RFM-анализ в маркетинге: как провести и применить результаты
5 минут на чтение
Принцип Паретто гласит: 80% продаж приходится на 20% клиентов бренда, и RFM-анализ подтверждает эту теорию и позволяет найти те самые «золотые» 20% и улучшить коммуникацию со «спящими» сегментами. О подходе и его применении подробно поговорим в статье.
В этой статье:
RFM-анализ как способ сегментирования клиентов
RFM-анализ — метод сегментации, в основе которого изучение частоты и суммы покупок. Собранные данные позволят выявить тех пользователей, которые приносят больше всего прибыли, и сфокусироваться на самых перспективных клиентах. Преимущество метода в простоте сбора информации, суть которого заложена в аббревиатуре RFM, где R — это recency, или давность совершённой покупки. F — frequency, или частота покупок, а M — monetary, или общая сумма покупок. Простыми словами RFM-анализ базы клиентов позволит делить всех клиентов на категории: «покупают много и часто», «много и редко», «мало и часто» или «мало и редко». В результате маркетологу легче выстраивать более эффективную стратегию продаж и коммуникацию под каждую группу.
RFM-анализ клиентов зародился в 1995 году, когда двое исследователей в статье «Оптимальный выбор для прямой почтовой рассылки» Тома Уонсбика и Яна Рульфа Балта подтвердили принцип Паретто — идею о том, что 80% продаж приходится на 20% клиентов бренда.
Читайте, как использовать принцип Паретто и повысить продажи.
Как применяется на практике и какому бизнесу подходит
Метод RFM-анализа применяется для управления маркетинговыми стратегиями и коммуникациями, и идеально подходит для компаний с большой клиентской базой более 10 000 человек. Меньше база — меньше эффективность подхода. Хотя использовать концепцию можно любому бизнесу, чаще всего его применяют в сфере B2C. К примеру RFM-анализ широко применяется в сфере гостиничного бизнеса, средствах массовой информации, бьюти-индустрии и e-commerce.
RFM-анализ клиентской базы даёт возможность делать точечные предложения. Например, предлагать дорогостоящие товары клиентам, которые часто у вас покупают и при том в больших количествах. В то же время через реферальные программы вы сможете вознаградить и повысить лояльность постоянных покупателей, которые покупают в небольших количествах. В результате вы создаёте условия, при которых:
- Клиенты, которые недавно совершили покупку, с большей вероятностью сделают это в ближайшем будущем.
- Те, кто чаще взаимодействует с вашим брендом, с большей вероятностью вскоре сделают это снова.
- Покупатели, которые потратили больше всего, с большей вероятностью будут тратить больше и в будущем.
Использовать RFM-сегментацию можно не только в отношении старых клиентов, но и потенциальных покупателей, например, для прогнозирования потребительского поведения в будущем.
RFM-анализ в маркетинге наравне с ABC-XYZ анализом используется для изучения потребителей. Сфера применения последнего довольно широкая, о подходе и его преимуществах — в отдельной статье.
Преимущества и недостатки RFM-анализа
RFM-анализ клиентской базы плохо срабатывает в сферах, где клиенты не делают регулярных покупок, поэтому слабо применим в B2B. Не всегда подход вписывается в современные реалии, в которых потребитель совершает не так много и не так часто покупок, по этим причинам он не отражает реального положения дел и ориентирован больше на идеального клиента. При этом результаты исследования можно использовать для поиска ценных пользователей и инструментов их удержания. Как провести и что даст RFM-анализ:
- Определение наиболее активные сегменты и повысить LTV;
- Улучшения показателя CLV и других маркетинговых метрик;
- Эффективная настройка таргетинговой рекламы;
- Повышение коэффициента удержания Customer Retention Rate.
Этапы проведения
Разберёмся, как делать RFM-анализ, и из каких этапов состоит исследование. Для этого требуются специальные аналитические и математические навыки. Модели Recency-Frequency-Monetary могут различаться по сложности: от простых до сложных с применением специальных программ.
В любом случае сегментация начинается с ранжирования по каждой из трех категорий. Обычно это делается по шкале от 1 до 10, где 10 самые высокие показатели. В упрощённой версии, активность оценивается по шкале 1-3, в которой 1 — часто покупают, 2 — не так часто, 3 — редко. Более подробно отобразили в таблице:
| 1 | 2 | 3 | |
|---|---|---|---|
| Давность покупки | давно | средне | недавно |
| Частота покупок | часто покупают | не так часто | редко |
| Объём приобретений | мало | средне | много |
Так в итоге вы сможете разделить базу на 27 сегментов: для этого необходимо по каждому признаку recency, frequency и monetary выделить ещё три критерия в зависимости от степени совершённого действия: по давности заказа, частоте и сумме покупок.
Например, вы сравниваете двух клиентов по метрике Давность:
Первый посетитель купил товар вчера.
Второй купил товар на прошлой неделе.
В этом случае первый получает 3 балла, а второй — 2 или 1.
Частота:
Например, если клиент А совершает две покупки в месяц, а клиент Б 8 покупок за тот же период, второй получит более высокий балл.
Объём:
Клиент А тратит на вашем сайте 5000 рублей в месяц, а клиент Б тратит 2000 рублей, получается, что первый получит более высокий балл по денежной стоимости.
Как использовать результаты
Основной принцип работы с выявленными сегментами заключается в том, чтобы удержать самых перспективных, средних потребителей вывести на уровень до лучших, а почти потерянных вернуть в воронку.
- Как работать с «уходящими»: автоматическая цепочка реактивации, опросы, бонусы, программы лояльности.
- Что делать со «спящими»: выгодные акции, предложения, стимулирующие рассылки, опросы.
- Как удержать «постоянных»: welcome-цепочки, ответы на популярные вопросы, cross-sale, допродажи, особые предложения для любимых покупателей.
Полученные сегменты важно периодически пересматривать: обновлять данные исследования в зависимости от подвижности базы. Повторный сбор информации покажет, эффективность маркетинговой стратегии и как пользователи изменили статус.
