В условиях, когда конкуренция усиливается, важно находить новые способы привлечения и удержания клиентов. Одним из них является RFM-анализ — метод сегментации клиентской базы на основе истории покупок. В этой статье мы рассмотрим, как работает RFM-анализ, как часто следует пересматривать сегменты, каким компаниям подходит этот метод и есть ли у него недостатки.
Что такое RFM-анализ
RFM-анализ— это метод сегментации клиентов на основе их покупательской активности. Он позволяет определить наиболее ценных клиентов компании и разработать для них индивидуальные стратегии взаимодействия.
Название происходит от английских терминов Recency, Frequency и Monetary.
Recency — давность, новизна.
Frequency — частота, количество.
Monetary — денежный, монетарный.
Основные параметры RFM-анализа:
— Recency (новизна) — время, прошедшее с момента последней покупки клиента. Чем его меньше, тем выше вероятность того, что клиент совершит следующую покупку в ближайшее время.
— Frequency (частота) — количество покупок, совершенных клиентом за определенный период времени. Чем больше он уже купил, тем больше вероятность того, что он будет продолжать совершать покупки в будущем.
— Monetary (денежная сумма) — общая сумма, потраченная клиентом на покупки. Чем больше он расходует, тем ценнее для компании.
Эти три параметра позволяют создать портрет каждого клиента и определить его место в общей системе. Разделим всех клиентов на группы, принимая во внимание, насколько давно они совершали покупку, как часто покупали что-то в нашем магазине и на какую сумму. По каждому из этих признаков выделим три равные группы и присвоим им цифровое обозначение — 1, 2 или 3.
Итак, по показателю давности покупки клиенты делятся на:
— давних;
— относительно недавних;
— недавних.
По частоте заказов на:
— покупателей, которые приобретают что-то очень редко или купили лишь один раз за все время;
— нечастых;
— частых.
Сумма их покупок может быть:
— маленькой;
— средней;
— большой.
Суммарно — 27 сегментов. Получается, что человек, попавший в сегмент 1-1-1 покупал у нас давно, один раз и на небольшую сумму, а 3-3-3 — наш любимый клиент, который заходит часто и покупает помногу на большие суммы.
Какая сумма большая, а какая маленькая, а также что значит покупать часто или редко — зависит от товаров, которые продает компания. Например, клиент купил что-то полгода назад — это недавно или давно? Если речь о новой квартире, то недавно, а если о шампуне — давно. Или другой пример: клиент потратил 5 000 рублей. Если это произошло в булочной — то это большая трата, а если в ювелирном магазине — маленькая.
По результатам анализа маркетологи строят работу с клиентом: например, понимают, нужно ли присылать ему дополнительную скидку в рассылке, или пользователь готов купить товар и без этого.
Как проводить RFM-анализ
Чтобы не высчитывать все результаты вручную, можно воспользоваться:
— Microsoft Excel — популярная программа для работы с таблицами позволяет проводить RFM-анализ с помощью встроенных функций и формул.
— Google Sheets — онлайн-сервис с функциональностью, аналогичной Microsoft Excel, также подойдет для RFM-анализа.
— Power BI — платформа для бизнес-аналитики может визуализировать результаты RFM-анализа и создать интерактивный отчет.
Преимущества и недостатки RFM-анализа
Преимущества RFM-анализа:
— Позволяет определить наиболее ценных клиентов компании.
— Помогает разработать индивидуальные стратегии взаимодействия с каждым клиентом.
— Способствует увеличению продаж и повышению лояльности клиентов.
— Является простым и доступным методом сегментации клиентской базы.
Недостатки RFM-анализа:
— Инструмент не универсальный и требует вдумчивого подхода: чтобы метод работал, нужно его адаптировать под особенности компании.
— Требует наличия данных о покупках клиентов.
— Результат может быть искажен из-за внешних факторов, таких как сезонные колебания или изменения цен.
— Не учитывает все аспекты поведения клиентов, такие как их предпочтения, интересы и потребности.
Узнайте больше о повышении лояльности клиентов, в том числе и с помощью сегментации, в блоге Flocktory и оставьте заявку, чтобы подключить наши инструменты для бизнеса.
Как разделить клиентов по RFM-сегментам и что это дает
Мы выяснили, что для разделения клиентов на RFM-сегменты необходимо провести анализ их истории покупок и присвоить каждому клиенту определенный балл по каждому из трех параметров. Затем можно объединить эти баллы в один общий показатель, который будет определять принадлежность клиента к тому или иному сегменту.
Список не исчерпывающий и в каждом конкретном случае может меняться, расширяться или сокращаться. Например, сегменты могут быть такими:
— VIP — клиенты с высокими показателями по всем трем параметрам. Они являются наиболее ценными для компании и требуют особого внимания.
— Постоянные — клиенты со средними показателями по частоте и сумме покупок, но с недавними приобретениями. Они могут быть заинтересованы в специальных предложениях и акциях.
— Перспективные — клиенты, которые недавно совершили первую покупку. При правильном подходе они могут стать постоянными клиентами.
— Спящие — клиенты, которые давно не совершали покупок. Они могут потерять интерес к компании или перейти к конкурентам.
В зависимости от специфики бизнеса и целей компании, можно использовать и другие подходы к сегментации.
Зная RFM-сегменты, можно настраивать рекламу, а также цепочки рассылок в зависимости от категории пользователя. Некоторых пользователей, не заинтересованных в покупке, при этом получится не тревожить — это позволит избежать лишних расходов на нецелевую аудиторию.
Вот несколько примеров использования сегментов:
— отправить сообщение наиболее лояльным клиентам о том, что скоро распродажа;
— выслать промокоды для реактивации тем, кто давно ничего не покупал;
— предоставлять больше бонусов тем, кто делает редкие, но крупные покупки;
— показывать мотивирующую рекламу «спящим» клиентам.
Посмотрим, как работать с различными сегментами аудитории на конкретных примерах.
Тип клиента: лояльный
Пример действия клиента: покупает часто и тратит большие суммы.
Пример действия компании: предлагает эксклюзивные офферы, персональные условия или приглашает его на закрытые мероприятия.
Тип клиента: активный
Пример действия клиента: за последние несколько месяцев купил товары компании 5 раз или более.
Пример действия компании: информирует такого клиента о новых продуктах, программах лояльности или акциях.
Тип клиента: редкий
Пример действия клиента: покупает помногу, но не регулярно.
Пример действия компании: предлагает бонусную программу, в которой можно копить баллы или достигать уровней, чтобы в результате получать более крупную скидку.
Тип клиента: новый
Пример действия клиента: совершил свою первую покупку.
Пример действия компании: отправляет приветственное письмо с предложением ознакомиться подробнее с товарами из ассортимента и купить что-то еще.
Тип клиента: потенциальный/спящий
Пример действия клиента: сделал несколько покупок ранее, но уже полгода ничего не покупал.
Пример действия компании: возвращает такого клиента промокодами на скидку и выгодными персональными предложениями.
Тип клиента: ушедший
Пример действия клиента: ничего не покупал уже полгода-год
Пример действия компании: сперва выясняет, почему клиент перестал покупать. Исходя из ответов, планирует дальнейшую коммуникацию.
Как часто нужно пересматривать сегменты
Частота пересмотра RFM-сегментов зависит от многих факторов: изменения в поведении клиентов, появления новых конкурентов, корректировки цен на товары и услуги и т. д. Рекомендуется проводить анализ клиентской базы не реже одного раза в квартал, чтобы отслеживать динамику и вносить коррективы в стратегии взаимодействия с клиентами.
Если у вас большой бизнес — например, крупный интернет-магазин, где ежедневно совершаются тысячи покупок, пересматривать и заново анализировать сегменты можно и чаще, например, раз в 1-2 месяца.
Каким компаниям подходит и не подходит RFM-анализ
RFM-анализ может быть полезен средним и крупным компаниям, работающим в:
— розничной торговле,
— электронной коммерции,
— банковской и страховой сферах.
Этот метод позволяет определить наиболее ценных клиентов и разработать для них индивидуальные предложения, которые будут способствовать увеличению продаж и лояльности.
Кому не подойдет RFM-анализ:
— стартапам и молодому бизнесу с недостаточным количеством данных,
— компаниям с дорогими продуктами, например, застройщикам,
— бизнесу с ограниченной клиентской базой, например, из 100-200 клиентов.
RFM-анализ не является универсальным решением. Он требует тщательного анализа данных и понимания потребностей клиентов. Кроме того, результаты RFM-анализа могут быть искажены из-за сезонных колебаний или других внешних факторов. Поэтому важно учитывать специфику своего бизнеса при использовании этого метода.
