Ранее мы рассматривали, что такое RFM-анализ и зачем его использовать в маркетинге (детали по ссылке https://maddata.agency/mad-blog/rfm-analiz ). Рассмотрим теперь детальнее способы проведения RFM-анализа.
Эффективность использования RFM-анализа
RFM-анализ имеет многолетний опыт работы, десятилетия академических и промышленных исследований. Это не прихоть или маркетинговый трюк, а научно доказанный процесс.
Прежде всего, он основан на принципе Парето, который обычно называют правилом 80-20. Правило Парето гласит, что 80% результатов происходят от 20% причин. Точно так же 20% клиентов приносят 80% вашего общего дохода.
Люди, которые потратили деньги один раз, с большей вероятностью потратят их снова. Клиенты, которые покупают много, с большей вероятностью повторно купят много.
Принцип Парето лежит в основе RFM-модели. Когда вы сосредоточите свои силы на критически важных сегментах клиентов, то это даст вам гораздо более высокую рентабельность инвестиций.
История RFM в прямом маркетинге, бизнесе баз данных и каталогов
Концепцию RFM первоначально ввели Bult и Wansbeek в 1995 году. Она эффективно использовалась маркетологами для минимизации затрат на печать и доставку при максимальном увеличении прибыли.
Растущая популярность компьютеризации сделала проведение RFM-исследований еще проще. Это связано с тем, что записи о клиентах и покупках были оцифрованы. Профессор Blattberg в 2008 году провел обширное исследование и доказал эффективность RFM в применении к маркетинговым базам данных. Многие другие академические исследования также подтвердили, что RFM-анализ снижает затраты на маркетинг и увеличивает прибыль.
Windsor Circle сообщила о значительном успехе использования RFM для своих розничных клиентов:
- Eastwood увеличил прибыль от электронного маркетинга на 21%;
- L’Occitane получила в 25 раз больше дохода от электронной почты. Обратите внимание, в 25 раз, а не на 25%;
- Frederick’s of Hollywood зафиксировал коэффициент конверсии в своих кампаниях 6–9%.
Эти данные подтверждают полезность проведения RFM-анализа для бизнеса. Теперь разберемся с математикой, лежащей в основе всех этих результатов.
Упрощенный расчет рейтинга RFM
Рассмотрим, как рассчитать оценки RFM для вашей клиентской базы данных.
Нам нужно знать несколько деталей о каждом клиенте:
- ID пользователя (CID), адрес электронной почты, имя.
Эта информация используется для идентификации клиента.
- Давность (R) в днях с момента последней покупки.
Сколько дней назад была совершена их последняя покупка? Вычтите дату последней покупки из сегодняшнего дня, чтобы рассчитать значение давности. 1 день назад? 14 дней назад? 500 дней назад?
- Частота (F) как общее количество транзакций.
Сколько раз покупатель совершал покупки в нашем магазине? Например, если кто-то разместил 10 заказов за период времени, их частота будет равна 10.
- Денежные средства (M) как общая сумма потраченных денег.
Сколько долларов (или в другой валюте, в которой вы рассчитываете) потратил этот клиент? Опять же, ограничьтесь двумя годами, или возьмите все время. Просто просуммируйте деньги от всех транзакций, чтобы получить значение M.
Пример RFM-анализа
| ID пользователя | Имя клиента | Давность
(R, дни) |
Частота
(F, к-во раз) |
Деньги
(M, $) |
| 1 | Роман Иваненко | 3 | 6 | 540 |
| 2 | Елена Васильева | 6 | 10 | 940 |
| 3 | Андрей Семенов | 45 | 1 | 30 |
| 4 | Тимофей Великий | 21 | 2 | 64 |
| 5 | Юлия Андреева | 14 | 4 | 169 |
| 6 | Павел Барановский | 32 | 2 | 55 |
| 7 | Александр Москаль | 5 | 3 | 130 |
| 8 | Евгений Лесной | 50 | 1 | 950 |
| 9 | Алексей Фоменко | 33 | 15 | 2430 |
| 10 | Иван Солдатенко | 10 | 5 | 190 |
| 11 | Дмитрий Михальченко | 5 | 8 | 840 |
| 12 | Александр Белый | 1 | 9 | 1410 |
| 13 | Елизавета Кот | 24 | 3 | 54 |
| 14 | Антон Песков | 17 | 2 | 44 |
| 15 | Тарас Павловский | 4 | 1 | 32 |
Рассмотрим покупателя Романа Иваненко — последний раз он заказывал 3 дня назад и разместил в общей сложности 6 заказов на сумму 540 долларов до настоящего времени.
Применение формулы оценки RFM
Когда у нас есть значения RFM из истории покупок, мы присваиваем оценку от 1 до 5 для давности, частоты и денежных значений индивидуально для каждого клиента. 5 — это лучшее/самое высокое значение, а 1 — самое низкое/худшее значение. Окончательная RFM-оценка рассчитывается просто путем объединения индивидуальных RFM-оценок.
Помните, что RFM-значения и RFM-оценки — это разные понятия. Значение — это фактическое значение R/F/M для этого клиента, а оценка (балл) — это число от 1 до 5 в зависимости от значения.
Посмотрим на таблицу ниже. Чтобы подсчитать оценки, мы сначала сортируем значения в порядке убывания (от самого высокого до самого низкого). Поскольку у нас 15 клиентов и пять оценок, мы присваиваем оценку 5 первым трем записям, 4 — следующим трем и так далее. Для получения общей RFM-оценки мы просто объединяем оценку R, F и M клиента, чтобы получить трехзначное число.
Примечание: Самые последние покупки считаются лучшими, и им присваивается более высокая оценка.
| CID | R-зна
чение |
R-оценка | CID | F-значение | F-оценка | CID | M-зна
чение |
M-оценка | CID | RFM-
оценка |
| 12 | 1 | 5 | 9 | 15 | 5 | 9 | 2430 | 5 | 1 | 544 |
| 1 | 3 | 5 | 2 | 10 | 5 | 12 | 1410 | 5 | 2 | 454 |
| 15 | 4 | 5 | 12 | 9 | 5 | 8 | 950 | 5 | 3 | 111 |
| 7 | 5 | 4 | 11 | 8 | 4 | 2 | 940 | 4 | 4 | 222 |
| 11 | 5 | 4 | 1 | 6 | 4 | 11 | 840 | 4 | 5 | 333 |
| 2 | 6 | 4 | 10 | 5 | 4 | 1 | 540 | 4 | 6 | 222 |
| 10 | 10 | 3 | 5 | 4 | 3 | 10 | 190 | 3 | 7 | 433 |
| 5 | 14 | 3 | 7 | 3 | 3 | 5 | 169 | 3 | 8 | 115 |
| 14 | 17 | 3 | 13 | 3 | 3 | 7 | 130 | 3 | 9 | 155 |
| 4 | 21 | 2 | 14 | 2 | 2 | 4 | 64 | 2 | 10 | 343 |
| 13 | 24 | 2 | 4 | 2 | 2 | 6 | 55 | 2 | 11 | 444 |
| 6 | 32 | 2 | 6 | 2 | 2 | 13 | 54 | 2 | 12 | 555 |
| 9 | 33 | 1 | 15 | 1 | 1 | 14 | 44 | 1 | 13 | 232 |
| 3 | 45 | 1 | 3 | 1 | 1 | 15 | 32 | 1 | 14 | 321 |
| 8 | 50 | 1 | 8 | 1 | 1 | 3 | 30 | 1 | 15 | 511 |
Таким образом, клиентам, которые совершили покупку недавно, часто покупают и много тратят, присваивается оценка 555. То есть давность или время последнего посещения (R) – 5, частота (F) – 5, деньги (M) – 5. Они ваши лучшие клиенты. В нашем примере Александр Белый, а не Алексей Фоменко — самый крупный потребитель.
С другой стороны, есть клиенты, которые тратят мало денег, мало покупают и делали это давно. Им подходит оценка 111: давность (R) – 1, частота (F) – 1, деньги (M) – 1. Андрей Семенов в нашем случае.
Сейчас разберемся, почему мы делали группы из трех клиентов на каждую оценку.
Как рассчитать балл RFM по шкале от 1 до 5?
Разные бизнесы могут использовать разные методы формул RFM для ранжирования RFM-значений по шкале от 1 до 5. Но вот два наиболее распространенных метода.
- Метод 1. Простые фиксированные диапазоны
Пример: Если кто-то совершил покупку в течение последних 24 часов, присвойте им оценку 5. За последние 3 дня поставьте им оценку 4. Присвойте 3, если они купили в течение текущего месяца, 2 — за последние шесть месяцев и 1 — для всех остальных.
Как видите, мы сами определили диапазон для каждой оценки. Пороговые значения диапазона зависят от характера бизнеса. Вы также должны определить диапазоны для частотных и денежных значений, аналогично этому способу.
Этот метод оценки зависит от отдельных предприятий. В этом случае они решают, какой диапазон они считают идеальным с точки зрения давности, частоты и денежных значений.
Но есть проблемы с таким расчетом методом фиксированных диапазонов для оценок RFM: по мере роста бизнеса диапазоны оценок могут нуждаться в частой корректировке. Если у вас есть бизнес с регулярными платежами, но с разными условиями оплаты (ежемесячно, ежегодно и т.д.), то расчеты будут неверными.
- Метод 2. Квантили — создание 5 равных частей на основе доступных вам значений
Вспомните школьные годы, был такой термин “процентиль” в мат.статистике. Процентиль — это просто процент значений, которые находятся на уровне определенного наблюдения или ниже него.
Квантили похожи на процентиль, но вместо того, чтобы делить данные на 100 частей, мы делим их на 5 равных частей. Если вы понимаете процентили, вам будет легче понять квантили. Если мы сделаем пять равных диапазонов процентилей, оценка 18 процентилей попадет в диапазон 0–20, который будет 1-м квантилем. Значение 81 процентиля будет находиться в диапазоне 80–100 и, следовательно, в 5-м квантиле.
Этот метод включает в себя немного сложную математику, но решает множество проблем в методе фиксированного диапазона. Квантили работают с любой отраслью, поскольку диапазоны выбираются из самих данных, они распределяют клиентов равномерно и не имеют перекрестных значений.
Квантили — это чаще всего рекомендуемый метод расчета RFM-оценки. Он используется для создания RFM-сегментации, которая в свою очередь является решением для бизнес-аналитики и маркетингового анализа для онлайн-продавцов.
Для сводки расчетов RFM возьмите данные о ваших клиентах, поставьте оценки от 1 до 5 по значениям R, F и M. Лучше всего использовать квантили, так как они подходят для всех предприятий и регулируются в соответствии с вашими данными.
Визуализация данных RFM
Графическое представление RFM-сегментации поможет вам и другим лицам, принимающим решения, лучше понять RFM-анализ вашей организации.
R, F и M имеют оценки от 1 до 5, то есть всего 5x5x5 = 125 комбинаций значений RFM. Три измерения R, F и M лучше всего изобразить на трехмерной диаграмме. Если бы мы посмотрели, сколько у нас клиентов для каждого значения RFM, нам пришлось бы посмотреть на 125 точек данных.
Но работать с трехмерными диаграммами на бумаге или на экране компьютера не получится. Нам нужно что-то в двух измерениях, что-то, что легче изобразить и понять.
Более простое представление RFM-анализа
В этом подходе мы откладываем частоту и денежную оценку на оси Y (диапазон от 0 до 5) и давность (диапазон от 0 до 5) на оси X. Это уменьшает количество возможных комбинаций со 125 до 50. Объединение F и M в одну имеет смысл, потому что оба связаны с тем, сколько покупает покупатель. R на другой оси позволяет быстро оценить уровни повторного взаимодействия с клиентом.
Рассмотрим, к примеру, бизнес по подписке. Для клиента с ежемесячной подпиской на 100$ их денежное значение будет составлять 1200$ за полный год, но частота будет составлять 12 из-за ежемесячного выставления счетов.
С другой стороны, единовременная коммерческая деятельность или годовая подписка в размере 1200$ указывает на хорошую денежную ценность, но частота составляет только 1 из-за разовой покупки.
Заказчик одинаково важен в обоих случаях. И наш подход к объединению частотной и денежной оценок придает им одинаковую важность в нашем RFM-анализе.
Повышение эффективности — создание RFM-сегментов
Понимание 50 элементов все еще может быть утомительным. Таким образом, мы можем разделить наш анализ на 11 сегментов, чтобы лучше понимать наших клиентов. Мы рассматривали такое RFM-сегментирование в статье https://maddata.agency/mad-blog/rfm-analiz
Вот таблица, в которой объясняется, как создать 11 клиентских сегментов на основе RFM-оценок.
| Клиентский сегмент | Диапазон оценок
давности |
Диапазон оценок
частоты и денег |
| Лидеры | 4-5 | 4-5 |
| Постоянные клиенты | 2-5 | 3-5 |
| Потенциально-лояльные | 3-5 | 1-3 |
| Недавние | 4-5 | 0-1 |
| Перспективные | 3-4 | 0-1 |
| Нуждающиеся во внимании | 2-3 | 2-3 |
| Те, которые собираются «уснуть» | 2-3 | 0-2 |
| Клиенты под угрозой | 0-2 | 2-5 |
| Те, которых нельзя потерять | 0-1 | 4-5 |
| «Уснувшие» | 1-2 | 1-2 |
| Потерянные | 0-2 | 0-2 |
Окончательная презентация RFM-анализа
Придание четкого цвета каждому сегменту упростит запоминание материала. И если корректно подбирать цвета, то графическое представление RFM станет намного проще для публикации и понимания.
Вот так может выглядеть итоговый отчет по RFM-анализу
Практические применение RFM-сегментации
Выше мы научились выполнять RFM-анализ, но теперь надо понять, как использовать RFM-сегменты. Для этого существует несколько способов. Рассмотрим детальнее на каждом из 11 сегментов RFM, какие стратегии вы можете реализовать для них:
| Клиентский сегмент | Деятельность | Стратегия |
| Лидеры | Они ваши лучшие клиенты. Эти клиенты недавно совершили покупку, покупают часто, и самый дорогой ваш продукт | • Вознаграждать их
• Завоевать доверие • Продвигайте новые продукты |
| Постоянные клиенты | Эта категория клиентов может не покупала совсем недавно, но они наверняка покупают часто и дорогие продукты | • Принимайте отзывы и проводите опросы
• Продавайте свои товары дороже (Upsell) • Презентуйте бонусы |
| Потенциально-
лояльные |
Хотя и не покупают на регулярной основе, но являются недавними покупателями и тратят приличную сумму на покупки продуктов | • Предлагайте программу лояльности
• Проводите для них конкурсы • Сделайте так, чтобы они почувствовали себя особенными |
| Недавние | Они самые недавние покупатели, купили товары с низкой ценой, и всего один или два раза | • Обеспечьте поддержку
• Подарите им скидки • Постройте отношения |
| Перспективные | Этот сегмент клиентов – это те, кто купил недавно и приобрел товары по самой низкой цене.
Стратегии |
• Предоставьте бесплатную пробную версию
• Повышайте узнаваемость бренда • Предложите кредит от магазина |
| Нуждающиеся во внимании | Эти клиенты, возможно, не покупали в последнее время, но они потратили приличную сумму денег довольно много раз | • Предлагайте комбинированные продукты.
• Будьте на связи • Расскажите им о своих новых предложениях. |
| Те, которые собираются «уснуть» | Тип клиентов, которые покупали ваши товары, но давно. Кроме того, они не часто покупают и не тратят много | • Делитесь ценным ресурсом
• Проведите анализ конкурентов. • Предоставляйте актуальные обновления продукта. |
| Клиенты под угрозой | Эти клиенты часто покупали ваши продукты, покупали дорогие продукты. Но уже давно не покупают | • Предложите кредит от магазина
• Предоставьте список желаний • Обновите предложения |
| Те, которых нельзя потерять | Такие клиенты были частыми покупателями и покупали дорогие продукты, но со временем они больше не возвращались | • Предоставьте индивидуальный сервис
• Позвоните им • Общайтесь в социальных сетях |
| «Уснувшие» | Эти клиенты покупали только недорогие товары, делали покупки один или два раза и никогда не возвращались. | • Решите, хотите ли вы их вернуть
• Пересмотрите свой продукт • Отправьте персонализированную кампанию |
| Потерянные | Как следует из названия, вы почти потеряли этих клиентов, они так и не вернулись. Кроме того, их предыдущие покупки были недорогими продуктами, которые осуществлялись раз или два | • Восстановите связь с ними
• Сделайте последнее предложение • Принимайте отзывы |
При выполнении такой RFM-сегментации нужно продумать, какое количество ваших клиентов будет в этих сегментах. И определить, насколько будет эффективным использование рекомендованных маркетинговых действий для вашего бизнеса.
