcula

Além do RFM: Qtd. de SKUs (36–25m / 24–13m / 12m), Partic. % do faturamento 12m, Comparativo de faturamento de 2 anos com flag Crescendo/Caindo (faturamento e SKUs), Soma de faturamento 36m, Soma de positivação 36m, flags Compraram por janela, e Tipo de Cliente (ex.: Recorrente).

09 — Teste de mesa

Como conferir você mesmo

Três passos, repetíveis em qualquer cliente, para garantir que a régua foi lida certo.

Pegue os 3 insumos do cliente: dias sem compra · nº de meses com compra em 12m · faturamento em 12m.
Aplique a tabela de faixas (seção 08) → R, F, M. Calcule FM = ROUNDUP((F+M)/2) e leia o segmento na matriz (seção 04).
Compare com a planilha (colunas R/F/M/AE/AF), o nosso gateway e o BI.

Exemplo A — na própria planilha (1 por segmento)

Insumos crus → faixas aplicadas na mão → segmento. Bate 100% com as colunas calculadas do arquivo.
Cód.	Dias	Meses 12m	Fat. 12m	R · F · M	FM	Segmento (planilha)
852	10	11	4.134.612	5 · 4 · 5	5	01-Campeões
6	49	11	4.905.203	4 · 4 · 5	5	02-Clientes Leais
833	10	5	964.358	5 · 2 · 4	3	03-Potenciais Leais
11254	3	2	29.046	5 · 1 · 1	1	04-Clientes Recentes
12515	51	2	18.284	4 · 1 · 1	1	05-Promissores
15843	67	5	903.985	3 · 2 · 4	3	06-Precisam de Atenção
23387	67	3	143.127	3 · 2 · 2	2	07-Prestes a Dormir
12374	114	4	1.411.305	2 · 2 · 5	4	08-Em Risco
16533	99	2	228.827	2 · 1 · 3	2	10-Hibernando
1051	645	1	331.397	1 · 1 · 3	2	11-Perdidos

Exemplo B — no nosso gateway (clientes reais do TRON, hoje)

Mesma conta, insumos vindos do Protheus. R/F/V/Nota conferem com a régua. (V usa os cortes do Erlan — ver seção 03.)
Cliente	Dias	Meses 12m	Fat. 12m	R · F · V	Nota	Segmento (gateway)
009282	0	13	3.220.216	5 · 5 · 5	15	Campeões
000382	28	10	705.526	5 · 4 · 4	13	Clientes leais
008687	51	6	486.296	4 · 3 · 3	10	Potenciais leais
103072	64	1	524.920	3 · 1 · 4	8	Precisam de atenção
000579	1	13	497.645	5 · 5 · 3	13	Clientes leais

Reproduzir no gateway (backend, WSL)

Imprime insumos + scores de 10 clientes para conferir na mão — php artisan tinker:

use App\Support\Protheus\RfmScore as S;
$fat  = App\Support\Protheus\FiltroFaturamento::existsSql('010');
$i12  = "CONVERT(varchar(8),DATEADD(month,-12,GETDATE()),112)";
$rows = DB::connection('protheus')->select("
  SELECT TOP 10 cli, DATEDIFF(day,CONVERT(date,ultima,112),CAST(GETDATE() AS date)) dias, meses12, fat12
  FROM (SELECT RTRIM(D2_CLIENTE) cli, MAX(D2_EMISSAO) ultima,
          COUNT(DISTINCT CASE WHEN D2_EMISSAO>=$i12 THEN LEFT(D2_EMISSAO,6) END) meses12,
          SUM(CASE WHEN D2_EMISSAO>=$i12 THEN D2_VALBRUT ELSE 0 END) fat12
        FROM SD2010 D2 WHERE D2.D_E_L_E_T_<>'*' AND $fat
        GROUP BY RTRIM(D2_CLIENTE)) vc WHERE meses12>=1 ORDER BY fat12 DESC");
foreach ($rows as $x) printf("%s dias=%d m12=%d fat=%s => R%d F%d V%d\n",
  $x->cli,$x->dias,$x->meses12,number_format($x->fat12),
  S::recencia($x->dias),S::frequencia($x->meses12),S::valor($x->fat12));

No BI (cruzamento final)

Abra o report da matriz RFM (traz Código + R/F/V por cliente), escolha um cliente e compare: Recência e Nota batem; Frequência e Valor divergem — vêm do ETL do DW, são opacos (esperado, ver seção 05).

Nada foi alterado para produzir este documento — é uma leitura do estado atual (código backend/app/Support/Protheus/RfmScore.php e RfmRepository.php), das fórmulas da planilha “RFM - Erlan.xlsx” e do dado revertido do BI (T_RFV_027713).

Observação: o arquivo backend/docs/regras-metricas.md ainda descreve a versão antiga do RFM (≤3 dias / quintil) — está defasado em relação ao código; a correção dele fica como próximo passo, quando você decidir os cortes do Valor.