RFM-анализ: для чего нужен, что измерять и как интерпретировать

Показатель, который должен быть в основе вашей стратегии email-маркетинга и триггерных рассылок.

RFM-анализ использует данные о прошлых действиях клиента — частоте, давности и сумме покупок — для того, чтобы предсказывать его поведение в будущем. Аббревиатура расшифровывается так:

  • Recency — давность последней покупки;
  • Frequency — частота покупок;
  • Monetary — общая сумма всех покупок.

Суть RFM-анализа: оценить всех клиентов по трем показателям, разделить на группы и разработать план действий в отношении каждой. Подходу более 40 лет, но он до сих пор актуален и используется в маркетинге.

Для чего нужен RFM-анализ

Здесь всё просто: сегментированная база позволяет разделять коммуникацию: вовремя тормошить уснувших клиентов, помогать активным клиентам покупать больше и вознаграждать их за это. Побудить существующего клиента к повторной покупке быстрее и дешевле, чем снова и снова привлекать новых покупателей.

Сегментация базы в 3 шага

В вашей базе должно быть 10 000 контактов или больше — в этом случае результат будет ощутимым. Речь идет не о базе для email-рассылок, а именно обо всей базе клиентов.

Шаг 1. Выгрузите данные из CRM. Вам понадобится выгрузка с информацией обо всех заказах всех клиентов и суммы этих заказов.

Шаг 2. Задайте диапазоны для будущих сегментов. Классический RFM-анализ предполагает, что вы оцените каждого клиента по трем критериям: R (Recency, давность последней покупки), F (Frequency, частота покупок) и M (Monetary, общий доход от клиента). По каждому параметру вы ставите оценку: 1, 2 или 3. Выше балл — хуже оценка.

RFМ
1 — недавно покупали1 — часто покупают1 — высокая доходность
2 — спящие2 — редко покупают2 — средняя доходность
3 — давние3 — покупали один раз3 — низкая доходность

Нужно учитывать, что оценки не привязаны к конкретным суммам или срокам, всё рассчитывается индивидуально для каждой отрасли. Доход в 50 000 рублей с клиента может быть отличным для магазина стикеров, но средним или низким для магазина электроники. Аналогично и с частотой заказов: сервис доставки еды может посчитать, что дата последнего заказа три недели назад — это достаточно давно (2 балла), а для магазина одежды это будет хорошим показателем (1 балл).

Шаг 3. Составляем матрицу сегментов. В итоге у вас получится таблица 3×9.

111 — недавние частые с высоким чеком211 — спящие частые с высоким чеком311 — давние частые с высоким чеком
112 — недавние частые со средним чеком 212 — спящие частые со средним чеком 312 — давние частые со средним чеком 
113 — недавние частые с низким чеком 213 — спящие частые с низким чеком 313 — давние частые с низким чеком
121 — недавние редкие с высоким чеком221 — спящие редкие с высоким чеком321 — давние редкие с высоким чеком
122 — недавние редкие со средним чеком222 — спящие редкие со средним чеком322 — давние редкие со средним чеком
123 — недавние редкие с низким чеком223 — спящие редкие с низким чеком323 — давние редкие с низким чеком
131 — недавние разовые с высоким чеком231 — спящие разовые с высоким чеком331 — давние разовые с высоким чеком
132 — недавние разовые со средним чеком 232 — спящие разовые со средним чеком 332 — давние разовые со средним чеком 
133 — недавние разовые с низким чеком233 — спящие разовые с низким чеком333 — давние разовые с низким чеком

Баллы от 1 до 3 — это не строгое требование, вы можете ставить 1 и 2 балла или, наоборот, давать более детальную оценку по шкале от 1 до 10. 

Дальше вы считаете количество клиентов в каждом сегменте. И визуализируете результат на таком графике:

Чем больше прямоугольник на графике — тем больше клиентов в этом сегменте. Принято давать им названия, вроде Champions (максимальные баллы по всем показателям).

По итогам оценки у вас может быть и такой результат, что в одном сегменте будет 2 человека, а в другом 10 000. При таком исходе сегменты можно укрупнять, объединяя с соседними, или, наоборот, разделять.

Что такое RF-, RM- и FM-анализ

Вы могли видеть, что некоторые измеряют не три показателя, а только два. Такой подход тоже можно использовать — если вы хотите разделить клиентов только по шкале частоты/доходности, частоты/давности или давности/доходности.

RF-анализ: давность + частота. Если оценку оставить трехбалльную, то такой анализ поможет выделить девять групп клиентов. Самым ценным сегментом будут те, кто покупают регулярно и сохраняют активность. 

RM-анализ: давность + доходность. Самый ценный сегмент — те, кто покупал недавно (активный клиент) и сумма была существенной. 

FM-анализ: частота + доходность. Самый ценный сегмент — те, кто покупает чаще других и на большие суммы. 

График подсказывает, что таких клиентов у магазина 17%.

Как использовать данные RFM-анализа

Когда база разделена по сегментам, вы можете начинать разрабатывать стратегию по работе с каждым из них. Или, как минимум, с приоритетными для вашего бизнеса.

Это не значит, что брать во внимание стоит только сегменты с самыми хорошими оценками (единицами). Если у вас большой процент клиентов, которые вот-вот отвалятся, стоит разработать стратегию их реактивации.

«Спящие» (Hibernating) клиенты — это те, чей последний заказ был давно. Но при этом они могли быть постоянными покупателями и приносить ощутимый доход. Стоит стимулировать их вернуться в магазин.

Когда вы выберете, с какими сегментами будете работать — переключайтесь на стратегию. Один из самых простых способов — сделать сегментированную рассылку, каждая из которых будет сделана персонально под сегмент. В качестве канала можете выбирать только email или тестировать мультисообщения, в таком случае повышается шанс доставки.

Примеры email-рассылок под разные сегменты:

Делает покупки редко, последняя была недавно. Таких клиентов важно подтолкнуть к следующей покупке: 

Покупает часто, последняя покупка была недавно. Этот покупатель лоялен, его не нужно стимулировать. А вот вознаградить за активность — да. Например, вы первому сообщить ему о новом поступлении или прислать предложение специально для него: 

Покупает часто, но давно не делал покупок. Это клиент, который был лояльным, но сейчас он «спит». Напомните ему о себе, это может быть ненавязчивая рассылка с персональными предложениями: 

Делал покупку давно, покупает редко. Скорее всего, это или не ваш покупатель, или у него был негативный опыт. Постарайтесь выяснить это — например, отправьте ему рассылку с запросом отзыва о работе вашего магазина, измерьте Net Promoter Score.

Когда рассылка готова — запускайте ее, отслеживайте результат и не забывайте корректировать письма, если какие-то отрабатывают плохо. И не забывайте проводить RFM-анализ регулярно: клиенты постоянно меняют свой сегмент, после вашего стимулирования это точно произойдет. 

Насколько часто стоит проводить RFM-анализ? Крупные магазины делают это один раз в 1-2 месяца, небольшим — будет достаточно одного раза в 3-6 месяцев. 

Чек-лист по RFM-анализу для интернет-магазинов

Инструмент RFM-анализа встроен в CRM REES46 — вы можете стать нашим клиентом, оформить расширенную подписку на CRM и в любой момент времени видеть актуальные данные по сегментами.

Однако анализ можно проводить и вручную, если все нужные данные у вас есть. 

Последовательность RFM-анализа:

☑ Выделить время: RFM-анализ нужно проводить регулярно, а после первого раза нужно будет подготовить маркетинговую стратегию, разработать креативы, отследить и проанализировать результаты.

☑ Подготовить данные. Нужен будет список всех покупателей с информацией об их покупках (суммы, даты).

☑ Поставить каждому клиенту оценки. Насколько сильно дробить — выбираете вы сами, стандартная практика подразумевает трехбалльную систему.

☑ Разделить базу не сегменты. Визуализировать такое можно и в Excel-таблицы, в нашем инструменте графики строятся автоматически.

☑ Выбрать, с какими сегментами вы будете работать сейчас. Зависит от текущей стратегии магазина: если вам критично важно меньше тратить на привлечение новых покупателей, простимулируйте старых, которые купят с наибольшей вероятностью. 

☑ Подготовить рекламные креативы (например, персональные рассылки). Отправить, проанализировать результаты.

☑ Повторить RFM-анализ.

Используйте RFM-анализ, что сделать коммуникацию персонализированной — готовьте свои сообщения под каждый сегмент и используйте подходящие каналы: сообщить о начислении бонусов лучше по SMS, а для подборки товаров подойдет email. 

Подпишитесь на рассылку

Мы отправляем ее не чаще раза в неделю. Внутри — главные обновления продукта, полезные руководства и крутые статьи о e-commerce.