Власть чисел тем могущественнее, чем меньше в них разбираются.

В этой статье разберемся и проанализируем как извлекать пользу из RFM даже не имея огромной истории продаж. До того как описать их все, давайте ещё раз вспомним, что нам даёт RFM модель.

Что такое RFM анализ?

RFM анализ — это способ сегментировать аудиторию, основанный на 3 показателях:

  • Recency — давность последней покупки
  • Frequency — суммарная частота покупок
  • Monetary — средний чек
RFM-Метрикс

Показатель Monetary не обязательно привязывать к деньгам. Это может быть любой фильтр, наложенный на основные показатели этого метода: Давность и Частота.

Например, для информационного портала можно взять время просмотра страницы или глубину просмотра страниц на сайте. RF матрицу можно рассматривать отдельно для разных типов клиентов, фильтруя по источнику клиента, по регионам, по категориям купленых товаров, по возрасту и многое другое.

Проводим RFM-Анализ клиентов

Если разбить всех ваших клиентов по давности последней покупки на несколько групп и по количеству сделанных покупок, то можно построить матрицу из которой видно как разбить ваших клиентов по группам, на основании их активности:

  • Новички
  • Одноразовые покупатели
  • Растущие
  • Потерянные клиенты
  • VIP

На самом деле групп гораздо больше, но об этом потом. Обычно я строю шкалы по частоте и давности, по принципу: от плохого к хорошему. Получается:

По давности: слева те, кто покупал очень давно, а справа — кто покупал недавно.

По частоте: снизу те, кто сделал одну покупку, а сверху — много. Тогда визуально разделение групп будет выглядеть примерно так:

Самый важный показатель — «Давность». Чем больше времени прошло с момента последней продажи, тем меньше вероятность следующей покупки. И падает эта вероятность очень стремительно. Разберёмся с «Давностью» с самого начала. К примеру, у нас есть 3 клиента (квадрат, круг, треугольник), и на графике мы отметим время когда каждый клиент делал покупку.

Примеры RFM-анализа в email-рассылках

Пример 1: В вашем магазине всё было хорошо, и вдруг в течение месяца ни одной покупки. Всё плохо, но если разбивать на равные части — ничего не изменится и всё те же последние покупатели попадут в сегмент «только что покупали».

Пример 2: Если у вас ещё нет данных о продажах за несколько лет, а Вы только начали свой бизнес, то границы с каждым днём будут очень сильно отличаться и пользоваться результатом такого анализа вообще нет смысла.

Сезонности, акции и праздники тоже сильно влияют на общую картину.

Кажется логичнее фиксировать не количество, а время. Тогда оптимизация количества в группах и будет нашей задачей. Надо как можно больше получить контактов в группе «только что» и как можно меньше «давно».

Осталось только определить какие временные пределы лучше выставить. Для этого надо ответить для себя на несколько вопросов:

Какой естественный период покупки?

Какая сезонность?

За какое время большинство клиентов успевает совершить повторную покупку?

Какой период неактивности клиента можно считать, что мы потеряли клиента (длина жизненного цикла клиента) Для компаний, у которых нет данных, можно предположить эти периоды. Для компаний «с историей» очень помогут несколько графиков (о которых я расскажу дальше) с разницей между покупками.

Всё что могу вам сказать, это то что необходимо анализировать и сегментриовать все письма в рассылке. В RFM-Анализе самое важное это цифры!

Для кого подойдет RFM-анализ?

  • RFM полезен для различных типов бизнеса — онлайн, розничная торговля, direct-маркетинг и т.д.
  • Чтобы создавать более точные маркетинговые кампании, что помогает выращивать лояльность клиентов. 
  • Для понимания своей аудитории и более удобной работы с сегментами. 
  • Чтобы объединять данные с другими инструментами, с целью получить подходящий портрет клиента.

Как часто необходимо пересматривать данные по RFM?

Данные по сегментам рекомендуется обновлять ежедневно но что делать если вы весь анализ делали на «коленке» и не можете пересматривать данные каждый день

Есть решение!

Первый способ:

Классификация клиентской базы на основе RFM-анализа в 1С

Настройка отчет происходит следующим образом:

Настройки заданы по умолчанию (рисунок 1). При необходимости можно изменить стандартные диапазоны давности покупки (R), частоты покупок (F) и денежной ценности покупок (M) в зависимости от индивидуальных особенностей организации.

RFM-Анализ клиентов УТ 11.2

Сформированный отчет (рисунок 2) содержит список клиентов, сгруппированных по сегментам (с указанием их количества в сегменте).

Отчет RFM

И вот что получится в конце:

Всё наглядно и подробнее вы сможете прочитать в Первой Системы.

Второй способ:

Заказать сегментацию на уровне рассылки и отслеживать данные через веб-сайт

eSputnik.ru

Вместо заключения

RFM-Анализ очень важная и хорошая штука для любого бизнеса но что бы ей заняться нужно быть специалистом или как минимум очень внимательным. Одна цифра и весь отчет может уйти в никуда.

Поэтому рекомендуем обращаться к специалистам чья квалификация позволяет создавать идеальные RFM-Анализы которые будут полезны для вашего бизнеса.


Часто говорят, что цифры управляют миром; по крайней мере нет сомнения в том, что цифры показывают, как он управляется.

О статье
RFM-Анализ в закупочной деятельности
Название
RFM-Анализ в закупочной деятельности
Описание
Автор
Компания
Первая система. Центр автоматизации торговли
© Первая система, 2021