Зачем нужен RFM-анализ клиентской базы в маркетинге

Одни клиенты совершают покупки регулярно, другие возвращаются лишь время от времени, а некоторые вообще давно пропали. Как определить, кто из них приносит вам наибольшую ценность, и каким образом лучше всего с ними взаимодействовать?

Руководитель отдела интернет-маркетинга CoffeeStudio рассказала, что такое RFM-анализ клиентской базы, как его сделать и чем он может быть полезен.

Что такое RFM-анализ клиентской базы

RFM-анализ (Recency, Frequency, Monetary) — это метод, который помогает сегментировать пользователей на основе их покупательской активности и ценности для бизнеса.

Он оценивает три ключевых аспекта:

• Recency (давность покупки) — насколько давно клиент совершал покупки:
  1. давно;
  2. недавно;
  3. совсем недавно.
• Frequency (частота покупок) — как часто он это делает:
  1. очень редко;
  2. редко;
  3. часто.
• Monetary (сумма) — сколько денег клиент тратит:
  1. маленькие суммы;
  2. средние;
  3. крупные.

Каждой группе присваиваются числовые значения от 1 до 3, что помогает увидеть, кто из клиентов наиболее ценен для бизнеса.

Например, пользователь «123» покупал давно, несколько раз и на крупную сумму, а пользователь «331» покупал недавно, делает это часто и на маленькие суммы. Самыми ценными клиентами будут пользователи «333», которые совершают покупки часто и на крупные суммы.

Диапазоны значений для каждого критерия (1,2,3) вы определяете самостоятельно в зависимости от масштаба и сферы вашего бизнеса. То есть вы сами выбираете, что значит для вас маленькая, средняя и большая сумма продаж. Потому что для какого-то бизнеса 15 000 рублей на одного клиента — это много, а для другого — очень мало. А еще допустим покупка автомобиля или электроники год назад — это недавно, а покупка косметики или аксессуаров для телефона год назад — это давно.

После разделения клиентов на группы может получиться максимум 27 сегментов. Может быть меньше — если, например, в базе нет клиентов, которые покупали много, но редко и давно.

Если получившиеся сегменты достаточно большие, с каждым из них можно работать индивидуально. Также можно объединить близкие сегменты. Тут самое главное помнить основной принцип: лучших клиентов мы стараемся удержать, среднячков «раскрутить» до лучших, а уходящих и почти потерянных — вернуть обратно.

Как часто нужно делать RFM-анализ

Частота проведения RFM-анализа зависит от того, насколько у вас подвижная клиентская база. Например, если у вас крупный интернет-магазин базовой женской одежды с большим потоком клиентов и регулярными покупками, то данные по аналитике сегментов мы рекомендуем обновлять каждые 1-2 месяца. А если клиенты делают заказы редко, допустим сезонно, то проводить RFM-анализ можно один раз в 3-6 месяцев.

Главная суть обновления данных RFM-анализа заключается в отслеживании актуального статуса ваших клиентов. Например, чтобы перестать отправлять реактивирующие email-рассылки тем, кто покупает на регулярной основе.

Как работает RFM-анализ в маркетинге

RFM-анализ выполняет сразу несколько важных функций:

• Повышает результативность маркетинговой стратегии. Конверсия рекламных кампаний увеличивается, когда для каждого сегмента клиентской базы разрабатываются индивидуальные подходы.
• Персонализирует предложения. Клиенты с разными суммами покупок и частотой заказов, совершившие покупку недавно или давно, получают уникальные рассылки. Благодаря информации о поведении покупателей, предложения становятся более персонализированными, в отличие от массовой отправки одинаковых сообщений.
• Укрепляет лояльность и улучшает пользовательский опыт. Постоянные клиенты получают больше привилегий: приоритетный доступ к новинкам, оперативное решение вопросов, эксклюзивные материалы. Это усиливает привязанность к бренду, снижая вероятность ухода.
• Снижает негативные отклики на рекламу.

Когда рекламные кампании адаптированы под разные сегменты аудитории, число нецелевых показов и кликов уменьшается, что приводит к сокращению негативной реакции и более эффективному использованию бюджета. Кроме того, это способствует уменьшению оттока клиентов и возвращению «спящих» покупателей.

Как сделать RFM-анализ

1. Определите цель анализа. Прежде чем начинать, важно понять, зачем вам RFM-анализ и как вы будете применять его результаты. Если вы не готовы менять маркетинговую стратегию или у вас недостаточно ресурсов, анализ лучше отложить.
2. Подготовьте данные. Соберите информацию о клиентах — вручную или через CRM-системы для автоматизации.
3. Определите критерии сегментации. Заранее решите, что будет считаться частыми, недавними покупками, а какие суммы будут относиться к высоким или низким чекам.
4. Сегментируйте базу. Ранжируйте клиентов по трем критериям, получив до 27 сегментов. При необходимости объединяйте их в более крупные группы.
5. Создайте стратегию для каждого сегмента. Примените подходы для удержания лояльных, активации неактивных и возврата уходящих клиентов с помощью email-рассылок, ретаргетинга, бонусов и акций.
6. Оцените результаты. Проанализируйте эффективность кампаний, чтобы оценить результативность RFM-анализа и выбранной стратегии.

Вывод:

RFM-анализ — это метод анализа, который позволяет сегментировать клиентов по частоте и сумме покупок, а также выявлять тех, которые наиболее выгодны для бизнеса. Он помогает оптимизировать маркетинговые стратегии с учетом особенностей каждого сегменте, эффективно распределять ресурсы и выстраивать долгосрочные отношения с клиентами, повышая их лояльность и увеличивая прибыль бизнеса.