- Теория и практика
Что такое RFM-анализ и как его провести
RFM-анализ — это способ разделить клиентов на группы в зависимости от того, как давно, как часто и на какие суммы они покупают.
Когда клиентская база растёт, работать одинаково со всеми клиентами становится неэффективно. Одним покупателям достаточно напоминания о товаре, другим нужны персональные предложения, а третьих не вернёт ничто, кроме эксклюзивного сервиса.
Чтобы понять, кто есть кто среди ваших клиентов, и выстроить коммуникацию с каждым сегментом правильно, используют RFM-анализ. Это простой и надёжный метод, который помогает разделить клиентов по их поведению: когда они покупали в последний раз, как часто делают заказы и сколько тратят.
Что такое RFM-анализ
Recency, Frequency, Monetary аналитика помогает принимать решения по продажам и коммуникациям на основе действий клиента.
Оценивают три показателя:
- Recency (Давность) — показывает, когда клиент последний раз сделал покупку. Чем меньше интервал между покупками, тем выше шанс, что клиент снова купит.
- Frequency (Частота) — указывает, как часто человек покупает. Высокая частота — знак, что ему нравится ваш продукт.
- Monetary (Сумма трат) — отражает, сколько клиент потратил за выбранный период. Этот показатель помогает выделить самых прибыльных покупателей.
Примеры использования RFM в бизнесе
- В банках этот подход помогает лучше предлагать продукты. Например, исследование «Segmenting Bank Customers via RFM Model and Unsupervised Machine Learning» показало рост количества откликов после сегментации.
- В e-commerce RFM подстраивают под свои цели. Модель «RE-RFME» используется для оценки поведения на сайтах и в приложениях — и даёт хорошие результаты.
- В спортивной сфере тоже применяют RFM. В исследовании «Unlocking high-value football fans: unsupervised machine learning for customer segmentation and lifetime value» футбольные клубы нашли восемь групп болельщиков и на этой основе улучшили доходы и взаимодействие с фанатами.
Новые подходы и дополнения
- Инкрементальная модель RFM — обновляет данные постоянно и показывает лучшие результаты при работе с покупками в офлайн-торговле. Это подтверждено в исследовании «A Data-Driven Customer Profiling Method for Offline Retailers».
- LRFMS-модель — добавляет ещё один параметр и решает проблему случайности Recency-индекса. В исследовании «A dynamic customer segmentation approach...» предложен динамический подход к сегментации с использованием многомерной кластеризации временных рядов.
Что дает бизнесу внедрение RFM
- Точные прогнозы о том, как поведут себя клиенты
- Более точная настройка рекламных акций под каждую группу
- Рост откликов на персональные предложения
- Помощь в удержании клиентов — можно вовремя заметить, кто может уйти
RFM-метод — проверенный способ понять, как ведет себя аудитория. Его можно применять в разных сферах — от банков до спортивных клубов. А современные улучшения делают этот метод ещё полезнее — особенно когда нужно быстро реагировать на изменения в поведении покупателей.
Как работает каждый параметр
- Давность (Recency). Чем меньше прошло времени с момента последнего заказа, тем выше шанс, что клиент снова что-то купит. Если кто-то заказывал неделю назад, это не то же самое, что клиент, пропавший на полгода. Пример: пользователь заходил на сайт 4 раза за последние две недели — самое время напомнить ему о новинках или предложить скидку.
- Частота (Frequency). Показывает, как часто человек взаимодействует с брендом. Регулярные покупки — признак интереса и доверия. Такие клиенты ценны и готовы к участию в бонусных программах. Пример: за год клиент сделал 12 заказов — отличная база для персонального предложения или статуса в системе лояльности.
- Сумма трат (Monetary). Оценивает, сколько денег клиент уже вложил в ваш бизнес. Один может покупать часто, но по мелочи. Другой — один раз, но на крупную сумму. Пример: клиент с покупками на 30 000 ₽ за полгода может получать индивидуальные условия или доступ к закрытым акциям.
Зачем использовать RFM-анализ
RFM-анализ клиентов позволяет быстро находить лучших покупателей и работать с ними персонально.
В зависимости от того, на какой параметр RFM будете влиять, вы сможете:
- Найти самых выгодных клиентов и выстроить с ними персональную работу.
- Не тратить деньги на рекламу для тех, кто покупает редко и мало.
- Увеличить прибыль, предлагая каждому клиенту именно то, что ему нужно.
Пример из практики: компания Retail Rocket провела RFM-сегментацию для «Техносилы» и помогла увеличить количество повторных покупок в 4,5 раза.
RFM-сегментация помогает составлять персональные предложения и с их помощью увеличивать продажи, а значит, и прибыль.
Как провести RFM-анализ
Одного универсального подхода нет, всё зависит от специфики бизнеса и её приоритетов. Но основной алгоритм простой:
- определяем период, за который будем оценивать клиентские активности (например, последние 3, 6 или 12 месяцев);
- задаём критерии высокой частоты, давности, крупной суммы покупок;
- сегментируем базу и разрабатываем сценарии взаимодействия с каждой группой.
RFM-анализ — точный инструмент. Если грамотно выстроить стратегию после RFM-сегментации, можно создавать коммуникации, которые будут усиливать вовлечённость клиентов.
Рассмотрим пошагово, что нужно делать:
Шаг 1. Собрать данные
Понадобятся: даты покупок, количество заказов, суммы трат за выбранный период (например, 6 месяцев)
Шаг 2. Оценить клиентов
Для оценки можно использовать шкалу от 1 до 3 для каждого из трёх параметров:
Шаг 3. Разделить клиентов на сегменты
Чтобы создать сегменты, нужно скомбинировать оценки, например, 111 — идеальные, 313 — неактивные. пограничных сегментов три:
- Идеальные — R=1, F=1, M=1 (111). Это ключевые клиенты, которые приносят наибольшую выгоду.
- Спящие — R=2, F=2, M=2 (222). Клиенты, которые могут стать более ценными при небольшом стимулировании.
- Неактивные — R=3, F=3, M=3 (333). Клиенты, которые нуждаются в активации или предложениях, чтобы увеличить их участие и траты.
Комбинации могут быть такими:
Пример расчета RFM-анализа
Предположим, что у нас есть следующие данные о клиентах:
- Клиент A — последняя покупка 10 дней назад, 5 покупок, потратил 20 000 рублей.
- Клиент B — последняя покупка 30 дней назад, 2 покупки, потратил 8000 рублей.
- Клиент C — последняя покупка 120 дней назад, 1 покупка, потратил 3000 рублей.
RFM-оценки будут следующими:
- Клиент A: R=1, F=1, M=1 — идеальный. Продолжаем усиливать лояльность персонализированными действиями и предложениями.
- Клиент B: R=2, F=2, M=2 — спящий. Активизируем взаимодействие через таргетированные предложения.
- Клиент C: R=3, F=3, M=3 — неактивный. Стимулируем интерес через специальные акции, скидки и коммуникации.
Как использовать RFM-анализ
RFM-сегментация — это деление клиентов на группы на основе их поведения. На основе полученных данных можно разработать такие стратегии взаимодействия с разными группами клиентов, чтобы каждая группа вовлекалась максимально возможным способом. Рассмотрим примеры стратегий для разных сегментов.
Стратегия «Идеальные клиенты»
Это ценные клиенты, основа бизнеса. Отношения с ними важно сохранять как можно дольше.
Что делать:
- Предлагать продукты и услуги «только для них». Разрабатывать уникальные предложения, доступные лучшим клиентам, например, лимитированные версии товаров, дополнительные сервисы.
- Составлять персонализированные рекомендации. Предлагать то, что соответствуют их интересам и способствует укреплению связи и повышению удовлетворённости. Для этого собираем данные о предпочтениях и истории покупок клиентов.
- Организовывать специальные события. Приглашать ключевых клиентов на закрытые презентации, мастер-классы и другие закрытые мероприятия для укрепления отношений и повышения их вовлечённости.
- Обеспечивать высокий уровень сервиса. Стремиться к тому, чтобы каждый контакт с клиентом был положительным опытом: предоставлять быструю и вежливую поддержку, оперативно решать проблемы и демонстрировать индивидуальный подход.
- Внедрять программы лояльности с привлекательными условиями. Разработать программы, которые будут мотивировать идеальных клиентов оставаться с вами. Это могут быть накопительные скидки, бонусы за определённые суммы покупок, подарки за лояльность и другие поощрения.
Спящие клиенты
Это клиенты, которые ранее проявляли активность, но в последнее время не совершают покупок. Чтобы вернуть их интерес и активизировать, можно предпринять следующие шаги:
- Анализировать причины бездействия. Изучить историю покупок и взаимодействие клиента с брендом, чтобы понять, что могло привести к снижению активности: изменение интересов, появление конкурентов или другие факторы.
- Предлагать персонализированные специальные предложения. Создать акции и скидки, ориентированные на товары или услуги, которые спящие клиенты покупали ранее, или на новые продукты, которые могут их заинтересовать, основываясь на их предпочтениях.
- Запускать реактивационные кампании. Использовать email-рассылки, SMS или другие каналы коммуникации для отправки персонализированных сообщений с предложениями, направленными на возвращение интереса клиентов.
- Проводить опросы и собирать обратную связь. Выяснить у клиентов, что могло бы побудить их вернуться, и использовать полученные данные для корректировки маркетинговых стратегий и улучшения предложений.
- Внедрять программы лояльности с особыми условиями для вернувшихся клиентов. Предложить бонусы или скидки за повторное совершение покупок, чтобы стимулировать спящих клиентов вернуться и активизировать их участие в жизни бренда.
Неактивные клиенты
Это клиенты, которые проявляют признаки снижения интереса к бренду или готовы прекратить сотрудничество. Чтобы попытаться вернуть их и восстановить интерес, можно предпринять следующие шаги:
- Анализировать причины ухода. Изучить историю взаимодействий и покупок, чтобы понять, что могло привести к снижению лояльности: проблемы с качеством товаров или услуг, появление конкурентов с более привлекательными предложениями и т. д.
- Предлагать персонализированные скидки и акции. Создать специальные предложения, ориентированные на товары или услуги, которые уходящие клиенты покупали ранее, или на новые продукты, которые могут их заинтересовать, основываясь на их предпочтениях.
- Запускать программы восстановления интереса. Использовать email-рассылки, SMS или другие каналы коммуникации для отправки персонализированных сообщений с предложениями, направленными на возвращение интереса клиентов, например, предложение бесплатной доставки или эксклюзивного контента.
- Проводить опросы и собирать обратную связь. Выяснить у клиентов, что могло бы побудить их остаться, и использовать полученные данные для корректировки маркетинговых стратегий и улучшения предложений.
- Предлагать альтернативные варианты. Если клиент выражает недовольство определённым продуктом или услугой, предложить ему альтернативные варианты, которые могут лучше соответствовать его потребностям.
Инструменты для RFM-анализа
- Excel / Google Sheets — подойдут для малого бизнеса без большого количества данных. Бесплатно, но требует времени.
- CRM-системы (Bitrix24, amoCRM, RetailCRM) — позволяют выгружать данные и сегментировать клиентов.
- Специализированные сервисы (Mindbox, Mindbox RFM, Unisender RFM) — автоматизируют расчёты, быстро сегментируют базу и интегрируются с рассылками.
Выводы
RFM — это метод, который используют для оценки клиентской базы и сегментации покупателей..
RFM-анализ — простой и мощный инструмент сегментации клиентов, который помогает:
- понять, кто приносит бизнесу наибольшую прибыль;
- выстраивать персонализированные коммуникации;
- оптимизировать маркетинг и повышать прибыль.
Если вы хотите увеличить продажи без лишних затрат, начните с RFM-анализа. Он покажет, с кем стоит работать в первую очередь и в каком направлении, а где вложения не окупятся.
