Автор статьи: Светлана Черникова
RFM-анализ — это анализ клиентской базы на основе истории покупок, проще говоря, сегментация по частоте, давности и сумме трат.
В рамках анализа мы будем основываться на том, как клиент покупает наш продукт: он потихонечку начал «отваливаться» или, наоборот, покупает часто, много и на большие чеки, а может, он уже одной ногой у конкурента, и надо схватить его за другую и перетащить обратно на светлую сторону. Для этого клиенты делятся на группы, и для каждой продумывается своя маркетинговая стратегия.
? RFM-анализ базируется на законе Парето: 20% усилий дают 80% результата, если перевести на язык продаж, то 20% всей клиентской базы делают для компании 80% продаж. Наша цель — выделить эти 20% самых важных покупателей и направить максимум усилий на их удержание, а также определить бесперспективных, чтобы не тратить на них много ресурсов.
Теперь давайте разбираться подробнее
Мы будем рассматривать нашу клиентскую базу по трём показателям, где
— Recency (давность покупки) – когда клиент последний раз что-то покупал. Клиенты, которые покупали недавно, с большей вероятностью купят снова.
? Важно понимать, что слово «покупка» это не только про e-commerce — это взаимодействие пользователя с вашим сервисом
— Frequency (частота покупок) — как часто клиент покупает: регулярно или раз в год. Вероятность продажи по клиентам будет больше, если человек совершал много покупок.
— Monetary (сумма покупок) – на какой чек покупает, много или мало денег уже успел оставить. Клиенты, потратившие на покупки большую сумму денег, вероятнее всего, потратят снова.
Наша цель — ответить на 4 вопроса:
какие клиенты приносят максимальный доход и как сделать так, чтобы они продолжали?
кого исключить из списка покупателей, чтобы не тратить на них время и бюджет?
кто положительно реагирует на рекламные акции?
какой маркетинговый ход будет наиболее эффективным и точечным для каждой группы?
RFM-анализ будет наиболее наглядным, если в вашей клиентской базе есть не меньше 10 000 контактов. Он подходит практически для любого бизнеса за исключением:
— стартапов или только открывшихся компаний, когда попросту недостаточно данных для анализа
— b2b-бизнеса или компаний с дорогими продуктами, например, по продаже медицинского оборудования или автомобилей. Подобные покупки совершаются редко, и в обозримом будущем клиент вряд ли опять замаячит на пороге
— компаниям с небольшой постоянной клиентской базой. Когда каждый клиент и так уже как брат или сват, в подобной аналитике просто нет смысла
Механика и алгоритм сегментирования
Делаем выгрузку по трём показателям — обычно это выгрузка по транзакциям. Каждая строка — отдельная транзакция, количество столбцов может быть разным, но обязательно должны быть:
уникальный идентификатор клиента (email, номер телефона, id);
дата покупки;
сумма покупки.
? По дате и сумме мы и будем выделять сегменты
Алгоритм
Шаг 1. Собираем информацию
По каждому покупателю выделяем информацию для анализа:
— как давно была последняя покупка (Recency);
— сколько всего было покупок всего (Frequency);
— сумма всех покупок (Monetary).
Шаг 2. Выбираем диапазоны сегментирования
Мы должны оценить каждый сегмент по трехбалльной шкале:
Давность заказа: 1 — давние, 2 — «спящие», 3 — недавние;
Частота покупок: 1 — разовые, 2 — редкие, 3 — частые;
Сумма покупок: 1 — низкий чек, 2 — средний чек, 3 — высокий чек.
Но как правильно поставить оценку — 1, 2 или 3? Глобально, есть три подхода.
Первый подход: сегментируем равномерно по диапазонным значениям
Мы смотрим на разброс цифр по каждому показателю (R, F и M), берем максимальное значение в каждом из них и делим на количество сегментов.
Например, наше количество покупок от минимального до максимального значения — от 1 до 30. Значит, мы берем максимальное значение 30 и делим на 3 сегмента и получаем диапазон одного сегмента — 10.
Теперь тем клиентам, кто совершил от 1 до 10 покупок, ставим оценку 1, кто купил от 11 до 20 раз — оценку 2, а тем, кто купил от 21 до 30 — оценку 3.
Второй подход: сегментируем по количеству потребителей
Мы смотрим, чтобы в каждый сегмент попало одинаковое количество клиентов.
Допустим, у нас в базе 300 человек, сортируем их по количеству потраченных денег.
100 клиентов, кто потратил меньше всего денег, получают оценку 1, следующие 100 человек — средний сегмент — получают оценку 2, а 100 самых транжир получают оценку 3.
Важно учитывать, что этот подход позволяет быстро выделить сегменты, и между ними не будет сильного дисбаланса в количестве людей в каждом сегменте, но сами сегменты будут более размыты. Потому что такая сегментация опирается на количество клиентов, а не на качественный показатель.
Третий подход: сегментируем по фиксированному диапазону
Это самый здравый, но самый сложный подход — придётся, глядя на цифры, самим логически определять границы между оценками 1, 2 и 3 и самостоятельно определять черты, где заканчивается единица, а где двойка. Также придётся учитывать сезонность, время между покупками, акции и праздники.
После того как мы определились с подходом и присвоили каждому клиенту три цифры, получаем матрицу — 27 сегментов со значениями от 111 до 333 и для удобства охарактеризуем каждый сегмент.
Теперь самое интересное — разрабатываем стратегию работы с каждым сегментом: лучших клиентов удерживаем, середнячков «раскручиваем» до лучших, уходящих и почти потерянных тыкаем палочкой и возвращаем, а совсем потерянных вообще не трогаем.
Рассмотрим основные, самые логичные сегменты подробно и с примерами.
Потерянные клиенты
На самых давних клиентов не стоит тратить много времени и усилий (111, 112, 113). Можно, конечно, попробовать их вернуть, попытка не пытка. Но работать с ними лучше, когда уже порешали всё с основными сегментами, если остались силы, время и ресурс.
Что можно сделать:
рассказывать об акциях;
прислать промокод;
сделать рассылку из серии «вы 100 миллионов лет не были с нами, а мы улучшили вот то и вот это, дайте нам второй шанс».
? Но не перегибайте — скорее всего, их отток неизбежен. Если положительной реакции нет, спокойно удаляйте их из базы.
Под угрозой оттока
Эти клиенты более перспективные, чем потерянные, но всё-таки уже на грани. Они покупали много раз и/или на большую сумму, но делали это ещё до первых седых волос, то есть, скорее всего, утопали к конкурентам.
Что можно сделать:
отправить скидку, купон на покупку или новость про распродажу;
сделать персональную подборку товаров;
отправить полезные видео или статьи.
? Но! Ценность таких клиентов для вас не столько в их возвращении, сколько в выяснении причины, по которой они ушли от вас. Инсайты рулят и двигают ваш бизнес вперёд не хуже 98-го бензина, поэтому предложите им пройти опрос или дать краткое интервью для сбора обратной связи.
Бывшие лояльные
Те, кто покупал часто — 131, 132, 133.
Что можно сделать: предложить то же, что и тем, кто под угрозой оттока, но добавить долгосрочную мотивацию, например, бонусы или программу лояльности. Напомнить, что наш продукт лучше других, а ещё и вон сколько всяких ништяков есть.
Спящие
Эти клиенты помнят о нас, то есть покупали не так давно, поэтому тональность и предлагаемые акции должны это учитывать. Коммуникация не должна строиться из серии «вы были у нас так давно, мы уже забыли, как вы выглядите», а выстраиваться вокруг демонстрации ваших преимуществ.
Что можно сделать:
рассылку с выгодными акциями и предложениями;
подборку профессиональных рекомендаций.
? Клиенты, которые перестали покупать недавно, также хороший источник инсайтов, а ещё они обычно ценят внимание, поэтому не стесняемся и предлагаем им опрос или зовём на интервью.
Новички
Новички с низким и средним чеком — 311, 312 — только к вам пришли, покупали совсем недавно, поэтому их нужно замотивировать как минимум на вторую покупку и поставить на истинный путь лояльности.
Что можно сделать:
рассылку с обучающим контентом;
подборку с сопутствующими товарами;
позвать в свои соцсети, чтобы мелькать в их инфополе;
поздравить с покупкой и поблагодарить за выбор вашей компании.
Перспективные
Это отдельный сегмент так называемых «китов», работа с которыми даёт самый быстрые результаты и рост показателей в моменте. Это клиенты, которые купили на большую сумму (313) — потенциальные VIP, поэтому нужно постараться удержать их интерес здесь и сейчас, выяснить его пожелания, потребности и интересы.
? Важно: тут нужно быть аккуратными со всякими скидками, даже если очень хочется, а лучше вообще не применять их — киты готовы покупать и по полной стоимости, поэтому не надо обесценивать ваш продукт. Оставим скидки для тех, кого считаем без пяти минут потеряшками.
Что можно сделать: предложить другую мотивацию, например, дополнительные подарки или персональное обслуживание.
Тем, кто покупают регулярно, но на небольшую сумму (321, 322, 331, 332), то есть не дотягивает до китов, нужно помочь поднять их чек.
Что можно сделать:
подборку сопутствующих товаров
уведомление с персональными рекомендациями
Идеальные
Недавние, частые, с высоким чеком… Мечта, а не клиенты — сегмент 333. Здесь важно убедить, что вы их цените, показать им, что они особенные.
Что можно сделать:
попросить оставить отзыв;
предложить персональное обслуживание;
просто польстить им и подарить ощущение удовольствия от пользования нашим продуктом.
Выводим выводы
RFM-анализ помогает нам дольше давить диван: при грамотной аналитике вы не будете распыляться, а приложите 20 % усилий, которые и принесут деняк.
RFM-анализ подходит для компаний, у которых есть повторяющиеся покупки (не важно, товара или услуги) и большая клиентская база, обычно это b2c-бизнес и e-commerce.
RFM-анализ можно обновлять не чаще, чем раз в полгода или даже год (всё, как мы любим) — нет смысла пересчитывать всё раз в месяц, потому что погода особо не поменяется, это вам не Питер).
В завершение хочу порекомендовать вам бесплатный вебинар на котором вы узнаете из чего состоит Go-to-market стратегия и с чего стоит начать. Как определить рынок для запуска продукта и что нужно, чтобы протестировать гипотезы. Как IT-компании выходят на рынки в современных реалиях: плюсы, минусы и подводные камни на реальных кейсах.