RFM-анализ: как он устроен и как его использовать

RFM-анализ основан на принципах цифрового маркетинга, управляемого данными. Он позволяет оптимизировать рекламные компании, повышая их прибыльность за счет сегментации с последующим глубоким анализом целевых групп клиентов. 

Метод широко используют в разных каналах для различных целей: проанализировать скорость отклика по электронной почте, транзакции в интернет-магазине или конверсии на веб-сайте.

Что такое RFM-анализ

RFM – метод сегментации клиентов на основе данных, который дает маркетологам возможность принимать эффективные тактические решения в продвижении компаний на рынке. Модель позволяет бизнесу разделить своих клиентов на группы по трем критериям:

• Давность (Recency) — как давно приобрели товар или как-то взаимодействовали с ним?
• Частота (Frequency) — сколько покупок было совершено за определенный период? Например, если было сделано четыре заказа в течении какого-то времени, их частота будет равна 4. Но четыре товара были приобретены одной покупкой, ее частота будет равна 1. 
• Денежная ценность (Monetary) — сколько всего клиент потратил на продукцию или услуги компании.

Каждый перечисленный критерий оценивается по шкале от 1 до 5 баллов. RFM-анализ подойдет бизнесу с клиентской базой от 10 тыс. человек. Мелким фирмам, а так же B2B компаниям этот метод не принесет большой эффективности из-за слишком маленькой выборки.

Полученные данные дают возможность быстро распределить пользователей на однородные группы, среди которых обычно выделяют:

• Подверженных риску: покупают не часто;
• Их нельзя потерять: делают большие покупки, но не часто;
• Чемпионы: тратят больше всего, покупали недавно, часто.
• Клиенты в спячке: последняя покупка была давным-давно, покупатель мало тратили, количество заказов не велико.
• Потерянные клиенты: перестали покупать.
• Лояльные: большое количество откликов, покупает часто.
• Требуют внимания: оценка выше средней по давности, периодичности, денежной ценности.
• Новые клиенты: впервые сделали покупку и потенциально лояльны.
• Потенциальные лоялисты: не предан, но может таким стать.

Разработка персонализированных маркетинговых стратегий для каждой группы позволяет улучшить вовлеченность, способствуя  удержанию пользователей.

Владея данными RFM анализа, компания может сконцентрироваться на преобразовании критических сегментов аудитории, которые находятся на грани ухода, в активных лояльных к бренду клиентов.

В ходе анализа маркетологи изучают покупательское поведение каждого сегмента:

• выявляют причины, по которым лояльные пользователи покидают проект
• изучают платящих пользователей, совершивших разное количество покупок,
• определяют точку невозврата, после которой человек, совершивший одну покупку, скорее всего, не сделает другую

Позже эти решающие моменты могут использоваться, к примеру, в push-уведомлениях с предложением акционной цены или скидки. Так увеличивается процент повторных покупок, поддерживается интерес лояльной аудитории.

Сегментацию используют для разработки кампаний прямого маркетинга, адаптированных к конкретным группам, чтобы создать сообщения с большей вероятностью откликов от клиентов.

Почему RFM лучше традиционных методов сегментации

Метод RFM строится на взаимодействиях клиентов с бизнесом. Он обеспечивает достоверный анализ данных в виде точных чисел. Группировка происходит на основе истории транзакций — как давно, как часто и сколько они покупали.

Данные РФМ помогают сделать вывод, кто из клиентов с большей вероятностью откликнется на рекламные акции, а также на будущие услуги.

В традиционных методах анализа используются демографические и психографические характеристики для группировки своих клиентов. Исследователи всегда используют выборочные аудитории для анализа поведенческих факторов.

Эти исследования проводятся вручную, часто зависят от опыта и субъективных взглядов маркетолога, поэтому подвергаются ошибкам.

С RFM таких проблем не возникает. Использование метода помогает бизнесу просчитать взаимодействия с каждым конкретным потребителем, выстраивая коммуникации с высоким уровнем удовлетворенности.

Как RFM помогает улучшить понимание бизнеса

RFM анализ клиентских баз позволяет увеличить эффективность маркетинга с помощью сегментации, анализа и позиционирования. С появлением аналитики данных, создания числовых моделей, сфера применения этих методов значительно расширилась.

RFM анализ является визуализацией данных о покупательском поведении клиентов и дает ответы на решающие вопросы:

• Кто мои лучшие клиенты?
• Какой покупатель может купить больше?
• Кто перестал покупать и почему?
• Кого компания может позволить себе игнорировать, чтобы эффективно использовать бюджеты?
• Кого можно привлечь, создавая ценность с помощью рекламных акций?
• Кто может стать лояльным в ближайшем будущем?

Основываясь на этих ответах в принятии каждого решения, компания может формировать более эффективную бизнес-стратегию.

Например, отслеживая частоту покупки, легко определить, кто из потребителей стал покупать реже, чем раньше. Так компании могут распознать критически важные сегменты, подверженные риску оттока, затем рассчитать индивидуальный маркетинговый план, специально разработанный для их удержания.

В то же время бизнес может использовать модель для максимального увеличения потенциала активных клиентов — создавать персонализированные сообщения, индивидуальные предложения, позволяющие потребителям почувствовать себя ценными.

Эффективность RFM в построении маркетинговых стратегий

После сегментирования и анализа данных, персонализировать можно все рекламные активности, направляя их не на всю аудиторию, а на определенную целевую группу. Каждое рекламное сообщение поступит тем, кому оно действительно актуально, получая максимальное количество откликов.

Потребители из группы риска могут получить предложения, скидки или бесплатные подарки, в то время как постоянным клиентам может быть предоставлен особый сервис высокого уровня, чтобы они чувствовали себя более ценными.

Новичкам может быть отправлена ​​информация о других продуктах, которые им могут быть интересны, давним активным покупателям — более широкий доступ к продуктам. Их так же можно использовать в качестве механизма обратной связи, прежде чем запускать продукт для других клиентов.

С помощью RFM компании могут перенаправить усилия с «потерянных» сегментов аудитории на активных покупателей. А также сосредоточится на поощрении лояльных клиентов, готовых стать «адвокатами бренда».

Метод помогает предприятиям разумно, целенаправленно использовать свои маркетинговые бюджеты, увеличивая эффективность маркетинга.

Расчет оценки RFM

Первым шагом в построении матрицы RFM является определение значений времени с недавнего времени, частоты, а так же денежного выражения для каждого клиента.

Опишем кратко процесс анализа, его основные этапы:

Сбор данных

Первое, что тебе нужно для начала анализа — это данные о клиентах из прошлых транзакций. Они должны включать имя, адрес электронной почты или уникальный идентификатор клиента, дату последней покупки, количество покупок и сумму денег, потраченных на эти покупки.

Значения RFM

Расшифруй недавние посещения, частоту, денежные значения из приведенных выше данных о клиентах, на основе которых будут рассчитываться отдельные баллы.

Анализ

Преобразование отдельных значений R, F, M в соответствующие оценки R, F, M. Объедини индивидуальные оценки в агрегированные оценки RFM.

Сегментирование

Нужно создать сегменты, выделяя клиентов по их оценкам RFM. Эти сегменты определяют поведение клиентов и уникальные маркетинговые стратегии, необходимые для их удержания.

Если ты проводишь разовую оценку покупательского поведения своих клиентов, то можно обойтись ручным или полуавтоматическим RFM-анализом.

Но если у тебя большая база данных и сложно выполнять все вычисления самостоятельно, понадобится программное обеспечение для анализа.

Существует множество программ CRM, которые могут автоматически рассчитывать оценки RFM и сегментировать твоих клиентов. Также часто используют такие программные инструменты как Power BI и Python.

Самым доступным способом является обработка данных через программу Excel.

Проведение RFM анализа в Excel

Рассмотрим пошагово, как провести анализ данных RFM с помощью Excel.

Шаг 1

Понадобятся данные о целевых действиях клиентов за определенный период — это может быть шесть месяцев, один год, два или три года.

Шаг 2

Создать три столбца: 

• «Значение давности»,
• «Значение частоты» 
• «Денежное значение».

Вставить соответствующие значения, полученные из базы данных клиентов.

Шаг 3

Теперь, когда у тебя есть все значения, нужно отсортировать их в порядке убывания.

Шаг 4

Добавить столбец с названием «R» рядом с «Время последнего посещения» и указать 20% лучших, оценку 5, следующие 20%, оценку 4 и т. д.

Шаг 5

Сделать то же самое для частоты и денежной стоимости, вставив столбцы «F» и «M» соответственно. Это твои частотные и денежные баллы.

Шаг 6

Создать новый столбец с именем RFM, затем вычислить их сумму, R + F + M, используя формулу = СУММ (D2 + F2 + H2).

Вставить ее для каждой строки клиента. Здесь D2, F2 и H2 – имена столбцов. Имена твоих столбцов могут отличаться от этого примера.

Шаг 7

Последний шаг – для расшифровки данных отсортировать столбец RFM в порядке убывания, чтобы получить наивысший балл вверху и самый низкий внизу.

А теперь взглянем на результаты!

Те, кто потратил больше всего, купили недавно и часто, находятся наверху списка! Эти люди – одни из твоих лучших клиентов. Теперь взгляни на тех, кто находится ниже – они скорее всего часто тратили много средств, покупая продукт, но это было давно. Им, вероятно, не стоит посвящать слишком много времени – их потенциальные возможности для покупок сокращаются с каждым днем, поскольку они не покупают у тебя ничего нового.

Многие компании пришли к пониманию эффективности цифрового маркетинга, где данные имеют первостепенное значение. Модель RFM – яркий пример такой практики.

Заключение

Использование модели RFM в сочетании с традиционными методами сегментации позволяет по-разному визуализировать новых и существующих клиентов, изучить нюансы покупательского поведения и факторы, которые на него влияют.

Поиск правильного баланса между ориентацией на новых и существующих клиентов помогает компаниям создавать индивидуальные стратегии маркетинга, ведущие к доверию и лояльности к бренду, а так же разумно распределять маркетинговый бюджет.

Комментарии (0)