Всё по полочкам: большой гайд по RFM-анализу клиентской базы

Как использовать сегментацию, чтобы лучше понимать потребности покупателей и продавать то, что им нужно в данный момент.

Читали vc.ru, привет! Мы, Passteam – платформа для автоматизации маркетинга. Помогаем ритейлу, салонам красоты и ресторанам собирать клиентскую базу, выдавать карты лояльности для Apple Wallet и Google Pay и делать рассылки по сегментам

В этой статье мы расскажем вам, что такое RFM-сегментация, как построить коммуникацию не с условной «толпой», а с группами клиентов, чтобы значительно увеличить лояльность и продажи в вашей компании.

RFM-анализ — метод анализа, позволяющий сегментировать клиентов по частоте и сумме покупок и выявлять тех, которые приносят больше денег.

Аббревиатура RFM расшифровывается:

Для наиболее точного RFM-анализа, каждый из этих показателей необходимо условно разделить на 5 ступеней – от наименьшего к наибольшему. В рамках этой статьи мы ограничимся тремя ступенями в каждом из показателей.

RFM-анализ помогает разделить ваших клиентов на категории разных размеров, чтобы вам было легче понять, кто из них лучше всего реагирует на текущие рекламные кампании и на будущие активности.

Как правило, небольшой процент пользователей реагирует на общие рекламные предложения. RFM-анализ и RFM-сегментация являются отличным методом прогнозирования реакции клиента и улучшения взаимодействия, а также повышение прибыли. RFM использует поведение покупателей, чтобы определить, как работать с каждой группой клиентов.

Наработанная годами база клиентов позволяет анализировать потребности целевой аудитории и разрабатывать на их основе персональные предложения. Это важный актив любого бизнеса.

Если вы не ведёте базу клиентов, вы вынуждены снова и снова вкладывать деньги в рекламу. А могли бы подогревать лиды почти без вложений. Для этого достаточно уметь правильно сегментировать базу и разрабатывать предложения для каждого сегмента. Например, с помощью метода RFM. Его главные преимущества — простота и наглядность сегментации.

Таргетирование определенных рассылок на определённые группы клиентов дает гораздо большую конверсию рекламы, нежели одинаковая не персонализированная реклама.

В начале каждой рекламной кампании нужно понять, какому сегменту клиентов будет показываться эта реклама. После этого необходимо создать тот контент, который будет наиболее сильно резонировать с выбранной аудиторией. И только потом бросать все усилия на запуск этой кампании. К сожалению, большинство из нас делают ровно наоборот.

RFM-анализ упрощает выбор целевой аудитории для кампании– он учитывает давность, частоту и сумму покупок по каждому отдельному клиенту и формирует на их основе готовые для кампаний сегменты клиентов. RFM-анализ крайне полезен в понимании ответной реакции ваших клиентов, а также для построения маркетинг-стратегии, основанной на сегментации клиентов.

RFM-анализ охотно ответит вам на такие вопросы, как

RFM-анализ местами перекликается с известным Законом Парето, гласящим, что 80% результатов происходят благодаря 20% усилий. Когда на этот закон смотрят через призму маркетинга, это означает, что 80% всех ваших продаж исходят от 20% наиболее лояльных и постоянных клиентов. Постоянники всегда буду иметь высокое значение на выручку в бизнесе, а следовательно – возвращаемость этих клиентов крайне важна для показателей.

Малый бизнес регулярно сталкивается с давлением от привлечения новых клиентов в бизнес, которое в большинстве случаем определяет рост и траекторию развития бизнеса. Привлечение новых лидов часто требует больших бюджетов для осуществления.

Ни один бизнес не может существовать сам по себе без клиентов, поэтому в то время, как привлечение новых клиентов – один из базисов бизнес-стратегии, возвращаемость играет еще большую роль в формировании высоких показателей. Возвращаемость клиентов зависит от удовлетворенности клиента вашими услугами/продукцией, от поддержки, от всех точек соприкосновения клиента с вашим брендом.

Низкий показатель потерь – самый легкий подход расширять бизнес, т.к. такой подход опирается на удовлетворенность клиентов, а следовательно – на хороший сарафан. RFM-модель позволяет бизнесу создать уникальные воронки продвижения для разных сегментов, создавая ценность для клиентов и укрепляя лояльность и доверие.

Сбор данных. Чтобы провести RFM-анализ, понадобятся данные о всех покупках, совершённых всеми клиентами и суммы всех этих покупок. Можно собрать их вручную, например, используя сводные таблицы в Excel или Google Sheets. Однако этот процесс значительно упрощается, если автоматизировать его с помощью специальных сервисов.

Критерии сегментации клиентов. Вы распределяете клиентов на сегменты с учётом времени с момента последнего приобретения (Recency), частоты покупок (Frequency) и суммы потраченных средств (Monetary). Каждому из клиентов ставите по три оценки, соответствующие каждому из этих параметров. Например, по трёхбалльной системе (где 1 — хорошо, 2 — нормально и 3 — плохо).

Диапазон для каждого показателя у разных компаний будет свой. Допустим, вы продаете бытовую технику или мебель. В этом случае вы ставите оценку «хорошо», если покупатель сделает следующую покупку через 6 месяцев. Если же вы занимаетесь доставкой еды, оценку «плохо» можно ставить за отсутствие повторных заказов в течение 2-х недель. Суммы тоже будут сильно различаться. Для мебельного бизнеса 10 000 рублей — низкий чек, для доставки еды — высокий.

Формирование сегментов. Итак, у вас должно получиться 27 сегментов (3*3*3) с оценками вида 111, 112, 113, 121, 131 и так далее до 333.

Сегменты могут получиться неравномерными (в один сегмент могут попасть 90% всех клиентов, в другой — 1%). Поэтому слишком широкие группы целесообразно разбивать на несколько дополнительных, а узкие — объединять. Также можно выделять больше уровней. Однако это усложнит дальнейшую работу с сегментами, так как их получится еще больше. Если уровней будет 4 — получится 64 сегмента, если 5 — уже 125 и так далее.

Иногда для построения сегментов достаточно учитывать всего два показателя.

RF-анализ. Анализ по давности и частоте покупок. Показывает, как часто клиенты совершают покупки за анализируемый период. Позволяет выявить клиентов, которые недавно что-то купили и сотрудничают с компанией постоянно.

RM-анализ. Распределение покупателей по параметрам Recency и Monetary. Позволяет выявить клиентов, которые приносят больше всего прибыли. И тех, чей вклад в общую прибыль незначителен.

FM-анализ. Распределение клиентов в зависимости от частоты и суммы покупок. Позволяет выявить клиентов, которые покупают мало, но на большие суммы. И тех, кто совершает покупки часто, но с маленькими чеками.

Исходя из полученных данных, вы сможете выработать стратегию и тактику для работы с каждым сегментом клиентской базы.

Например, в группе 333 будут все клиенты, которые покупали давно, один раз и на маленькую сумму. Они кажутся наименее перспективными, но не стоит скидывать их со счетов: хоть раз, но они всё-таки проявили интерес к вашей продукции.

Или 111: это сливки (чемпионы) вашей клиентской базы. Покупают часто, на большие суммы и последняя покупка была недавно. Чтобы испортить отношения с такими клиентами, нужно очень сильно постараться.

Для каждого сегмента вы формируете персонализированные предложения со специальными условиями и начинаете выстраивать коммуникации. Можно выстраивать коммуникацию под каждый сегмент или ограничиться несколькими — теми, которые для вас сейчас в приоритете.

В Passteam RFM-анализ делит клиентскую базу на 9 сегментов, в зависимости от частоты их покупок и их давности. Прикиньте, какой процент вашей клиентской базы находится в каждом из сегментов, а затем представьте, насколько эффективными рекомендованные ниже активности могут быть для вашего бизнеса.

С ростом интереса к системам менеджмента и учета клиентов (CRM), RFM-анализ еще сильнее укоренился в маркетинге и аналитике. Даже если вы проводите единичную оценку потребительского поведения, вы можете облегчить себе жизнь с ручным или полуавтоматическим RFM-анализом.

Но если у вас достаточно большая клиентская база, не думаем, что вы захотите делать все расчеты вручную.

Некоторые CRM-инструменты так же выполняют роль RFM-инструментов. Многие популярные CRM, как Битрикс-24, 1С и amoCRM автоматически сегментируют клиентов через RFM-анализ, поэтому можно ничего не делать вручную. Кстати, Passteam также автоматически делит вашу клиентскую базу на RFM-сегменты, читайте об этом в этой статье ниже.

Если в вашей компании есть собственный отдел разработки, вы можете использовать R и Python для создания собственных RFM-моделей, по аналогии с SQL запросами.

Passteam предоставляет всеобъемлющий RFM-анализ, а также много других инструментов для аналитики бизнеса и отчетов о деятельности. Passteam разработан специально для e-commerce индустрии и оффлайн-бизнесов, использующих современные облачные решения в работе. Passteam имеет прямую интеграцию с большинством популярных CRM-систем – Poster, Уclients, iiko, Mindbox, retailCRM и др.

На данный момент в Passteam можно проводить RFM-анализ по двум переменным – давности и частоте покупок. Фактически – RF-анализ, без учета суммы покупок.

В рамках малого бизнеса, двух этих показателей, без учета суммы покупок, достаточно для анализа и планирования дальнейшей активности с каждым из сегментов.

После подключения интеграции и окончания синхронизации списка клиентов, Passteam автоматически формирует 9 сегментов, анализируя данные о частоте покупок клиентов и их давности.

Наш сервис автоматизирует работу с базой клиентов и проводит RFM-анализ ежечасно, используя актуальные данные из вашей CRM.

Сортировка клиентов в сегменты происходит по следующей схеме:

Сегменты можно посмотреть во вкладке бокового меню Список клиентов –> Сегменты. Подробнее о каждом из RFM-сегментов в Passteam можете посмотреть в ролике.

Как мы писали выше – нет универсальных показателей, по которым можно разделить клиентов в любом бизнесе. Поэтому настройки каждого из сегментов можно вручную подогнать под конкретно ваши условия. Дополнительно, вы можете добавить и другие фильтры для более узкого сегментирования.

Нажав на нужный сегмент вы увидите всех клиентов, подпадающих под указанные параметры.

Маркетологи используют RFM-анализ на протяжении нескольких десятков лет, чтобы оптимизировать ROI от рекламных кампаний. Как правило, использовании RFM в рекламе заключается в использовании конкретного креатива и текста для конкретного сегмента. А также в других ситуациях, где необходимо сегментировать клиентов.

Как много ваши клиенты тратят на протяжении всего периода взаимодействия с вашим брендом зависит от ряда факторов. RFM-анализ может помочь со многими аспектами – уменьшить количество потерянных клиентов, предлагать допродавать товары сегментам, которые лучше всего идут навстречу, увеличивать лояльность клиентов и сарафанное радио, продавать дорогие товары/услуги и многое другое.

Небольшое предупреждение. Не переборщите. Если вы будете слишком часто взаимодействовать с одним, и тем же сегментом – клиенты могут взбеситься и прекратить покупки у вас.

Продвигать ваши новые товары/услуги среди самых лояльных клиентов – отличный способ получить первые отзывы. Вы можете контактировать с вашими чемпионами и лояльными клиентами еще даже до запуска. Они могут предоставить вам полезные инсайты о том, что нужно доработать и как продвигать это. Также, такие клиенты будут гораздо охотнее продвигать новинку в своем окружении.

Если вы запускаете программу лояльности, Чемпионы, Лояльные и Потенциальные лояльные клиенты – сегменты, на которые стоит делать упор в продвижении программы лояльности в первую очередь. Хотите сделать их опыт взаимодействия с вашим брендом более приятным и запоминающимся?

Используйте follow-up c ограниченными по времени предложениями – так шанс их скорой повторной покупки увеличиваться в разы. Рассылка с полезным образовательным/информационным контентом также увеличит их вовлеченность в ваш бренд.

На грани риска и Спящие – два сегмента клиентов, на которых стоит обратить особое внимание. Рассылка персонализированных имейлов и звонки помогает вернуть их «в строй». Также предлагайте таким клиентам повторить их предыдущие покупки со скидкой, или опросите таких клиентов об их мнении о вашем бренде – прежде чем они уйдут от вас к конкуренту.

RFM-анализ улучшает маркетинг в бизнесе в целом, а также:

Нетаргетированные рекламные кампании, как правило, влетают в копеечку. При концентрировании усилий на более маленькую аудиторию можно значительно снизить расходы на рекламу, сделать ее более персонализированной, а сами креативы и тексты продумывать, основываясь на данные клиентов.

То же самое можно перенести и на диджитал-маркетинг, и на любую другую рекламную активность. Сегментирование базы перед запуском рекламы и выбор нужной целевой аудитории снижает расходы на эту самую рекламу и увеличивает ROI.

Ремаркетинг – подход в рекламе, когда вы показываете объявление тем клиентам, которые хотя бы однажды были на вашем сайте, но показываете его на совершенно других сайтах (в т.ч. сайтах конкурентов, и даже в инстаграме). Такая механика показа объявлений увеличивает количество кликов и эффективность кампании в целом.

Самый простой способ использовать RFM в ремаркетинге – экспортировать нужные сегменты клиентов (например – недавние покупатели), а позже, при настройке рекламы в Facebook, создать из этих листов аудиторию, кому будет показано объявление.

Успех использования RFM-анализа в маркетинге доказан сотнями ритейлеров, рестораторов, владельцев бьюти-предприятий и других предпринимателей.

RFM — далеко не единственный, но крайне полезный инструмент для анализа клиентской базы. Проделав с его помощью сравнительно небольшую работу, вы выстраиваете подход, при котором учитываются индивидуальные особенности каждого клиента.

Спасибо за внимание! Если статья была полезна или будет полезна в будущем, то будем признательны за плюсик к «карме» и репост.

И подписывайтесь на наш профиль. В планах еще много статей про маркетинг и работу с клиентской базой.