Что такое RFM-анализ и зачем он нужен бизнесу?

Дата публикации: 10.03.2023

 

Аббревиатура RFM (Recency, Frequency, Monetary) означает:

 

• Recency – давность (как давно клиенты совершали покупки).

• Frequency – частота (насколько часто у вас покупают).

• Monetary – деньги (общая сумма покупок).

 

 

RFM-анализ – инструмент, который позволяет сегментировать покупателей по частоте, давности и сумме покупок. С его помощью можно выявить клиентов, которые приобретают товары на крупные или очень малые суммы, и узнать, с какой регулярностью они это делают. Также RFM-анализ позволяет понять, кто покупал недавно, а кто – очень давно.

 

RFM-анализ нужен бизнесу, чтобы распределить по сегментам своих клиентов:

 

• самые горячие – покупают часто и много;

• составляющие средний сегмент – приобретают на большие суммы, но нечасто, либо на небольшие суммы, но часто;

• неактивные пользователи – покупают очень редко, мало и совершали покупки очень давно.

   

Как на практике проводить RFM-анализ

 

Есть несколько способов. Встречаются сервисы (интернет-магазины, сервисы рассылок или CRM-системы), которые позволяют проводить автоматический анализ клиентов. Они показывают активных и часто покупающих клиентов, а также неактивных, редко совершающих покупки.  

 

Но не все платформы имеют такой функционал, поэтому самым простым и доступным способом является RFM-анализ в Excel- или Google-таблице. 

 

Для этого необходимы данные:

 

1. email клиента, номер телефона или сущность, по которой мы будем определять, кто является клиентом;
2. общее количество заказов каждого покупателя;
3. сумма всех заказов клиента; 
4. дата его последнего заказа.

 

Данные, необходимые для RFM-анализа.

 

Плюсы и минусы RFM-анализа в email-маркетинге

 

Плюсы

 

• Помогает найти наиболее ценных клиентов и сегментировать их для создания персонализированных кампаний и рассылок.

• Повышает эффективность маркетинговых кампаний путем определения наиболее подходящего момента для отправки сообщений. Например, если выявили, что клиент вообще перестал покупать, напоминаем о себе. 

• Увеличивает отдачу от рекламных кампаний за счет персонализации сообщений и писем, которые отвечают специфическим потребностям каждого сегмента.

• Позволяет оптимизировать расходы на маркетинг за счет сокращения затрат на менее ценных клиентов.

 

Минусы 

 

• RFM-анализ не учитывает изменения поведения клиентов, что может быть критическим фактором в быстро меняющихся средах, таких как рынок электронной коммерции.

• Не учитывает и другие факторы: отзывы клиентов, их активность в социальных сетях. Это может влиять на поведение покупателей и их предпочтения.

• Результаты могут быть неточными, если клиенты часто совершают покупки, но на небольшие суммы.

• RFM-анализ не дает полной картины о потребностях клиентов и их интересах.

 

Наш личный опыт проведения RFM-анализа: реальный кейс

 

У одного из клиентов Handbox была довольно большая, но не сегментированная база клиентов. Мы решили провести RFM-анализ для выделения групп покупателей и последующей отправки им более релевантных персонифицированных писем. Что мы сделали:

 

1. Запросили следующие данные:

• имейлы клиентов,

• количество заказов,

• суммы всех заказов,

даты последнего заказа.

 

 

Данные покупателей нашего клиента.

 

2. Затем добавили в таблицу дополнительные столбцы для расчетов.

 

 

 

3. Посчитали по каждой строке среднее значение частоты и суммы покупок, а также давность ее совершения. Присвоили каждому значению число от 1 до 5.

 

 

4. Выделили сегменты покупателей:

 

Сегменты покупателей клиента Handbox.

 

RFM-анализ завершен. Дальше работаем с сегментами.

 

Сегментированные email-рассылки

 

Что можно предложить покупателям из разных групп? Варианты офферов: 

 

1. Чтобы вернуть потерянных, рекомендуем подарить им максимально возможную скидку. Постарайтесь зацепить их яркой темой письма. 

2. Лояльных клиентов, переставших покупать в последнее время, стоит поблагодарить за прошлые покупки. Можно поместить в письмо ссылку на посадочную страницу с подборкой, похожей на их прошлые запросы, либо с новинками.

3. Спящих нужно разбудить ярким заголовком. Хорошо использовать персонализацию (например, обращение по имени), рассказать о последних важных новостях. 

4. Внимание лояльных, но спящих клиентов может привлечь действительно качественный товар. Уделите им больше внимания: предложите несколько офферов. Можно использовать следующие приемы:

 

• «Ваша последняя покупка <название>. С этим товаром обычно покупают <товары>».
• «Ранее вы интересовались товарами из раздела <название>. В этой категории у нас появились новинки: <товарная сетка>».

 

5. Новичков и развивающихся необходимо удержать, поэтому предлагайте им разные бонусы: скидки, бесплатную доставку, участие в розыгрыше.

6. Постоянные покупатели – наше всё. Их нужно поддерживать и лелеять. Не забывайте благодарить за покупки. Знакомьте их с хитами продаж, новыми коллекциями.

 

Для нашего клиента мы использовали некоторые из описанных выше офферов. Если решите применить RFM-анализ с последующей сегментированной рассылкой, можете взять наши идеи или разработать свои. К этому нужно подходить очень индивидуально. Важно проработать каждую нишу базы. 

 

Когда RMF-анализ может быть особенно полезным: 

 

• Если база для рассылок собиралась давно и на текущий момент нам о ней мало что известно.

• При сильном и резком падении продаж.

• В случае временного прекращения работы и последующего ее возобновления.

• В других ситуациях, когда важно понять, кто у нас покупает.

   

Отметим, что очень важно работать со своей аудиторией постоянно, а не только в случае возникновения проблем. 

 

Если вам нужна помощь или консультация, мы с удовольствием ответим на ваши вопросы.