Зачем нужен RFM-анализ и как его провести

Клиент, обратившийся к вам буквально вчера, и покупатель, сделавший последнюю покупку два месяца назад — разные типы клиентов. Следовательно, с ними надо по-разному выстраивать коммуникацию. В статье рассказываем, в чем польза RFM-анализа клиентов, как его проводить и из каких этапов он состоит.

RFM-анализ — это один из способов сегментирования аудитории, цель которого — сделать взаимодействия с клиентом более качественными, увеличить продажи и окупаемость рекламных инвестиций. Проводя такой анализ, вы разделяете базу клиентов на группы по нескольким признакам: время последней покупки, частота заказов, оставляемые суммы.

Зная, к какому сегменту по RFM относится клиент, вы примените более эффективные в его случае email-рассылки, рекламные объявления, скрипты телефонного разговора, спецпредложения.

Обратите внимание, RFM-сегментация применяется к покупателям, которые уже делали покупки в прошлом. Следовательно, бизнесу с единичными или редкими заказами такой тип анализа аудитории не нужен.

У аббревиатуры РФМ расшифровка такая:

• R — Recency — давность;
• F — Frequency — частота;
• M — Monetary — сумма чека.

Это три показателя, которые лежат в основе анализа аудитории. Расскажем подробнее о каждом.

Давность

Обозначает, как давно клиент купил у вас в последний раз. Совсем недавно сделавший заказ покупатель не требует специального, сложного подхода и с большей вероятностью ответит на письмо или звонок.

Частота

Отвечает на вопрос, насколько часто клиент обращается в вашу компанию и совершает заказ. Простейший пример: обычные покупатели заказывают пиццу на дом 1 раз в месяц, а офисные сотрудники, в т.ч. корпоративные клиенты, заказывают пиццу в офис 1 раз в неделю.

Сумма чека

Показывает, сколько денег или других ресурсов клиент потратил за определенное время. В RFM-модели это самый неоднозначный параметр: клиенты, совершающие дорогие заказы, могут быть не настолько открытыми и «теплыми», как вам кажется. Часто это очень занятые люди, у которых нет свободного времени, и они могут в принципе не открывать письма.

В маркетинге сегментация означает более точечное и эффективное выстраивание отношение с клиентами. Ниже перечислим конкретные преимущества RFM-анализа, а заодно расскажем о недостатках.

Преимущества метода:

• Персонализация: маркетологи глубже проникают в запросы клиентов из каждого отдельно взятого сегмента, выделенного в результате RFM-анализа клиентской базы.
• Оптимизация рекламных расходов. РФМ анализ способствует прогреву потенциальных клиентов и, как следствие, получению большей отдачи от рекламы при меньших затратах — добиваться результата в этом помогает сквозная аналитика.
• Удобство и скорость. Данный метод анализа аудитории займет менее получаса при условии, что у вас есть нужные исходные данные. При наличии CRM, интегрированной со всеми каналами коммуникаций и маркетинговой аналитикой, проблем с данными не возникнет.

Недостаток метода — эффективность анализа находится в прямой зависимости от количества клиентов. Если размер клиентской базы не превышает 2-3 тыс., большого смысла в RFM-сегментации нет.

Обратите внимание, что анализ не является самоцелью, он лишь систематизирует информацию и предоставляет данные, с которыми еще предстоит профессионально работать в маркетинговых кампаниях.

Процесс анализа состоит из получения информации, группировки клиентов и оценки результатов. На первом этапе вам нужно вооружиться CRM-системой, а также электронной таблицей — Excel или Google Таблицей.

Сбор данных

В электронную таблицу выгружаются идентификаторы клиентов, даты последних сделок, суммы покупок. Затем необходимо:

1. Разместить получившийся список в новом листе таблицы и воспользоваться функцией «Удалить дубликаты», чтобы остались только уникальные значения.
2. Дополнить таблицу новыми столбцами: «Общее кол-во сделок» и «Итоговая сумма сделок».
3. Добавить столбцы для показателей Recency, Frequency и Monetary — на данном этапе их заполнять не нужно.

Минимальное количество столбцов для правильного РФМ анализа — 8.

Группировка клиентов

Вам предстоит разделить базу минимум на 27 групп, произведя группировку по трем описанным выше параметрам — R, F и M. По каждому из них нужно выставить оценку от 1 до 3 — это стандартная шкала.

В рамках сегментации по давности (Recently) будут выделены 3 группы клиентов: давние (оценка 1), относительно недавние (оценка 2), недавние (оценка 3). Пошаговый принцип группирования следующий:

1. из сегодняшней даты вычтите дату последней продажи;
2. примените в Excel опцию «ПРОЦЕНТИЛЬ. ВКЛ» — значения будут поделены по уровням;
3. примените опцию «ЕСЛИ», чтобы определить сегмент (1, 2, 3), к которому будет отнесен покупатель, и задайте условие.

При группировании по частоте сделок (Frequency) клиенты делятся на сегменты «одна покупка» (оценка 1), «редко» (оценка 2), «часто» (3). Происходит это так:

1. выберите опцию «ПРОЦЕНТИЛЬ»;
2. измените диапазон значений;
3. используйте опцию «ЕСЛИ» для сегментирования клиентов по группам от 1 до 3.

По сумме сделки (Monetary) аудитория подразделяется на сегмент с низким чеком (1), средним (2) и высоким (3). Формула в электронной таблице будет аналогичной Frequency.

Обратите внимание, что параметры для формулы «ЕСЛИ» у разных компаний свои, индивидуальные — они зависят от отрасли и масштабов компании. Для одних 1000 руб. — это внушительная сумма покупки, для других — самая дешевая. В зависимости от специфики услуг компании, полугодичная давность последнего обращения может быть как маленькой, так и большой.

Отметим также, что RFM-модель допускает деление клиентов на 5 групп, а не на 3 — если клиентская база обширная, целесообразно ставить оценки от 1 до 5. В этом случае у вас в итоге должно получится уже не 27 (как в случае с 3-балльной шкалой), а 125 сегментов.

Оценка результатов

Теперь, когда вы получили показатели, проводим аналитику. В таблице создается новый столбец «RFM», для которого применяется следующая формула: Recency 100 + Frequency 10 + Monetary. При использовании 3-балльной шкалы для каждого покупателя рассчитается 3-значный показатель — 111, 112, 121, 122, 211 и т.д. вплоть до 333.

Аналитику результатов лучше проводить в сводной таблице. Внесите в строки РФМ, а в значения — кол-во по полю «Клиент». Информацию нужно скопировать на новый лист, после чего изменить названия столбцов на «Сегмент» и «Количество». После этого вы будете работать с таблицей, где есть название сегмента и количество клиентов, которые к нему относятся.

RFM-анализ: пример

Если показатель RFM равняется 231, это значит, что показатель давности — 2, показатель частоты — 3, а показатель чека — 1. Из этого следует, что данный клиент относительно недавно совершил последнюю покупку, до этого покупал у вас часто, при этом с маленьким средним чеком.

Попадание клиента в тот или иной сегмент диктует выстраивание дальнейшей стратегии коммуникаций. Вот какие типы клиентов обнаруживаются благодаря RFM-отчетам:

• Потерянные: это покупатели из категорий 111, 112, 113, т.е. один раз обратившиеся к вам за товаром или услугой. Обычно бизнес не пытается их вернуть. Это можно считать правильным решением, т.к. единичные покупки и отток клиентов неизбежен, есть смысл не тратить бюджет на данные сегменты.
• В зоне риска: велика вероятность потери покупателей, которые находятся под «индексами» 121, 122, 123, т.е. сделавшие более одного заказа, но давно. Можно попробовать наладить с ними взаимодействие – например, предложить купить товар по акции или попробовать узнать, почему они больше не покупают. 
• Лояльные в прошлом: когда-то эти клиенты часто обращались к вам, однако потом прекратили – это показатели 131, 132, 133. Специально для этого сегмента аудитории можно сделать email-рассылку с предложением серьезной долгосрочной мотивации – например, системой бонусов.
• Новые: особый тип клиентов – совершили покупку недавно. В RFM-таблице им соответствуют значения 311, 312, 313. Маркетинговые коммуникации с такими покупателями крайне необходимы – они могут отозваться на электронное письмо, зайти по ссылке в блог компании, чтобы ознакомиться с полезным контентом.
• Перспективные: к таковым относятся, главным образом, новые клиенты с высоким чеком (313), а также частые клиенты с высоким чеком (323). К этому же типу будет корректно отнести и покупателей со средним чеком (233, 332). Задача – укреплять и повышать их лояльность, чтобы они не охладели к вам.
• Идеальные: покупают много, часто и на большие суммы (333). Повышать их лояльность подарками уже не нужно, однако нужно стремиться к выстраиванию долгосрочных отношений, демонстрировать им высший пилотаж клиентского сервиса и индивидуального обслуживания, приглашать на мероприятия.

RFM-анализ клиентской базы вооружает информацией, которую можно применять и в маркетинге, и в продуктовой разработке. Перечислим главные точки роста:

• Повышение LTV. Работайте с клиентом вплотную — предлагайте скидки и программы лояльности, этим вы увеличите доход, получаемый от одного покупателя. Можно вычленить в отдельный.
• Расширение линейки. При появлении новых продуктов можно оповестить об этом аудиторию из сегментов «лояльные» и «перспективные», одновременно можно предложить скидку. Адресаты могут стать вашими первыми покупателями и запустить сарафанное радио.
• Повышение лояльности и вовлеченности. Особенности разных сегментов по RFM можно использовать для увеличения вовлеченности. Новым покупателям хорошо заходит контент-маркетинг — полезный контент на сайте, — а давних клиентов, чья лояльность успела понизиться, можно подогреть привлекательной email-рассылкой.
• Повышение качества общения. Под каждый отдельно взятый сегмент можно создавать особые скрипты телефонного разговора. Виртуальная АТС с записью разговоров позволит и руководителю отдела продаж, и маркетологам отслеживать, как рядовые менеджеры отрабатывают скрипты. Также для разных сегментов формируются свои мессенджер-, SMS- и почтовые рассылки.
• Сокращение оттока клиентов. Естественный отток клиентов неизбежен, но профессиональные маркетологи стремятся его свести к минимуму. В этом помогают те же скидки, бонусные программы, особые «комплименты», например, доставка на дом в подарок.
• Оптимизация рекламных расходов и повышение ROI (окупаемости рекламы). Вы взаимодействуете не со всей аудиторией сразу, а точечно, адресно, с учетом ситуации и потребностей клиентов из каждого сегмента. Реклама становится более конверсионной, следовательно, улучшается показатель возврата рекламных инвестиций. Подробно анализировать этот показатель в разрезе каждого канала можно с помощью мультиканальной аналитики. В ней учитываются все типы обращений, включая телефонные звонки, что становится возможно благодаря системе коллтрекинга.
• Повышения качества ремаркетинга. Получившиеся сегменты можно загружать в рекламные сервисы и делать из них целевые аудитории, которым будут показываться ваши объявления на сайтах.

Со временем потребители могут перемещаться между различными группами: вступают в игру новые клиенты, перспективные могут временно приостановить свою активность, а бывшие лояльные клиенты могут реагировать на промо-рассылки и возвращаться к совершению покупок.

Частота обновления сегментов зависит от нескольких факторов: жизненный цикл каждого отдельного потребителя, естественный период между покупками и период, в течение которого клиент имеет обыкновение совершать повторные покупки в вашей компании. Последний фактор напрямую связан со спецификой бизнеса.

Мы советуем делать тестирование и анализировать данные, чтобы понимать, какая часто вам проводить RFM analysis.

RFM-анализ клиентов позволяет выделить аудитории по признакам давности покупки, частоты покупки и суммы чека. Процедура проводится в Excel, Google Таблицах либо автоматически в CRM-системе. Маркетинг, основанный на данных РФМ-анализа клиентов, становится более адресным и продуктивным.