RFM-анализ: что такое и для чего используется RFM-анализ, инструкция по проведению с примерами

RFM-анализ – метод исследования покупателей, направленный на выявление самых перспективных, сортировку на группы с учетом ценности и расстановку приоритетов. Оптимизирует процесс распределения усилий в вопросе продаж, используется для больших клиентских баз, требующих постоянного мониторинга. Рассказываем, что такое RFM-анализ, разбираем основные параметры и способы проведения как для интернет-магазина, так и для других видов бизнеса.

Что такое RFM-анализ

Технология RFM (RFM) сравнима с АВС и XYZ-анализом, но только в вопросе изучения клиентской базы. Привлечение нового потребителя стоит в 5-6 раз дороже, если сравнивать с удержанием старых заказчиков, поэтому использование RFM-анализ оправдано и приносит бизнесу выгоду.

Проведение осуществляется тогда, когда контактная база разрастается, наблюдается нестабильный сбыт, отток потребителей и другие проблемы. RFM-методика применяется для сегментации клиентов, направлена на разделение базы на группы с учетом регулярности покупок и сумм. В итоге получаются сегменты, с которыми легче взаимодействовать отделу продаж: менеджеры уже знают, какие рычаги воздействия, бонусы и предложения применить, чтобы заинтересовать конкретных клиентов. Здесь, как и в ABC-анализе, скрывается принцип Парето:

80% результата зависит от 20% усилий, а 80% усилий приносят 20% результата

Если перенести принцип в e-commerce, то получаем: 20% постоянных потребителей совершают 80% покупок, поэтому в их удержание и мотивацию выгодно инвестировать.

Цель исследования – выявить «золотой» сегмент заказчиков, открытых к сотрудничеству и являющихся лояльными. Как это реализуется на практике: интернет-магазин дарит всем клиентам 10% скидку на заказы, совершенные в течение следующих 7 дней. 80% аудитории используют скидку и забудут об интернет-магазине до нового дисконта, 20% – оценят предложение и станут оформлять заказы постоянно. И здесь отделы продаж и маркетинга могут планировать дальнейшие кампании: предлагать лучшие бонусы тем самым 20%, чтобы удержать их и обеспечить стабильный сбыт.

Где и как используется RFM-анализ

RFM-анализ клиентов используется в следующих случаях:

• база динамично расширяется и нужны эффективные инструменты для исследования;
• упали продажи, постоянные заказчики не возвращаются в интернет-магазин;
• снижается эффективность маркетинговых инициатив, направленная на лояльных клиентов с уже имеющимся опытом сделок;
• повышается рекламный бюджет на привлечение новых потребителей, но они тоже не становятся постоянными;
• нужно запустить акцию, распродажу или другую инициативу под определенные сегменты;
• компания нуждается в улучшении коммуникационной стратегии.

Что такое RFM-анализ

Использование RFM-анализа позволяет получить следующие результаты:

• повышение отдачи от маркетинговых стратегий: рост конверсии, среднего чека, процента возвращающихся клиентов;
• персонализация внутренних предложений. База – разнородная: одну группу интересуют скидки и товары эконом-категории, другую – премиальные, а вот наличие дисконта не важно. Также учитывается частота совершения покупок: регулярные клиенты и те, кто заходит в интернет-магазин раз в полгода-год, всегда получают разные письма. RFM-метод позволяет разделить аудиторию на сегменты и направлять им предложения, которые точно вызовут интерес;
• улучшение опыта. Не зря компании и интернет-магазины внедряют программы лояльности и приглашают пользователей в закрытые клубы: чем больше и чаще покупаешь – тем выше скидки, больше промокодов и бесплатной доставки предоставляются. Если клиенту нравятся условия и выгоды – лояльность растет, а риск ухода к конкурентам падает;
• оптимизация работы отделов продаж и маркетинга. Специалисты четко понимают, с кем работают и какие стратегии лучше применить, что оптимизирует внутренние процессы, упрощает проектирование кампаний и улучшает финишный результат;
• возвращение клиентов. RFM-стратегия дает представление, какие потребители давно не обращались в компанию. Например, стали спящими: они лояльные, но нашли лучшее предложение у конкурентов или же попросту забыли об интернет-магазине. Запуск рассылки в Телеграм или на электронный адрес – хороший способ напомнить о себе и вернуть тех, кто принесет прибыль. И все это при минимальных финансовых вложениях, особенно если сравнивать со стоимостью контекстных или таргетированных объявлений на новых пользователей.

Дополнительно – повышение положительного отклика на рекламу и другие маркетинговые инициативы. Привлекается таргет, ориентированный на разные сегменты, поэтому показы и клики становятся более целевыми. Риск слить бюджет снижается, начинают поступать заявки от спящих покупателей, а отток постоянных потребителей – уменьшается. 

Кому подходит и не подходит RFM-анализ

Кому подходит RFM-анализ

RFM-анализ применим в онлайн и офлайн-бизнесе, а также в В2С и В2С-направлениях. Его регулярно проводят многие компании:

• рестораны и гостиницы;
• медицинские клиники и центры;
• интернет-магазины по продаже любых товаров;
• представители индустрии красоты – от SPA до парикмахерских;
• бизнес из сферы услуг, таких как клининг, строительство и ремонт, иные.

Анализ целесообразен при большой контактной базе, а также при наличии опыта работы на рынке. Если компания функционирует менее 3-6 месяцев, то исследование базы клиентов будет нецелесообразным: нужно накопить как контакты, так и опыт.

Вариация системы оценок в РФМ-анализе

Кому не подходит RFM-анализ

1. База насчитывает менее 1000-1500 контактов.
2. Срок работы на рынке менее 3 месяцев.
3. Бизнес связан с заказами и покупками, которые не выполняются регулярно. Так, в сфере недвижимости или продажи автомобилей исследование не даст нужного результата, ведь в такие компании клиенты не обращаются часто.

Плюсы и минусы RFM-анализа

Плюсы

1. Универсальность. Исследование совместимо со многими бизнес-сферами.
2. Точность. Прозрачность результатов обеспечена, ведь они базируются на измеримых показателях, которые компания накапливала личным опытом на протяжении не менее полугода.
3. Простота проведения. Ну нужен сложный софт или продвинутый маркетолог: достаточно создать таблицу в облаке и использовать данные из CRM-системы.
4. Улучшение ключевых показателей эффективности (KPI). Правильное исследование и интерпретация полученных результатов обеспечивают укрепление показателей – это конверсия, средний чек, повторные обращения, маркетинг, сарафанное радио, возвращение спящих клиентов.
5. Персонализация. Бизнес начинает делать клиентам выгодные предложения, которые интересуют их и представляют ценность. Персонализация стимулирует рост не только лояльности, но и частоты обращений вкупе со средним чеком.

Минусы

1. Для бизнеса с малым количеством клиентов не подходит, в базе должно быть не менее 1000 контактов.
2. Несовместимость с компаниями, работающими с разовыми продажами.
3. Невозможность прогнозировать будущее: видна ситуация за анализируемый период, через время исследование придется проводить повторно.
4. Этот минус вытекает из предыдущего: RFM-анализ рекомендуется выполнять несколько раз в квартал, ведь клиенты мигрируют между сегментами и нужно постоянно искать инструменты, которые их удержат.

Основные параметры RFM-анализа

Строгих параметров нет, они определяются с учетом индивидуальных особенностей бизнеса, специфики продуктов и дополнительных услуг. Существуют три основных критерия, по каждому клиенту присваиваются оценки, которые помогут вывести финишный результат. Для простоты подсчета рекомендуется использовать классическую 3-балльную систему, чтобы не запутаться, однако если нужна детальная сегментация – можно применять и шести- и десятибалльную.

Давность покупки (Recency)

Клиенты сортируются по дате последней покупки, разберем на примере трехбалльной системы:

• 1 – покупали недавно;
• 2 – не очень давно;
• 3 – давно.

Если мы говорим об интернет-магазине продуктов, то в группу 1 входят потребители с давностью покупки неделя, 2 – 2-3 недели, 3 – месяц и более. Для компании клининговых услуг 1 – это диапазон месяца, 2 – 2-3 месяцев, 3 – более 4 месяцев. Все зависит от специфики продукции или услуг: как часто они нужны и сколько раз в среднем их покупают/заказывают в неделю, месяц, квартал или год.

Пример РФМ-анализа

Частота покупки (Frequency)

Здесь приоритетна частота покупок, в балльной шкале выражена так:

• 1 балл – часто;
• 2 – редко;
• 3 – разово или 1-2 сделки.

При подсчете частоты тоже учитывается специфика бизнеса: продукты покупают 3-4 раза в месяц, зимнюю обувь – раз в год, а питьевую воду в бутылях – регулярно раз в 2 недели. Так, для производителя мебели часто заказывают те клиенты, которые обращаются в компанию раз в 1-2 года, а для магазина косметики – 1-2 раза в месяц. 

Вложения, деньги (Monetary)

Здесь в приоритете прибыль, чек покупок за весь период:

• 1 – низкий чек;
• 2 – средний;
• 3 – высокий.

При определении за основу берется усредненный средний чек для компании. Для интернет-магазина бюджетных аксессуаров сумма 50000 рублей будет высокой, а у продавца шуб из натурального меха изделий по такой цене может в принципе не быть в каталоге.

Как провести RFM-анализ: разбираем на реальном примере

В нашем примере RMF-анализа – интернет-магазин зоотоваров. В Google или другом подходящем пространстве создаем таблицу, куда заносим:

• идентификатор клиента – это номер телефона или адрес электронной почты: мы должны видеть, с кем будем коммуницировать после завершения исследования;
• дату последнего заказа;
• общее количество покупок;
• общую сумму заказов.

Данных будет много, поэтому проще всего осуществить выгрузку из CRM-системы.

Таблица для RFM-анализа

Определение балльной шкалы

На этом этапе устанавливаем количество баллов, которое будем присваивать каждой группе. В нашем примере – это 1, 2, 3, если нужна детализация – можно применить шкалу от 1 до 5 или от 1 до 10. Бизнес самостоятельно решает, насколько подробным должен быть финишный отчет. Остается провести сегментирование по параметрам RFM.

Recency

Считаем градацию по давности покупки, у нас это будет:

• 1 – до 30 дней;
• 2 – 31-60 дней;
• 3 – 61+ дней.

В качестве примера берем дату 10 октября 2024 года, проводим расчет:

• выделяем ячейки с датами, в которых нужно определить сроки;
• в командную строку вводим формулу, в нашем случае – это «=I16-C17» (просто измените цифровое и буквенное обозначение в своей таблице, не используйте пробелы, скобки и дополнительные символы);
• получаем результат.

Так выглядит формула для авторасчета дат в RFM-анализе

На финише проводим сортировку, что можно сделать автоматически через внутренние фильтры десктопного или облачного софта.

Расчет данных и оценка по параметру Recency

Frequency

Критерий определяет частоту покупок, в нашем случае это выглядит так:

• 5+ покупок – 1;
• 3-4 – 2;
• 1-2 – 3.

Сортировка в RFM-анализе по частоте покупок

Monetary

Здесь – деньги, формулы более не применяем, а сортируем по сумме заказов:

• 1 – от 10000 рублей;
• 2 – 3000-9999 рублей;
• 3 – 300-2999 рублей.

Сортировка клиентов в RFM-анализе по сумме заказов

Оценка покупателей

Покупатель по результатам получает трехзначную оценку – это последовательное перечисление баллов, которые присвоены ему по каждому параметру. Наш лучший покупатель – Клиент 1, он потратил в интернет-магазине 15000 рублей и оформил 5 заказов, обращался недавно. Худший – Клиент 4: он купил один раз на сумму 300 рублей и не обращался повторно более полугода.

Оценка покупателей в таблице

Данные трактуются вариативно и в зависимости от той шкалы баллов, которая применяется для исследования. Так, покупка загородного коттеджа полгода назад и повторная заявка на строительство бани – это отличный показатель. А вот для продуктов питания или косметики полугодичный срок – очень много.

Пример интерпретации RFM-анализа

Как работать с клиентами по результатам RFM-анализа

При выстраивании стратегии взаимодействия нужно учитывать, какую оценку группа получила в ходе анализа.

Постоянные клиенты

В эту группу входят следующие потребители:

• 111 – покупали недавно, обращаются часто, чек высокий;
• 112 – покупали недавно, обращаются часто, чек средний;
• 113 – покупали недавно, обращаются часто, чек низкий.

Что им можно предложить: персонализированные подборки и выгоды, такие как скидки, участие в закрытых распродажах, особые условия доставки. Клиенты нуждаются в поддержании интереса, но не в навязчивых акциях и сообщениях, будут проявлять активность при поступлении действительно выгодных предложений. Последние стимулируют рост среднего чека.

Могут стать постоянными

В категорию постоянных можно перевести потребителей со следующими оценками:

• 121 – покупали недавно, обращаются редко, чек высокий;
• 122 – покупали недавно, обращаются редко, чек средний;
• 123 – покупали недавно, обращаются редко, чек низкий.

Сегмент может заинтересовать рассылка с похожими товарами, тестовые образцы продукции, информирование о новинках. Они пока не очень хорошо знакомы с компанией и ее ассортиментом, поэтому нужно демонстрировать выгоды со всех сторон, а также продвигать дополнительные продажи (сумочка к платью, тумба под недавно купленный телевизор и аналогичные, соответствующие потребительским интересам).

Недавние потребители

Они купили разово и недавно, различия лишь в сумме:

• 131 – большой чек;
• 132 – средний;
• 133 – низкий.

Задача бизнеса – вовлечь и продемонстрировать первичные выгоды. Задействуются цепочки рассылок, включающие подборки товаров, экспертные статьи, приглашения в распродажи. Таких клиентов можно заинтересовать нестандартным функционалом, например, возможностью подбора мебели для интерьера с помощью мобильного приложения с дополненной реальностью. Основная цель – больше рассказать о компании, ее преимуществах и комфорте, который она обеспечивает для клиентов. Конечно, не лишним будет стимул для следующего заказа – промокод со скидкой, акционный подарок или баллы на повторные покупки после регистрации в программе лояльности.

Спящие (неактивные)

Это клиенты, которые были или не были активными, но в какой-то момент совсем перестали обращаться в компанию/интернет-магазин:

• 211 – бывшие активные с высоким средним чеком;
• 212 – бывшие активные со средним чеком;
• 213 – бывшие активные с низким чеком;
• 221 – бывшие редкие с высоким чеком;
• 222 – бывшие редкие со средним чеком;
• 223 – бывшие редкие с низким чеком.

Бизнесу нужно понять причину, из-за которой клиент отказался от товаров или услуг. Этих потребителей можно активировать за счет следующих маркетинговых инструментов:

• персонализированные рассылки в мессенджеры и на электронную почту с бонусными предложениями;
• возвращение за счет обзвонов;
• напоминание о ценности товаров, услуг;
• предложение о тестировании новых продуктов или сервисов;
• сведения о произошедших обновлениях для тех, кто столкнулся с негативным потребительским опытом;
• формирование подборок продуктов на базе истории заказов;
• отправка приглашений в закрытые акции или распродажи с упором на индивидуализацию.

Механизм взаимодействия зависит от бизнес-ниши, начать можно с email-маркетинга.

Реактивационные письма для спящих клиентов

Клиенты, которые уходят

В группу уходящих клиентов входят:

Уходящие, были постоянными	Уходящие, редкие
311 – большой чек/суммы	321 – большой чек/суммы
312 – средний чек/суммы	322 – средний чек/суммы
313 – малый чек/суммы	323 – малый чек/суммы

Уходящим и бывшим постоянным потребителям целесообразно предложить:

• варианты решения проблемы, если именно она стала причиной отказа от товаров/услуг;
• скидку в случае, когда цена у конкурентов лучше;
• персонализированные возможности, недоступные для большинства клиентов.

Они колеблются, поэтому активно реагируют на дисконт, интересные подборки товаров и дополнительные услуги, например, продукцию под заказ, гарантийное обслуживание и аналогичные решения.

Однократные покупки

Сюда относятся потребители, которые оформили заказ и более в компанию не обращались. Они получают оценки 331 (высокий чек), 332 (средний) и 333 (низкий). Эти клиенты с большой долей вероятности не вернутся, причин множество:

• не понравилось обслуживание;
• качество товаров показалось неудовлетворительным;
• заказ был оформлен только из-за текущей акции, иное.

Запускать активную кампанию по привлечению нецелесообразно, здесь можно применить рассылки с напоминаниями, низкобюджетные акции и промокоды. Если потребитель не реагирует на маркетинговые инициативы более 3-6 месяцев – он не вернется, поэтому можно исключать контакт из базы, чтобы не сливать бюджет.

В заключение

RFM-анализ в маркетинге, исследовании клиентских баз и других направлений – очень индивидуальный инструмент. Нужно учитывать массу деталей: специфика бизнеса, частота осуществления покупок, средний чек, потребительская активность и многое другое. Существуют десятки систем оценивания и интерпретаций, поэтому важно выбрать оптимальное решение для компании с оглядкой на направление деятельности и ассортимента. РФМ-анализ рекомендуется проводить ежеквартально, чем больше баллов будет использовано в исследовании – тем прозрачнее и корректнее получится результат. После завершения работы нужно подготовить релевантные предложения для каждой группы клиентов, а также определить те контакты, которые точно не вернутся и не окупят инвестиции, вложенные в маркетинг.