Что такое RFM-анализ, и зачем его проводить

В современном бизнесе понимание клиентов играет ключевую роль. Компании стремятся не только привлекать новых покупателей, но и удерживать существующих. Эффективный метод анализа клиентской базы – подход, основанный на оценке поведения людей. Он помогает разделить их на группы в зависимости от активности и ценности для бизнеса. Такой анализ позволяет выстраивать более персонализированное взаимодействие, оптимизировать маркетинговые бюджеты, повышать общую эффективность бизнеса.

В статье подробно разобрали, в чём суть анализа, зачем его проводить, как применять результаты на практике.

Что такое RFM-анализ?

RFM (РФМ) анализ (от англ. Recency Frequency Monetary) – это метод сегментации клиентов, который основывается на трёх ключевых параметрах: 

• Recency – давность последней покупки; 
• frequency – частота покупок;
• monetary – сумма потраченных средств.

Каждый из этих параметров позволяет оценить определённый аспект поведения. Recency показывает, насколько давно клиент совершал покупку. Чем меньше времени прошло с последней покупки, тем выше вероятность того, что он вернётся снова. Frequency отражает, как часто клиент покупает товары или услуги. Высокая частота покупок часто свидетельствует о лояльности. Monetary указывает на общую сумму, которую клиент потратил за всё время. Этот параметр помогает выделить наиболее прибыльных покупателей.

Расшифровка аббревиатуры RFM помогает понять логику метода. Каждый компонент описывает ключевой аспект взаимодействия клиента с компанией. Комбинация этих параметров позволяет разделить клиентов на группы с похожими характеристиками. Например, покупатели с высокими показателями по всем трём параметрам являются наиболее ценными и лояльными. Такой способ сегментации не требует сложных расчётов, может быть реализован с помощью доступных инструментов, таких как Excel или специализированное программное обеспечение.

Цель и задачи

Основная цель RFM-анализа – идентифицировать наиболее лояльных и прибыльных клиентов, а также тех, кто нуждается в дополнительном внимании. Это позволяет компании разрабатывать целевые маркетинговые стратегии для каждой группы. К примеру, для лояльных клиентов можно создать специальные предложения, а для тех, кто давно не покупал – реактивационные кампании.

Проведение RFM-анализа решает несколько важных задач: 

• Позволяет выделить сегмент клиентов, которые приносят наибольшую прибыль. Это помогает компании сфокусироваться на ключевых покупателях, разработать для них персонализированные предложения.
• Анализ помогает оптимизировать маркетинговые бюджеты. Вместо равномерного распределения ресурсов на всю клиентскую базу, компания может направлять усилия на наиболее перспективные сегменты. Это позволяет снизить затраты на маркетинг и повысить ROI.
• Понимание поведения покупателей позволяет создавать более релевантные коммуникации. Клиенты, которые давно не совершали покупок, могут получить специальные предложения с промокодами или скидками. Это помогает вернуть их в бизнес, увеличить их активность.
• Анализ помогает выявить тенденции в поведении, своевременно на них реагировать. Например, если группа клиентов с высокими показателями frequency и monetary неожиданно снижает активность, это может сигнализировать о проблемах в обслуживании или качестве товаров.

Также RFM используется для разработки и тестирования новых продуктов или услуг. Понимание предпочтений ключевых сегментов позволяет создавать предложения, которые будут пользоваться спросом. Это снижает риски, увеличивает шансы на успех новых инициатив.

Кому это полезно?

RFM-анализ подходит компаниям, чья клиентская база достаточно велика. Как правило, метод эффективен при наличии от 10 000 покупателей и регулярных транзакциях. Он широко используется в розничной торговле, e-commerce, сфере услуг, где покупки совершаются неоднократно. Например, интернет-магазины часто используют этот метод для сегментации покупателей, разработки персонализированных email-кампаний.

Однако метод не всегда применим для бизнесов с редкими и дорогими покупками, например, при продаже недвижимости или автомобилей. В таких случаях транзакции происходят редко, параметры frequency и recency могут не давать достаточной информации для сегментации. Также RFM-анализ не подходит стартапам, новым компаниям, которые еще не накопили достаточного объёма данных. Для них более эффективными могут быть другие методы анализа, например, основанные на демографических или поведенческих данных.

Важно, чтобы у компании были ресурсы для работы с полученными сегментами. Сегментирование клиентской базы требует не только проведения анализа, но и разработки, реализации конкретных действий для каждой группы. Если компания не готова к этому, результаты анализа могут оказаться невостребованными.

Как провести RFM-анализ?

Рассмотрим подробнее каждый шаг – от подготовки до оценки результатов.

Подготовка данных

Для проведения исследования необходимы данные о покупках: даты транзакций, суммы, идентификаторы клиентов. Информацию обычно выгружают из CRM-системы или базы данных в таблицу Excel или Google Sheets. Важно убедиться, что данные полны, не содержат дубликатов, а все транзакции имеют корректные даты и суммы.

На этапе подготовки данных также определяют временной период, за который будет проводиться анализ. Обычно используют данные за последние 12-24 месяца, но период может варьироваться в зависимости от специфики бизнеса. Для компаний с сезонными продажами может потребоваться анализ за несколько лет, чтобы учесть все особенности спроса.

Определение границ сегментов

На этом этапе устанавливают критерии для каждого параметра. Например, для recency определяют, какой период считать “недавним” или “давним”. Для frequency задают границы между “часто” и “редко”. Для monetary устанавливают диапазоны сумм. Критерии зависят от специфики бизнеса и могут варьироваться. Для дорогих товаров границы monetary будут выше, чем для дешёвых.

Присвоение RFM-номеров

Каждому клиенту присваивают оценку от 1 до 3 (или от 1 до 5) по каждому параметру. Затем формируют RFM-номер – комбинацию из трёх цифр. Например, код 111 означает клиента, который покупал недавно, часто, на большие суммы. Всего может быть до 27 сегментов при использовании трёхбалльной шкалы и до 125 при использовании пятибалльной.

После присвоения RFM-номеров клиентов сегментируют. Номера могут быть интерпретированы как координаты в трёхмерном пространстве, где каждая ось соответствует одному из параметров. Это позволяет наглядно представить распределение клиентов, выделить ключевые группы.

Оценка результатов

На основе RFM-номеров клиентов группируют в сегменты. Анализ полученных групп помогает понять, какие покупатели наиболее ценны, а какие требуют дополнительного внимания. Результаты визуализируют в виде таблиц или диаграмм для удобства интерпретации.

Также на этом этапе определяют стратегии работы с каждым сегментом. Клиенты с высокими показателями по всем параметрам могут получать эксклюзивные предложения, с низким recency – компании по реактивации. Важно, чтобы стратегии были реалистичными, соответствовали имеющимся ресурсам.

Стратегии работы с сегментами

• Лояльные клиенты

Покупатели с высокими показателями по всем параметрам (например, 111 или 112) являются наиболее ценными. Они регулярно совершают покупки, тратят значительные суммы, активно взаимодействуют с брендом. Для них разрабатывают программы лояльности, эксклюзивные предложения, персонализированный сервис. Это помогает поддерживать их интерес, увеличивать LTV. Также важно собирать обратную связь от этой группы, так как их мнение может быть использовано для улучшения продуктов и услуг.

• Перспективные клиенты

В эту группу входят те, кто покупает редко, но на большие суммы. Для них можно создать стимулирующие предложения, чтобы увеличить частоту покупок. Также стоит проанализировать, почему они покупают редко: возможно, ждут специальных предложений или не знают о всех продуктах компании. В этом случае коммуникация может помочь увеличить их взаимодействие с брендом.

• Новички 

Клиенты с высоким recency, но низкими frequency и monetary только начинают взаимодействовать с компанией. Для них эффективны приветственные цепочки, знакомство с продуктом, специальные условия. Важно сделать их опыт положительным, чтобы увеличить вероятность повторных покупок. Стоит сегментировать новичков, основываясь на их демографических или поведенческих данных, чтобы делать коммуникации более релевантными.

• “Спящие” клиенты

Это покупатели, которые в прошлом проявляли активность. Для их возврата используют реактивационные кампании с промокодами или специальными предложениями. Важно понять, почему они перестали покупать. Возможно, их не устраивало качество товаров или обслуживание, или они нашли альтернативу у конкурентов. Реактивационные кампании могут включать персонализированные предложения, напоминания о бренде или опросы для сбора обратной связи.

• Потерянные клиенты

Покупатели с низкими показателями по всем параметрам маловероятно вернутся. Однако им можно периодически отправлять напоминания о бренде, но без значительных затрат ресурсов. Например, включать их в общие рассылки или предлагать им подписаться на новости компании. Также стоит проанализировать причины их ухода, чтобы избежать подобных проблем в будущем. Это может помочь улучшить продукты и услуги для других сегментов.

Инструменты для проведения RFM-анализа

Простые варианты включают Excel или Google Sheets, где данные обрабатывают с помощью формул и сводных таблиц. Эти инструменты подходят для небольших компаний или тех, кто только начинает использовать RFM-анализ. Они позволяют провести базовую сегментацию без значительных затрат.

Для автоматизации подходят специализированные платформы, которые интегрируются с CRM-системами, предоставляют готовые отчёты. Такие инструменты экономят время и упрощают процесс. Также существуют решения, которые комбинируют RFM-анализ с другими методами аналитики, что позволяет получить более глубокое понимание поведения клиентов, разработать более эффективные стратегии.

Метрики и KPI для оценки эффективности

После внедрения стратегий на основе RFM-анализа важно отслеживать их эффективность. Ключевые метрики включают:

• Изменение LTV (lifetime value) клиентов. Рост LTV свидетельствует, что стратегии работают, а клиенты становятся более лояльными.
• Рост частоты покупок в отдельных сегментах. Увеличение frequency показывает, что клиенты стали покупать чаще.
• Увеличение среднего чека. Это указывает на то, что покупатели тратят больше за одну транзакцию.
• Снижение затрат на маркетинг при росте конверсии. Эффективное распределение ресурсов позволяет снизить затраты без потери эффективности.

Также стоит отслеживать динамику перемещения клиентов между сегментами. Например, если покупатели из группы “новички” переходят в группу “лояльные”, это указывает на успешность стратегий.

“Подводные камни”

Одна из частых ошибок – неправильное определение границ сегментов. Критерии должны отражать специфику бизнеса, а не браться из общих рекомендаций. Например, для компаний с сезонными продажами границы recency и frequency могут меняться в зависимости от времени года.

Также важно регулярно обновлять данные, так как поведение людей меняется со временем. RFM-анализ должен проводиться периодически, например, раз в квартал или раз в полгода. Это позволяет отслеживать изменения и корректировать стратегии.

Ещё один “подводный камень” – игнорирование контекста покупок. Например, клиент может совершить крупную покупку один раз и больше не возвращаться. Если не учитывать такие кейсы, это может исказить результаты анализа. Поэтому важно дополнять RFM-анализ другими методами аналитики.

RFM-анализ в условиях изменяющегося рынка

RFM-анализ помогает быстро адаптироваться к новым тенденциям. Если клиентский спрос меняется, компания может оперативно скорректировать предложения для ключевых сегментов. Метод позволяет отслеживать влияние внешних факторов. Во время экономического кризиса некоторые клиенты могут снизить активность. RFM-анализ помогает определять такие группы, разрабатывать для них специальные предложения, такие как рассрочка или скидки. Это позволяет сохранить их лояльность, минимизировать потери. Также RFM-анализ может быть использован для тестирования новых каналов коммуникации или продуктов.

Плюсы и минусы

Преимущества метода включают:

• Простоту реализации и интерпретации. Метод не требует сложных знаний, может быть реализован силами внутренней команды.
• Возможность персонализации маркетинговых коммуникаций. Сегментация позволяет создавать более релевантные предложения для каждой группы клиентов.
• Эффективное распределение ресурсов. Фокус на ключевых сегментах помогает снизить затраты, повысить отдачу.
• Высокую точность сегментации для больших баз. Метод особенно эффективен для компаний с большим количеством транзакций.

Недостатки:

• Зависимость от качества и объёма данных. Если данные неполны или содержат ошибки, результаты могут быть некорректными.
• Необходимость обновления сегментов. Поведение клиентов меняется, поэтому анализ должен проводиться регулярно.
• Ограниченность параметров, без учёта дополнительных факторов. Например, метод не учитывает демографические или психографические данные, которые могут быть важны для некоторых бизнесов.

Готовое решение для бизнеса

RFM-анализ – это мощный инструмент для сегментации клиентов и оптимизации маркетинговых стратегий. Он помогает понять поведение покупателей, принимать взвешенные решения. Для компаний с большой клиентской базой он становится незаменимым элементом аналитики. Однако важно использовать его в комбинации с другими методами, регулярно обновлять данные, вести точный учёт товаров и продаж.

Для строгого контроля запасов разработан сервис Складолог. Он позволяет отслеживать остатки в режиме реального времени, управлять заказами, анализировать работу сотрудников. Интеграция с маркетинговыми инструментами помогает собирать данные для RFM-анализа и других видов аналитики. Это особенно важно для компаний, которые стремятся оптимизировать операции и повышать лояльность клиентов.

Читать еще:

Что такое товарный учет и как его вести

Что такое товарный запас

Что такое товародвижение

Документооборот складского учета основы виды документов и автоматизация