Начнем с термина: RFM-анализ — метод, который позволяет сегментировать клиентскую базу по частоте и сумме покупок. А следовательно, выявлять тех клиентов, которые приносят наибольшую прибыль.
Расшифровка аббревиатуры выглядит следующим образом:
Recency (давность) — как давно пользователи совершали покупку;
Frequency (частота) — как часто они покупают у вас в принципе;
Monetary (деньги) — общая сумма покупок за все время взаимодействия.
Метод предполагает сегментацию клиентов как раз по этим трем признакам. Анализ помогает разделить всю базу на пять сегментов: на тех, кто покупает у вас часто и много или часто и мало, кто — редко и много или редко и мало, а кто давно уже ничего не покупает.
Как провести RFM-анализ в 3 шага
Шаг 1: собираем информацию
Для начала определите период, который вы будете анализировать. Это может быть полгода, год, два — или больше. Все зависит от ниши, в которой вы работаете. Например, если вы занимаетесь товарами быстрого цикла (косметикой, FMCG, продуктами питания), можно взять более короткий период — например, полгода. А если вы работаете с товарами длинного жизненного цикла (игрушками, крупной техникой, образованием) — от года и более.
Когда вы определились с периодом, можно приступать к сбору информации. Вам понадобится:
- ФИО клиента
- Контактные данные
- Дата последней покупки
- Общее число заказов за выделенный период
- Сумма всех покупок
Эти данные можно автоматически выгрузить из CRM-системы — если она у вас есть. Или собрать вручную — что, конечно, менее предпочтительно.
Шаг 2: группируем и «оцениваем» пользователей
«Классический» RFM-анализ предполагает деление всех пользователей на три группы — соответственно, оценочная шкала тоже состоит из трех единиц в каждом из сегментов, где 1 — лучшая оценка, 3 — худшая. Да, такой вот парадокс: единицу получают только лучшие клиенты, на которых и стоит работать.
В каждом сегменте оценочная шкала выглядит следующим образом.
Recency: 1 — недавние клиенты, 2 — относительное недавние клиенты, 3 — клиенты, которые давно ничего не покупали.
Frequency: 1 — покупают часто, 2 — покупают нечасто, 3 — давно ничего не покупали.
Monetary: 1 — потратили много денег, 2 — потратили не очень много денег, 3 — потратили мало денег.
То есть пользователь, который набирает по всем пунктам 111 — это ваш идеальный клиент, который часто и много у вас покупает — последний заказ был чуть ли не вчера. Его надо холить, лелеять и всячески радовать выгодными предложениями.
А вот 333 — не слишком старательный пользователь, который купил что-то недорогое и очень давно. Тратить на него ресурсы и время практически не имеет смысла — советуем отпустить и забыть.
Казалось бы, все просто — но дело в том, что этих числовых сочетаний, скорее всего, у вас будет больше трех. На самом деле их может быть до 27 — такое количество разных комбинаций можно сложить из цифр 1, 2 и 3.
.png)
Продвинутый RFM-анализ предполагает дробление не на три, а на пять категорий внутри каждой группы. В таком случае параметр Frequency обычно используют, деля не на «часто» и «нечасто» — а просто исходя из числа покупок в магазине. Тогда схема анализа может выглядеть, например, так*.
Recency: 1 — покупал в этом месяце, 2 — покупал 1-2 мес. назад, 3 — покупал 3-4 мес. Назад, 4 — покупал до 180 дней назад, 5 — не покупал больше года или вообще.
Frequency: 1 — более пяти покупок, 2 — 3-4 покупки, 3 — 2-3 покупки, 4 — 1-2 покупки, 5 — не покупал ничего.
Monetary: 1 — потратил 5000-10000 ₽, 2 — потратил 2000-5000 ₽, 3 — потратил 1000-2000 ₽, 4 — потратил до 1000 ₽, 5 — ничего не потратил.
* Здесь мы описали гипотетический пример. Для каждого отдельного случая дробление может быть другим.
Возвратимся к классическому RFM-анализу. Как определить оптимальную давность покупки, частоту и сумму заказа — зависит, опять же, от вас, ваших целей и ниши, в которой вы работаете. Для каких-то сфер 10 000 рублей в год — хороший показатель, а для каких-то и 30 000 — недостаточно. Поэтому диапазоны для значений 1, 2, 3 задаются индивидуально.
Шаг 3: анализируем результаты и формируем маркетинговую стратегию
Когда вы составите табличку, вы сможете разбить всех ваших клиентов на семь категорий: от стратегически важных клиентов (111) до потерянных (333).
— Ядро — или стратегически важные клиенты. Покупают часто и на большие суммы. Хотят чувствовать исключительность своего положения: закрытый клуб, золотая карта — ценят вещи, которые показывают особый статус (111).
— Лояльные клиенты: тратят немного, но часто. Нуждаются в постоянной поддержке контакта, бонусах, подарках при заказе (112, 122, 113, 123).
— «Киты»: тратят не слишком часто, но много. Скидки их интересуют в меньшей степени, чем ценный, возможно эксклюзивный товар (121).
— Новички: могут, как уйти в категорию спящих, так и в категорию лояльных. Требуют пристального внимания, помощи в выборе товара, полезном контенте (132, 133).
— «Сони»: когда-то были хорошими покупателями, но почему-то перестали проявлять активность. Можно попробовать вернуть былую свежесть вашим отношениям: предложить новый продукт, рассказать об акциях, выяснить, почему они потеряли интерес (211, 212, 213, 221, 222, 223, 231, 232, 233).
— Уходящие: одной ногой уже за порогом. Следует узнать, почему не хотят пользоваться вашими услугами, предложить выгодную акцию, начислить бонусы, подарить промокод (311, 312, 312, 321, 322, 323, 331, 332).
— Потерянные клиенты. Смириться и отпустить (333).
Закон Парето
В основе метода лежит закон Парето, который утверждает, что 20% усилий дают 80% результата, а 80% усилий — лишь 20% результата.
Если перевести это на язык коммерции, получится следующее: 20% ваших лояльных клиентов закрывают 80% вашей прибыли. А 80% остальных клиентов — лишь 20%. Поэтому сосредоточить максимум своих усилий именно на лояльных клиентах и/или на переводе других клиентов в категорию лояльных — вы сможете максимизировать прибыль.
RFM-анализ как раз таки позволяет понять, кто из ваших пользователей входит в эти 20%, кого туда можно «перетащить», а на ком не стоит сосредотачивать свое внимание.
Настроить RFM-сегментацию и отслеживать переходы между сегментами — все это можно сделать в Sendsay. Приходите, экспериментируйте и увеличивайте свою прибыль с помощью рассылок.
