RFM анализ

RFM анализ — это подход в маркетинге, который предполагает сегментацию базы клиентов на основании давности, частоты и суммы покупок.

Зачем проводить RFM анализ

RFM анализ позволяет отслеживать покупательскую активность клиентов, а также выявлять группы наиболее и наименее лояльных покупателей. Собранная информация помогает увидеть, кто приносит компании наибольшую, а кто наименьшую прибыль. Согласно закону Парето, 80% прибыли компании приносит всего 20% клиентов. Поэтому, выявив этих покупателей, вы сможете сосредоточить свои маркетинговые усилия на повышении их уровня удержания и LTV.

На основании RFM анализа компании своевременно реактивируют пассивных клиентов, стимулируют повторные продажи, проявляют заботу о лояльных покупателях и вознаграждают их. Это позволяет повысить прибыль, укрепить взаимоотношения с целевой аудиторией и увеличить уровень доверия.

В RFM анализе используют три главные переменные:

• recency (R) — переменная, которая показывает давность последней покупки;
• frequency (F) — показывает общее количество покупок за все время взаимодействия с брендом;
• monetary (M) — отображает сумму всех покупок или средний чек.

Подробнее о том, как применяют эти переменные, вы прочитаете в следующем разделе.

Как использовать RFM анализ в маркетинге

Предположим, вы уже провели RFM анализ и сегментировали клиентов на группы, которые отображены в таблице Excel. Давайте рассмотрим, как можно использовать эту информацию в своей стратегии email маркетинга.

Например, сначала выделяем группу клиентов, которые покупали давно, и отправляем по email специальное предложение для стимулирования повторных продаж. Реактивационное письмо может содержать персональную скидку, промокод, бесплатную доставку и другой стимул, чтобы мотивировать к покупке.

Ниже вы видите email, в котором компания INMYROOM стимулирует пассивных клиентов к взаимодействию при помощи подарка. Обратите внимание, как в письме подписчика подталкивают к быстрому принятию решения с помощью акцента на том, что предложение ограничено.

Чтобы повысить частоту покупок существующих клиентов, можно продумать стратегию перекрестных продаж. Этот подход подразумевает предложение дополнительного продукта. Например, если человек купил туристическую палатку, ему можно отправить транзакционное письмо и предложить в нем приобрести спальный мешок, матрас, набор посуды для пикника и прочие релевантные товары.

Для сегмента покупателей, которые покупают часто, но на небольшие суммы можно создать закрытую акцию и подарить бонусы, скидку или подарок.

Интернет-магазин Lamoda активно использует стимулирование продаж. Ниже вы видите письмо, в котором клиенту сообщают о закрытой акции, что уже делает предложение особенным, не говоря уже о том, что за покупку двух товаров человек получает третий в подарок.

Однако, маркетинг это не только email рассылки. Вы можете применить RFM анализ для повышения эффективности messenger маркетинга, телемаркетинга, SMS маркетинга.

Читайте дальше и вы узнаете, как проводить RFM анализ.

Как проводить RFM анализ

RFM анализ подходит для компаний как в B2B так и B2C сегменте. Он помогает сегментировать базу, в которой собрано большое количество клиентов (например, более 10 000). Для анализа можно взять данные из CRM-системы, поскольку там будут собраны покупатели по всем каналам, которые вы используете для коммуникации. Далее следует разбить их на группы. Главная сложность в этом вопросе состоит в том, что каждая категория RFM анализа подразделяется еще на несколько групп. В классическом варианте их три. Смотрите скриншот ниже.

Цифры в таблице — это числовое обозначение каждого клиента в одной из трех категорий RFM анализа. Вместе они создают уникальную трехцифровую комбинацию каждого сегмента. Всего выйдет 27 групп с уникальным номером: 111, 112, 113, 121, 122, 123 и так далее. Например, в сегменте 111 будут находиться клиенты, которые покупают часто и приносят компании наибольшую прибыль из всех.

Однако, вы сами определяете требования к RFM анализу. Поэтому, вы можете использовать более трех числовых обозначений в каждой группе. Например, можно подразделять давних покупателей на тех, кто приобрел продукт пол года и год назад. Значения частоты, суммы и давности покупок каждая компания также определяет самостоятельно, поскольку эти параметры зависят от сферы деятельности и сегмента, в котором работает компания. Так в эконом-сегменте стоимость одной покупки в разы ниже, чем в премиум-сегменте.

После того, как вы выгрузите данные о клиентах из CRM в таблицу Excel и проведете все расчеты, у вас получится примерно такой результат как показано на скриншоте ниже. Идентификационный номер группы каждого клиента расположен в последнем столбце — графа RFM.

Далее вы можете формировать сегменты покупателей, совершенствовать стратегию взаимодействия с ними и работать над улучшением таких KPI как средний чек, LTV, коэффициент оттока клиентов и прочее. Далее вы ознакомьтесь с примерами RFM анализа.

Примеры RFM анализа

На скриншоте ниже вы видите пример RFM анализа в B2B сегменте. Обратите внимание, что принцип построения таблицы тот же, что и в B2C, за исключением того, что вместо фамилий клиентов указаны наименования компаний.

После того, как таблица сформирована, можно каждому сегменту присвоить свой цвет. Такая визуализация матрицы позволяет быстро находить группы, оценивать их размер и работать с ними в дальнейшем.

Однако, Excel — не единственный инструмент RFM анализа. Его можно проводить автоматически при помощи специальных сервисов. Ниже вы видите RFM анализ, который был создан в Business Scanner.

Система автоматически подгружает данные из 1С, что избавляет от ручной работы. Business Scanner позволяет сегментировать клиентов на пять ключевых групп вместо трех и получить более точный результат. Для отображения нужной информации предусмотрен фильтр в верхней части экрана. Это позволяет отслеживать данные отдельно по каждому сегменту.

Чтобы RFM анализ помог достичь желаемых результатов в продажах и других KPI, важно продумать критерии сегментации клиентов. Необходимо установить минимальную и максимальную сумму покупки, частоту, временные рамки для определения давности взаимодействия и прочее. Также следует разработать стратегию работы с каждой группой клиентов. Например, чтобы повысить средний чек, можно использовать апселл и перекрестные продажи, а чтобы реактивировать «спящих» клиентов — предложить им промокод или подарок. RFM анализ позволяет персонализировать подход к покупателям, повысить уровень удержания и улучшить качество взаимодействия с теми, кто приносит компании наибольшую прибыль.