RFM-анализ

Что такое RFM-анализ

RFM (Recency, Frequency, Monetary) анализ — это проверенный маркетинговый инструмент для сегментации клиентов на основе поведения. Он группирует клиентов, используя их историю транзакций: как давно, как часто и сколько они покупали.

С помощью RFM-анализа можно разделить базу клиентов на различные категории или кластеры, чтобы определить тех, которые с большей вероятностью откликнутся на рекламные акции, а также на будущие услуги персонализации.

Зачем RFM-анализ нужен маркетологу

Недостаточно оценивать клиентов по одному параметру. Например, вы можете сказать, что люди, которые тратят больше всего, являются вашими лучшими клиентами. С этим можно согласиться. Но может быть, что эти клиенты совершили покупку только один раз или очень давно? Или они могут больше не использовать ваш продукт.

Так можете ли вы по-прежнему считать их своими лучшими клиентами? Уже нет. Оценка потребительской ценности только по одному аспекту даст вам неточный отчет о вашей клиентской базе и их интересах.

RFM-сегментация — это метод сегментации клиентов на основе их покупательского поведения. При анализе RFM-сегментов клиенты оцениваются по трем факторам: давность, частота и денежная ценность. Этот метод группирует клиентов на основе их истории покупок: как давно, с какой периодичностью и в каком денежном выражении они покупали.

При проведении RFM-анализа используют RFM-сегментацию. Это метод сегментации клиентов на основе их покупательского поведения, который объединяет три различных признака клиентов для их ранжирования:

• Recency — давность;
• Frequency — частота;
• Monetary — денежная оценка.

Если клиенты последний раз покупали в недавнем прошлом, они получают более высокие баллы. Если они купили много раз, они тоже получат более высокий балл. И если они потратили больше, то так же получат больше очков. Объедините эти три оценки, чтобы получить оценку RFM.

Вы можете сегментировать свою базу данных клиентов на различные группы на основе этой оценки «Давность – частота – денежная оценка».

RFM-анализ — это удобный метод, который используется для:

• поиска лучших клиентов;
• понимания их поведения;
• последующего запуска целевых электронных/маркетинговых кампаний для увеличения продаж, удовлетворенности клиентов и их жизненной ценности.

Анализ клиентских сегментов RFM с помощью модели RFM

Вы можете создавать различные типы клиентских сегментов с помощью RFM-моделирования, но мы рекомендуем 11 сегментов: лидеры, постоянные клиенты, потенциально-лояльные, недавние клиенты, перспективные, нуждающиеся во внимании, которые собираются «уснуть», под угрозой, которых нельзя потерять, «уснувшие», потерянные.

Подумайте, какой процент ваших существующих клиентов будет в каждом из этих сегментов. И оцените, насколько эффективными могут быть маркетинговые действия для вашего бизнеса.

Пример отсутствия RFM-анализа

Давайте рассмотрим один из примеров, которые случаются довольно часто.

Мария создала всё для идеальной электронной рассылки: содержание, дизайн, тема, призыв к действию, ссылки на социальные сети. Она рассылает этот электронное письмо, ожидая превосходных показателей конверсии. Ее мысленная математика объясняет, что даже если она принесет «низкую» ставку 10% для ее 3500 клиентов, она станет богаче на несколько тысяч долларов в считанные часы.

Проходит 10 минут, 1 час, 8 часов. Но, в конце концов, только 1,5% людей перешли по ссылке и совершили одну продажу. Печальная ситуация.

Разберемся, что же Мария упустила. Она все сделала отлично, кроме одного — таргетинга. Она отправила всем одно и то же электронное письмо. Но разные клиенты реагируют на разные сообщения. Покупатель, чувствительный к цене, заинтересуется предложением со скидкой, а тот, кто регулярно покупает у вас, может быть взволнован только запуском нового продукта.

Получается, вместо того, чтобы охватывать 100% вашей аудитории, вам нужно определить и нацелить только определенные группы клиентов, которые окажутся наиболее прибыльными для вашего бизнеса.

Вот такой вариант будет самым прибыльным. Но большинство из нас даже не близко к Марии.

Многие из нас настолько заняты повседневными делами, что не уделяем достаточно времени маркетингу. Это происходит не зависимо от рода деятельности: онлайн-коммерция, розничная торговля, прямой маркетинг или B2B. Часто маркетинговые кампании носят поспешный характер, не соответствуют копирайтингу, не имеют профессионального дизайна, и без должного внимания отслеживанию или повышению конверсии.

Если мы начнем всё это делать, станем немного лучше понимать наших клиентов и отправлять им более релевантные кампании, то и наш успех будет намного выше. Мы не только заработаем больше денег, но и наши клиенты станут более счастливыми и лояльными.

Как использовать RFM-анализ в маркетинге

Отправка сообщения, адаптированного к группе клиентов, приведет к гораздо более высоким конверсиям.

Все маркетинговые кампании должны:

1. сначала охватывать целевой сегмент;
2. затем создавать рекламные материалы, которые будут находить отклик у этой аудитории;
3. после этого уже действовать.

Здесь очень полезен RFM-анализ, так как он упрощает определение групп клиентов. А использование RFM-сегментации помогает маркетологам найти ответы на следующие вопросы:

1. Кто является вашими лучшими клиентами?
2. У кого есть потенциал стать более прибыльным клиентом?
3. Кто ваши постоянные клиенты?
4. Каких клиентов вы можете потерять?
5. Кто является потерянными клиентами, внимания на которых обращать уже не стоит?
6. Кого из клиентов стоит удерживать?
7. Какая группа клиентов с наибольшей вероятностью отреагирует на вашу текущую кампанию по вовлечению?

Заключение по RFM-сегментации — плюсы, минусы, рекомендации

Метод RFM-анализа — это проверенная маркетинговая модель, которая помогает предприятиям розничной торговли и электронной коммерции максимизировать отдачу от своих маркетинговых инвестиций.

Рассмотрим преимущества RFM-анализа:

1. Полезен для разных типов бизнеса (онлайн, розничной торговли, прямого маркетинга, подписок, некоммерческих организаций).
2. Улучшает взаимоотношения с клиентами и повышает их лояльность.
3. Помогает разрабатывать целевые маркетинговые кампании.
4. Знакомит вас с различными клиентскими сегментами, после чего можно определить своих лучших клиентов.
5. Снижает маркетинговые расходы за счет оптимизации таргетинга.
6. Дает подробную аналитику и понимание клиентов при объединении с другими инструментами.
7. Уменьшает негативную реакцию клиентов из-за контролируемого таргетинга.

Некоторые недостатки RFM-анализа:

1. Может быть бесполезным, если большинство клиентов совершают лишь разовые покупки.
2. Является историческим анализом (сделанным уже по факту), а не для перспектив.
3. Может быть сложным для выполнения при отсутствии программного обеспечения или инструментов (вычисление оценок RFM и сегментов может быть сложным).
4. Может не подойти, когда вы продаете только один продукт один раз.
5. Является историческим анализом (сделанным уже по факту), а не для перспектив.
6. Отправка слишком большого количества кампаний в один конкретный сегмент может расстроить клиентов.

В рекомендации хотим зазначить, что при использовании модели RFM-анализа и RFM-сегментации сначала нужно понять своих клиентов, а затем запускать целевые кампании.