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
- База насчитывает менее 1000-1500 контактов.
- Срок работы на рынке менее 3 месяцев.
- 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
- Универсальность. Исследование совместимо со многими бизнес-сферами.
- Точность. Прозрачность результатов обеспечена, ведь они базируются на измеримых показателях, которые компания накапливала личным опытом на протяжении не менее полугода.
- Простота проведения. Ну нужен сложный софт или продвинутый маркетолог: достаточно создать таблицу в облаке и использовать данные из CRM-системы.
- 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.
- 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
- Для бизнеса с малым количеством клиентов не подходит, в базе должно быть не менее 1000 контактов.
- Несовместимость с компаниями, работающими с разовыми продажами.
- Невозможность прогнозировать будущее: видна ситуация за анализируемый период, через время исследование придется проводить повторно.
- 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.