RFM-сегментация

RFM-анализ, или сегментация клиентов по давности, частоте и сумме покупок — это метод оценки и классификации клиентской базы. RFM-анализ в маркетинге применяется с целью улучшить персонализированные коммуникации и повысить конверсию в продажи.

Метод базируется на трёх ключевых показателях:

• Recency, или давность — как давно покупатель совершал последний заказ.
• Frequency, или частота — как часто клиент делает покупки.
• Monetary, или деньги — сколько денег клиент суммарно потратил за выбранный период.

RFM-анализ клиентской базы помогает выделить ядро аудитории, вернуть уходящих покупателей и оптимизировать рекламный бюджет. Подход позволяет выстроить точечную работу с каждым сегментом покупателей.

Допустим, один покупатель регулярно покупает недорогие товары каждую неделю. При анализе он получает высокий балл по частоте — Frequency, но средний балл по сумме — Monetary. Второй покупатель заказывает редко, но на крупные суммы, поэтому ему присваивается высокий Monetary, но низкий Frequency.

RFM-анализ разделяет таких пользователей по разным категориям, присваивая индивидуальные баллы по каждому из трёх параметров, вместо того чтобы оценивать всю клиентскую базу по одному усредненному критерию.

Сделайте выгрузку CSV из CRM или сайта с транзакциями, где указаны:

• client_id — уникальный идентификатор клиента или его порядковый номер в базе,
• last_order_date — дата последней покупки в формате ГГГГ-ММ-ДД,
• orders_count — количество заказов клиента за период,
• total_revenue — общая сумма покупок клиента за период.

Калькулятор быстро рассчитает recency, frequency, monetary по пятибалльной системе и определит итоговую комбинацию RFM из трёх оценок. В готовой таблице вы увидите распределение аудитории по сегментам, их долю в процентах и количество.

Для запуска таргетированных кампаний можете использовать полученные сегменты:

• Champions, или чемпионы — покупают чаще всего, недавно совершали заказы и приносят больше всего денег.
• Loyal, или лояльные — покупают регулярно и давно, имеют высокие показатели частоты и чека, ценят бренд.
• Lost, или потерянные — клиенты с минимальными показателями по всем параметрам из-за давних и единичных покупок. Теперь они ничего не покупают, поэтому для них нужны реактивационные кампании. 
• New / Promising, или новые / перспективные — недавно совершали первые покупки, активные, но имеют небольшую историю взаимодействия.
• Hibernating, или спящие — покупали в прошлом и не были ключевыми клиентами. Сейчас не покупают и находятся в зоне риска.
• At Risk, или в зоне риска — клиенты, которые раньше покупали часто и на крупные суммы, но теперь ничего не заказывают. Это ценные для бизнеса покупатели, которых нужно срочно возвращать с помощью реактивационных кампаний.

Если у вас нет своего файла, нажмите кнопку «Сгенерировать тестовый CSV» и заполните шаблон своими значениями. Затем укажите в поле ссылку на готовый документ и нажмите «Сегментировать».

RFM-анализ в маркетинге зависит от бизнеса, его специфики и частоты покупок. Например, интернет-магазинам с регулярными заказами стоит проводить RFM сегментацию ежемесячно. Для B2B и премиальных товаров достаточно делать анализ базы раз в полгода.

Обычно практикуют анализ за последние 12 месяцев. Но если бизнес имеет короткий цикл сделки, например, продукты питания или товары ежедневного спроса, то можно анализировать за квартал или полгода. Это поможет поддерживать информацию о клиентах в актуальном состоянии.

Это возможно, если база состоит из нескольких сотен активных покупателей. На меньшей выборке RFM сегментация будет малоэффективной. Этот метод эффективен на средних и больших объёмах данных, где клиентская база состоит из нескольких тысяч покупателей.

Самые ценные клиенты — это те, кто регулярно покупает и приносит компании большие суммы. В RFM-анализе такой сегмент получит наивысшие значения recency, frequency и monetary по пятибалльной шкале — 5, 5, 5.

С ядром аудитории обычно выстраивают долгосрочные программы лояльности и предлагают им эксклюзивные условия.