RFM-анализ: что это такое и как сделать

Здравствуйте. На связи Людмила — маркетолог компании Altcraft. Сегодня разберём, что такое RFM-анализ, его преимущества и недостатки, как провести вручную и с помощью технических инструментов.

Рада вам сообщить, что у нас появился Telegram-канал. Там вы найдёте самые интересные тренды и новости в сфере маркетинга и технологий. Подписывайтесь и будьте в теме :)

Два главных пути работы с клиентами — привлечение новых и коммуникация с действующими, мотивирующая на повторные покупки. Второй вариант дешевле, но нужно решить, как общаться с клиентской базой, чтобы получить больший доход.

Здесь на помощь придёт RFM-анализ, который оценивает пользователей по сумме, частоте и давности покупок. В результате маркетологи понимают, какой категории покупателей сделать индивидуальное предложение, кому показать дополнительные товары, а каких клиентов реактивировать. Этот простой способ нужен, чтобы найти самых выгодных клиентов и тех, кто в зоне риска.

RFM-анализ — это сегментация клиентов по покупательской активности. Цель — определить самых ценных, которые приносят компании больше всего дохода. Обычно это лояльные постоянные покупатели.

Базу делят на три категории по:

RFM анализ нужен, чтобы разработать для каждой категории пользователей план действий и стратегию коммуникации.

РФМ сравнивают с принципом Парето, при котором 20% усилий дают 80% результата: постоянные клиенты приносят больше денег, чем новые и случайные, хотя на них тоже тратится маркетинговый бюджет. Поэтому анализ клиентов важен для чистки базы и перераспределения ресурсов, чтобы не тратить усилия впустую.

Также RFM сегментация полезна в планировании будущих рекламных кампаний, а именно для:

Так у компании меньше расходов на увеличение базы клиентов. Деньги приносит существующая аудитория.

Преимущества

Недостатки

Шаг 1. Собираем базу

Возможно накапливать данные в Excel, Google Sheets или использовать системы управления маркетингом. В базе для анализа должны быть имена клиентов, контакты, информация о частотности, давности и сумме всех покупок этого человека.

Шаг 2. Обозначаем шкалу для сегментации

Каждый из трёх критериев RFM ранжируется по шкале от 1 до 3 (стандартный вариант). Перед анализом нужно сделать описание для оценок. Пример в таблице.

Иногда критерии детализируют. Например, к описанию «клиент покупал давно» удобно добавить конкретный срок — «1-2 года с последней покупки» и так далее для остальных.

Шкала от 1 до 3 считается стандартной, но возможно расширить её до 10. Но тогда количество сегментов увеличится, и на такой РФМ анализ уйдёт больше времени.

Это самый долгий этап, если делать анализ вручную. По выбранной шкале ставим баллы каждому пользователю по давности (recency), частоте (frequency) и сумме покупок (monetary).

В итоге у каждого клиента появляется трёхзначная оценка. Например, клиент с RFM 221 покупал не так давно, также он время от времени возвращается к покупкам, но тратит очень мало.

Пример таблицы для оценки.

При шкале от 1 до 3 возможно 27 сегментов. Близкие к друг другу стоит объединить, чтобы упростить работу.

Возможные группы клиентов:

После оценки и классификации клиентов маркетологи решают, какой подход выбрать для каждой группы.

Например, самым выгодным можно предложить эксклюзивные условия за лояльность (333, 332 и так далее). Сделать активационную рассылку для пользователей, которые давно не покупали (111, 112 и другие). Для постоянных клиентов, но с небольшим средним чеком (например, 321), подбирать доптовары и условия, которые мотивируют покупать больше.

Платформа Altcraft Platform автоматизирует RFM-анализ и собирает данные по контексту покупок. Инструмент накапливает информацию по частоте, сроку давности и сумме заказов, а также по активности клиентов в разных каналах (SMS, Email, Push и других). Дополнительные данные об открываемости рекламных рассылок, действиях в приложениях и на сайте, участии в программах лояльности подскажут, что привело клиента к покупке, а что помешало.

Сумма покупок для анализа отслеживается на внешних ресурсах: сайтах, соцсетях, приложениях, CRM. Пиксели Altcraft Platform регистрируют выполнение целей (например, совершение покупки на определённый чек ), которые настраиваются в самой платформе. Здесь задаётся также критерий «Monetary» для шкалы RFM-анализа: сумма меньше/больше/равна значению N.

Отслеживается частота действий и срок давности. Для этого задаются параметры выполнения цели. Например, учитываем в анализе покупки, которые были хотя бы одна за неделю.

Дальше данные относятся к разным сегментам — контрольным группам, внутри которых клиенты попадают по условиям:

RFM-анализ нужен для оценки клиентов по давности (recency), частоте (frequency) и сумме покупок (monetary). В базе выбираются самые выгодные клиенты, которым делают эксклюзивные предложения. Менее важным подбирают специальные акции для повышения среднего чека. Пассивных клиентов обычно реактивируют.

Главные преимущества RFM-анализа — увеличение дохода с текущих клиентов, экономия маркетингового бюджета (работать с действующими пользователями дешевле, чем привлекать новых). Однако данный метод подходит для компаний с достаточно большой базой клиентов, и у которых клиенты покупают регулярно.

Для проведения анализа клиенты оценивается по шкале от 1 до 3, где единица — самый худший показатель, а тройка — высокий балл. Далее полученные сегменты делят на группы: самые прибыльные клиенты, менее важные, группа риска. Для каждого разрабатывается стратегия работы.

Анализ проводится вручную (Excel, Google Sheets) или через инструменты автоматизации маркетинга (например, Altcraft Platform), которые ускоряют и упрощают сегментацию RFM.