RFM-анализ – методика, которая помогает сегментировать собственную аудиторию по частоте и давности совершения последней покупки, чтобы сформировать дифференцированные рекламные предложения. Например, для постоянных, часто покупающих Клиентов – особую систему скидок, для новых и присматривающихся – специальные предложения, ограниченные по времени и побуждающие к совершению скорейшей покупки. Для тех, кто давно к вам не обращался – «пробуждающие» акции.
RFM-анализ помогает сегментировать аудиторию по принципу постоянства и лояльности.
RFM-анализ – группировка Клиентов по схеме, в которой можно увидеть, каких Клиентов необходимо удерживать, чтобы они не перешли к конкурентам, каких – привлечь и сделать постоянными потребителями, кто совершает покупки часто, но с малым чеком, а кто давно перестал входить в группу лояльных потребителей. RFM-анализ помогает сегментировать и персонифицировать контент, чтобы не пересекались акции для постоянных и новых клиентов, и не создавалось ложного ощущения, что лояльные потребители покупают дороже, нежели новички.
RFM-анализ основывается на трех ключевых показателях: Recency (актуальность последней покупки), Frequency (частота покупок), и Monetary (суммарная стоимость покупок). Эти данные позволяют маркетологам не только точно определять текущее положение каждого клиента в цикле покупок, но и прогнозировать будущие поведения, что существенно повышает эффективность маркетинговых кампаний.
Применение RFM-анализа включает разработку индивидуализированных стратегий общения с различными группами клиентов. Например, клиентам, которые недавно совершили покупки и делают это регулярно, могут быть предложены программы лояльности или эксклюзивные предложения для поддержания их интереса и удержания. С другой стороны, клиенты с высоким общим объемом покупок, но редкими визитами, могут получить специальные стимулы для возобновления активности.
Дополнительно, RFM-модель позволяет оптимизировать бюджеты на маркетинг, направляя ресурсы на наиболее перспективные сегменты клиентов. Это, в свою очередь, способствует более рациональному распределению инвестиций в промо-акции и рекламу, максимизируя рентабельность инвестиций (ROI).
Внедрение RFM-анализа требует систематического сбора и анализа данных, что может потребовать интеграции специализированного программного обеспечения или разработки внутренних инструментов аналитики. Однако вложения в эти технологии окупаются за счет повышения точности маркетинговых решений и улучшения общей стратегии взаимодействия с клиентами.
Основное преимущество RFM-анализа – простота его применения. Он не потребует от вас наличия штатного маркетолога али аналитика, специальных сервисов или программ. Провести анализ можно с помощью обычной таблицы Excel.
Второе важное преимущество — скорость. Вам потребуется всего полчаса, чтобы сгруппировать базу даже на 100 тысяч Клиентов. Для проведения анализа вполне достаточно выгрузить из CRM информацию о действующих Клиентах.
Недостаток у RFM-анализа один: он применяется только на больших базах. При количественных показателях меньше 10 тысяч клиентов неэффективен.
Третье значительное преимущество RFM-анализа заключается в его способности выявлять наиболее ценных клиентов. Это достигается путём оценки трёх параметров: частоты покупок (Frequency), последней покупки (Recency) и монетарной стоимости покупок (Monetary). Такой подход позволяет сфокусироваться на удержании клиентов, которые приносят максимальный доход.
Одним из ограничений методики является её фокус на прошлых данных, что может не всегда точно предсказывать будущее поведение клиентов. RFM-анализ не учитывает возможные изменения в потребительских предпочтениях или внешних условиях, таких как экономические колебания или изменения в отрасли, что может сделать его менее эффективным в динамично меняющихся рыночных условиях.
Для повышения эффективности RFM-анализа рекомендуется его интеграция с другими аналитическими подходами. Например, добавление анализа поведенческих паттернов или сегментации по демографическим признакам может обогатить понимание потребностей и предпочтений клиентов. Это позволит создавать более целенаправленные и персонализированные маркетинговые кампании.
Хотя RFM-анализ наиболее эффективен при работе с большими базами данных, его можно адаптировать и для меньших баз путём изменения подходов к сегментации. Например, можно увеличить вес одного из параметров в зависимости от специфики бизнеса или ввести дополнительные критерии оценки, которые могут быть релевантны для конкретной отрасли или типа продукции.
RFM-анализ применяется в компаниях, работающих в системе B2C. К сожалению, для сектора B2B чаще всего эта методика неприемлема, так как не набирается релевантного количества Клиентов. Идеально использовать результаты RFM-анализа для формирования сегментированных почтовых рассылок, когда разным сегментам клиентской базы отсылается разный контент в зависимости от степени лояльности. Также эффективен этот инструмент для формирования продающих телефонных скриптов и таргетинга.
В основе RFM-анализа лежит сегментация по трем показателям:
Recency (давность, новизна) — насколько давно Клиент делал последнюю покупку (количество дней с последней покупки);
Frequency (частота) — как часто покупает (количество покупок за определенный период);
Monetary (суммарная стоимость покупок) — сумма полученных от Клиента денег за выбранный период с учетом всех покупок.
Для анализа чаще всего необходимы два параметра целевой аудитории: демографические и поведенческие данные, то есть кто эти люди и что они делают. Именно по эти двум параметрам обычно можно прогнозировать дальнейшие покупки.
Причем, именно поведенческий прогноз гораздо важнее, чем демографические анализ, так как для определения будущих продаж важнее знать, сколько людей из существующей клиентской базы не так давно приобретал, допустим, товары на сумму 500 долларов, нежели знать, сколько людей из клиентской базы находятся в возрастном периоде от 20 до 25 лет. Или сколько они зарабатывают.
Важно: третий параметр monetary можно менять, подставляя вместо денежных сумм другие ключевые показатели поведенческой эффективности. Например, измерять можно глубину просмотра сайта или посадочной страницы.
Простой пример применения анализа RFM. Возьмем компанию по доставке пиццы. Каждый сезон фирма делает рассылку своим постоянным клиентам с предложением ознакомиться с очередной акцией и сделать заказ. Каждое письмо обходится компании в 20 центов. Примерная прибыль от каждого заказа – 9-10 долларов.
То есть, чтобы полностью окупить затраты на рассылку, необходимо получить конверсию в продажи на уровне не менее трех процентов от базы. При этом стандартная конверсия из рассылки обычно не доходит до двух процентов (что считается нормальным для этого инструмента).
С помощью анализа RFM вся база сегментируется на 5х5х5 ячеек и определяется доля конверсии с каждого сегмента. После чего рассылка со стандартными предложениями приоритетно отправляется только тем Клиентам, которые дают долю конверсии не менее трех процентов. Неактивная подписная база удаляется.
Что важно: для постоянных Клиентов, делающих максимальное количество заказов, можно вводить специальные условия либо уменьшать количество писем, чтобы не надоедать постоянным напоминанием о себе. А полностью неактивные части базы удалять из рассылки, попробовав предварительно «разбудить» спящую аудиторию особыми предложениями.
По давности заказов Клиенты сегментируются на группы:
По частоте:
По сумме:
С помощью трехсекционного анализа вы можете выяснить, что какие-то Клиенты делали покупки очень давно и на весьма скромные суммы. Таких можно более не рассматривать как целевую аудиторию в рассылке вообще. Но обратить максимум внимания на Клиентов, которые покупают часто и на средние, крупные суммы. При этом частоту и величину заказа можно задавать произвольно, в зависимости от параметров бизнеса.
Таким образом, вы можете сегментировать всю свою базу для точного определения, какой контент необходимо предлагать постоянным Клиентам, какой – «спящим», которым требуется дополнительное мотивирующее приглашение, а чье возвращение для вас и вовсе нецелесообразно.
Канал Андрея ГусароваПодпишись на регулярный текст от босса и маркетолога. Здесь никогда не будет скучной информации.
Присоединиться
Вы долистали до подвала, вы терпеливый товарищ,
давайте мы ответим на ваши вопросы по телефону
