Что такое RFM-анализ и как его провести

Чтобы лучше понимать потребности клиентов, предлагать то, что им действительно нужно, разрабатывать эффективные маркетинговые стратегии, увеличивать охваты и повышать ROI, разделяйте потребителей на сегменты. RFM-анализ подходит именно для этого. Рассказываем, как его провести и применить полученные данные.

Что такое RFM-анализ и зачем он нужен

RFM-анализ — это метод сегментации клиентов. Он помогает разделить потребителей на непересекающиеся между собой группы, а также позволяет понять, кто из клиентов покупает много и часто, кто — много, но редко и кто уже долгое время ничего не приобретал.

RFM-сегментация важна для эффективного взаимодействия с потребителями, увеличения ROI и LTV. По итогам RFM-анализа вы будете знать, кому и какую рекламу показывать, какую email-рассылку планировать и какие бонусы предлагать.

Например, постоянным клиентам можно высылать письма с информацией о новых товарах и услугах компании, а покупателям, которые давно не оформляли заказы, предоставлять мотивирующую скидку.

Где используется

RFM-анализ используют компании из сегментов B2C и B2B для настройки таргетированной рекламы, подготовки скриптов для телефонных звонков и email-рассылок.

Метод RFM подходит для e-commerce, прямых продаж, некоммерческих взаимодействий. Его используют, если потребность в продукте не разовая, а периодическая, и потому довольные клиенты совершают покупки регулярно.

Для исследования бизнеса с редкими покупками (например, продажа недвижимости или детских кроваток) RFM-анализ будет бесполезным.

Основные параметры

В основе RFM-анализа три показателя:

• Давность покупки (Recency). Показывает время, прошедшее от последней сделки. Клиент, который недавно заказал у вас товар, с большей вероятностью прочитает письмо из email-рассылки или ответит на звонок менеджера, чем покупатель, оформивший заказ более года назад — на основе этого работает Recency.

• Частота покупки (Frequency). Показывает, как часто потребитель делает покупки, обращается за услугами или выполняет другие целевые действия за определенный период. Допустим, обычные клиенты заказывают воду на дом раз в 5–6 недель, а офисные сотрудники делают это гораздо чаще — раз в 2–3 недели. Получается, что за один и тот же период времени взаимодействовать с офисными клиентами нужно активнее — на этом принципе основан Frequency.

• Сумма чека (Monetary). Показывает, сколько денег, времени или других ресурсов клиент потратил за определенный период времени. Сумма чека в меньшей степени прогнозирует потребительские тенденции, если сравнивать с давностью и частотой покупок. Часто клиенты, которые заказывают на большие суммы, — занятые люди, поэтому редко откликаются на звонки и промо-рассылки.

Плюсы и минусы метода

Бизнес, который разделяет клиентов на разные сегменты, оптимизирует затраты на рекламу, успешнее запускает новые товары и лучше контактирует с потребителями, потому что знает, как и с помощью каких инструментов работать.

Плюсы RFM-анализа:

• Персонализация. Важно не только увеличивать охваты, но и повышать качество работы уже с имеющейся аудиторией. RFM-анализ направлен на выяснение клиентских потребностей — на их основе вы разработаете по-настоящему привлекательные персональные предложения.

• Снижение расходов на рекламу. Можно подогревать лиды даже с минимальными вложениями, если оптимизировать маркетинговые стратегии — например, разрабатывать отдельные скрипты для продаж и таргетинга.

• Удобство и скорость. Сегментация с помощью RFM-анализа занимает около 20–25 минут, даже если клиентская база включает 50–70 тысяч контактов. Все, что необходимо — несколько простых формул в Excel и исходные данные.

Минусы у RFM-анализа тоже есть — его эффективность определяется объемом клиентской базы. Если у вас небольшой бизнес и аудитория не превышает 2–3 тысячи потребителей, то ощутимого результата добиться сложно.

Техника RFM не определяет поведение клиентов и не прогнозирует будущее, а лишь систематизирует массивы данных. Она дает только исходную информацию, а то, как она будет реализована в рекламной кампании, зависит уже от маркетологов, аналитиков и руководителей компаний.

Как провести анализ

Используйте Excel или Google Таблицы, чтобы выполнить анализ по методу RFM. Сначала соберите все данные, например, из CRM-системы, а затем — рассчитайте Recency, Frequency и Monetary. Далее выведите обозначения клиентов и проанализируйте результаты.

Сбор данных

Начните RFM-анализ со сбора информации.

Сначала выгрузите данные в Excel:

• идентификаторы клиентов;

• даты последних покупок;

• суммы покупок.

Далее:

1. Перенесите список на новый лист в Excel и выберите опцию «Удалить дубликаты», чтобы оставить только уникальные параметры.

2. Добавьте столбец «Общее количество покупок» (формула СЧЕТСЛИМН) и «Итоговая сумма покупок» (формула СУММЕСЛИМН).

3. Добавьте столбцы «R», «F» и «M» и пока оставьте пустыми.

Минимум, который должен быть в таблице для эффективного RFM-анализа — 8 столбцов. Добавлять больше, если это необходимо вашему бизнесу, — можно, но меньше — нет.

Группировка потребителей

Теперь, когда данные готовы, переходите к следующему шагу — разделению потребителей. Обычно сегментация выполняется по трем группам — оценки от 1 до 3, но при работе с массивной клиентской базой удобнее делить на 5 групп — оценки от 1 до 5.

При стандартной сегментации на 3 группы вы получите 27 сегментов: 3 группы (давность) х 3 группы (частота) х 3 группы (сумма чека) = 27 сегментов.

При расширенной сегментации на 5 групп вы получите 125 сегментов: 5 групп (давность) х 5 групп (частота) х 5 групп (сумма чека) = 125 сегментов.

Рассмотрим стандартную сегментацию по 3 группам:

Группы клиентов по давности покупки (Recency):

• 1 — давние;

• 2 — относительно недавние;

• 3 — недавние.

Алгоритм проведения группировки:

1. От текущей даты (=СЕГОДНЯ) отнимите дату, когда была совершена последняя покупка. 

2. Выберите функцию «ПРОЦЕНТИЛЬ. ВКЛ» — она делит имеющиеся значения по уровням: те, которые включены в 33% и 66%. 

3. Чтобы узнать, к какой группе от 1 до 3 относится клиент, примените в Excel функцию «ЕСЛИ» — выставьте условие.

Группы клиентов по частоте покупки (Frequency):

• 1 — одна покупка;

• 2 — редко;

• 3 — часто.

Для группировки выполните следующие действия:

1. Воспользуйтесь формулой «ПРОЦЕНТИЛЬ».

2. Поменяйте диапазон значений.

3. Примените функцию «ЕСЛИ», чтобы разбить клиентов на группы от 1 до 3.

Группы клиентов по сумме чека (Monetary):

• 1 — низкий чек;

• 2 — средний чек;

• 3 — высокий чек.

Сделайте то же самое, что и с Frequency. Используйте формулу «ПРОЦЕНТИЛЬ», поменяйте диапазон значений и примените условие — формулу «ЕСЛИ».

Параметры, которые вы используете для формулы «ЕСЛИ», всегда индивидуальные — они зависят от сферы и масштабов бизнеса. Например, давность покупки может составлять как 1 месяц, так и 1 год — зависит от того, что вы продаете и какие услуги оказываете. Аналогично с частотой и сумма покупок — к примеру, средний чек на одного покупателя в месяц для магазина цветов в Москве — 3000 рублей, а для магазина детских игрушек — 2000 рублей.

Оценка результатов

Теперь у вас есть все показатели для RFM-анализа.

Чтобы рассчитать обозначение клиента, добавьте новый столбец  «RFM» в таблицу Excel. Используйте формулу: 

Recency 100 + Frequency 10 + Monetary.

Напоминаем, что для Recency, Frequency и Monetary должны быть предусмотрены соответствующие столбцы (вы их создаете изначально и оставляете пустыми).

В результате у каждого клиента будет трехзначное обозначение — 111, 121, 122 и так до 333.

Чтобы было удобнее работать с результатами, создайте сводную таблицу. Включите в строки RFM, а в значения — количество по полю «Клиент». Скопируйте информацию на новый лист и переименуйте столбцы на «Сегмент» и «Количество».

Теперь перед вами таблица, где указано обозначение сегмента и количество клиентов, которые в него входят.

Давайте расшифруем одно из обозначений:

Если RFM = 213, то R (Recency) = 2, F (Frequency) = 1, а M (Monetary) = 3. Выходит, что клиент с обозначением 213 является «относительно недавним», покупает «редко» и оставляет «высокий чек».

Как разработать коммуникацию для сегментов

Маркетинговая стратегия выстраивается под особенности сегмента:

• Потерянные. Давние клиенты, которые совершили всего одну покупку — 111, 112, 113. Обычно с ними не взаимодействуют. Отток клиентов неизбежен, поэтому лучшее решение — сэкономить время и бюджет рекламной кампании.

• Под угрозой оттока. Клиенты, которые покупали давно, но совершили больше одной покупки — 121, 122, 123. Попробуйте рассказать им об акциях, предложите скидку на повторный заказ и попытайтесь узнать, почему они перестали к вам обращаться.

• Бывшие лояльные. Потребители, которые раньше часто покупали на разные чеки, но перестали со временем — 131, 132, 133. Сделайте промо-рассылку для этих сегментов и предложите долгосрочную мотивацию — например, бонусную систему.

• Новички. Клиенты, которые недавно совершали сделку — 311, 312, 313. Обязательно взаимодействуйте с новыми потребителями — они нередко откликаются на информационные рассылки, приглашения перейти в блог компании и ознакомиться с обучающим контентом.

• Перспективные. Новые клиенты с большим чеком — 313, регулярные клиенты с большим чеком — 323. В эту же группу можно отнести потребителей, которые часто заказывают на средний чек — 233, 233, 332. Чтобы сохранить их интерес, предлагайте подарки и сопутствующие товары.

• Идеальные. Клиенты, которые заказывают много и часто — 333. Рекламные кампании для идеальных потребителей рассчитаны на то, чтобы их удержать, поэтому акцентируйте внимание не на скидках, а на персональном обслуживании и приглашениях на мероприятия бренда.

Чтобы усовершенствовать коммуникации, отслеживайте текущие сделки и анализируйте прошлые. Используйте систему записи разговоров MANGO OFFICE, чтобы узнать, как операторы общаются с клиентами и работают с возражениями. Подключите запись звонков к виртуальной АТС и получите всю необходимую информацию о разговорах.

Как использовать данные

Информация, которую удалось получить при RFM-анализе, будет полезна при запуске новых товаров и услуг, поможет увеличить доход компании, сократить показатели естественного оттока потребителей и сократить расходы на коммуникации с клиентами.

Направления использования данных RFM-аналитики:

• Увеличение LTV. Программы лояльности, бонусы, предложение сопутствующих товаров — все это повышает прибыль компании, полученную от одного покупателя. Используйте RFM, чтобы выделить и удержать частых потребителей с крупным чеком.

• Расширение ассортимента. Сообщайте лояльным и перспективным покупателям  о запуске нового товара или услуги — они сделают первые заказы, напишут отзывы и расскажут об этом друзьям. Чтобы повысить отклик, предложите скидку на новый товар.

• Увеличение лояльности и вовлеченности. Повышайте вовлеченность через особенности разных сегментов. Например, для бывших лояльных клиентов подготовьте промо-рассылку, а для новичков — информационный и образовательный контент.

• Повышение эффективности коммуникаций. Прописывайте скрипты телефонных разговоров, email- и смс-рассылок отдельно под каждый потребительский сегмент — это повышает вероятность откликов и новых заказов.

• Уменьшение количества потерянных клиентов. Чтобы сократить отток потребителей, используйте скидки на повторные заказы, программы лояльности, другие выгодные предложения — например, бесплатную доставку при покупке от определенной суммы.

• Экономия на рекламе и увеличение ROI. Теперь, когда все клиенты разделены на сегменты, вы взаимодействуете с ними не одинаково, а по-разному и с учетом всех особенностей — это увеличивает возврат инвестиций и сокращает расходы на маркетинг.

• Улучшение ретаргетинга (ремаркетинга). Экспортируйте сегменты потребителей в рекламные сервисы, чтобы создавать на их основе целевые аудитории — пользователей, которые увидят вашу рекламу на других сайтах.

Как часто обновлять сегменты

Со временем потребители из одной группы переходят в другую: приходят новые клиенты, перспективные — берут тайм-аут, а бывшие лояльные — реагируют на промо-рассылку и возвращаются к покупкам.

Частота обновления сегментов зависит от жизненного цикла одного потребителя, естественного периода покупки и срока, в течение которого один клиент повторно обращается в вашу компанию — зависит только от особенностей вашего бизнеса.

Если вернуться к примеру компании, которая доставляет воду на дом и в офис, то  обновлять сегменты достаточно раз в 3 месяца. Другое дело — крупный и успешный интернет-магазин. Тогда пересматривать сегменты можно чаще — раз в 1–1,5 месяца.

Что важно запомнить

• RFM-аналитика помогает онлайн и офлайн-бизнесу повышать продажи и отклик аудитории, сокращать расходы на рекламу, делать маркетинг персонализированным и эффективным.

• Концепция аналитики по методу RFM основана на трех показателях: Recency (давность покупки), Frequency (частота покупки) и Monetary (сумма чека).

• Используйте для группировки Excel или Google Таблицы, а все исходные параметры выгружайте с помощью CRM-системы.

• Некоторые CRM-инструменты автоматически сегментируют потребителей по методу RFM — например, Битрикс-24, 1С, Passteam, amoCRM, поэтому вручную ничего делать не придется.

• Со временем информация устаревает, поэтому не забывайте обновлять сегменты — вручную или через автоматизированные сервисы.