Rfm анализ методика и практика применения. RFM-анализ от А до Я

Это отдельные сегменты аудитории, выделить их позволяет RFM-анализ. В статье вы увидите все его возможности и способы применения.

Зачем нужен RFM-анализ

Группировать вручную — долго и муторно, и не всегда очевидно, какие признаки лучше применить. RFM-анализ дает готовую схему, согласно которой более «дорогим», как и менее «дорогим», клиентам нужен особый подход.

Одних мы хотим заполучить в ряды постоянных клиентов. По вторым об этом говорить рано, и наша цель — просто их удержать, чтобы они не ушли к конкурентам. Вы группируете клиентов и определяете, кто покупает часто и много, кто — часто, но по мелочи, а кто давно ничего не покупал.

В зависимости от этого можно разрабатывать релевантные коммуникации и контент. Лояльным клиентам — спецпредложения. Тем, кто давно не покупал — бонус или скидку + таргетинг, чтобы напомнить о себе. В отдельном параграфе этой статьи рассмотрим конкретные примеры.

Область применения

Данный метод подходит B2C компаниям с клиентской базой от 10 000 контактов. Можно применять и для B2B, но там база, как правило, гораздо меньше. В таком случае стоит сократить количество сегментов.

Чаще всего этот метод сегментации используется в email-рассылках. Также он пригодится при подготовке скриптов для телефонных звонков клиентам или любых узко таргетированных маркетинговых кампаний на существующих клиентов.

Кроме того, RFM-анализ подходит, если конверсионное действие отлично от покупки и не заканчивается получением денег от клиентов (допустим, просмотр статей блога).

Механика RFM-сегментации

Основа — три показателя, названия которых зашифрованы в названии метода:

Recency (давность, новизна) — как давно клиенты делали последнюю покупку;
Frequency (частота) — как часто они покупают;
Monetary (суммарная стоимость покупок; для других действий — ценность взаимодействия) — на какую сумму они покупают. Либо показатель можно привязать к просмотру страниц сайта (длительность или глубина).

Классический способ — поделить клиентскую базу по этим показателям на 3 диапазона. Например, высокий показатель новизны — до 2 месяцев, средний — от 2 до 6 и низкий — более 6. Универсальных рекомендаций нет, так как здесь влияют многие факторы — отрасль, жизненный цикл покупателя и т.д.

Вы сами решаете, что значит маленькая, средняя и большая стоимость продаж на клиента. Для одного бизнеса 10 000 рублей — приличная сумма, для другого — слишком скромная.

В Excel эти интервалы можно выделить с помощью формулы, как — смотрите в следующем параграфе.

Для простоты принадлежность клиента к определенному диапазону представляют их в виде 3-балльной системы.

Давность заказа:

1 — давние;

2 — «спящие» (относительно недавние);

3 — недавние.

Частота покупок:

1 — разовые;

2 — редкие;

3 — частые.

Сумма покупок:

1 — низкий чек;

2 — средний чек;

3 — высокий чек.

Пересечения показателей и уровней дают 27 возможных комбинаций (сегментов):

Забегая вперед, скажем, что некоторые могут быть пустыми или очень маленькими. Например, если у вас нет клиентов, которые в прошлом покупали на большие суммы.

Примечание . Можно использовать только один или два показателя, но это снизит однородность сегментов. А можно наоборот выделить больше уровней, однако это усложнит анализ и дальнейшую работу с сегментами, так как их получится еще больше. Если 4 — то 64 сегмента, 5 — уже 125 и т.д.

Делать всё это вручную трудоемко, лучше использовать сводные таблицы Excel или Google Таблиц. Данный функционал позволяет автоматически делить базу данных на три условно равные группы. Рассмотрим подробнее на примере.

Алгоритм RFM-анализа в Excel

1) Представьте данные о клиентской базе в виде таблицы со столбцами:

В примере за ID мы взяли номер, но там может быть любая контактная информация клиента — email, телефон, имя.

2) Создайте и настройте сводную таблицу, чтобы посчитать:

Сколько раз клиент заказывал — перетягиваем столбец с ID и значение количества по полю «Сумма». Так мы видим, сколько заказов по каждому ID;
На какую сумму клиент заказывал — значение суммы по полю «Сумма»;
Когда клиент в последний раз заказывал — значение максимума по полю «Дата».

Скопируйте данные на новый лист, переименуйте поля в читаемый вид и для удобства поменяйте порядок столбцов (дата — на второе место, так как дальше работать именно с ней):

3) В отдельном столбце рассчитайте, сколько дней прошло с последнего заказа по любой из формул:

Для сегодняшнего дня:

Для другой даты (в примере — 01.01.2018):

У нас готов показатель Recency (давность покупки).

4) Разбейте клиентов на группы по показателю Recency.

Можно использовать функцию ПРОЦЕНТИЛЬ.ВКЛ. Из всех вариантов давности она вытягивает те, которые входят в 33% и 66%.

Получаются три равные группы: кто совершил заказ максимум 39 дней назад (недавние), от 39 до 91 дня включительно (относительно недавние) и от 92 дня (самые давние клиенты).

Чтобы узнать, к какой группе относится каждый клиент, примените такое условие:

Вот результат:

5) Определите то же самое по столбцу «Количество», чтобы применить показатель Frequency (Частота).

Формулу ПРОЦЕНТИЛЬ перетяните и измените диапазон значений:

Получается также три равные группы: первая совершает до 2 заказов, вторая — от 2 до 4, третья — больше 4.

Примените условие:

6) Определите то же самое по столбцу «Сумма», чтобы применить показатель Monetary (Сумма покупки).

Формулу ПРОЦЕНТИЛЬ перетяните и измените диапазон значений. Примените условие:

Вы получили все нужные показатели для RFM-анализа.

7) Рассчитайте обозначение (код) каждого клиента по методу RFM:

8) Сделайте сводную таблицу на основании этих кодов. Включите в строки RFM, в значения — количество по полю «Клиент»:

Скопируйте на новый лист и переименуйте столбцы:

Из этой таблицы вы видите количество клиентов в каждом сегменте.

Все подробности смотрите в этом видео:

Технические особенности

Определять границы сегментов — основная сложность, так как нет конкретного правила.

Как вы видели в нашем примере, сегменты получаются неравномерные. Один включает 74 человека, другой — всего 1, а самих сегментов 27! Слишком широкие группы можно разбивать на несколько по дополнительным признакам, немногочисленные близкие по поведению объединять. Но это лишняя ручная работа.

Можно при разделении целенаправленно соблюдать равное количество клиентов в группах. Чем это грозит? Трудно выделить «самых-самых». В одном сегменте могут оказаться покупатели на 1 и на 15 тысяч рублей.

В обоих случаях вы получаете слишком большое количество сегментов. Не факт, что они критически отличаются друг от друга, и есть смысл в отдельных программах.

Конечно, можно всё безукоризненно сделать руками, получить оптимальное количество равномерных по содержанию сегментов. Но это десятки часов работы специально обученного сотрудника. Ведь сегменты со временем еще полезно обновлять. Это не всегда реально и эффективно.

Обойти эти ограничения позволяет специализированный сервис Mindbox , который автоматизирует RFM-анализ. Благодаря алгоритмам кластеризации он определяет, сколько на самом деле сегментов (3-15 штук) и что они включают. То есть не по заданным параметрам, а по данным в базе. Пустых сегментов не выдает.

Дополнительный и важный плюс — он подстраивается под любую сферу.

Визуализация результата:

В Mindbox можно построить отчет по сегментации. Достаточно нажать кнопку. Отчет включает три таблицы.

Оценка состояния базы

Ключевые показатели сводной таблицы: активность потребителей (давность последней покупки) и ценность (потраченная сумма).

«Отток» — это клиенты, которые давно не покупали, а «Риск оттока» — которые покупали среднее количество времени назад. Активные — те, кто недавно совершил покупку.

Этот отчет помогает выбрать сегмент, с которым стоит работать в первую очередь.

Изучение сегментов

Показатели: размер сегментов, оборот (сумма, которую потратили все клиенты сегмента), средний чек.

Например, вот список сегментов, которые совершали покупки:

Фильтр позволяет увидеть определенную категорию по ценности:

В примере вы видите 7 сегментов с высокой ценностью:

На основе этой информации можно решать, с какими сегментами работать.

Детальная информация по сегментам

Показатели: границы сегментов по каждому признаку (R, F, M) и средние значения по ним.

Когда сегменты для дальнейших действий выбраны, можно запускать для них маркетинговые кампании.

Как разрабатывать коммуникации для сегментов

Во-первых, охарактеризуйте полученные сегменты, чтобы дальше было проще с ними работать. Например, клиент 111 давно делал единичные заказы на маленькую сумму. А клиент 333 напротив покупает часто и тратит на покупки много, последняя была не так давно.

Далее оцените ценность и разработайте стратегию работы с каждым сегментом. Решите, какие сообщения подойдут для каждого сегмента. Главный принцип: лучших клиентов удерживаем, середнячков «раскручиваем» до лучших, уходящих и почти потерянных возвращаем.

Потерянные

На самых давних клиентов не стоит тратить много времени и усилий (111, 112, 113). Можно попробовать их вернуть, попытка не пытка. Например, расскажите об акциях, скидках и распродажах.

Также напишите, почему выгодно оставаться с вами, но не настаивайте — возможно, их отток неизбежен.

Если они никак не отреагируют на эти действия, можно спокойно удалять их из базы.

Под угрозой оттока

Для более перспективных, чем потерянные, можно постараться больше, чтобы их вернуть. Ведь они покупали много раз и / или на большую сумму.

Что их может заинтересовать?

Скидка или купон на покупку, информация о распродаже;
Персональная товарная подборка;
Полезные видео или статьи (как в примере ниже).

Полезно напомнить о преимуществах. Если клиенты перестали покупать недавно, также спросите причину.

Новички

Новичков с низким и средним чеком — 311, 312 — возможно, заинтересует обучающий контент, справочная информация, помощь в выборе продукта.

Постарайтесь их перевести в ряды лояльных. Для этого поделитесь другим полезным контентом (обзоры, статьи, руководства). И не забудьте поздравить с покупкой или поблагодарить за выбор вашей компании.

Перспективные

Клиенты, которые купили на большую сумму (313) — потенциальные VIP, поэтому постарайтесь удержать их интерес.

Выясните с помощью опроса, доволен ли он, какие у него пожелания. И другую информацию, которая пригодится для удержания: что ему интересно, какие у него потребности.

Будьте аккуратны со скидками. У таких клиентов все шансы стать постоянными покупателями по полной стоимости. Поэтому лучше мотивировать чем-то другим. Например, как в рассылке выше — шанс получить подарок в обмен на отзыв.

Тем, которые покупают регулярно, но на небольшую сумму (321, 322, 331, 332), предложите сопутствующие товары.

Идеальные

И наконец, самые желанные покупатели — сегмент 333. Важно убедить этих клиентов в том, что вы их цените. Попросите оставить отзыв и сообщите о персональном обслуживании. Или просто польстите им, как в примере:

Скидки для этих клиентов противопоказаны! Ваша цель — мотивировать их на дальнейшие регулярные покупки. Подайте идеи в персональной товарной подборке или, если это инфопродукт, напомните о продлении подписки:

Не стоит утомлять лишними коммуникациями тех, кто итак покупает. Сообщайте только самую важную информацию и предложения «для любимых клиентов».

Как часто обновлять сегменты

Со временем показатели RFM-анализа меняются, и клиенты переходят из одного сегмента в другой. Лояльные покупатели могут сделать тайм-аут, а «спящие» — проснуться от ваших сообщений и стать активнее.

Частота обновления данных зависит от того, насколько подвижная у вас база: какой жизненный цикл клиента, естественный период покупки, а также период, за который клиент успеет сделать повторную покупку. Для крупного успешного интернет-магазина — не чаще, чем раз в месяц. Если заказы происходят редко, достаточно пересматривать сегменты раз в квартал или полгода.

При этом учитывайте, что на качество данных влияют сезонность, акции и праздники. Если клиент с богатой историей покупок за текущий месяц ничего не покупает, это не значит, что его сразу нужно переводить в другой сегмент. Возможно, это просто влияние сезонности, и через время покупки возобновятся.

Если клиент новый, у него пока очень мало данных о покупках. Нет смысла включать его в анализ для всей базы, либо можно для таких провести отдельный анализ.

Высоких вам продаж!

Каждый предприниматель в процессе развития бизнеса сталкивается с вопросом: как сделать своего клиента более лояльным и не дать ему уйти к конкуренту?

Существует два типа данных, которые можно узнать о покупателях: кто они такие (демографические данные) и что они делают (поведенческие данные). Как правило, маркетологи пытаются предугадать именно поведение клиентов. Ведь если вы планируете продать товар или услугу своим клиентам, то знание, что кто-то из них недавно приобрел несколько предметов общей стоимостью 10000 рублей, ценнее, чем знание их возраста, дохода, семейного положения или другой подобной информации.

Обычно для предсказания поведения клиентов специалисты по директ-маркетингу используют RFM-анализ. Главным становится вопрос, как формализовать размер пользы, принесенной каждым клиентом. Для этой цели изучаются три показателя:

Recency - давность продажи (сколько времени прошло с момента последней покупки клиента);
Frequency - частота покупок (общее количество покупок в периоде);
Monetary - сумма продаж за всю историю (иногда используют средний чек).

Причем, показатель Monetary не обязательно привязывать к деньгам. Это может быть любой фильтр, наложенный на основные показатели этого метода: Давность и Частота. Монетизацию не всегда удается свести к покупкам. Например, для информационного портала можно взять время просмотра страницы или глубину просмотра страниц на сайте.

Как правило, процент покупателей, реагирующий на общие рекламные предложения, невелик. RFM-анализ – это простой и, в то же время, эффективный метод. Используя его, можно предсказать реакцию покупателя, улучшить взаимодействие и повысить прибыль. В зависимости от принадлежности клиента к одной из выделенных групп применяются разные способы воздействия. Важность показателей ранжируется согласно последовательности: Давность, Частота, Сумма продаж.

Применение RFM для базы данных частных клиентов

Рассмотрим небольшую компанию по продаже учебных пособий, которая использовала RFM-анализ для извлечения максимальной прибыли с каждого покупателя. Ежегодно лето всем клиентам рассылались письма с предложением приобрести их продукцию. Затраты на рассылку составляли 15 руб. на одно письмо, прибыль же от каждой продажи - 550 руб. Таким образом, чтобы оправдать затраты на рассылку, необходимо получать более 3% откликов. Но на протяжении нескольких лет доля откликов не превышала 1,6%, что не давало прибыли. Применив RFM, всю существующую базу данных клиентов разбили по 125 ячейкам (5х5х5) и определили долю откликов по каждой из ячеек. Далее рассылку писем стали осуществлять по ячейкам с долей откликов более 3%, что позволило компании в итоге получить прибыль.

Стоит отметить, что непрерывное использование RFM-анализа не пойдет на пользу бизнесу. Если постоянно его применять для решения вопроса: кому из клиентов написать или позвонить, - то некоторые из них вообще никогда не получат от вас известий, а другие - наиболее активно реагирующие, будут испытывать усталость от постоянного внимания, поскольку вы будете связываться с ними слишком часто. Необходимо разрабатывать стратегию контактирования и подумать, с каким предложением можно обратиться к менее восприимчивым клиентам, просто чтобы они знали, что о них помнят.

На практике встречается упрощенный RFM-анализ, который называют RF-сегментация, когда показатель Сумма продаж не используется, потому что его значение часто зависит от Частоты. С помощью такого анализа несложно выделить тех, с кем нужно проводить активную работу, и именно для них разрабатывать специальные предложения.

Применение RFM для базы данных корпоративных клиентов

Рассмотрим применение RFM-анализа к базе данных корпоративных клиентов. Такая база, в большинстве случаев, гораздо меньше базы частных клиентов, и можно прибегнуть к сокращению количества групп. Например, для базы в 10000 записей 125 ячеек RFM-анализа будут иметь всего 80 записей в каждой ячейке, а этого мало для получения статистических результатов. Сократим количество RFM-ячеек до 20 с уменьшенным количеством групп, отсортированных по Частоте и Сумме продаж. Например, 5 - по Давности покупки, 2 - по Частоте и 2 - по Сумме продаж.

В теории RFM-анализа предполагается очень простой механизм разделения Давности, Частоты и Суммы продаж по сегментам: отсортировать все контакты и разбить на 5 равных групп для каждого показателя. Этот способ работает и помогает разбить всех клиентов относительно друг друга на:

покупали только что
недавно
давно
очень давно

Но на практике возникает проблема изменения этих показателей во времени.

Бизнес развивается хорошо, но вдруг в течение месяца не совершается ни одной покупки - это плохо. Но если разбить базу данных на равные части - ничего не изменится и всё те же последние покупатели попадут в сегмент «покупали только что».

Новый бизнес ещё не имеет данных о продажах за несколько лет. В этом случае границы с каждым днём будут сильно отличаться и пользоваться результатом такого RFM-анализа вообще нет смысла.

Сезонности, акции и праздники тоже сильно влияют на качество анализируемых данных. Поэтому время стоит фиксировать. Для того, чтобы определиться какие временные интервалы лучше выставить, стоит ответить для себя на ряд вопросов:

Какая длина жизненного цикла клиента?
Какой естественный период покупки?
Какая сезонность?
За какое время большинство клиентов успевает совершить повторную покупку?

Действенность RFM-анализа совсем не означает, что он может полностью заменить менеджера по продажам. Личное общение с заказчиком позволяет сотруднику хорошо понимать его и многое знать о нем. Правильно будет сосредоточить внимание менеджера на ключевых клиентах, а с остальными вести работу по электронной почте, с помощью сообщений и социальных сетей. RFM-анализ в этом случае становится отличным инструментом, помогающим провести сегментацию покупателей.

Николай Горпиневич о способах удержания клиентов при помощи анализа давности, частоты и суммы покупок.

В закладки

Сегментация - один из столпов, на котором стоит эффективный email-маркетинг. Существует много подходов и критериев для сегментирования базы подписчиков, но сегодня поговорим об одном из самых простых и эффективных - RFM-сегментации. И расскажем, как RFM-кампании могут увеличить конверсию на 350%, на примере омниканального ритейлера «Техносила».

Про RFM-сегментацию многие говорят, но на практике используют единицы. В основе подхода лежит RFM-анализ клиентов (Recency - давность, Frequency - частота, Monetary - деньги). Все покупатели распределяются по сегментам в зависимости от давности совершенных покупок, частоты этих покупок и размера суммы заказа.

Идея заключается в том, что клиент, проявивший активность недавно, совершивший покупки определенное количество раз и потративший наибольшую сумму, максимально лоялен интернет-магазину и гораздо легче совершит новую покупку, чем тот, кто сделал единственный заказ давно и на небольшую сумму.

Для омниканального ритейлера «Техносила» была использована RF-сегментация, то есть анализ на основе показателей Recency и Frequency, так как они дают самые важные знания о покупателях.

RF-сегментация email-подписчиков позволяет решить несколько важных задач:

Получить представление о качестве клиентской базы.
Выявить самых лояльных покупателей.
Диагностировать тех, кому требуется уделить больше внимания.
Выявить критические точки коммуникации с клиентами.
Запустить автоматизированные кампании для эффективной генерации повторных продаж и управления retention rate.

Виды RF-сегментов

Специалисты выделяют семь сегментов подписчиков: новички, перспективные, лояльные, дрейфующие, спящие, в зоне риска, в зоне потери. В матрице «удержания» по оси Х располагается количество дней с момента последнего заказа, по оси Y - количество заказов.

Новички - подписчики, которые совершили свою первую покупку в интернет-магазине. Новичками можно считать тех, кто совершил один заказ в течение последних 40 дней. Главная задача в работе с ними - превращение их в лояльных клиентов.

Для этого можно задействовать разные методы: рассказать о широком ассортименте магазина, предложить вступить в программу лояльности. Новичкам не стоит сразу показывать скидки, чтобы не снижать маржинальность интернет-магазина.

Дрейфующие - подписчики, которые совершили от одного до двух заказов, причем последний из заказов был в течение 52-75 дней, или те, кто сделал более одного заказа в течение 41-75 дней.

В этот сегмент подписчик может попасть из сегментов «Новички» и «Перспективные». Поскольку интернет-магазин уже потратил деньги на привлечение покупателя, теперь важно его удержать.

Спящие - подписчики, которые совершили один-два заказа, последний из которых был более 76 дней назад. Можно считать этих подписчиков «мертвыми».

Главная задача в этом сегменте - реанимировать подписчика, перевести в другой сегмент, поэтому здесь стоит активно использовать акции, скидки и спецпредложения. Если подписчик не реагирует на реактивационные рассылки, его можно смело отписывать, чтобы не тратить ресурсы интернет-магазина.

Перспективные - подписчики, которые совершили до двух заказов, последний из которых был не позже 51 дня назад. Это сегмент, который требует активной работы.

Перспективных подписчиков нужно вовлекать в мультиканальную коммуникацию (если у интернет-магазина она есть): предлагать различные маркетинговые активности, отправлять им полезные материалы (текстовые и видеообзоры, рекомендации по выбору и так далее), предлагать подписаться на соцсети. Как и новичкам, перспективным подписчикам не стоит давать скидок, чтобы не подсаживать сразу на скидочные предложения.

Лояльные - подписчики, которые совершили три и более заказа, последний из которых был не позже 51 дня назад. Лояльным подписчикам нужно дать понять, что магазин заботится о них, готов слушать своих клиентов и развиваться. Для этого нужно собирать обратную связь.

Лояльных покупателей нужно продолжить вовлекать в мультиканальную коммуникацию с магазином: использовать соцсети, офлайн-точки, полезные материалы, маркетинговые активности магазина. Например, у магазина Esky есть детская фотостудия и благотворительный проект, а «Техносила» ведет видеоблог и составляет текстовые обзоры и рекомендации. Лояльным покупателям также не нужно предлагать скидок, они хорошо покупают по полной цене.

В зоне риска - подписчики, которые совершили три и более заказа, последний из которых в течение 52-112 дней. Когда лояльный подписчик начинает терять интерес к магазину, его обязательно нужно вернуть. Необходимо побудить его остаться покупателем через демонстрацию полезного контента, рассказы об акциях и спецпредложениях.

В зоне потери - подписчики, которые совершили три и более заказа, последний из которых был более 113 дней назад. Подписчиков, которые в прошлом были лояльными, но совершенно потеряли интерес к магазину, нужно обязательно попытаться реанимировать. Необходимо получить обратную связь о причинах ухода, ещё раз продемонстрировать преимущества магазина. Подписчикам в зоне потери нужно демонстрировать самые выгодные предложения.

Задача триггерных RFM-рассылок, как и любой другой деятельности с RFM-сегментами, - удержание пользователей в группе «Лояльных». Чтобы отслеживать эффективность кампаний, нужно сравнивать прирост «Лояльного» сегмента с приростом сегмента «В зоне потери» и стремиться к тому, чтобы «Лояльный» сегмент рос быстрее (или соответственно уменьшался медленнее).

Сегментация и построение сетки удержания

Чтобы построить сетку удержания, необходимо разделить базу на сегменты по шкалам Recency (давность последней покупки) и Frequency (частота покупок). Для составления сегментов сначала сортируем всю базу подписчиков по давности последней покупки, затем каждый полученный сегмент сортируем по частоте покупок. Каждому сегменту присваивается цифровой индекс.

Чтобы построить сетку удержания, отмечаем на оси Х количество дней (min и max каждого сегмента) и на оси Y количество заказов (min и max каждого сегмента), а каждую ячейку размечаем кодами сегментов.

RF-сценарии для каждого из сегментов

Сценарий 1. Попадание в сегмент «Новички»

Когда пользователь совершил первую покупку, важно завоевать его лояльность и побудить к повторным заказам через предложение релевантных товаров в подходящий момент, который платформа рассчитывает автоматически.

Текст: «Поздравляем с первой покупкой».
Подборку персональных товарных рекомендаций.
Баннер: «Знакомство с категориями».
Блок: «Программа лояльности».

Пример письма для сегмента «Новички» омниканального ритейлера «Техносила»

Сценарий 2. Переход из «Новичков» в «Перспективные»

Чтобы в достаточной степени «подогреть» интерес новичков и перевести их в сегмент лояльных, необходимо вовлекать получателей полезным контентом и персональными предложениями на основе индивидуальных предпочтений.