RFM-анализ одной кнопкой. Определение условий RFM. Сегментирование по частоте покупок

Каждый предприниматель в процессе развития бизнеса сталкивается с вопросом: как сделать своего клиента более лояльным и не дать ему уйти к конкуренту?

Существует два типа данных, которые можно узнать о покупателях: кто они такие (демографические данные) и что они делают (поведенческие данные). Как правило, маркетологи пытаются предугадать именно поведение клиентов. Ведь если вы планируете продать товар или услугу своим клиентам, то знание, что кто-то из них недавно приобрел несколько предметов общей стоимостью 10000 рублей, ценнее, чем знание их возраста, дохода, семейного положения или другой подобной информации.

Обычно для предсказания поведения клиентов специалисты по директ-маркетингу используют RFM-анализ. Главным становится вопрос, как формализовать размер пользы, принесенной каждым клиентом. Для этой цели изучаются три показателя:

• Recency - давность продажи (сколько времени прошло с момента последней покупки клиента);
• Frequency - частота покупок (общее количество покупок в периоде);
• Monetary - сумма продаж за всю историю (иногда используют средний чек).

Причем, показатель Monetary не обязательно привязывать к деньгам. Это может быть любой фильтр, наложенный на основные показатели этого метода: Давность и Частота. Монетизацию не всегда удается свести к покупкам. Например, для информационного портала можно взять время просмотра страницы или глубину просмотра страниц на сайте.

Как правило, процент покупателей, реагирующий на общие рекламные предложения, невелик. RFM-анализ – это простой и, в то же время, эффективный метод. Используя его, можно предсказать реакцию покупателя, улучшить взаимодействие и повысить прибыль. В зависимости от принадлежности клиента к одной из выделенных групп применяются разные способы воздействия. Важность показателей ранжируется согласно последовательности: Давность, Частота, Сумма продаж.

Применение RFM для базы данных частных клиентов

Рассмотрим небольшую компанию по продаже учебных пособий, которая использовала RFM-анализ для извлечения максимальной прибыли с каждого покупателя. Ежегодно лето всем клиентам рассылались письма с предложением приобрести их продукцию. Затраты на рассылку составляли 15 руб. на одно письмо, прибыль же от каждой продажи - 550 руб. Таким образом, чтобы оправдать затраты на рассылку, необходимо получать более 3% откликов. Но на протяжении нескольких лет доля откликов не превышала 1,6%, что не давало прибыли. Применив RFM, всю существующую базу данных клиентов разбили по 125 ячейкам (5х5х5) и определили долю откликов по каждой из ячеек. Далее рассылку писем стали осуществлять по ячейкам с долей откликов более 3%, что позволило компании в итоге получить прибыль.

Стоит отметить, что непрерывное использование RFM-анализа не пойдет на пользу бизнесу. Если постоянно его применять для решения вопроса: кому из клиентов написать или позвонить, - то некоторые из них вообще никогда не получат от вас известий, а другие - наиболее активно реагирующие, будут испытывать усталость от постоянного внимания, поскольку вы будете связываться с ними слишком часто. Необходимо разрабатывать стратегию контактирования и подумать, с каким предложением можно обратиться к менее восприимчивым клиентам, просто чтобы они знали, что о них помнят.

На практике встречается упрощенный RFM-анализ, который называют RF-сегментация, когда показатель Сумма продаж не используется, потому что его значение часто зависит от Частоты. С помощью такого анализа несложно выделить тех, с кем нужно проводить активную работу, и именно для них разрабатывать специальные предложения.

Применение RFM для базы данных корпоративных клиентов

Рассмотрим применение RFM-анализа к базе данных корпоративных клиентов. Такая база, в большинстве случаев, гораздо меньше базы частных клиентов, и можно прибегнуть к сокращению количества групп. Например, для базы в 10000 записей 125 ячеек RFM-анализа будут иметь всего 80 записей в каждой ячейке, а этого мало для получения статистических результатов. Сократим количество RFM-ячеек до 20 с уменьшенным количеством групп, отсортированных по Частоте и Сумме продаж. Например, 5 - по Давности покупки, 2 - по Частоте и 2 - по Сумме продаж.

В теории RFM-анализа предполагается очень простой механизм разделения Давности, Частоты и Суммы продаж по сегментам: отсортировать все контакты и разбить на 5 равных групп для каждого показателя. Этот способ работает и помогает разбить всех клиентов относительно друг друга на:

• покупали только что
• недавно
• давно
• очень давно

Но на практике возникает проблема изменения этих показателей во времени.

Бизнес развивается хорошо, но вдруг в течение месяца не совершается ни одной покупки - это плохо. Но если разбить базу данных на равные части - ничего не изменится и всё те же последние покупатели попадут в сегмент «покупали только что».

Новый бизнес ещё не имеет данных о продажах за несколько лет. В этом случае границы с каждым днём будут сильно отличаться и пользоваться результатом такого RFM-анализа вообще нет смысла.

Сезонности, акции и праздники тоже сильно влияют на качество анализируемых данных. Поэтому время стоит фиксировать. Для того, чтобы определиться какие временные интервалы лучше выставить, стоит ответить для себя на ряд вопросов:

• Какая длина жизненного цикла клиента?
• Какой естественный период покупки?
• Какая сезонность?
• За какое время большинство клиентов успевает совершить повторную покупку?

Действенность RFM-анализа совсем не означает, что он может полностью заменить менеджера по продажам. Личное общение с заказчиком позволяет сотруднику хорошо понимать его и многое знать о нем. Правильно будет сосредоточить внимание менеджера на ключевых клиентах, а с остальными вести работу по электронной почте, с помощью сообщений и социальных сетей. RFM-анализ в этом случае становится отличным инструментом, помогающим провести сегментацию покупателей.

Все клиенты, от «транжир» до «почти потерянных покупателей» имеют различные потребности и желания, и, соответственно, по-разному реагируют на маркетинговые кампании.

Сегментация клиентов с помощью RFM-анализа

Для выполнения RFM-анализа сначала следует разделить клиентов на четыре равные группы, согласно распределению значений давности, частоты и величины покупок.

Четыре равные группы (квартили) с тремя переменными образуют 64 (4x4x4) клиентских сегмента, с такими цифрами вполне можно работать.

Заметьте, что вы можете использовать квинтили (пять равных групп) для лучшей детализации, однако, работа с 125 сегментами (5x5x5) может показаться непростой задачей.

Давность (R)	Частота (F)	Деньги (M)
Квартиль 1 (R=1)	Квартиль 1 (F=1)	Квартиль 1 (M=1)
Квартиль 2 (R=2)	Квартиль 2 (F=2)	Квартиль 2 (M=2)
Квартиль 3 (R=3)	Квартиль 3 (F=3)	Квартиль 3 (M=3)
Квартиль 4 (R=4)	Квартиль 4 (F=4)	Квартиль 4 (M=4)

Например, есть один клиент, и он:

• Находится в группе, совершающих покупки наиболее часто (R=1)
• Находится в группе, совершивших наибольшее количество покупок (F=1)
• Находится в группе, потративших наибольшую сумму денег (M=1)

Данный клиент принадлежит RFM-сегменту 1-1-1 (Лучшие клиенты), (R=1, F=1, M=1).

Вот самые важные RFM-сегменты:

Сегмент	RFM	Описание	Маркетинговая деятельность
Лучшие клиенты	1-1-1	Клиенты, совершившие последние покупки, делающие это чаще остальных, и тратящие денег больше остальных	Без ценовых стимулов, новые продукты и программа скидок для постоянных клиентов
Лояльные клиенты	X-1-X	Клиенты, совершившие последние покупки	Изучите их R и M для дальнейшей сегментации
Транжиры	X-X-1	Клиенты, тратящие больше остальных	Продвиньте самые дорогие продукты
Почти потерянные клиенты	3-1-1	Не совершали покупки некоторое время, но покупали часто и тратили больше остальных	Агрессивные ценовые стимулы
Потерянные клиенты	4-1-1	Не совершали покупки давно, но покупали часто и тратили больше остальных	Агрессивные ценовые стимулы
Потерянные экономные клиенты	4-4-4	Не совершали покупки давно, покупали мало и тратили меньше остальных	Не прикладывайте много усилий к их возвращению

Как провести RFM-анализ

Чтобы провести RFM-анализ, вам понадобятся данные о всех покупках, совершенных всеми клиентами. Это должен быть файл с информацией, обычно экспортируемый из вашего бухгалтерского ПО или транзакционной базы данных.

Шаг 1. Скачайте скрипты для RFM-анализа и файлы примеров с Githtub .

Шаг 2. Подготовьте файл CSV со всеми покупками или же используйте шаблон sample-orders.csv. Имена столбцов должны быть теми же.

order_date	order_id	customer	grand_total
2016-01-01	US-52653	john
2016-01-02	US-52654	mary
…	…	…	…

Шаг 3. Запустите скрипт RFM-analysis.py, находящийся в папке, куда вы поместили файл с данными. В скрипте есть три аргумента:

>python RFM-analysis.py -i sample-orders.csv -o rfm-segments.csv -d "2014-04-01"

• Файл с данными (-i sample-orders.csv)
• Файл для вывода данных с RFM-сегментацией (-o rfm-segments.csv)
• Дата экспорта файла с данными (-d «YYYY-mm-dd”)

Это создаст RFM-сегменты в CSV-файле с названием rfm-segments.csv или иначе, а зависимости от того, что было задано вами с параметром -o.

Расшифровка результатов RFM-анализа

Клиент	Давность	Частота	Сумма	Сегмент RFM
Мария Н.	4 дня	58 покупок	$2 869	1-1-1
Владимир У.	50 дней	1 покупка	$44	3-4-4
Екатерина А.	47 дней	2 покупки	$156	3-2-1

• Мария Н. принадлежит к сегменту «Лучшие покупатели», она совершала покупки совсем недавно (R=1), заказывает часто (F=1) и тратит много (M=1).
• Владимир У. практически попал в сегмент «Потерянные экономные клиенты», он не покупал довольно давно (R=3), покупал немного (F=4) и потратил мало (M=4).
• Екатерина А. относится к сегменту «Почти потерянные клиенты». Она не совершала покупки довольно давно (R=3), покупала довольно часто (F=2), но при этом она тратила очень много (M=1).

Эти простые шаги и есть сегментация клиентов. Теперь определите кого-нибудь прочесывать базу данных клиентов и выявлять наиболее важных для вашего бизнеса.

Или же создайте собственную настройку в , как ниже, чтобы визуализировать данные:

Выведите свой email-маркетинг на новый уровень путем RFM-сегментации

Теперь пришел черед email маркетинга. Ниже приводится пошаговый RFM-анализ:

1. Выберите RFM-сегмент, нужный вам (Лучшие клиенты, Почти потерянные клиенты, итд).
2. Решите как лучше всего поступить с данным RFM-сегментом
3. Определите задачу для данных email кампании и RFM-сегмента
4. Настройте отслеживание конверсии e-mail маркетинга
5. Создайте еще одну email версию, привзяанную к RFM-сегменту, нужному вам
6. Запустите кампанию по A/B-тестированию через email, когда контрольная группа получает обычную версию письма, а экспериментальная группа — письмо, выбранное согласно RFM-сегменту
7. Проанализируйте результаты и повторите — чаще то, что действует и реже то, что не действует

Заключение

RFM является относительно простой техникой, с чьей помощью возможно существенно улучшить вашу маркетинговую деятельность.

Обновляйте RFM-сегментацию путем автоматизирования процесса, например, с помощью скрипта RFM-анализа. Лучше всего обновлять данные каждый день.

RFM сегментация состоит из трёх параметров:

Recency (R) - давность последней покупки

То есть, сколько времени прошло со времени взаимодействия c клиентом в днях, неделях или месяцах. Рассчитывается как разность между текущей и датой последнего заказа. Клиенты, которые недавно совершали у вас покупки, более предрасположены к повторным заказам, чем те, кто давно уже не проявлял никаких действий. Пользователей, которые покупали давно, можно возобновить только предложениями, которые привлекают вернуться обратно.

Frequency (F) - суммарная частота покупок

Показывает сколько взаимодействий (покупок) в течение определённого периода времени было у вас с клиентом. Если обе стороны остались довольны - есть шанс поддержать частоту покупок или увеличить в свою пользу. Чем больше клиент совершал покупок у вас, тем больше вероятность, что он их будет повторять и в будущем. Обычно, этот показатель тесно взаимосвязан с давностью покупки.

Monetary (M) - объём покупок

Как и предыдущие показатели, рассчитывается за определенный период или количество взаимодействий. Показывает какой была «стоимость клиентов» с точки зрения доходов и прибыльности, а точнее, сумма денег, которая была потрачена. Сгруппированные по денежным показателям анализы часто получают представление клиентов, чьи покупки отражают более высокую ценность для вашего бизнеса.

Все вышеуказанные показатели важно рассчитывать за период, который наиболее точно отобразит нужные данные. Допустим, можно взять выборку за один год и разделить её на кварталы.

Как правило, небольшой процент клиентов реагирует на общие рекламные предложения. RFM является отличным для прогнозирования реакции клиента и улучшения взаимодействия, а также повышение прибыли. RFM использует поведение покупателей, чтобы определить, как работать с каждой группой клиентов. Важность показателей ранжируется согласно последовательности букв – давность, частота, деньги. Иногда встречается название RF сегментация , когда показатель Monetary не используется, потому что его значение часто зависит от Frequency. Сегментация клиентской базы по такому принципу позволяет выделить тех с кем вам действительно надо работать, разделяя их на сегменты клиентов (активный, спящий, растущий), разрабатывая целевые маркетинговые предложения для наиболее активной группы клиентов.

Хотите провести RFM анализ контактной базы клиентов вашего бизнеса?

• Мы свяжемся с вами, уточним, какие данные у вас есть и на их основе в течение недели подготовим документ с отчетом бесплатно.
• Нам доверяют более 2 000 компаний, но чтобы вы были уверены в сохранности данных ваших клиентов, мы можем подписать договор о защите конфиденциальных данных.

Определение условий RFM

Определения «давность», «частота» и «деньги» понятны даже интуитивно, но наша задача, превратить их в цифры, которые можно использовать для оценки RFM, а это уже несколько сложнее.

Представим наши данные в виде таблицы, упорядоченной по первому значению - дате последней покупки (R).

	Дата последней покупки (R)	Объём покупок (F)	Сумма покупок, грн	Средний чек, грн. (M)
Иван Петров
Петр Иванов
Олег Плющ
Сидор Петров
Оля Сидорова
Анна Волкова

Сразу же проставим по каждому показателю (R, F, M) «вес» для каждого клиента, исходя из полученных данных. Для оценки клиентской базы будем использовать числовые значения от 1 до 3, или же в процентном соотношении, назначенном каждому клиенту в результате анализа. Для удобства разделим всю клиентскую базу для начала на 5 равных частей по каждому из показателей. Допустим, из нашего примера по показателю «объём покупок» F - 1,2,3,4,5.

1 - наихудший для нас объём, пометим, как 1;

2,3,4 - средний результат, отметим его, как 2;

5 - самое лучшее значение F. Это наше 3.

Итак: 1 - это плохо, 2 - средний показатель и 3 - хороший. Проставив по каждому показателю «вес», чтобы с помощью этих весов ранжировать список.

Теперь мы можем легко определить, что для нас лучший клиент с результатами 333. 111 показывает, что клиент интересуется нами редко, возможно даже единоразово. Исходя из полученных результатов можно выбирать варианты, как поступать с той или иной группой клиентов.

Грустно то, что обычно 111 - самый большой сегмент. А радостно, что можно не тратить время на тех, кто уже потерян и сконцентрироваться на действительно важных для нас киентах.

Плюс RFM сегментации ещё и в том, что анализ можно делать даже по одному показателю, котрый вас наиболее интересует или комбинировать показатели, хотя полная сегментация клиентской базы даст вам гораздо больше возможностей. Допустим, возьмём за основу только давность и частоту, а получившиеся данные изобразим графически:

Зелёный сектор 5% - самые лучшие клиенты, которые активно на всё реагируют, покупают и т.д., соответственно сектор 1,1 - «мы их теряям». С каждым из сегментов таблицы нужно работать по-разному, предлагая им разные условия сотрудничества.

Мы всегда говорим, что хорошо видеть ситуацию в статике (как у нас дела сейчас), но еще важнее увидеть в динамике (куда мы движемся). Если рассчитать такую же таблицу за предыдущий период и «наложить» её на актуальную сегодняшнюю - можо увидеть, как изменяются данные:

В секторе 1,1 показатель упал на 6%, благодаря уменшению числа пассивных клиентов. Зато в секторе 3,3 число «хороших клиентов» увеличилось на 2%. Что же, значит мы работаем в нужном направлении. Надо проанализировать за счет чего это происходит и закрепить результат.

Этих данных уже достаточно для эффективной работы с клиентами, но если ещё к этому показателю добавить и сегмент денег, то работать над цифрами станет ещё интереснее:) RFM позволяет сегментировать базу так, чтобы вы тратили время и деньги на нужных клиентов. Попробуйте сделать сегментацию хотя бы по одному показателю и даже работа с этими данными может способствовать росту постоянных клиентов.

статья обновлена от даты 17.11.2013

В другой статье. Я подготовил RFM анализ для нашего сервиса eSputnik, чтобы понять картину с нашими клиентами. Мне понравился этот метод, как очень простой способ визуализации поведения клиентов. Да, это было интересно, но очень скоро я понял, что в этой картинке нет практической пользы.

В цифрах вообще нет пользы, если они не меняют наших действий на завтра.

RFM анализ в email маркетинге

В этот раз я поделюсь с вами опытом и наблюдениями как извлекать пользу из RFM даже не имея трёхлетней истории продаж . Мы провели RFM анализ для десятков различных магазинов и столкнулись с рядом преград на пути к получению реальных результатов. До того как описать их все, давайте ещё раз вспомним, что нам даёт RFM. RFM анализ основан на 3 показателях:

• R ecency - давность последней покупки
• F requency - суммарная частота покупок
• M onetary - средний чек

Мне кажется, показатель Monetary не обязательно привязывать к деньгам. Это может быть любой фильтр, наложенный на основные показатели этого метода: Давность и Частота. Например, для информационного портала можно взять время просмотра страницы или глубину просмотра страниц на сайте. RF матрицу можно рассматривать отдельно для разных типов клиентов, фильтруя по источнику клиента, по регионам, по категориям купленых товаров, по возрасту и многое другое.

Как провести RFM анализ?

Если разбить всех ваших клиентов по давности последней покупки на несколько групп и по количеству сделанных покупок, то можно построить матрицу из которой видно как разбить ваших клиентов по группам, на основании их активности:

• Новички
• Одноразовые покупатели
• Растущие
• Потерянные клиенты

На самом деле групп гораздо больше, но об этом потом. Обычно я строю шкалы по частоте и давности, по принципу: от плохого к хорошему. Получается:

• По давности : слева те, кто покупал очень давно, а справа - кто покупал недавно.
• По частоте: снизу те, кто сделал одну покупку, а сверху - много. Тогда визуально разделение групп будет выглядеть примерно так:

Об этом мы уже писали и раньше, но давайте посмотрим детальнее как разбить базу на группы и разметить шкалы, сколько групп выделить и что с ними делать дальше.

Самый важный показатель - «Давность». Чем больше времени прошло с момента последней продажи, тем меньше вероятность следующей покупки. И падает эта вероятность очень стремительно. Давайте разберёмся с «Давностью» с самого начала. К примеру, у нас есть 3 клиента (квадрат, круг, треугольник), и на графике мы отметим время когда каждый клиент делал покупку.

Важно , прошу прощения, я почему-то нарисовал график давности в обратном направлении от хорошего к плохому, исправлю, но чуть позже:(

Задача - определить сколько клиентов по «Давности» попадёт в каждый из периодов. Важно понимать, что давность - это показатель, который принимает во внимание только последнюю покупку, предыдущие покупки будут отмечены в частоте. Таким образом правильным ответом на задачку будет:

• Период 1: 1 (только круг)
• Период 2: 1 (только треугольник)
• Период 3: 1 (только квадрат, потому что круг и треугольник покупали и после того)
• Период 4: 0 (все делали покупку после этого)

И снова вопрос: какой из трёх вариантов лучше?

Часто я слышу что «красный (3)» - потому что он стабильный. На самом деле, он показывает что мы постоянно привлекаем клиентов, которые делают покупку и не возвращаются снова. Хорошо что показатель немного нарастает, но всё же «сиреневый (1)» - лучше. По нему видно, что большинство нашей аудитории недавно покупали и сильно вовлечены в процесс покупки. Конечно, самый плохой - «зеленый (2)» график.В этом случае у нас был всплеск активности (может быть Новый год или сильные инвестиции в контекст), а потом всё растеряли.

В большинстве книг по анализу, в том числе в популярном издании «Маркетинг на основе баз данных» Артура М. Хьюза, предлагается очень простой механизм разделения «Давности» по сегментам: отсортировать все контакты по давности и разбить на 5 равных групп. То же самое рекомендуется сделать и с Частотой и с Деньгами:

Этот способ работает и помогает разбить всех клиентов на: покупали только что, недавно, так себе, давно, очень давно относительно друг друга. Но что значит «когда»? Если мы не можем сказать точно «когда», то и оценивать эту группу тоже тяжело. Например, в соседние группы могут попасть контакты покупавшие в один и тот же день. Это лишь значит, что для одинаковых клиентов мы будем по разному себя вести... Зачем тогда вообще такой анализ? Всю глубину проблемы я постараюсь показать на двух примерах:

Пример 1 : В вашем магазине всё было хорошо, и вдруг в течение месяца ни одной покупки. Всё плохо, но если разбивать на равные части - ничего не изменится и всё те же последние покупатели попадут в сегмент «только что покупали».

Пример 2 : Если у вас ещё нет данных о продажах за несколько лет, а Вы только начали свой бизнес, то границы с каждым днём будут очень сильно отличаться и пользоваться результатом такого анализа вообще нет смысла.

Сезонности, акции и праздники тоже сильно влияют на общую картину.

Любой сегмент контактов, о которых вы не можете сказать что-то определённое - плохой сегмент

Мне кажется логичнее фиксировать не количество, а время. Тогда оптимизация количества в группах и будет нашей задачей. Надо как можно больше получить контактов в группе «только что» и как можно меньше «давно».

Осталось только определить какие временные пределы лучше выставить. Для этого надо ответить для себя на несколько вопросов:

• Какой естественный период покупки?
• Какая сезонность?
• За какое время большинство клиентов успевает совершить повторную покупку?
• Какой период неактивности клиента можно считать, что мы потеряли клиента (длина жизненного цикла клиента)

Для компаний, у которых нет данных, можно предположить эти периоды. Для компаний «с историей» очень помогут несколько графиков (о которых я расскажу дальше) с разницей между покупками.

Я привёл пример графика с разницей в месяцах между первой и второй покупками. У большинства магазинов он выглядит примерно также, как на рисунке. Тут видно, что 50% всех повторных покупок делаются в течение 2 первых месяцев. За полгода 75% процентов делают свой второй заказ и 90% из тех кто покупают снова - покупают в течение 13 месяцев. Какой из этого можно сделать практический вывод? Мне кажется, ненадо спешить давать скидку тем, кто купит и так, без нашей помощи. Предлагать скидку надо через 2 месяца после первой покупки. До этого надо показывать релевантные предложения, быть на слуху и главное - быть полезным клиенту.

Если построить матрицу разности между любыми соседними покупками, то получится примерно следующая картина:

Интересно, что разница между первой и второй покупкой всегда больше, чем между второй и третьей. А между второй и третьей больше, чем между третьей и четвёртой, но чем дальше, тем меньше влияет количество покупок на разницу между ними. Выходит, что вначале человеку надо время, чтобы поверить. Возможно, в следующий раз он попробует купить в другом месте или просто подождёт. Но чем чаще он покупает, тем время между покупками становится меньше. Джим Ново в своей книге Drilling Down говорит, что этот график сначала падает, потом стабилизируется, потом начинает расти. Это очень похоже на жизненный цикл клиента, когда он понемногу перестаёт быть клиентом, все реже покупая. Но я ни разу не видел этой картины на практике.

Важно : для получения этих цифр лучше использовать не среднее, а медиану. Сейчас быстро попытаюсь объяснить разницу. Среднее - это сумма всех значений делённая на их количество, а медиана - это значение элемента, который находится посередине в отсортированной последовательности. То есть гарантировано 50% всех значений меньше или равны медиане, и 50% больше или равны медиане. Медиана лучше среднего, потому что в средних значениях сильное влияние имеют «аномальные значения». Те значения, которые очень редкие, но сильно выходящие за пределы большинства. Обычно медианы значительно меньше средних.

Ещё хорошо бы посмотреть на сезонность - часто это 12 месяцев. Посмотрев на все цифры можно сделать вывод, какой период поставить для групп, например:

• до 1 месяца
• до полугода
• до года
• до двух лет
• более двух лет

Но даже с таким подходом есть вопросы. А что если у одних клиентов естественный период покупки маленький, а у других большой? В таком случае я создаю каждому из клиентов профиль и для каждого профиля создаю свою градацию, которую нормализую по оси Давности в относительные категории:

• ожидаемого времени покупки
• если не купил - что-то странное
• мы его теряем
• мы его потеряли, но есть последний шанс
• наверняка мы его потеряли

Точно такая же история и для «Частоты», только почти всегда у меня получается приблизительно одна и та же шкала. Те, кто сделали:

• 1 покупку (этих большинство)
• 2 покупки (преодолели психологический барьер и пришли снова, уже зная о том, как работает магазин)
• 3-4 покупки (несмотря ни на что, продолжают покупать. Надо удержать любой ценой)
• 5-15 покупок (поверили, на них вся надежда. Тут верхняя граница бывает очень разная)
• больше 15 покупок (маньяки, часто это перекупщики, партнёры, т.п. К ним надо присмотреться отдельно)

Ну вот и весь RF анализ. Если посмотреть на матрицу RF, зная как разбиты сегменты, то сразу понятно кто такие новички: совершили одну покупку совсем недавно. Одноразовые - совершили покупку давно, и уже наверняка забыли об этом. Вряд ли они придут к нам снова. Джим Ново говорит, что таких клиентов всегда 50-60% от всей базы клиентов и с этим надо смириться. Я обычно вижу 70% от всей базе в этом грустном сегменте. Для того, чтобы убедиться, что сегмент грустный можно попробовать вернуть кого-то и для этого Джим Ново предлагает стратегию - «смириться», но если не верите, то начните с:

1. Тех у кого несколько товаров в чеке
2. Тех у кого чек больше
3. Одноразовые покупатели, которые вернули товар - вероятнее придут к вам за второй покупкой, чем те, кто «всем доволен».

Если не удается их вернуть - вам никого не получится вернуть.

Единственная возможность вернуть покупателей за второй покупкой - обратиться к ним как можно быстрее. Но не слишком рано

Обратитесь слишком рано и будете навязчивым и будете предлагать лишние убийственные для бизнеса скидки.

Давайте посмотрим на RF в динамике. Интересно, что по шкале давности мы всегда начинаем с хорошего (только что купили) и скатываемся к плохому (давно не покупал). И как только сделана покупка, мы всегда возвращаемся снова в самый оптимистичный сегмент:

С частотой все наоборот. Начинаем всегда с самого плохого сегмента (1 покупка) и с каждой покупкой становимся лучше. Шансов вернуться обратно практически нет (если считать частоту за какое-то окно (например, 2 года), то частота может уменьшаться)

А теперь посмотрим на всю картину целиком в матрице RF:

Мы всегда начинаем в сегменте «Только что» и с «1 покупки». А мечтаем, чтобы все клиенты попали в сегмент VIP. И самый короткий путь для этого - постоянные покупки. Если со старта клиент ничего не делает, он «сползает» по Давности в «редко», в сегмент «Одноразовых клиентов». Наша цель - не дать ему уйти. Для этого и созданы автоматические реанимационные письма;)

Есть ещё один тонкий момент: что делать если пауза «затянулась» и клиент не покупал очень давно (значительно превышая жизненный цикл клиента). Мне кажется, в таком случае если он и придет к нам снова, то только если мы снова его «купим» контекстом, сео или разонравится тот магазин, где он все это время покупал. В любом случае к нам придёт совсем другой человек с другими интересами и возможностями. Поэтому мы предлагаем как в детской игре сделать «сброс».

Особенности такого подхода к RFM в том, что его можно применять в первый же день использования магазина. Сразу настроить триггера основанные на неактивности клиента. Следить за динамикой активности ваших клиентов. Кого вы теряете? Что надо сделать, чтобы вернуть клиентов тогда, когда это ещё возможно?

На этом я обзорную статью заканчиваю, и обещаю написать следующую, в которой постараюсь дать ответы на такие вопросы:

• Как каждый из сегментов читает почту? Сегмент «потерянные» вообще реагируют на почту?
• Какая доля в продажах каждого сегмента?
• Какое типичное соотношение клиентов по сегментам?
• Как изменяется стратегия работы с каждым сегментом?
• Кому продавать, а кому не мешать покупать?

Хороших клиентов вам, пусть они все идут по самому короткому пути от Новичков в VIP:)

Этот вид анализа является проверенной маркетинговой моделью для сегментации клиентов на основе их поведения. Под поведением мы будем понимать историю покупок (транзакций).
С помощью данного инструмента можно группировать клиентов на основе истории транзакций – как часто, сколько и когда в последний раз клиенты покупали. RFM помогает разделить клиентов на различные категории или кластеры, чтобы идентифицировать клиентов, которые с большей вероятностью будут реагировать на рекламные акции, а также на будущие услуги персонализации.

RFM-анализ: переходим к сути

R (Recency) – показатель давности действия. Этот показатель дает ответ на вопрос сколько времени прошло со времени последнего действия или транзакции клиента с брендом? Обычно это покупка, хотя иногда используются варианты, например, последнее посещение веб­сайта или использование мобильного приложения. В большинстве случаев, когда клиент недавно взаимодействовал или торговал с брендом, более вероятно, что клиент будет реагировать на сообщения от бренда.

F (Frequency) – частота. Как часто клиент совершает транзакцию или взаимодействует с брендом в течение определенного периода времени? Очевидно, что клиенты с частыми действиями более активны и, вероятно, более лояльны, чем клиенты, которые редко это делают. И одноразовые клиенты находятся в собственном классе.

M (Monetary) – вложения/сумма денег. Также называемая «денежной стоимостью». Этот фактор отражает то, сколько клиент потратил на бренд в течение определенного периода времени. Большие траты обычно следует рассматривать иначе, чем те, кто мало тратит. Взгляд на денежные средства, разделенные на частоту, указывает среднюю сумму покупки ­ важный вторичный фактор, который следует учитывать при сегментировании клиентов.

RFM-анализ: алгоритм подсчета

Как только у нас есть значения истории покупок наших клиентов, мы должны присвоить оценку от одного до пяти по каждой группе: новизна, частота и денежная стоимость. Причем оценка должна быть индивидуальной для каждого клиента. Пятерка лучших клиентов является высшей ценностью. Окончательный результат RFM рассчитывается просто путем объединения отдельных чисел RFM-результата.

Для небольших баз возможно деление каждого параметра от 1 до 3, итого 9 групп. Или деление: 5 групп (Давность) х 2 группы (Частота) х 2 группы (Деньги) = 20 RFM­-ячеек.

Пример расчета

1) Классификация по параметру Recency :

— для каждого клиента определить дату последней покупки; — для каждого клиента рассчитать давность покупки (Recency) как разность между текущей датой (например, 10.01.2017) и датой последней покупки;

— разбить полученные данные на 5 групп (квантилей). Каждый клиент при этом получит идентификатор от 1 до 5 в зависимости от его активности. Тем, кто недавно осуществлял покупку, будет присвоено значение R=5. Те, кто дольше всех не покупал ничего, получат R=1.

2) Классификация по параметру Frequency :

Для каждого клиента определить количество покупок за определённый период;

— разбить полученные данные на 5 групп (квантилей). Клиентам, совершившим наибольшее число покупок, будет присвоено значение F=5, наименее активные покупатели получат F=1.

3) Классификация по параметру Monetary :

— для каждого клиента определить сумму потраченных им денег;

— разбить полученные данные на 5 групп (квантилей). Клиентам, потратившим наибольшие суммы, будет присвоено значение М=5, клиентам, потратившим наименьшие суммы – М=1.

4) Совместить полученные результаты, каждый клиент при этом получит код RFM, состоящий из трёх цифр.

Пример сегментации клиентов с помощью FRM-анализа

Мы только что самостоятельно определили диапазон для каждой оценки. Пороги диапазона напрямую связаны с моделью и циклом продаж в вашем бизнесе. Например, в рознице имеет место активная модель продаж и низкий цикл, а в бизнесе B2B зачастую может встречаться длинный цикл (от 1 месяца до 1 года) и пассивная модель продаж (когда клиенты находят вас сами).

При росте бизнеса показатели часто меняются, поэтому необходимо оперативно корректировать данные для расчета.

RFM-анализ: выводы

RFM-­анализ не повышает эффективности хорошего менеджера по продажам. Менеджер всегда может лучше понять клиента, так как общается лично и знает больше информации. Он может сделать полностью персонализированное предложение, основываясь на персональных характеристиках клиента.

Если база клиентов большая, то лучше 20% самых важных клиентов отдать в работу менеджерам по продажам, а с остальными 80% вести коммуникацию с помощью email­-маркетинга, телефонных звонков или социальных сетей.

О проведении анализа с помощью специальных решений и Excel вы сможете прочитать в следующих материалах.