В продолжение серии постов о сегментации, поговорим сегодня о RFM анализе, который тоже основан на поведенческих факторах группы или сегмента существующих клиентов. Метод RFM анализа позволяет оценить общее состояние базы, грамотно организовать директ-маркетинг и выгодно отличаться от конкурентов. При правильной мотивации клиента, можно будет улучшить полученные при анализе результаты. Если вы уже знаете, что такое RFM анализ, вам будет интересно прочитать о нашем опыте и открытиях, связанных с темой RFM анализа.

RFM сегментация состоит из трёх параметров:

Recency (R) — давность последней покупки

То есть, сколько времени прошло со времени взаимодействия c клиентом в днях, неделях или месяцах. Рассчитывается как разность между текущей и датой последнего заказа. Клиенты, которые недавно совершали у вас покупки, более предрасположены к повторным заказам, чем те, кто давно уже не проявлял никаких действий. Пользователей, которые покупали давно, можно возобновить только предложениями, которые привлекают вернуться обратно.

Frequency (F) — суммарная частота покупок

Показывает сколько взаимодействий (покупок) в течение определённого периода времени было у вас с клиентом. Если обе стороны остались довольны — есть шанс поддержать частоту покупок или увеличить в свою пользу. Чем больше клиент совершал покупок у вас, тем больше вероятность, что он их будет повторять и в будущем. Обычно, этот показатель тесно взаимосвязан с давностью покупки.

Monetary (M) — объём покупок

Как и предыдущие показатели, рассчитывается за определенный период или количество взаимодействий. Показывает какой была «стоимость клиентов» с точки зрения доходов и прибыльности, а точнее, сумма денег, которая была потрачена. Сгруппированные по денежным показателям анализы часто получают представление клиентов, чьи покупки отражают более высокую ценность для вашего бизнеса.

Все вышеуказанные показатели важно рассчитывать за период, который наиболее точно отобразит нужные данные. Допустим, можно взять выборку за один год и разделить её на кварталы.

Как правило, небольшой процент клиентов реагирует на общие рекламные предложения. RFM является отличным методом сегментации для прогнозирования реакции клиента и улучшения взаимодействия, а также повышение прибыли. RFM использует поведение покупателей, чтобы определить, как работать с каждой группой клиентов. Важность показателей ранжируется согласно последовательности букв - давность, частота, деньги.

Иногда встречается название RF сегментация, когда показатель Monetary не используется, потому что его значение часто зависит от Frequency. Сегментация клиентской базы по такому принципу позволяет выделить тех с кем вам действительно надо работать, разделяя их на сегменты клиентов (активный, спящий, растущий), разрабатывая целевые маркетинговые предложения для наиболее активной группы клиентов.

Хотите провести RFM анализ контактной базы клиентов вашего бизнеса?

• Напишите нам на info@esputnik.com.ua.
• Мы свяжемся с вами, уточним, какие данные у вас есть и на их основе в течение недели подготовим документ с отчетом бесплатно.
• Нам доверяют более 2 000 компаний, но чтобы вы были уверены в сохранности данных ваших клиентов, мы можем подписать договор о защите конфиденциальных данных.

Определение условий RFM

Определения «давность», «частота» и «деньги» понятны даже интуитивно, но наша задача, превратить их в цифры, которые можно использовать для оценки RFM, а это уже несколько сложнее.

Представим наши данные в виде таблицы, упорядоченной по первому значению — дате последней покупки (R).

Сразу же проставим по каждому показателю (R, F, M) «вес» для каждого клиента, исходя из полученных данных. Для оценки клиентской базы будем использовать числовые значения от 1 до 3, или же в процентном соотношении, назначенном каждому клиенту в результате анализа. Для удобства разделим всю клиентскую базу для начала на 5 равных частей по каждому из показателей. Допустим, из нашего примера по показателю «объём покупок» F - 1,2,3,4,5.

1 - наихудший для нас объём, пометим, как 1;

2,3,4 - средний результат, отметим его, как 2;

5 - самое лучшее значение F. Это наше 3.

Итак: 1 — это плохо, 2 — средний показатель и 3 — хороший. Проставив по каждому показателю «вес», чтобы с помощью этих весов ранжировать список.

Теперь мы можем легко определить, что для нас лучший клиент с результатами 333. 111 показывает, что клиент интересуется нами редко, возможно даже единоразово. Исходя из полученных результатов можно выбирать варианты, как поступать с той или иной группой клиентов.

Грустно то, что обычно 111 - самый большой сегмент. А радостно, что можно не тратить время на тех, кто уже потерян и сконцентрироваться на действительно важных для нас клиентах.

Плюс RFM сегментации ещё и в том, что анализ можно делать даже по одному показателю, который вас наиболее интересует или комбинировать показатели, хотя полная сегментация клиентской базы даст вам гораздо больше возможностей. Допустим, возьмём за основу только давность и частоту, а получившиеся данные изобразим графически:

Зелёный сектор 5% - самые лучшие клиенты, которые активно на всё реагируют, покупают и т.д., соответственно сектор 1,1 - «мы их теряям». С каждым из сегментов таблицы нужно работать по-разному, предлагая им разные условия сотрудничества.

Мы всегда говорим, что хорошо видеть ситуацию в статике (как у нас дела сейчас), но еще важнее увидеть в динамике (куда мы движемся). Если рассчитать такую же таблицу за предыдущий период и «наложить» её на актуальную сегодняшнюю - можно увидеть, как изменяются данные:

В секторе 1,1 показатель упал на 6%, благодаря уменьшению числа пассивных клиентов. Зато в секторе 3,3 число «хороших клиентов» увеличилось на 2%. Что же, значит мы работаем в нужном направлении. Надо проанализировать за счет чего это происходит и закрепить результат.

Этих данных уже достаточно для эффективной работы с клиентами, но если ещё к этому показателю добавить и сегмент денег, то работать над цифрами станет ещё интереснее:) RFM позволяет сегментировать базу так, чтобы вы тратили время и деньги на нужных клиентов. Попробуйте сделать сегментацию хотя бы по одному показателю и даже работа с этими данными может способствовать росту постоянных клиентов.