RFM-сегментация

Клиенты принимают решение о покупке согласно схеме «Петля лояльности». Работая с клиентской базой, мы сокращаем путь к сделке, за счет тригеров. RFM – сегментация позволяет разделить покупателей, на тех, кто имеет потенциал к повторной покупке, и тех, кто не имеет:

R - количество дней между сделками;

F - количество покупок;

M - доход с одного клиента на одну сделку.

Привет! Меня зовут Николай Мясников, я руковожу “Маркетинговой компанией ВИАТ”, специализируемся на разработке решений для роста продаж и прибыли, проводим исследования рынка для запуска стартапа или проекта, разрабатываем стратегии продвижения. Разберем подробнее, как работает RFM, на примере.

В интернет-магазин приходит четыре клиента с разной историей покупки.

Первый совершил 4 покупки за 1 год, каждую покупку раз в квартал. Таким образом, R для данного клиента будет равен 90 дней, F равен 4. Каждый раз клиент приобретал товар на сумму 5 600 руб., значит, М равен 1 400 руб. Такого клиента мы отнесем к категории “средний” и будем разрабатывать инструменты увеличения частоты покупок и среднего чека.

Второй клиент совершил у нас те же 4 покупки, но за 1 месяц, покупая каждую неделю. Его R составит 7 дней. Клиент становится для нас более ценным, и мы относим его к категории “лучший” вкладывая больше времени и ресурсов в развитие.

Третий клиент, так же как и второй, совершил 4 покупки за 1 месяц, но последняя покупка была 10 месяцев назад. Тогда его R составит 304 дня, а F останется 4. Такого клиента мы отнесем к категории “худший”.

Четвертый клиент совершает покупки раз в месяц. Его R равен 30, F равен 12. Но его чек при первой покупке составил 17 000 руб, на второй - 12 000 руб., на третьей 7 000 руб. и так он снижался каждый месяц и на последнем достигает 350 руб. Это значит, что отношение клиента к нам “деградировало” до уровня “ларька у дома”.

Проведя такую сегментацию по всей клиентской базе, разрабатываем следующие решения:

1. Мероприятия по усилению частоты и качества в обслуживании “лучших” и “средних” клиентов, снижение потерь.

2. “Разбудить” клиентов третьего типа (с высоким LTV) за счет стимулирующих мероприятий, либо выяснения причин ухода и снятия возражений;

3. Не тратить ресурсы на “худших” клиентов с низким LTV.

Автоматизируем RFM-сегментацию в CRM, запрограммировав действия системы на удержание клиентов, и оперативное выявление причин оттока за счет дополнительных исследований.

На этом всё. Буду рад, если поделитесь своим опытом в комментариях. Чтобы не пропустить мои новые материалы, подписывайтесь на VC, или telegram-канал.

Маркетинговая компания “ВИАТ”