RFM-анализ: зачем разделять клиентов на сегменты и как это помогает продажам

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:

1. давних;

2. относительно недавних;

3. недавних.

По частоте заказов на:

1. покупателей, которые приобретают что-то очень редко или купили лишь один раз за все время;

2. нечастых;

3. частых.

Сумма их покупок может быть:

1. маленькой;

2. средней;

3. 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.

Читайте также: Что такое конверсия и как ее повысить: гайд для интернет-магазинов

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.

Читайте также: Как интернет-магазин Rendez-Vous увеличил конверсию с помощью человеческого подхода

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.

Читайте также: Как мы находим тех, кто заинтересован в покупке или готов совершить нужное вам целевое действие

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.