RFM-анализ — способ сегментации клиентов на основе истории заказов: давности, частоты и суммарной стоимости. Позволяет построить релевантные коммуникации для разных сегментов и предлагать скидки только тем, кому они нужны.
9 июля 2020
Что такое RFM-анализ?
Что такое RFM-анализ?
RFM-анализ — способ сегментации клиентов на основе данных по заказам. Учитывает три критерия: Recency (давность) — дата последнего заказа, Frequency (частота) — количество заказов клиента за всё время и Monetary (деньги) — сумма стоимости всех заказов. Цель анализа — построение релевантных коммуникаций для каждого из сегментов.
Рассказываем, как маркетологи увеличивают выручку бизнеса с помощью сегментации по принципу RFM.
Содержание:
Для чего нужен RFM-анализ и как он работает
Как бизнес использует RFM:
Обувной ритейлер Mario Berlucci поделил клиентов по принципу RFM и увеличил выручку email-канала на 21%.
Магазин мебели MOON-Trade начал использовать попапы для сбора email у новых клиентов и собрал адреса у 3,5% из них.
По сути, это один из пунктов персонализации коммуникаций. RFM-анализ позволяет поделить базу клиентов на сегменты в зависимости от покупательской активности.
С каждой группой клиентов следует выстраивать собственную коммуникацию: например, новичкам с одной покупкой — делать предложение на вторую покупку и сопутствующие товарные рекомендации, лояльным покупателям — VIP-скидки и персональные предложения. Таким образом, вы учтете историю поведения клиента и сэкономите на скидках, предлагая их только тем, кому они нужны.
С чего начать сегментацию клиентов
Создать единое хранилище всех заказов
Чтобы делить клиентов по частоте, сумме и давности заказов, загрузите всю историю заказов в одно место. Как правило, именно это — самое сложное, потому что продажи офлайна хранятся в одном месте, онлайна — в другом, а колл-центра — в третьем. Чтобы построить честный RFM-отчет, нужна такая база данных, которая позволит хранить продажи из всех источников в одном месте.
Как поделить клиентов на сегменты
Существует несколько способов деления клиентов. Например, поделить базу таким образом, чтобы в каждой из групп было равное количество клиентов. Такой метод легко автоматизировать, но теряются «особые» сегменты клиентов — в одну группу могут попасть купившие на 1000 и 15 000 рублей. Другой вариант — разделение по диапазонам значений. С ним работать проще всего, ниже — пример.
Выделяем три группы клиентов по тратам: до 5000 рублей, от 5000 до 10 000 рублей и от 10 000 рублей. И три группы по давности срока покупки: до 80 дней, от 80 до 160 дней, от 160 дней. Получаем девять сегментов. Таким образом, мы поделили клиентов по RM (давности последнего заказа и деньгам) без учета F, частоты заказов.
Пример распределения по равным частям диапазонов значений
Полученные сегменты группируются на условные смысловые сегменты: «новички», «активные», «отток». В вашем бизнесе они могут отличаться, но суть та же: по-разному общайтесь с новыми, действующими и неактивными клиентами.
Пример деления на смысловые сегменты на основе данных по количеству заказов и давности последней покупки от специалиста команды консалтинга Mindbox Ирины Дерман
Использование сегментации для персональных коммуникаций
Поделив базу на сегменты, вы можете настроить для каждого сегмента свои триггеры. Ниже — условные сегменты в разбивке по RFM с примерами реальных кампаний для них.
Новых клиентов можно мотивировать на первую покупку. Например, если клиент оставляет email-адрес и не совершает покупку в течение нескольких дней, в письмо подставляются товары со скидкой и персональный промокод со скидкой на первый заказ. Так делает магазин мебели MOON-Trade:
Фрагмент письма «Реактивация новичка»
Для активных клиентов с покупками используйте мотивацию на повторные заказы. Интернет-магазин одежды 21Shop собрал целую цепочку с товарными рекомендациями, промокодом и напоминаниями:
Письмо с рекомендациями для следующей покупки
Письмо с промокодом на следующую покупку
Письмо с напоминанием про промокод
Клиентов в оттоке (неактивных) можно вернуть с помощью персональных предложений. Например, сеть магазинов спортивного питания SPORTFOOD автоматически оповещает клиентов о бонусах, которые скоро сгорят.
Автоматическое оповещение о сгорающих баллах для неактивного клиента
RFM-отчет в CDP Mindbox
Прочитать об отчете подробнее можно в отдельном материале «Отчет «RFM-распределение»: примеры использования в маркетинге».
В CDP-платформе Mindbox есть автоматический RFM-отчет, который делит клиентов на равные части по диапазонам значений. Настраивать его не нужно, только загрузить данные по заказам. Отчет отвечает на следующие вопросы:
- Сколько покупателей никогда не делали покупки?
- Сколько клиентов лояльно настроены?
- Сколько покупателей в оттоке?
Информация о лояльных к бренду покупателях
Чек-лист на память
- RFM-сегментация — это способ сегментации клиентов по трем признакам: давности последнего заказа, количеству заказов и сумме стоимости всех заказов.
- Чтобы построить такой отчет, данные по всем заказам всех клиентов нужно хранить в одном месте, будь то Excel-файл или CDP-платформа.
- Проще всего построить распределение по равным диапазонам значений и объединить в смысловые сегменты по целям: новички, активные, отток и т.д.
- В CDP Mindbox есть встроенный RFM, для работы с ним достаточно загрузить клиентов и их заказы.
- Используйте RFM-сегменты для построения персональных коммуникаций: например, новичкам предложите промокод на первую покупку, активным покупателям отправьте письмо с рекомендациями для следующей покупки, а сегменту оттока — оповещение о сгорающих бонусах.
