RFM-анализ: задачи и этапы проведения

Что это такое? RFM-анализ – способ сегментации базы клиентов, который распределяет людей по давности покупок, частоте и количеству потраченных средств. На основе полученных данных строится маркетинговая кампания, email-рассылка или выбирается канал взаимодействия с клиентами.

Как осуществить? RFM-анализ проводят в три этапа: сначала собирается информация о покупателях за выбранный срок, затем она распределяется по категориям, и после этого принимается решение по каждой группе.

Суть и задачи RFM-анализа

RFM-анализ представляет собой стратегический метод классификации клиентов, который способствует дифференциации потребителей на отдельные непересекающиеся группы. Этот инструмент помогает выявить потребителей, которые:

• покупают часто и много;

• приобретают товары в большом объеме, но редко;

• продолжительное время не совершают никаких покупок.

Применение RFM-сегментации позволяет повысить эффективность взаимодействия с аудиторией, увеличить ROI и LTV. С помощью данного анализа можно определить, каким клиентам следует показывать ту или иную рекламу, какие электронные письма подойдут для каждой группы и какие бонусы лучше предлагать потребителям.

Источник: shutterstock.com

К примеру, постоянным клиентам можно отправлять информацию о новых продуктах и услугах, запущенных компанией, через персонализированные рассылки. При этом для потребителей, которые давно не оформляли заказы, разрабатываются мотивирующие скидки.

RFM-анализ применяется организациями как из сферы B2C, так и в B2B. Этот метод позволяет настроить рекламные кампании, разработать эффективные сценарии для звонков и создавать целевые email-рассылки.

RFM-анализ эффективен в сферах электронной коммерции, прямых продаж и даже в некоммерческих взаимодействиях. Он особенно ценен, когда потребность на товары и услуги имеет периодический характер.

Однако для сегментов бизнеса с редкими покупками RFM-анализ потребителей будет малоэффективным. Например, в недвижимости или продаже детских кроваток.

В основе метода RFM лежат три ключевых показателя:

1. Давность покупки (Recency). Этот фактор отражает, как давно произошла последняя сделка. Клиенты, которые недавно совершили заказ, чаще реагируют на email-рассылки или звонки менеджера, чем те, кто что-то приобрел более года назад.

2. Частота покупок (Frequency). Данный параметр определяет, насколько часто клиент оставляет заказы, пользуется услугами или выполняет другие целевые действия в определенный период времени. Например, обычные потребители могут приобретать воду раз в два-три месяца, в то время как офисные работники делают это раз в одну-две недели.

3. Сумма покупки (Monetary). Параметр показывает, какое количество денежных средств, времени или других ресурсов клиент израсходовал за определенный период времени. Однако данный показатель имеет меньшее влияние на прогнозирование потребительского поведения по сравнению с Recency и Frequency. Дело в том, что многие клиенты, совершающие большие покупки, являются очень занятыми людьми. Поэтому они редко реагируют на звонки или маркетинговые рассылки по электронной почте.

Плюсы и минусы RFM-анализа

Начнем с рассмотрения недостатков RFM-анализа:

• Ограниченный охват. Метод RFM-анализа сфокусирован на идеальных клиентах, что может быть недостаточно репрезентативным для реального бизнеса. В действительности большинство людей совершают покупки реже и тратят меньше денег.

• Отсутствие возможности реагировать на данные в режиме реального времени. В современном мире компании быстро развиваются. Самообучающиеся алгоритмы и автоматический анализ сегментов становятся все более ценными и эффективными инструментами управления клиентами.

• Ориентированность на B2C. Метод RFM плохо подходит для работы в B2B-сфере, где покупки клиентов имеют менее регулярный характер.

Источник: shutterstock.com

Метод RFM не дает полного представления о поведении потребителей. Но не стоит списывать со счетов классические способы анализа. Рассмотрим преимущества RFM:

• Идентификация ценных клиентов. С RFM-анализом бренд может выявить своих самых ценных клиентов. К примеру, найти наиболее активные сегменты, оказывающие наибольшее влияние на прибыль (LTV или пожизненная ценность покупателя).

• Повышение CLV и рентабельности. Пожизненная ценность потребителя является одним из ключевых показателей. Его улучшение благоприятно влияет на бизнес. RFM-анализ клиентской базы позволяет компании сосредоточиться на самых ценных покупателях и настроить под них свои коммуникационные стратегии, включая рекламу.

• Снижение оттока. RFM-анализ способствует уменьшению ухода клиентов. Компания получает ценную информацию о том, почему каждый сегмент остается с брендом.

• Удержание целевой аудитории. Путем сбора данных о клиентах и создания персонализированного опыта бренд может лучше удерживать покупателей, учитывая их индивидуальные предпочтения (к примеру, стиль одежды или вкусы в еде).

При разработке стратегии, направленной на привлечение более ценных потребителей, важно установить конкретные цели. К примеру, продвижение ассортимента товаров, предложение рекомендаций по дополнительным продуктам или осуществление перекрестных продаж.

Какому бизнесу подходит RFM-анализ

Многие компании ориентируют свои рекламные стратегии на привлечение новых потребителей, однако не следует забывать, что для бизнеса также важно удерживать целевую аудиторию и стимулировать людей к повторным покупкам.

RFM-анализ идеально подходит для фирм с клиентской базой, превышающей 10 000 человек. Как правило, речь идет о сегменте B2C. Организации с меньшим количеством клиентов и B2B также могут воспользоваться RFM-сегментацией, хотя ее эффективность в таких случаях будет несколько ниже.

Источник: shutterstock.com

Полученные результаты анализа применяются для создания персонализированных уведомлений (email-рассылок, SMS-сообщений и PUSH). Кроме того, эти данные помогают разрабатывать скрипты для звонков клиентам. Важно отметить, что каждая группа потребителей получает уникальные предложения, соответствующие их поведению. К примеру, лояльным покупателям могут быть предложены специальные акции, а заказчикам, которые давно не совершали сделок, – скидки или бонусы.

Примеры бизнеса, где RFM-анализ клиентов является эффективным методом:

• HoReCa (гостиницы и рестораны);

• парикмахерские и салоны красоты;

• интернет-магазины;

• СМИ.

Этапы проведения RFM-анализа

Чтобы выполнить анализ клиентов, не требуется получать специальные знания или устанавливать сложное программное обеспечение. Можно работать с обычными таблицами Excel или Google, макросами.

Если компания крупная, то имеет смысл воспользоваться дополнительным программным обеспечением или формулами.

Этап 1. Сбор информации

Выбор периода сбора данных зависит от характеристик бизнеса, включая его ориентацию на B2B или B2C. Обычно данные собираются за последний год. Наиболее важной информацией являются:

• идентификатор клиента (это может быть номер телефона, фамилия, имя, отчество или адрес электронной почты);

• даты совершенных покупок, сделок и других важных событий;

• количество оформленных заказов;

• общая стоимость покупок.

После даты последней сделки следует добавить столбцы «Текущая дата» и «Количество дней с последней покупки». В конце документа создаем три столбца «R», «F» и «M».

Этап 2. Классификация и оценка клиентов

Чем больше объем клиентской базы, тем более разнообразными могут быть группы. Следовательно, шкала оценок будет шире. Например, если у нас есть три группы клиентов, то шкала оценок будет варьироваться от 1 до 3, если четыре группы – от 1 до 4, и т. д. Однако чаще всего используется деление на три группы. Теперь назначим оценку каждой из них:

• Первая группа. Это клиенты с высокими показателями. Они совершают большое количество покупок на крупные суммы и делают это регулярно. Данной группе мы присваиваем оценку «1».

• Вторая группа. Здесь находятся клиенты с умеренными показателями – они лишь иногда покупают товары, а их средний чек обычно находится на обычном уровне. Эта группа получит оценку «2».

• Третья группа. К этой категории относятся клиенты с низкими показателями – они редко появляются, а суммы их чеков минимальны. Для этой группы будет назначена оценка «3».

Мы анализируем всю клиентскую базу, разбирая ее для каждой из букв по отдельности. Таким образом, имеются три сегмента в разрезе «R», три сегмента «F» и три «M». В результате мы имеем 27 сегментов (3 х 3 х 3).

Если вы знакомы с ABC-анализом, то метод RFM будет вам понятен, так как основной принцип у них схож: и там, и там нужно разделять клиентов на группы.

Источник: shutterstock.com

Более подробно рассмотрим первый показатель – «R» (давность сделки). Мы классифицируем клиентов на основе того, сколько времени прошло с момента их последней активности. Сроки могут значительно разниться в зависимости от специфики бизнеса.

Рассмотрим пример:

• Высокий показатель (группа 1) – менее 90 дней.

• Средний показатель (группа 2) – от 90 до 180 дней.

• Низкий показатель (группа 3) – более 180 дней.

Для сортировки данных можно использовать несколько методов, но мы рассмотрим лишь один из них в качестве примера. Предположим, что мы знаем дату последней покупки. Нужно заполнить столбец текущей датой. После этого в столбце, где будет отображаться результат, следует выполнить следующие действия:

1. Нажать знак «=».

2. Выбрать ячейку с текущей датой («С2»).

3. Нажать «-«.

4. Выбрать ячейку с датой покупки («В2»).

5. Нажать «↵ Enter». При этом важно убедиться, что формат ячейки, в которой отображается результат, установлен как числовой.

Стало понятно, сколько дней прошло с момента последней покупки для каждого клиента. Для дальнейшей классификации мы разделим всех потребителей на три группы и присвоим каждой

соответствующую цифру. Для этого выделяем всю таблицу и сортируем ее по графе «Количество дней» в порядке возрастания.

Самым лучшим клиентом будет тот, кто входит в первую группу (поскольку он совершал покупки недавно), а самым худшим – попавший в третью.

Проанализируем второй показатель – Frequency (частота сделки). Для этого мы сортируем клиентов в зависимости от того, насколько часто они проявляют активность.

• Высокий показатель (группа 1) – клиенты, совершившие пять и более покупок.

• Средний показатель (группа 2) – от двух до четырех сделок.

• Низкий показатель (группа 3) – одна покупка.

Выполнить эту задачу можно простым способом, используя сортировку (как и с предыдущим показателем). Мы разделяем наших клиентов в соответствии с выбранными параметрами и снова назначаем каждой группе свою цифру.

В первую входят самые активные потребители, то есть те, кто совершил наибольшее количество покупок. В нашем примере это клиенты, заключившие пять или более сделок.

Источник: shutterstock.com

Перейдем к третьему показателю – Monetary (вложения). Сортировка клиентов будет проводиться в соответствии с их тратами, аналогично предыдущим показателям. Вы можете использовать формулы или фильтровать данные в порядке убывания.

• Высокий показатель (группа 1) – клиенты, потратившие от 52 тыс. руб.

• Средний показатель (группа 2) – потребители, чьи расходы составляют от 52 до 36 тыс. руб.

• Низкий показатель (группа 3) – клиенты, потратившие менее 36 тыс. руб.

Этап 3. Оценка RFM

На этом этапе у нас есть три оценки – «1», «2» и «3». Помните, что количество оценок может различаться в зависимости от специфики бизнеса.

Общее количество сегментов – 27. В каждом из них у клиентов есть оценки для трех показателей RFM вида «111», «112», «113», «121», «131» ... «333».

Чтобы увидеть эти сегменты, вы можете использовать функцию сортировки данных.

Использование результатов RFM-анализа в коммуникациях с клиентами

В первую очередь необходимо охарактеризовать полученные сегменты, чтобы иметь представление о каждом из них. Например, клиенты с оценкой «111» делали частые и крупные покупки, а последняя из них была недавно, в то время как потребители с оценкой «333» – это те, кто давно совершал единичные заказы.

Затем нужно определить ценность каждого сегмента и сформировать стратегию работы с каждым из них. Необходимо решить, какие виды сообщений и акций будут оптимальными для каждой категории. Лучших клиентов нужно удерживать, средних – стимулировать для перехода в первую группу, а уходящих – возвращать.

• Потерянные

Не следует прикладывать много усилий по отношению к наиболее давним клиентам. Однако можно попытаться вернуть их, предоставив информацию о текущих акциях, скидках и распродажах. Нужно описать выгоды, которые они получат, если останутся с брендом.

Если «потерянные» потребители не реагируют на предпринятые действия, то лучше удалить их из базы данных.

• Под угрозой оттока

Для клиентов, которые находятся под угрозой оттока, важно приложить дополнительные усилия по удержанию, так как они являются более перспективными по сравнению с «потерянными». Эти люди уже совершали много покупок и/или тратили значительные суммы.

Таких потребителей могут заинтересовать скидки или купоны на следующую сделку, информация о предстоящих распродажах, персональные рекомендации по товарам или полезные видео и статьи, которые помогут им с выбором.

Не забудьте спросить у клиентов, почему они перестали приобретать продукцию бренда.

• Бывшие лояльные

Для таких заказчиков могут быть использованы методы, которые применялись для предыдущей группы. В дополнение можно задействовать инструменты более долгосрочной мотивации, включая бонусы, программы лояльности и т. д. Необходимо донести до людей, почему ваш магазин или продукт лучше, чем другие.

• «Спящие»

Такие клиенты помнят о бренде и его продукте. Чтобы их активизировать, можно создать привлекательные акции и специальные предложения, а также персональные рекомендации.

Важно напомнить клиентам о преимуществах вашего товара или компании. Если они недавно перестали совершать покупки, стоит узнать причину низкой активности.

• Новички

Для это категории клиентов нужно разработать обучающий контент, предоставить справочную информацию и помощь в выборе продукта.

Источник: shutterstock.com

Чтобы сделать из новичков лояльных клиентов, можно создать для них дополнительный полезный материал (обзоры, статьи и руководства). Поздравление с первой покупкой или благодарность за выбор вашей компании также могут сформировать положительное впечатление.

Чтобы ответить на вопросы клиентов и подчеркнуть преимущества товара, следует пригласить новичков в группы социальных сетей и на публичные мероприятия.

• Перспективные

Потенциальные VIP-клиенты, которые совершили крупные покупки, заслуживают особого внимания. Чтобы удержать их интерес, можно провести опрос. Нужно выяснить уровень их удовлетворенности, а также их пожелания и потребности. Эта информация будет полезной для создания стратегий удержания.

При применении скидок следует быть осторожными. Лучше рассмотреть альтернативные мотивирующие методы. Клиенты, совершающие регулярные, но небольшие покупки, могут быть заинтересованы предложением сопутствующих товаров.

• Идеальные

Это приоритетные клиенты. Одной из важнейших задач является убеждение таких покупателей в том, что их ценят и уважают. Для этого рекомендуется активно призывать их оставлять отзывы и подчеркивать персонализированность сервиса.

Лучше отказаться от идеи предоставления скидок «идеальным» клиентам. Вместо этого следует мотивировать их на регулярные покупки путем рассылки персонализированных предложений или, если речь идет об инфопродукте, напоминанием о продлении подписки.

Важно избегать избыточных коммуникаций с потребителями, которые регулярно совершают заказы. Вместо этого лучше предоставлять только самую ценную информацию.

Применение RFM-анализа в маркетинге

Маркетологи давно применяют метод анализа RFM для оптимизации возврата инвестиций в рекламные кампании. Этот способ обычно заключается в создании определенного креатива и текста для каждого сегмента.

Повышение пожизненной ценности клиентов с использованием анализа RFM

Расходы потребителей на протяжении всего периода взаимодействия с брендом зависят от множества факторов. RFM-анализ базы данных позволяет уменьшить количество потерянных клиентов, предлагать дополнительные товары и услуги тем сегментам, которые наилучшим образом реагируют на такие акции, повысить лояльность людей и стимулировать их участие в сарафанном радио.

Однако слишком частое взаимодействие с одним и тем же сегментом заказчиков может вызвать их раздражение и привести к прекращению сделок с компанией.

Применение RFM для запуска нового продукта

Эффективное продвижение новых товаров и услуг среди наиболее лояльных клиентов помогает получить первые отзывы и обратную связь. Вы можете начать взаимодействие с аудиторией еще до запуска продукта. Лояльные клиенты могут подсказать вам ценные идеи о том, как улучшить товар и как наилучшим образом его продвигать. Кроме того, такие покупатели будут рассказывать о новинке в своем окружении.

Источник: shutterstock.com

Влияние RFM на лояльность и вовлеченность клиентов в бизнес

При запуске программы лояльности приоритетом должны стать сегменты «Идеальные», «Лояльные» и «Перспективные». Именно на них следует сосредотачивать усилия при продвижении программы. Если вы стремитесь улучшить их впечатление от взаимодействия с вашим брендом, то рекомендуется использовать тактику follow-up с ограниченными по времени предложениями. Это может многократно увеличить вероятность повторных покупок.

Кроме того, рассылка, содержащая полезный образовательный и информационный контент, способствует росту вовлеченности клиентов в бренд. Такие материалы помогают повысить экспертность марки в определенной сфере деятельности.

Влияние RFM-анализа на уровень маркетинговых расходов и ROI

Применение анализа RFM способствует улучшению маркетинга в бизнесе. Кроме того, использование этого метода позволяет:

• увеличить пожизненную ценность клиентов;

• повысить эффективность запуска новых продуктов и услуг;

• снизить потери клиентов;

• увеличить ROI рекламных кампаний;

• повысить качество клиентского опыта и их лояльность;

• увеличить эффективность и успешность ретаргетинга кампаний;

• понять бизнес и сделать аналитику более прозрачной и информативной.

Обычно нетаргетированные рекламные кампании стоят недешево. Однако если сосредоточить усилия на более узкой аудитории, можно заметно уменьшить затраты, сделать рекламу более индивидуализированной и разработать креативы и тексты, основанные на информации о клиентах.

Этот принцип можно легко применить к цифровому маркетингу и другим видам рекламной деятельности. Предварительное сегментирование клиентской базы и выбор целевой аудитории позволяют сократить расходы на рекламу и увеличить ROI.

Применение RFM в ремаркетинге и ретаргетинге кампаний

Ремаркетинг представляет собой метод рекламы, при котором рекламные объявления демонстрируются клиентам, ранее посещавшим веб-сайт. При этом информация отображается на других сайтах, включая ресурсы конкурентов. Такой подход способствует увеличению кликов и повышению эффективности рекламной кампании.

Применение RFM в ремаркетинге может быть реализовано путем экспорта необходимых сегментов клиентов (к примеру, недавних покупателей) и последующего использования этих списков для создания аудиторий, которым будут показываться объявления.

Скачайте полезный документ по теме:

Чек-лист: Как добиваться своих целей в переговорах с клиентами

RFM-анализ для создания рассылок

Рассмотрим пример RFM-анализа для рассылки по электронной почте.

Уходящие

Спящие

Постоянные

Сокращенный RFM-анализ

Часто для формирования сегментов используют отдельные показатели из анализа RFM.

• RF-анализ

Этот анализ охватывает давность сделок и их частоту. Стоит отметить, что Monetary (сумма покупок) может зависеть от Frequency (частоты покупок), поэтому его учитывать не обязательно.

Сегментация на основе RF-анализа дает понимание о том, как часто клиенты совершают заказы в рассматриваемом периоде, и позволяет выделить тех из них, которые недавно проявили активность и поддерживают постоянное взаимодействие с компанией.

• RM-анализ

С помощью RM-анализа можно увидеть распределение клиентов по параметрам Recency и Monetary. Этот метод помогает найти потребителей, которые приносят больше всего прибыли, и тех, чей вклад в общую выручку является незначительным.

• FM-анализ

FM-анализ отображает распределение клиентов в зависимости от частоты и суммы покупок. Метод позволяет выделить покупателей, которые совершают заказы на крупные суммы, несмотря на их низкую частоту, а также тех, кто приобретает часто, но с небольшими чеками.

Часто задаваемые вопросы о RFM-анализе

Теперь вы знаете, что такое RFM-анализ. Важно помнить, что это лишь один из многочисленных инструментов для исследования целевой аудитории в маркетинге. Его преимущество заключается в том, что он позволяет сэкономить деньги и время без потери точности результатов. Это особенно важно в сфере B2C, когда клиентская база насчитывает несколько тысяч человек.

Как закон Парето связан с RFM-анализом?

RFM-анализ основывается на законе Парето, который утверждает, что 80 % времени, затраченного на определенное действие, приносят всего лишь 20 % результата, в то время как 20 % усилий приводят к 80 % результату. Этот метод применим и в маркетинговой среде, где 80 % продаж часто генерируются за счет 20 % клиентов.

Кто должен выполнять анализ?

Анализ с использованием RFM-методики может выполняться различными специалистами, включая интернет-маркетологов и руководителей компаний. При этом аналитический отчет можно также применять для организации почтовых рассылок.

Можно ли проводить анализ исключительно в автоматическом режиме?

Многие современные CRM-системы имеют функционал, позволяющий выполнять непрерывный анализ клиентской базы с использованием RFM-методики. Однако в большинстве случаев стандартные функции требуют ручного контроля и вмешательства специалистов. Поэтому наиболее эффективным является подход, при котором сотрудники экспортируют заранее подготовленную клиентскую базу и работают с ней по созданным алгоритмам.

Автор статьи

Сергей Касьянов

Сооснователь компании «Генератор продаж»

Последние статьи этого автора:

• Анализ контента сайта: 9 этапов + сервисы помощники
• Про B2C маркетинг простыми словами
• СРА-маркетинг для рекламодателя: агрегаторы, запуск и схемы обмана

Забрать подарки
из закрытой базы

Скачать 7,4 MB

Полезные
материалы
для руководителей

Скачать 3,2 MB