RFM-анализ клиентов
Учимся группировать клиентов по истории их заказов, чтобы стимулировать повторные обращения и повышать прибыль.
note
RFM-анализ — это метод сегментации клиентской базы по потребительскому поведению.
В основу заложен закон Парето, в соответствии с которым 20% приложенных усилий дают 80% результата. Например, 80% задач мы выполняем за 20% рабочего времени, а 80% продаж приходятся на 20% товаров из продуктовой линейки.
В маркетинге этот принцип означает следующее: 80% дохода компания получает от 20% клиентов.
Зачем делать RFM-анализ
Цель метода — выделить ключевых клиентов, те самые 20%, которые приносят компании большую часть прибыли. Эту аудиторию нужно активно развивать и вовлекать в дальнейшее взаимодействие.
С остальной клиентской базой тоже нужно работать:
- находить покупателей с большим потенциалом и переводить их в категорию ключевых;
- активных клиентов удерживать;
- спящих — разбудить;
- постоянных — мотивировать покупать больше.
RFM-анализ помогает правильно расставить приоритеты в работе с разными сегментами аудитории.
Кому подходит RFM-анализ
Метод удобно использовать в B2C. Сегментация клиентской базы эффективна в следующих видах бизнеса:
- интернет-торговля;
- ретейл;
- проекты e-commerce;
- сервисы доставки еды;
- сфера услуг: салоны красоты, фитнес-центры;
- медицина;
- образование.
В B2B метод применяется реже. RFM-подход неудобен для компаний, ориентированных на постоянное сотрудничество. Например, если бизнес сдаёт коммерческие площади в долгосрочную аренду на 5–10 лет, то провести анализ будет сложно — потребуется статистика за десятилетия.
Как провести RFM-анализ
Аббревиатура RFM расшифровывается как Recency, Frequency, Monetary. Это означает три критерия оценки клиента:
- давность (Recency) — как давно совершил последний заказ;
- частота (Frequency) — как часто совершает заказы;
- деньги (Monetary) — сколько потратил на ваши продукты и услуги.
Сегментируя клиентскую базу по этим параметрам, вы получите 27 групп. Для каждой нужно подобрать адресную коммуникацию и разработать подходящую маркетинговую стратегию. В стратегию могут входить рассылки в мессенджерах, подогревающие и продающие цепочки email и другие инструменты для увеличения продаж.
Разберём процесс анализа по шагам.
Подготовка данных
Выгрузите клиентские данные и статистику продаж из CRM в Excel или Google-таблицу. Период может быть любым, лучше брать для анализа большие интервалы — полгода или год.
Составьте таблицу:
- клиент — Ф. И. О. или идентификатор из базы CRM;
- дата последнего заказа;
- общее число заказов за всю историю сотрудничества;
- сумма покупок за всю историю сотрудничества.
Добавьте столбец с автоматическим подсчётом количества дней, прошедших с момента последней покупки. В Excel для этого можно использовать следующую формулу:
ДНИ(кондата;начдата)
Параметры формулы:
- кон_дата — день проведения анализа, например, «10-АВГ-2023»;
- нач_дата — день заказа клиента, указанный в базе.
Пример таблицы для RFM-анализа:
В нашем примере мы проводим анализ 10 августа 2023 года (параметр «кондата»), а даты заказов указаны в столбце B (параметр «начдата»). Поэтому формула расчёта количества дней для первого клиента выглядит так:
=ДНИ("10-АВГ-2023«;B2)
Формулу нужно протянуть на все строки и установить формат «Общий».
Затем добавьте три пустых столбца с критериями Recency, Frequency, Monetary. Таблица готова к работе.
Адаптация критериев анализа
Вы будете оценивать клиентов по трём параметрам:
- давности заказа;
- частоте заказов;
- вложениям.
По каждому параметру RFM нужно поставить клиенту оценку: 1, 2 или 3 балла.
Как распределять баллы по давности последнего заказа (критерий Recency):
- 1 — недавно;
- 2 — не очень давно;
- 3 — давно.
Адаптируйте критерий давности для вашего бизнеса. Решите, какие обращения считать давними, а какие — свежими. Отталкиваться можно от средней активности вашей аудитории и динамики продаж в вашей нише.
Как распределять баллы по частоте обращений, в нашем примере — числу заказов (критерий Frequency):
- 1 — обращается часто;
- 2 — редко;
- 3 — совершает разовые покупки.
Определите, какую периодичность покупок считать высокой, а какую низкой. Как распределять баллы по сумме заказов (критерий Monetary):
- 1 — много тратит;
- 2 — средне;
- 3 — мало.
Установите параметры оценки Monetary исходя из среднего чека и поведения большинства ваших покупателей.
Оценка
В соответствии с принятой системой анализа расставьте баллы в таблице. По каждому клиенту поставьте 1, 2 или 3 в столбцах Recency, Frequency, Monetary:
- для оценки Recency смотрите столбец «Дней с последнего заказа»;
- Frequency — «Число заказов»;
- Monetary — «Сумма заказов, ₽».
Чтобы не расставлять баллы вручную, используйте логические формулы Excel. Пример формулы для оценки Recency:
=ЕСЛИ(C2<7;1;ЕСЛИ(C2>300;3;2))
Параметры формулы:
- C2 — ячейка столбца, в которой рассчитывается число дней с последней покупки;
- 7 — граница для оценки в 1 балл (допустим, мы решили, что если клиент покупал в течение последних семи дней, то ему нужно присвоить оценку 1);
- 300 — граница для оценки в 3 балла (если клиент покупал более 300 дней назад, то считаем давность высокой, то есть ставим оценку 3);
- в остальных случаях ставим 2 балла.
Протягиваем формулу и получаем оценку всех клиентов по критерию Recency.
Аналогичным способом рассчитываем баллы для Frequency и Monetary.
Результат — трёхзначная оценка каждого контакта клиентской базы. Например, для клиента с ID 501 мы получили оценку 222, для ID 502 — 321, для ID 503 — 311.
Анализ сегментов
Сгруппируем контакты по сегментам, для каждого сегмента выберем стратегию взаимодействия.
| Сегмент | Тип клиентов | Стратегия и инструменты |
|---|---|---|
| 111 | Ключевые:
| Подчеркнуть статус любимого клиента:
|
| 112, 113, 122 | Лояльные:
| Стимулировать покупки:
|
| 121, 211, 221 | Крупные:
| Предоставить индивидуальное обслуживание:
|
| 212, 213, 222, 223, 232, 233 | Неактивные: давно не обращались в компанию | Возобновить сотрудничество:
|
| 231, 311, 321, 331 | Крупные неактивные:
| Возобновить сотрудничество:
|
| 123, 131, 132, 133 | Новые: недавно заказали впервые | Удерживать:
|
| 312, 313, 322, 323 | Почти потерянные: в прошлом много заказывали, но давно не обращались | Напоминать:
|
| 332, 333 | Ушедшие:
| Настроить автоматическую email-рассылку и не вкладываться в привлечение |
Большую часть ресурсов стоит отдавать работе с приоритетными группами: 111, 121, 211, 221. Вкладывайтесь в таргетированную рекламу и новые технологии для бизнеса, привлекайте опытных маркетологов, аналитиков, менеджеров по продажам. Эти инвестиции окупятся с будущих продаж.
В работе с сегментами «Почти потерянные» и «Ушедшие» (Recency = 3) лучше использовать бесплатные или малозатратные каналы продвижения, особенно если Monetary вы оценили в 2 или 3 балла.
Плюсы RFM-анализа
Гибкость
Вы сами устанавливаете количественные критерии сегментации:
- что считать большим чеком, а что средним;
- какая частота покупок является высокой, а какая низкой.
Это позволяет адаптировать систему анализа под свою аудиторию, продукт и масштабы бизнеса.
Эффективность
Метод помогает выстроить стратегию для вовлечения каждого сегмента клиентской базы. Точечная настройка таргетингов позволяет экономить рекламный бюджет: вы адресно доносите маркетинговое сообщение до нужной аудитории и не тратите деньги на нерелевантные клики и переходы.
С помощью RFM-метода удобно отслеживать эффективность новых инструментов и решений для продаж. Допустим, вы планируете запустить чат-бот для автоматизации продаж в мессенджерах. В этом случае можно провести RFM-анализ до внедрения бота и после, а затем сравнить результаты. Аналитика покажет, как автоматизация отразилась на покупательском поведении аудитории.
Минусы RFM-анализа
Чем быстрее обновляется клиентская база, тем чаще нужно проводить сегментацию и обновлять стратегии. В среднем делать анализ нужно не реже раза в год.
Ограничение метода — размер клиентской базы. Для получения объективных результатов количество контактов должно быть не менее 10 000.
Кроме этого, RFM-метод не подходит бизнес-моделям, заточенным под единичные продажи. Если вы торгуете яхтами или занимаетесь организацией свадебных мероприятий, то большая часть ваших клиентов обращается к вам один-два раза. Критерии RFM к ним неприменимы, и описанные выше стратегии не сработают. Нужен другой подход к развитию клиентской базы, например повышение лояльности, чтобы старые заказчики приводили новых. Для этого можно ввести систему поощрений за рекомендации и использовать партнёрские программы.
Продукты и категории из этой статьи:
