RFM-анализ: метод сегментации клиентов для оптимизации рассылок

RFM-анализ: метод сегментации клиентов для оптимизации рассылок

RFM-анализ позволяет разделить клиентов на сегменты, основываясь на данных об их покупках. Он учитывает три признака: recency (давность покупки), frequency (частота покупок) и monetary (сумма трат клиента).
На основе анализа маркетолог может выстраивать дальнейшую работу с клиентом: например, в зависимости от сегмента, куда попадает клиент, давать или не давать дополнительную скидку в рассылке.
В статье рассмотрим, как провести RFM-анализ и применить его результаты на практике.

Для чего проводится RFM-анализ

Зная, к какому сегменту относится клиент по RFM, можно настроить на него специальные цепочки рассылок, запустить таргетированную рекламу или, наоборот, исключить из каких-то коммуникаций.
Вот несколько примеров того, как использовать сегменты:
  • Чтобы поддерживать лояльность ключевых клиентов, нужно регулярно сообщать им про новинки и актуальные акции.
  • Клиентов, которые купили очень давно один раз, реактивировать через спецпредложение или промокод.
  • Тех, кто покупает редко, но на большую сумму, мотивировать покупать чаще большой суммой бонусов.
  • «Уснувших» клиентов реактивировать с помощью таргетированной рекламы.
Так, с помощью RFM-анализа можно сократить объем выдаваемых скидок и бонусов. Тем, кто постоянно покупает, необязательно предлагать дополнительный промокод, а «уснувшим» скидка поможет вернуться к покупкам.

Как разделить клиентов по RFM-сегментам

Провести простой RFM-анализ можно в Excel. Для этого понадобятся данные о клиентах и всех их покупках. С помощью сводного отчета можно установить, когда клиент покупал в последний раз, сколько всего покупок совершил за последний год, на какую сумму.
Каждому клиенту нужно присвоить оценку от 1 до 3 по каждому из признаков — recency (давность покупки), frequency (частота покупок) и monetary (сумма трат клиента) — по примеру из таблицы:
Давность покупки
Частота покупки
Сумма покупок
1 — недавние
1 — часто
1 — большая
2 — средняя давность
2 — средняя частота
2 — средняя
3 — давние
3 — низкая частота
3 — маленькая
Нет единых правил, как определить границы каждого критерия. Все зависит от конкретной сферы бизнеса и ее особенностей:
  • Купленный полгода назад автомобиль — это недавно, купленный полгода назад крем — давно.
  • Покупка мебели четыре раза в год — это часто, покупка детских товаров четыре раза в год — редко.
  • 10 тысяч рублей с клиента в сфере канцелярских товаров — это высокий доход, а в сфере электроники — средний или низкий.
После того как каждому клиенту присвоена оценка по каждому критерию, его можно отнести к определенной группе, например:
  • 111 — клиенты, которые покупали недавно, покупают часто и приносят компании высокий доход. Это самая лояльная аудитория.
  • 311 — клиенты, которые раньше активно покупали, но почему-то перестали. Это хороший сегмент для возврата. Главное — понять, почему клиенты перестали покупать.
  • 333 — самый неактивный сегмент. Сюда попадают клиенты, которые однажды что-то купили и больше не возвращались.

Стратегия работы с RFM-сегментами

Разберем матрицу полученных сегментов по RFM, чтобы понять, как выстраивать с ними маркетинговые коммуникации. Разобьем их условно на три большие группы — «отток», «пассивные клиенты» и «активные клиенты».

Сегмент оттока

Этот сегмент включает тех, кто давно не покупал или купил лишь однажды, но больше не вернулся.
Тип
Описание
Вывод
331, 332, 333
Разовые клиенты, которые не продолжили взаимодействие с брендом после первой покупки.
Эти клиенты, скорее всего, не вернутся. На всякий случай им можно отправить реактивационную рассылку с промокодом. Если они не читают рассылки более года, их можно удалить из базы.
321, 322, 323
Клиенты, покупавшие время от времени, но нерегулярно. Возможно, они покупают в том числе у конкурентов.
В случае с этим сегментом важно понять, что поможет клиенту обращаться к вам чаще. Накопительные скидки или индивидуальные предложения со скидками могут мотивировать клиента вернуться к вам от конкурентов.
311, 312, 313
Раньше этим клиентам нравился продукт, потому что они его часто покупали. Но по какой-то причине они перестали это делать.
Таких клиентов следует вернуть. Это можно сделать с помощью рассылки, в которой будет информация о скидках, программе лояльности и так далее.

Пассивные клиенты

Это клиенты, которые покупали не слишком давно, поэтому, вероятно, их еще можно вернуть.
Тип
Описание
Вывод
221, 222, 223, 231, 232, 233
Сюда входят относительно недавние клиенты, которые покупают с разной частотой и на разную сумму. Эти клиенты находятся в средней зоне — они могут стать постоянными, а могут уйти в сегмент оттока.
Важно вовремя присылать персональные подборки и предложения скидок, чтобы поддерживать интерес клиентов к бренду.
213, 212, 211
Относительно недавние клиенты, которые часто покупали, но потом перестали.
Можно провести опрос, чтобы выяснить, почему клиент перестал покупать. После этого стоит попытаться его вернуть, предлагая бонусы или промокоды.

Активные клиенты

Сюда входят клиенты, которые только познакомились с брендом или покупали недавно.
Тип
Описание
Вывод
131, 132, 133
Это новые клиенты, которые недавно совершили одну-две покупки.
Для новичков обязательно должны быть прогревающие цепочки, подробно рассказывающие о бренде.
121, 122, 123
Это активные клиенты, которые покупают время от времени на разную сумму.
Нужно поддерживать интерес клиентов к товарам: сообщать про новинки, отправлять предложения с сопутствующими товарами или аксессуарами к тем товарам, которые они уже купили.
Постоянных клиентов, которые недавно совершили покупку, стоит регулярно спрашивать их мнение о покупке, чтобы вовремя понять, что что-то пошло не так.
111, 112, 113
Постоянные клиенты, которые готовы регулярно покупать.
Для сегмента с маленьким чеком можно попробовать увеличить сумму с помощью акций — например, купи на сумму N и получи подарок или скидку.
Сегменту со средним чеком стоит отправлять персональные подборки и акции, чтобы поддерживать интерес.
VIP-клиентам, которые покупают постоянно и на большие суммы, следует уделить особое внимание. Возможно, сделать особую систему привилегий и сервисов или предоставить персонального менеджера.
Как именно строить коммуникации на основе RFM-сегментов, зависит от бизнеса. У продуктового магазина и магазина одежды маркетинговые сценарии будут разными, но общая концепция сохранится: у одних клиентов просто поддерживаем интерес, другим предлагаем дополнительное поощрение, чтобы вернуть к покупкам.

Пример использования RFM в коммуникациях

Посмотрим, как бренды используют RFM-сегментацию в маркетинге.
Foodband выстроил целую цепочку реактивации с использованием пушей, email-рассылок и SMS для клиентов, которые давно не покупали. По recency это группа 3.
С помощью пушей Foodband стараются вернуть внимание клиента
С помощью пушей Foodband стараются вернуть внимание клиента
С помощью пушей Foodband стараются вернуть внимание клиента — сначала они отправляют пуш без дополнительной скидки, затем пуш с промокодом
Магазин семян Seedpost.ru делит клиентов на сегменты по покупкам, чтобы возвращать постоянных клиентов. Вот пример коммуникаций через email и SMS с сегментом «Спят, раньше покупали часто» (R = 3, F = 1 или 2).
Seedpost отправляет email или SMS с промокодом
Клиентам, которые давно не покупали, Seedpost отправляет email или SMS с промокодом
Бренд FOAM отправляет письмо со скидкой и опросом клиентам, которые совершали заказ за последние полгода, но уже три месяца не делают следующий (то есть R = 3).
FOAM отправляет письмо с промокодом клиентам
FOAM отправляет письмо с промокодом клиентам, которые раньше покупали, но почему-то больше не возвращаются в магазин

RFM-отчет в CDP Mindbox

В Mindbox есть встроенный RFM-отчет, который разделяет базу на сегменты автоматически. Чтобы пользоваться отчетом, в систему нужно загрузить историю заказов клиентов.
Отчет дает ответы на вопросы:
  1. Какая средняя частота покупки?
  2. Какой средний чек?
  3. Сколько покупок в среднем совершает покупатель за все время?
  4. Какой объем сегментов по количеству покупок, давности и сумме? Исходя из этого можно понять, сколько покупателей на данный момент:
  • никогда не делали покупки,
  • лояльно настроены,
  • в оттоке.
С помощью данных из отчета можно правильно определить границы сегментов для настройки и использования в коммуникациях.
Пример отчета по сегментам recency (давность покупки) и frequency (частота покупок)
Пример отчета по сегментам frequency (частота покупок) и monetary (сумма трат клиента)
Пример отчета по сегментам recency (давность покупки) и monetary (сумма трат клиента)
Определив пороги, можно собрать сегменты по каждому критерию, а затем — общие сегменты по сочетанию критериев. Например, сегмент клиентов, у которых R = 3, F = 3 и M = 3 состоит из трех заведенных сегментов:
Сегменты по каждому критерию
Внутри этих сегментов находятся условия их расчета — таким образом, если будет нужно поменять пороги, достаточно изменить отдельные сегменты по R, F и M, а сегменты по сочетанию обновятся на их основе.
Внутри сегментов находятся условия их расчета

Как внедрить RFM-анализ в ежедневную работу

Провести RFM-анализ можно вручную в Excel или с помощью встроенного в маркетинговую платформу отчета. Для этого нужно:
  1. Собрать данные о покупках клиентов.
  2. Определить пороговые значения для групп в зависимости от вашего бизнеса и его текущих показателей: что вы считаете средним чеком и средним временем между покупками.
  3. На основе пороговых значений выделить сегменты клиентов, как описано в статье.
  4. Полученные сегменты клиентов использовать для настройки точечных коммуникаций: для активных — поддержка интереса, для оттока — реактивация.
  5. Время от времени пересматривать пороги для анализа, чтобы они соответствовали текущей ситуации в бизнесе.