Зачем бизнесу RFM-анализ и как его провести
RFM-анализ, или анализ клиентской базы позволяет сегментировать покупателей по времени последнего заказа, частоте сделок и стоимости приобретаемых товаров. Результаты анализа помогают бизнесу перераспределить усилия по работе с клиентами и изменить маркетинговый подход так, чтобы удержать их и мотивировать на дальнейшие покупки.
Сам по себе RFM-анализ несложный, его можно провести самостоятельно с помощью онлайн‑таблицы. И в этой статье мы как раз разберёмся, как сделать сегментацию и как интерпретировать полученные результаты.
Зачем бизнесу RFM-анализ
Для начала разберёмся с терминологией.
Аббревиатура RFM составлена из трёх английских слов:
Recency, или новизна: как давно человек что‑то покупал. Frequency, или частота — как часто люди совершают покупки. Monetary, или деньги — сколько денег тратят покупатели.
Благодаря анализу можно разделить клиентов на группы с разным сочетанием этих критериев и понять, с какими группами стоит работать активнее.
RFM-анализ помогает:
Удерживать постоянных клиентов. Привлечь нового покупателя в 5 раз дороже, чем удержать старого. Выявить клиентов, которые собираются уйти к конкурентам. Об этом свидетельствует падение первых двух параметров: R и F (падение частоты и новизны заказа). Оптимизировать маркетинг. Вы тратите больше сил на ключевых клиентов и меньше — на тех, кто мало покупает. Увеличить доходы. Вы понимаете, кому предлагать акции, бонусы или скидки, чтобы мотивировать на покупку.
В RFM-анализе действует закон Парето, согласно которому 20% приложенных усилий дают 80% результата и наоборот. Для увеличения прибыли и объёмов продаж нужно приложить больше усилий к выбранным 20% клиентов. С остальными можно работать во вторую очередь или не работать вовсе, если у компании не хватает ресурсов.
Проводимый RFM-анализ разбивает клиентов в зависимости от того, насколько сильно они важны для бизнеса.
- Если клиент покупает часто и тратит много, он ценен. Ему стоит предложить бонусы или программы лояльности.
- Если человек покупает редко, но на крупные суммы, он также важен. Но к нему нужно применить меры для стимуляции заказов. Например, хорошие скидки.
- Если клиент покупает редко и на небольшую сумму, маркетологам можно сосредоточиться на двух предыдущих группах.
Необходимость сосредоточиться на ключевых представителях целевой аудитории не говорит о том, что с остальными покупателями не нужно работать: нужно, но во вторую очередь.
Вот как RFM-анализ поможет при работе «второстепенными» клиентами:
Найдите клиентов, которые редко покупают, но тратят много. Предложите им скидку или напомните о себе. Обратите внимание на тех, кто давно ничего не заказывал. Используйте рассылки или акции, чтобы их вернуть. Увеличьте средний чек у постоянных клиентов, предлагая пакеты услуг или наборы товаров.
Этот инструмент универсален и подходит для многих направлений бизнеса. С помощью RFM-анализа можно проводить сегментацию для таких сфер, как:
- интернет‑магазины, маркетплейсы, ретейл;
- кафе, рестораны, службы доставки еды;
- фитнес‑залы, SPA-центры, салоны красоты;
- медицинские и образовательные услуги.
Исключением будут бизнесы, которые работают в сфере B2B. Здесь на первый план выходят долгосрочные партнёрские отношения с клиентами. Например, если ваша компания поставляет металлопрокат для производства автомобилей, она будет делать это десятки лет, хотя заказы могут быть довольно редкими.
Плюсы и минусы RFM-анализа
RFM необходим для бизнеса, так как даёт руководителю, маркетологам и менеджерам по продажам большое количество новых данных и новые стратегии работы с аудиторией.
RFM-анализ помогает понять, как часто и когда именно покупатели оформляют заказы. Маркетологи будут знать, сколько клиентов приходит к ним ежедневно, еженедельно, ежемесячно. А финансисты смогут прогнозировать рост прибыли. Рекламный отдел может персонализировать предложения. Благодаря сегментации можно выявить клиентов, которые делают покупки раз в месяц или полгода. Примерно с такой периодичностью можно посылать им сообщения, чтобы мотивировать на оформление заказа или увеличение чека. Бизнес может тратить меньше денег на рекламу, но получать большую отдачу от вложенных денег. RFM-анализ выявляет тех покупателей, которые приносят больше прибыли. После этого усилия маркетологов сосредотачиваются только на них. Нет необходимости работать с теми лидами, которые требуют больших затрат, но приносят мало результата. Предприниматели могут точнее таргетировать рекламные рассылки при выводе нового товара на рынок. С помощью RFM-анализа можно выявить клиентов, которые покупают часто и тратят много. Велика вероятность, что они отреагируют на полученное сообщение и купят товар. Проведение анализа не требует больших затрат времени и сил: все расчёты можно легко сделать в Excel-таблице. Кроме того, инструменты для проведения RFM-анализа есть в большинстве CRM-систем.
Проводить RFM-анализ нужно регулярно — раз в квартал, полгода или год. Это поможет отслеживать изменения в поведении клиентов. Например, благодаря рекламным кампаниям покупатели могут переходить из менее активной группы в более активную.
Но есть и недостатки.
RFM-анализ будет полезен только для бизнеса, у которого уже есть база данных о покупках. В полной мере инструмент эффективен, если у компании больше 10 тысяч клиентов, и она работает не меньше года. Метод не учитывает, что спрос может быть связан с сезонностью. Например, продажи новогодних игрушек будут высокими только в предновогодний период. Если вы торгуете только ими, RFM-анализ будет для вас бесполезен. Если товар покупают редко — например, автомобили или квартиры, — RFM-анализ также не подойдёт. В таких случаях лучше использовать другие способы сегментации.
Как провести RFM-анализ
Проводить RFM-анализ можно как в отдельных сервисах, так и при помощи онлайн‑таблицы. Мы рассмотрим именно этот вариант, как самый простой, не требующий специальных инструментов.
Этап 1 — Подготовка данных
Базу покупателей с данными об их покупках, датах последних заказов и потраченных суммах нужно выгрузить из CRM- или другой системы, которой вы пользуетесь для учёта. При выгрузке нужно выбрать формат, совместимый с MS Excel или Google Таблицами.
Лучше всего, если в выгрузку попадут в том числе и контакты клиентов. Так вам будет удобнее по итогам анализа спланировать рассылку писем или другую маркетинговую активность.
Этап 2 — Выбор шкалы оценки
В стандартном варианте всех клиентов разбивают на три группы по каждому из критериев.
.webp?v3 "Изображение")
Параметры для «давно» и «недавно», «большая сумма» или «маленькая сумма» каждый бизнес подбирает в зависимости от категории товаров, их стоимости, сезонности, других факторов. Единых требований нет и не может быть.
Например, купить автомобиль год назад — это недавно, а чехол для телефона — давно. 15 тысяч рублей на книги это много, а на компьютерные комплектующие — мало.
Если нужен более подробный RFM-анализ и точная сегментация, можно увеличить количество оценок в шкале до 5 или 10. Но в этом случае анализировать результаты будет сложнее. Если вы проводите анализ впервые, лучше начать со шкалы из трёх значений.
Этап 3 — Присвоение оценок
Теперь нужно создать формулы для таблицы заказчиков и выставить оценки каждому из клиентов.
Например:
Иванов — 332. Покупал последний раз очень давно и редко делает заказы в магазине, но тратит среднее количество денег по сравнению с другими заказчиками. Петров — 223. Совершал покупку не так давно, в целом время от времени заходит в магазин, но тратит очень мало. Сидоров — 111. Приобретал буквально вчера, делает заказы еженедельно и тратит много денег. Это «золотой» клиент для бизнеса, с которым можно работать. Антонов — 312. Очень давно не покупал, хотя раньше делал заказы очень часто, и тратит средние суммы. Велика вероятность, что ушёл к конкурентам.
Этап 4 — Сегментация по выбранным критериям
Далее можно разделять клиентов по группам в зависимости от присвоенных им оценок. Всего можно сделать 27 групп, но так сильно классифицировать покупателей обычно не имеет смысла.
Для начала достаточно взять такие группы:
Самые выгодные — 111, 112, 122. Они часто делают заказы, лояльно относятся к бренду, тратят много. Именно эти люди приносят 80% прибыли компании. Им можно предложить премиальное обслуживание, делать подарки на праздники, особые условия в программе лояльности. Постоянные покупатели со средними показателями — 121, 211, 221. Покупают относительно часто и не так давно совершали покупки, тратят много. С ними можно работать так, чтобы увеличить средний чек и повысить частоту заказов. «Средние клиенты» — 212, 231, 321 и другие. Здесь можно разбить людей на несколько подгрупп. Например, крупные, неактивные, новенькие. Им нужно рассылать сообщения, чтобы мотивировать на покупку. Например, предложить бонусы, пригласить на закрытую распродажу. Потерянные или почти потерянные — 213, 313, 322. Они достаточно много заказывали на разные суммы, но уже давно не посещали магазин. Им можно ненавязчиво напомнить о себе с помощью звонка или рассылки. Заказчики с оценками 332 и 333 с большой вероятностью уже ушли к конкурентам. Они заказывали очень давно и редко. Им можно отсылать электронные письма время от времени.
Фото на обложке: TarikVision /Shutterstock
