RFM-анализ: метод сегментации клиентов для оптимизации рассылок

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.

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:

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.

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».

Этот сегмент включает тех, кто давно не покупал или купил лишь однажды, но больше не вернулся.

Это клиенты, которые покупали не слишком давно, поэтому, вероятно, их еще можно вернуть.

Сюда входят клиенты, которые только познакомились с брендом или покупали недавно.

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.

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.

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).

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).

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.

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:

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.

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.