Email маркетинг

RFM-анализ: учимся сегментировать клиентов

9 minutes

RFM-анализ: учимся сегментировать клиентов

RFM-анализ — это метод сегментации большого количества клиентов по трем критериям: частота покупок (Recency), давность (Frequency) и сумма вложений со стороны потребителя (Monetary).

RFM-анализ тесно связан с принципом Парето, согласно которому 20% усилий и 20% клиентов приносят 80% всей прибыли. Цель такого анализа — выделить ту часть потребителей, от которой поступает больше всего денег, а также распределить остальных по группам в зависимости от их ценности для компании.

Зачем нужен RFM-анализ

RFM-анализ используется, чтобы выделить различные по своей ценности сегменты потребителей, к которым применяется разный маркетинговый подход. Выполнять такие действия вручную — слишком трудоемкий процесс.

С помощью этого инструмента легче определить, на кого из клиентов не стоит тратить силы и средства, а с кем обязательно нужно поработать.

В зависимости от результатов RFM-анализа мы понимаем, как взаимодействовать с клиентами из каждого сегмента. Например, те, кто недавно совершил первую покупку на крупную сумму, потенциально могут попасть в категорию лояльных клиентов. Для этого нужно предпринять определенные меры: подготовить рассылку по email, SMS или в чат-ботах с описанием преимуществ компании и выгодным предложением.

Где применяют RFM-анализ

Наиболее эффективно этот метод применяется в компаниях сферы B2C при наличии клиентской базы от десяти тысяч контактов. RFM-анализ можно использовать и в B2B секторе, но в этом случае лучше сократить число сегментов: в B2B гораздо меньше контактов, и выделение 27 или более групп потребителей нерационально с позиции затрат.

Результаты RFM сегментации используют при составлении рассылок по email и в мессенджерах, при создании телефонных скриптов для отдела продаж и в целом для выстраивания эффективной коммуникации с разными группами клиентов, а также для корректировок запущенных рекламных кампаний.

Если целевое действие — не покупка, а, например, просмотр видео, RFM-анализ также подойдет.

Создавайте эффективные рассылки!

Используйте конструктор писем SendPulse, который позволяет создавать профессиональные шаблоны для массовых email рассылок.

Преимущества и недостатки RFM-анализа

RFM-анализ, как и любой другой метод, имеет свои плюсы и минусы.

Достоинства:

  • помогает сократить расходы на проведение маркетинговых кампаний благодаря качественному таргетингу;
  • находит применение в разных сферах: ecommerce, прямые продажи, НКО и все, что связано с рассылками;
  • метод можно использовать в комбинации с другими маркетинговыми инструментами;
  • способствует повышению лояльности за счет более целевых рассылок.

Недостатки:

  • при наличии небольшой базы контактов этот метод не дает существенного эффекта — он лишь немного превосходит затраты на сегментацию;
  • не подходит бизнесам с одноразовыми продажами;
  • метод ретроспективный и не может использоваться для составления прогнозов;
  • для анализа крупных баз клиентов понадобится специальное ПО и скрипты;
  • требует постоянного обновления.

Механика RFM-анализа

Чуть подробнее раскроем суть показателей, на основании которых выполняется анализ:

  • Recency — давность — указывает на срок с момента крайней покупки.
  • Frequency — частота — характеризует частоту покупок.
  • Monetary — сумма затрат — отражает объем вложений со стороны клиента, как правило в денежном выражении, но не обязательно.

Далее рассмотрим каждый показатель по отдельности.

Сбор данных

Первый шаг — сбор данных. Период анализа зависит от специфики деятельности, но, как правило, используются данные за последний год или два. Есть ряд обязательных параметров:

  • идентификатор клиента — в качестве него может выступать ФИО, номер телефона, email, ник на сайте и так далее;
  • дата крайней покупки;
  • количество совершенных клиентом покупок или других конверсионных действий;
  • сумма вложений клиента — в виде денежных средств, времени и глубины просмотра или другой ценности.

Чтобы не систематизировать данные вручную, выгрузите их из CRM в Microsoft Excel или Google Sheets. Затем добавьте еще 5 столбцов:

  • текущая дата — заполните строчки формулой СЕГОДНЯ;
  • количество дней с момента последней покупки клиента;
  • столбцы с обозначениями R, F, M.
Исходные данные для RFM сегментации
Исходные данные для RFM сегментации

CRM SendPulse удобная и бесплатная. С ее помощью легко автоматизировать продажи и централизованно управлять сделками. Вся информация о клиентах хранится в одном месте, предусмотрено автоматическое создание сделок, например, при оформлении заказа на сайте. Можно настроить авторассылки по конкретным событиям по email, SMS, Viber или в чат-ботах.

Интерфейс CRM SendPulse
Интерфейс CRM SendPulse

CRM интегрируется со всеми сервисами SendPulse, в том числе конструктором сайтов и web push уведомлениями. Есть встроенный таск-менеджер для управления рабочими задачами.

Оценка и группировка потребителей

Теперь приступаем к оценке потребителей по каждому параметру и распределению их на группы. Как правило, в RFM-анализе используют трехбалльную систему оценки и выделяют три группы, но при значительном объеме исходных данных их может быть четыре, пять и более. Мы рассмотрим классический вариант.

Давность покупки

Нужно разделить покупателей на три группы в зависимости от количества дней, прошедших с момента крайней покупки или другого целевого действия. Критерии могут отличаться для разных сфер. В нашем случае оценки выглядят следующим образом:

  • от 181 дня — «плохо», присваиваем этой группе значение 1;
  • от 91 до 180 дней — «нормально», ставим цифру 2;
  • до 90 дней — «хорошо», оценка 3.

Некоторые маркетологи ставят 1 балл за лучший результат и 3 — за худший. Делайте так, как вам удобнее.

Заполним столбец «Количество дней с момента последней покупки». Для этого нужно посчитать разницу между текущей датой и временем крайней покупки клиента с помощью формулы и потянуть ячейку вниз до конца таблицы.

Подсчитываем число дней с момента крайней покупки
Подсчитываем число дней с момента крайней покупки

В нашем случае мы уже определили критерии для плохой, нормальной и хорошей оценки. Если вы хотите разделить всех потребителей на три равные группы по давности покупки, воспользуйтесь формулой ПРОЦЕНТИЛЬ.ВКЛ в Excel для 33% и 66%. В нашем примере в группу недавних клиентов вошли бы те, кто совершил покупку за последние 58 дней. Ко второй группе были бы отнесены те люди, которые сделали заказ от 59 до 269 дней назад. А все, кто купили продукт раньше — третья группа с наихудшей оценкой 1.

Подсчет процентиля для RFM сегментации
Подсчет процентиля для RFM сегментации

Можно настроить сортировку в нужном столбце «от Я до А» — так будет проще расставить оценки и определить клиентов в соответствующие группы.

Сортировка и выставление оценок по показателю давности
Сортировка и выставление оценок по показателю давности

Частота покупки

Теперь распределим потребителей по частоте покупок или прочих целевых действий. Критерии опять же зависят от сферы деятельности. В нашем примере они такие:

  • 1 покупка — «плохо», оценка 1;
  • от 2 до 4 — «нормально», цифра 2;
  • от 5 — «хорошо», ставим 3 балла.

Можно использовать формулу ПРОЦЕНТИЛЬ.ВКЛ, если нужно разделить клиентов на три равные группы, или отсортировать их по возрастанию или убыванию для удобства при выставлении оценок.

Сортировка по количеству покупок и выставление оценок показателю частоты
Сортировка по количеству покупок и выставление оценок показателю частоты

Вложения

Таким же образом распределите потребителей по группам в зависимости от величины затрат. В нашем примере оценки выглядят так:

  • от 5000 — «хорошо», оценка 3;
  • от 1000 до 4999 — «нормально», оценка 2;
  • меньше 1000 — «плохо», оценка 1.
Сортировка и выставление оценок по показателю величины затрат
Сортировка и выставление оценок по показателю величины затрат 

Подведение итогов RFM

Если вы использовали трехбалльную шкалу оценки, то после распределения клиентов по группам у вас получится 27 сегментов: от наихудшего 111 до наилучшего 333. Какие-то сегменты могут быть пустыми, например, если у вас нет покупателей, которые один раз давно совершили заказ на крупную сумму. Также группы можно объединять, если разница между показателями невелика.

Характеристики сегментов, выделенных на основе анализа RFM
Характеристики сегментов, выделенных на основе анализа RFM

Нужно выставить каждому клиенту общую оценку по всем трем показателям. Это можно сделать с помощью формулы:

Подсчет показателя RFM
Подсчет показателя RFM

Если нужно быстро посмотреть клиентов в каждом сегменте, используйте фильтрацию.

Используйте фильтры, чтобы увидеть информацию по отдельным сегментам
Используйте фильтры, чтобы увидеть информацию по отдельным сегментам

Как коммуницировать с разными сегментами

Для различных групп потребителей требуются разные маркетинговые подходы. Прежде всего, подробнее распишите характеристики каждого сегмента, определите их ценность и продумайте стратегию работы. Основные цели: удержать лучших; вернуть уходящих и, по возможности, потерянных; разбудить «спящих» и перевести их, а также новичков, в лояльные клиенты.

Потерянные

Как правило, клиенты из сегмента 111 — безвозвратно потерянные. Можно попробовать вернуть их с помощью специального предложения или крупной скидки, но не стоит прикладывать слишком много усилий — оно того не стоит.

Клиентов из сегментов 112 и 113 с большой вероятностью также можно считать потерянными, но когда-то они сделали у вас крупные покупки, поэтому есть смысл приложить некоторые усилия. Напомните о том, какие вы классные, расскажите о новинках и акциях, предложите промокод на скидку, поделитесь полезными материалами. Но если не получится вернуть этих покупателей, сильно переживать не стоит. В этом случае удалите неактивные контакты из базы подписчиков, чтобы ваши письма не попадали в спам другим получателям.

Рекомендуем ознакомиться:

Редкие

Потребители из сегментов 121, 122, 123 нечасто совершали покупки и давно не возвращались. Напомните о себе полезной рассылкой и узнайте с помощью опроса, что им было бы интересно приобрести и на каких условиях. Сообщите о выгодной акции, приуроченной к какому-либо инфоповоду.

Спящие

Клиенты из сегментов 211, 212, 213 покупали не так давно, и у вас есть хорошие шансы добиться повторных заказов. Напомните, почему с вами выгодно, подготовьте персональную подборку продуктов или советов. Пригласите поучаствовать в специальной акции с хорошими скидками. Можно спросить мнение о совершенной покупке и предложить оставить отзыв за какой-либо бонус.

Бывшие лояльные

В сегменты 131, 132, 133 входят те, кто раньше часто делали покупки с разным чеком, но давно о вас не вспоминают. Попробуйте снова пробудить в них интерес. Здесь могут сработать те же меры, что и с предыдущей группой. Кроме того, продумайте вопрос мотивации в долгосрочной перспективе в виде программы лояльности и дополнительных бонусов для постоянных клиентов.

В первом письме рассылки можно написать, что вы скучаете по своим «любимым клиентам» — покажите, что помните о них и ждете. Чтобы понять, почему покупок давно нет, проведите опрос с выяснением причин.

Рассылка с опросом о причинах ухода
Рассылка с опросом о причинах ухода

Недавние

Клиенты из сегментов 311, 312, 313 только недавно познакомились с вами, и ваша задача — попытаться заслужить их лояльность. Проявите заботу: сделайте рассылку о том, как ухаживать за товаром или подготовьте подборку лайфхаков по использованию. Пригласите в соцсети за дополнительным полезным контентом и призами.

Не забудьте отправить благодарственное письмо после покупки и пообещайте решить любые проблемы, которые могут возникнуть. Можно предложить скидку по случаю знакомства на следующий заказ.

Но не злоупотребляйте этим, особенно если чек был высоким — таких потребителей желательно выделить в отдельную группу, это потенциальные VIP. Приглашайте их на мероприятия, предлагайте участие в программе лояльности. Бонус за отзыв или за приведенного друга в данном случае сработает лучше обычной скидки.

Акция для повышения лояльности — приз за отзыв
Акция для повышения лояльности — приз за отзыв

Лояльные

Сегменты 321, 322, 323, 331, 332 — хорошие клиенты, которые уже оценили ваши преимущества, и закидывать их рассылками лишний раз нет смысла. Сообщайте о крупных распродажах и выгодных предложениях, иногда отправляйте полезные статьи и экспертные обзоры.

Потребители из сегмента 323 почти идеальны. Чтобы мотивировать их к более частым покупкам, сначала узнайте, что им хотелось бы видеть в ассортименте. Возможно, их и так все устраивает, но есть шанс повысить активность.

Тем, кто покупает на суммы меньше, предлагайте сопутствующие товары. Например, набор для домашнего пилинга хорошо дополнит восстанавливающая маска и увлажняющая эмульсия, а к зимнему пуховику подойдут шапка и шарф с модным принтом.

Идеальные

333 — те, кто покупают часто, на большие суммы и посетили магазин совсем недавно. В общем, идеальный тип клиента, который приносит до 80% прибыли. Ваша задача — удерживать их в таком состоянии как можно дольше.

Не предлагайте скидки, ведь эти потребители и так хорошо покупают. Заинтересовать их можно особыми предложениями: эксклюзивный товар или услуга, карта VIP-клиента с дополнительными привилегиями, персональные консультации с экспертом и тому подобное. Показывайте этим людям, что они действительно важны, проявляйте заботу после каждой покупки. Полезные материалы хорошо работают, если это уникальная информация.

Если таких клиентов немного, а чеки очень большие, можно готовить персональные рассылки.

В примере ниже компания благодарит клиента за лояльность, рассказывает про специальную программу по запуску курсов и приглашает на вебинар, где можно получить ценные инсайды.

Пример письма лояльным клиентам
Пример письма лояльным клиентам

Как часто пересматривать сегменты

Потребители зачастую перемещаются из одного сегмента в другой: прежде лояльные клиенты могут «уснуть», а новички — стать VIP-ами. Периодически необходимо пересматривать выделенные сегменты и обновлять результаты RFM-анализа. Частота зависит от следующих факторов:

  • жизненный цикл потребителя;
  • срок службы товара или действия услуги;
  • период, за который клиент успеет сделать повторный заказ.

Крупному магазину, в котором ежедневно делаются покупки на большую сумму, следует обновлять RFM-анализ ежемесячно или немного реже. Если срок службы товара долгий и клиенты приходят нечасто, можно пересматривать сегменты пару раз в год.

Нужно принимать в расчет дополнительные факторы: сезонность, праздничные дни, акции. Если вы продаете товары с коротким сроком использования, и кто-то из постоянных клиентов ничего не покупает в течение месяца, возможно, влияет сезонность. Не торопитесь с переводом таких потребителей в другие сегменты.

Заключение

Мы разобрали, что такое RFM-анализ и зачем его проводить. Это относительно несложный способ разделить потребителей на сегменты, который не требует больших усилий, если база контактов не слишком велика.

Для отправки сообщений воспользуйтесь сервисами SendPulse: email, SMS и Viber рассылки, чат-боты для соцсетей и мессенджеров, web push уведомления. Сохраняйте данные в бесплатной CRM-системе со встроенным таск-менеджером. Создавайте сайты и мультиссылки в удобном конструкторе. А для тех, кто занимается онлайн-образованием, у нас есть платформа для запуска курсов.

Посты по категориям