Что такое RFM-анализ и как его проводить

RFM – это один из методов анализа, с помощью которого можно делить клиентов на группы в зависимости от времени последнего визита, частоты и суммы покупок. Такие данные помогают выявить наиболее значимых клиентов и выстроить процесс работы с каждой группой. 

В этой статье мы разберемся, зачем нужен RFM-анализ, как его провести и чем он отличается от других маркетинговых инструментов аналитики. 

Что представляет собой RFM-анализ

Чтобы полностью понять, что представляет собой RFM-анализ, следует углубиться в его аббревиатуру. Каждая буква несет свой смысл и отвечает за разные задачи: 

• R (от англ. recency – давность) – определяет, как давно была совершена сделка. Показывает, сколько прошло времени с последней покупки. 

• F (от англ. frequency – частота) – показывает, насколько часто клиент покупает товар или пользуется определенной услугой. 

• M (от англ. monetary – деньги) – общая вложенность средств в продукт или услугу. Также это можно понимать как общую активность на сайте либо длительность посещения. 

Полученные данные позволяют выявить ключевых покупателей и разработать принципы работы с каждой группой клиентов.

Зачем проводить RFM-анализ

Суть RFM-анализа – это закон Парето. Он говорит о том, что 80% времени определенного действия приносит лишь 20% результата, тогда как 20% усилий приносят 80% результата. Такой метод хорошо подходит и в маркетинговой среде – 80% продаж может быть реализовано благодаря 20% клиентов. Чтобы добиться таких результатов, следует определиться с группой покупателей. Получить ее мы можем как раз с помощью RFM-анализа, который дает четкие ответы на ключевые вопросы: 

• какие клиенты приносят максимальный доход;

• каких клиентов следует исключить из базы, чтобы не тратить на них время;

• кто будет хорошо реагировать на рекламные акции, а кто – нет.

Использовать RFM-анализ могут разные специалисты – это интернет-маркетологи, руководители компаний, а сам отчет от анализа можно использовать для почтовых рассылок. Все это помогает определиться с целевой аудиторией для рекламных кампаний, учесть частоту, давность и сумму покупок по каждому клиенту, а также сформировать готовые сегменты. В результате можно добиться минимальных затрат на эффективной рекламе.

Как разделять клиентов

Как мы уже поняли, суть RFM-анализа – разделять клиентов в зависимости от того, как давно они сделали покупку, как часто они ее делали и сколько денег потратили. Каждый признак мы можем разделить еще на 3 подгруппы. 

Для Recency это выглядит следующим образом: 

• 1 – клиенты, которые совершали покупки очень давно;

• 2 – относительно недавние клиенты;

• 3 – только пришедшие клиенты.

Frequency:

• 1 – клиент совершает очень мало покупок, обычно не превосходит единоразового визита;

• 2 – клиент приходит за покупками, но крайне редко;

• 3 – постоянный покупатель, который часто взаимодействует с продуктом.

Monetary:

• 1 – небольшая сумма покупки;

• 2 – средние затраты;

• 3 – крупная сумма, которую потратил клиент на товар или услугу компании.

На основе этих значений формируются так называемые «тройки» – значения 111, 333, 232 и так далее. Например, «222» – это недавний клиент, который редко приходит за покупками и тратит на них средний бюджет. Такой клиент неплохой, но вот клиент из значения «333» будет наилучшим, так как он приходит постоянно и вкладывает в продукт большие суммы. 

Средние затраты, время последнего визита и так далее вы определяете самостоятельно. У вас, например, может быть так: клиент приходил к нам на прошлой неделе и потратил небольшую сумму 18 000 рублей. 

Весь анализ лучше всего подробно описать в таблицах – для этого вы можете использовать Excel либо простой Word-документ. Как все это выглядит на практике – рассмотрим далее. 

RFM-анализ на практике

Перед тем как начать заполнять данные о клиентских группах, нужно определить отчетный период и заполнить контактную информацию. Чаще всего берется один календарный год и заполняются следующие данные: 

• ФИО клиента, его номер телефона, адрес электронной почты;

• дата покупки или когда клиент взаимодействовал с компанией;

• сколько было совершено покупок за выбранный период времени;

• сколько было потрачено средств за этот период.

Когда все данные будут заполнены, можно переходить к значениям, о которых мы говорили выше. Давайте рассмотрим каждый из сегментов и определимся, что с ними делать. Для удобства будем использовать отдельную таблицу для каждого сегмента, а за основу возьмем email-рассылку.

Ушедшие клиенты

Неактивные клиенты

Постоянные клиенты

Все полученные данные удобно использовать через специальные email-сервисы, например Cheapsender – распределяете базу клиентов и отправляете им уникальные предложения. Учитывайте также то, что пользователи могут переходить из одного сегмента в другой, а те, кто никогда не взаимодействовал с вашим продуктом, могут стать постоянными клиентами. 

Время от времени рекомендуется заново проводить RFM-анализ. Если у вас крупный интернет-магазин, где большой поток пользователей с постоянными покупками, то лучше всего обновлять данные каждые 2 месяца. В других случаях нет необходимости в частом RFM-анализе – будет достаточно одного раза в полгода. 

Плюсы и минусы RFM-анализа

Из особых преимуществ следует выделить: 

• повышение лояльности целевой аудитории и снижение затрат на рекламные кампании;

• времени на анализ уйдет не так много, даже при учете того, что количество подписчиков превосходит десятки тысяч;

• RFM-анализ подойдет как малому, так и крупному бизнесу;

• возможность профилировать каждую группу RFM-анализа, чтобы точнее определить целевую аудиторию;

• улучшение таргетинга – возможность найти новую аудиторию, похожую на группу RFM-анализа.

Как и у любых других инструментов, RFM-анализ обладает некоторыми недостатками: 

• чтобы добиться эффективного результата, необходимо обладать большим количеством контактов – хотя бы 10 000 в год;

• если ваша компания делает разовые продажи, то в таком случае RFM-анализ не подойдет;

• сегменты могут изменяться, поэтому следует регулярно обновлять базу.

Вместо заключения

RFM-анализ – это отличный инструмент для маркетинговой аналитики компании, с помощью которого можно разделить аудиторию и добиться эффективных продаж. Выше мы рассмотрели, как с ним работать и в каких случаях его лучше всего применять. Начните с создания таблицы, где будет описываться вся информация о клиентах: ФИО, номер телефона, адрес, дата покупки. После этого можно запускать RFM-анализ и добавлять все полученные данные в таблицу с «тройками».