Понятие RFM-анализа

RFM-анализ клиентской базы представляет собой маркетинговый инструмент, позволяющий сегментировать клиентов по определенным критериям. Целью подобного исследования является оценка лояльности и активности покупателей, исходя из чего вырабатывается стратегия взаимодействия с ними.

Свое название данный метод получил по первым буквам ключевых понятий, обозначающих алгоритм анализа. Расшифровка аббревиатуры RFM:

• Recency (давность) — как давно была совершена последняя покупка. Чем меньше этот срок, тем больше шансов, что клиент повторно обратится.
• Frequency (частота) — количество покупок за исследуемый период. Очевидно, что для производителей наибольшую ценность представляют постоянные клиенты.
• Monetary (деньги) — сумма, потраченная покупателем за данный период. Соответственно, это выручка продавца.

На основе полученных результатов клиенты распределяются по сегментам, для каждого из которых требуются особые стратегии коммуникации.

Скажем, «спящим» покупателям нужно напомнить о своем существовании и замотивировать на покупку. Постоянных же клиентов целесообразно отблагодарить персональными скидками и предложениями, чтобы еще более повысить их уровень лояльности. Подобный подход обеспечивает максимальную отдачу от маркетинговых акций.

Источник: rawpixel.com / freepik.com

Основу метода RFM-анализа составляет принцип Парето, согласно которому 80 % выручки обычно дают 20 % клиентов – значит, именно на них должны быть сконцентрированы главные усилия. Определить самую перспективную группу целевой аудитории как раз и позволяет анализ RFM.

В практике современного бизнеса этот метод появился в 1995 году, когда вышла статья Т. Уонсбика и Я. Балта «Оптимальный выбор для прямой почтовой рассылки», подтвердившая истинность идеи Парето. Сначала RFM применялся в рассылках, но затем приобрел более универсальное значение.

Преимущества RFM-анализа

Помимо основной цели в виде выделения самых прибыльных покупателей, RFM-анализ позволяет решать и другие бизнес-задачи:

• Увеличение уровня персонализации при работе с клиентами, что позитивно сказывается на их реакции на торговые предложения.
• Повышение лояльности целевой аудитории, поскольку появляется возможность делать более релевантные офферы.
• Увеличение объема продаж — рост показателей F и М достигается грамотным взаимодействием с клиентами. Скажем, им могут быть предложены сопутствующие товары или новинки в ассортименте продукции.
• Возможность возвращения ценных клиентов – скажем, если постоянный покупатель внезапно пропал, то необходимо попытаться восстановить с ним контакт.
• Сокращение расходов на маркетинг и продвижение – с одной стороны, стоит отказаться от маркетинговых затрат на тех, кто не приносит прибыль; с другой же – эффективность индивидуального взаимодействия с постоянными покупателями остается весьма высокой.

Применение RFM-анализа дает возможность повысить уровень LTV (lifetime value – пожизненная ценность клиента) и ROI (return on investment— уровень возврата инвестиций), а в итоге – заметно увеличить прибыль.

Как разделить покупателей на сегменты

Для RFM-анализа подойдет даже общедоступное средство в виде приложения Excel.

Шаг 1. Сбор данных о клиентах – информация о покупках за анализируемый период. Эти сведения можно собрать благодаря «Яндекс.Метрике», выгрузить из CRM-системы, в крайнем же случае заполнить вручную.

Шаг 2. Заполнение таблицы в Excel – достаточно будет пяти колонок:

• Идентификатор клиента – Ф. И. О., номер телефона, электронная почта, номер карты лояльности и т. п.
• Дата последней покупки.
• Количество дней, прошедших от этой даты.
• Общее число покупок за анализируемый временной период.
• Общая сумма покупок.

Шаг 3. Определение критериев для сортировки по трем показателям: R (recency), F (frequency) и М (monetary).

Источник: benzoix / freepik.com

Для каждой отрасли бизнеса и даже конкретной компании выбираются свои ориентиры. Здесь все относительно: скажем, по градации «крупный» или «мелкий чек» сравнивать автосалон с пиццерией явно не получится.

К примеру, Recency:

• От 1 до 30 дней — недавно.
• От 31 до 60 дней — средняя давность.
• Более 60 дней — давно.

Группировка по Frequency:

• 5 и более покупок — часто;
• 3-4 — средняя частота;
• 1-2 — редко.

Monetary – исходя из фактической картины, например:

• Менее 2000 рублей — мелкий чек.
• 2000–10 000 рублей — средний чек.
• Более 10 000 рублей — крупный чек.

Читайте также! Аналитика продаж: виды, методы, инструменты

Шаг 4. Добавление в таблицу столбцов R, F, М и подстановка баллов по выбранной классификации:

• Recency: 1 — недавно, 2 — средняя давность, 3 — давно.
• Frequency: 1 — часто, 2 — средняя частота, 3 — редко.
• Monetary: 1 — крупный чек, 2 — средний чек, 3 — маленький чек.

В результате получается 27 возможных комбинаций — это и будут группы клиентов, которые можно объединить в более крупные категории.

Далее делается более подробный анализ, но, безусловно, наибольшего внимания заслуживают клиенты, у которых по всем трем позициям стоит 1.

Как работать с результатами RFM-анализа

В RFM-анализе сегментация дает возможность разрабатывать стратегии для мотивации каждой группы потребителей на повторные покупки. Разберем это на примерах.

Самые ценные клиенты, регулярно делающие крупные покупки, – их нужно всеми силами удерживать и стимулировать на дальнейшее взаимодействие.

Возможные действия по работе с подобными покупателями:

• Персональные предложения и эксклюзивные скидки как постоянному клиенту.
• Предоставление раннего доступа к новым продуктам с возможностью высказать свое мнение о них.
• Предложение поучаствовать в партнерской программе — получение вознаграждения за приведенных клиентов.
• Установление прочной обратной связи, включая поздравления с днем рождения и т. п.
• Приглашение на маркетинговые мероприятия.
• Предложение дополнительных товаров и услуг, связанных с основной покупкой.
• Приоритетное обслуживание, скажем рассмотрение заявок и обращений вне очереди.

Перспективные покупатели – те, кто делал крупные покупки, но давно уже не обращался с новыми заказами. Им нужно напомнить о себе, заинтересовать выгодными предложениями:

• Рассылка напоминаний о возможности приобрести понравившиеся им товары и услуги.
• В знак благодарности за прежние покупки предложение скидок и подарков.
• Запрос отзывов – понравился ли им приобретенный ранее продукт, что бы они хотели добавить или изменить.

Читайте также! QFD: суть, преимущества, этапы

Лояльные покупатели из экономсегмента – они делают покупки часто, но в основном на незначительные суммы. Задача продавца – закрепить установившееся доверие и стимулировать их на более серьезные приобретения. Возможности:

• Персонализированные рекомендации и подборки на основе анализа прошлых заказов.
• Предложение сопутствующих товаров.
• Предложение скидок на более дорогие товары и услуги.
• Регулярные напоминания о проводимых акциях, конкурсах и т. п.

Отключенные клиенты – кто оказался в сегментах аутсайдеров, то есть они покупали давно, редко и недорогие товары. С ними тоже можно попробовать поработать – хотя бы вернуть их. Содержание обращений к таким покупателям:

• Рассылка каталога или ссылка на сайт с предложением сделать заказ.
• Предложение заполнить форму о себе – чтобы лучше понять такого клиента и вычислить, что способно его заинтересовать.
• Предложение скидки в случае повторной покупки.
• Письмо с просьбой ответить, как можно улучшить сервис или продукт.

Однако тратить слишком много усилий на такую категорию клиентов не имеет смысла – скажем, если они пару раз не отреагировали на обращения, то после этого их можно смело удалять из списка на рассылку.

Источник: rawpixel.com / freepik.com

Помимо этого, RFM-анализ активно используется для персонализации общения с покупателями, причем инструменты тут могут быть самые разнообразные – рекламные предложения, информационные рассылки, push-уведомления на совершение определенных целевых действий и пр.

Даже выбор канала коммуникации порой облегчается благодаря анализу клиентской базы. Например, одни клиенты лучше реагируют на электронные письма, другие быстрее отзываются на телефонные звонки, третьи предпочитают мессенджеры.

Инструменты для проведения RFM-анализа

RFM-анализ (Recency, Frequency, Monetary) является методом работы с клиентскими базами, и он может основываться на различных технических инструментах.

Excel и Google Таблицы – самый простой вариант, доступный каждому. Проблемой может стать только загрузка исходных данных – в ручном режиме это делать не слишком удобно и эффективно.

Системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) – они широко применяются в современном бизнесе. При наличии CRM-платформы легко делать RFM-анализ в автоматизированном режиме, поскольку вся необходимая информация уже имеется.

Платформы клиентских данных (CDP) – их функционал тоже дает возможность анализировать и сегментировать клиентскую базу.

Результативность RFM-анализа повышается путем его комбинирования с другими маркетинговыми методами, включая:

• кросс-аналитику – привлечение данных их разных источников, что придает аналитике большую объективность;
• машинное обучение – скажем, оно может использоваться для изучения поведения потребителей, выявления закономерностей и прогнозирования изменения ситуации на рынке;
• анализ оттока клиентов – к примеру, на основе оценки прохождения ими воронки продаж. Если удастся определить слабое место и оптимизировать воронку, то это скажется и на росте числа клиентов, росте их лояльности.

Читайте также! Коммуникация с клиентами: каналы, стандарты, возможные проблемы

Метрики и KPI для оценки эффективности

Эффективность маркетинговой деятельности по итогам RFM-анализа оценивается по ключевым показателям:

• Конверсия по сегментам – если все сделано верно, то уровень конверсии должен вырасти в каждом сегменте, с которым была проведена работа. Это выражается в увеличении доли клиентов, обратившихся повторно.
• LTV (lifetime value) – позитивная динамика этого показателя обеспечивается расширением лояльной аудитории.
• ROI (return on investment) – как уже было отмечено, персонализированный подход в маркетинге позволяет получать большую отдачу от вложений в рекламу.
• Показатели возврата – это доля покупателей, которые не ограничились одним заказом.

Ошибки RFM-анализа

При проведении RFM-анализа возможны и ошибки, наиболее распространенные из которых следует отметить:

• Неправильная интерпретация данных – к примеру, основной упор делается на показатель частоты (F), тогда как клиенты, делающие заказы редко, но на крупные суммы, получают недостаточное внимание.
• Игнорирование других внешних факторов – изменения в поведении потребителей могут быть связаны с рыночными процессами, действиями конкурентов и иными внешними обстоятельствами. Все это тоже нужно учитывать при сегментации и выработке маркетинговой стратегии.
• Слишком узкая сегментация – целесообразно избегать чересчур сложных моделей, так что не стоит выделять много сегментов с отдельной стратегией для каждого из них.

Часто задаваемые вопросы о RFM-анализе

В каких сферах бизнеса наиболее полезен RFM-анализ?

В принципе, RFM-анализ применим в разных сферах, причем в сегментах и B2C, и B2B. Главными условиями его эффективности является наличие довольно многочисленной и при этом неоднородной клиентской базы, возможность повторных продаж продукта, а также проведение компанией маркетинговой деятельности.

Метод RFM используется в электронной коммерции, в прямых продажах и даже при некоммерческом взаимодействии, когда требуется установить с клиентом более прочную связь.

Очевидно, что в сферах, где сделки с одним клиентом совершаются редко – типа продажи недвижимости, RFM-анализ едва ли целесообразен.

Читайте также! Кастомизация: понятие, этапы, способы

Есть ли недостатки у RFM-анализа?

Да, основным из них является зависимость от объема и качества клиентской базы – если она исчисляется десятками покупателей, то эффективного результата добиться сложно.

Также нужно понимать, что в бизнесе подобное прогнозирование имеет вероятностный характер, поскольку могут вмешаться непредвиденные факторы.

Возможен ли RFM-анализ полностью в автоматическом режиме?

Да, при наличии современной CRM-системы это легко осуществимо – необходимо лишь анализировать поступающие отчеты и корректировать свою маркетинговую стратегию на основе полученных данных.

Как часто следует проводить RFM-анализ?

Это необходимо делать регулярно, а сама периодичность зависит от специфики бизнеса – насколько много совершается сделок и как быстро обновляется клиентская база.

Таким образом, RFM-анализ в маркетинге позволяет сегментировать клиентов по ключевым критериям и определять наиболее ценных покупателей, дающих основную выручку. В дальнейшем это облегчает выработку маркетинговых стратегий, чтобы повысить эффективность взаимодействия с потребителями.

Конечно, RFM-анализ – это лишь один из инструментов, но грамотное его использование позволяет существенно увеличить прибыль.

Изображение в шапке статьи: freepik / freepik.com