Внедрите RFM-анализ и получите до 50% увеличения выручки уже в этом месяце
В любой базе интернет-магазина клиенты не одинаковые. Они отличаются по поведению, мотивации и ценности для бизнеса. Но многие компании продолжают работать с базой так, будто это одна аудитория: отправляют одинаковые письма, предлагают одни и те же акции и используют одинаковые триггеры.
Это приводит к тому, что маркетинг работает неэффективно, а база плохо монетизируется.
RFM-анализ делают для того, чтобы понять структуру клиентской базы и начать управлять повторными продажами.
В статье рассмотрим, как провести RFM-анализ и применить его результаты на практике.
Что такое RFM анализ?
RFM-анализ это метод сегментации аудитории, основанный на трех признаках: recency (давность покупки), frequency (частота покупок) и monetary (сумма трат клиента). На основе анализа можно по-разному работать с разными типами аудитории.
Что дает бизнесу RFM анализ?
Зная, к какому сегменту принадлежит клиент по RFM, можно настроить на него определенные цепочки рассылок, запустить рекламу или, наоборот, исключить из каких-то коммуникаций.
Что получает компания при внедрении RFM анализа?
1. Понимание структуры клиентской базы
Компания начинает видеть, кто в базе:
новые клиенты
VIP-клиенты
спящие клиенты
клиенты на грани ухода
лояльные покупатели
2. Рост повторных продаж
RFM помогает выстроить отдельные сценарии работы с каждым сегментом и стимулировать новые покупки.
3. Повышение LTV клиентов
Когда бизнес понимает ценность клиентов, он может правильно работать с наиболее прибыльными сегментами.
4. Персонализированный CRM-маркетинг
Каждый сегмент получает разные коммуникации
5. Экономия маркетингового бюджета
Работа с базой дешевле, чем привлечение новых клиентов
Главный результат RFM
RFM-анализ превращает клиентскую базу из простого списка покупателей в понятную систему сегментов, с которыми можно работать стратегически и увеличивать выручку интернет-магазина за счет повторных продаж.
Как провести RFM анализ?
В некоторых CRM системах есть функция сегментации, но главное чтобы была понятна механика, можно сделать и в Excel. Для анализа нам понадобятся данные о клиентах и всех их покупках. С помощью сводной таблицы (в том же Excel) получим информацию – когда клиент покупал в последний раз, сколько покупок совершил за выбранный период и на какую сумму.
После этого каждому клиенту присваивается оценка от 1 до 3 по каждому параметру:
Recency (давность последней покупки) — показывает, как давно клиент покупал.
- 1 — покупал недавно
- 2 — покупал относительно давно
- 3 — давно не покупал
Frequency (частота покупок) — показывает, как часто клиент совершает заказы.
- 1 — покупал недавно
- 2 — покупал относительно давно
- 3 — давно не покупал
Monetary (сумма покупок) — показывает, сколько денег клиент принес магазину.
- 1 — покупал недавно
- 2 — покупал относительно давно
- 3 — давно не покупал
В результате у каждого клиента появляется трехзначный RFM-код (например: 333, 321, 112), который показывает его ценность и поведение.
Такой подход позволяет быстро сегментировать базу и понять, кто приносит больше всего выручки; кто покупает регулярно, а кто редко; кто начал терять интерес, а кто уже давно не возвращался.
При проведении RFM-анализа важно понимать, что универсальных границ для сегментов не существует. Показатели всегда зависят от специфики бизнеса, категории товаров и цикла покупки.
То, что считается «часто» или «давно» в одной сфере, может означать совершенно другое в другой.
Например:
- Recency (давность покупки)
Купленный полгода назад автомобиль — это недавняя покупка, а крем, купленный полгода назад, — уже очень давняя.
- Frequency (частота покупок)
Четыре покупки мебели в год — это очень высокая частота, а четыре покупки детских товаров за тот же период — наоборот, низкая.
- Monetary (сумма покупок)
10 000 рублей выручки с клиента в категории канцелярии может считаться высоким показателем, а в электронике это будет средний или даже низкий уровень.
Поэтому при RFM-анализе границы сегментов всегда настраиваются под конкретный бизнес.
Какие сегменты выделяем и как с ними работаем?
После проведения RFM-анализа клиентская база делится на несколько поведенческих сегментов. Каждый из них требует своей стратегии коммуникации и маркетинга.
1. VIP-клиенты (111)
Недавно покупали, покупают часто и тратят больше всего. Любят бренд, следят за новинками, готовы покупать без скидок
Что можно делать:
персональные предложения
программы лояльности
эксклюзивные акции
персональный сервис
подарки
приглашения на VIP-мероприятия
ранний доступ к новым коллекциям
Цель: удержание и увеличение LTV.
2. Лояльные клиенты (112, 113)
Покупают регулярно, но тратят меньше, чем VIP. Бренд нравится, покупают базовые вещи
Что делать:
- апселл и кросс-селл
- рекомендации товаров
- бонусные программы
- накопительные скидки
Цель: увеличить средний чек.
3. Потенциально лояльные (121, 122, 123)
Недавно сделали больше одной покупки. Интерес к бренду есть. Решают, покупать ли дальше
Что делать:
welcome-цепочки
бонус на следующую покупку
персональные подборки
рекомендации товаров
Цель: поддерживать интерес к товарам, сформировать привычку покупать.
4. Новые "киты" (132, 133)
Совсем новые, но уже средний/высокий чек. Хороший старт, высокая вероятность 2-й покупки
Что делать:
Классическая welcome-цепочка
Look-alike рекомендации
Скидка/подарок именно на 2-ю покупку
Цель: Добить вторую покупку в 14-45 дней
5. Новые клиенты (131)
Совершили первую покупку недавно. Знакомятся с брендом
Что делать:
onboarding-коммуникации
подборки популярных товаров
бонус на повторную покупку
рассказ о бренде
Цель: закрепить контакт, привести ко второй покупке
6. Клиенты на грани ухода (311, 312, 313, 211, 212, 213)
Раньше покупали часто, им нравился продукт, но по какой-то причине они перестали это делать.
Что делать:
реактивационные письма
напоминания о бренде
специальные предложения
триггер на любимые товары
ограниченное предложение скидки
персональные скидки
Цель: вернуть интерес и реактивировать клиента.
8. Спящие клиенты (321, 322, 323)
Покупали редко и давно не возвращаются. Возможно, они покупают в том числе у конкурентов.
Что делать:
сильные триггеры возврата
специальные акции
скидки и промокоды
Цель: Попытаться вернуть клиента
9. Потерянные клиенты (333, 332, 331)
Очень давно не покупали и практически не взаимодействуют с брендом.
Что делать:
- реактивационные кампании
- специальные предложения
- опросы причин уход
- бесплатный подарок / пробник
Цель: вернуть хотя бы часть клиентов.
Главная задача сегментации
RFM позволяет перейти от массового маркетинга к персонализированной работе с клиентской базой.
Вместо одинаковых рассылок для всех интернет-магазин начинает:
- удерживать ценных клиентов
- увеличивать частоту покупок
- возвращать ушедших
- повышать LTV базы.
Именно за счет этого CRM-маркетинг становится одним из самых прибыльных каналов в e-commerce.
Если вы хотите внедрить увеличить продажи в интернет-магазине -- пишите в Telegram
Наши ресурсы:
Сайт: nsell.tech
Тг канала: t.me/neurosell