Привет, маркетологи и немаркетологи! На связи Лилит из enKod’а 👩🏽💻
RFM-анализ (Recency, Frequency, Monetary) — один из наиболее популярных инструментов для сегментации клиентской базы и разработки персонализированных маркетинговых стратегий.
В этой статье разберём, что такое RFM-анализ, для чего он нужен, чем полезен и главное – как его использовать.
Что такое RFM-анализ?
Это способ сегментации аудитории, который основан на трёх ключевых показателях:
- Recency (давность): сколько времени прошло с момента последнего взаимодействия клиента с вашим брендом.
- Frequency (частота): как часто клиент совершает покупки за определенный период.
- Monetary (сумма): сколько клиент потратил денег за этот период.
Использование RFM-анализа позволяет не только лучше понять поведение ваших клиентов, но и сосредоточить маркетинговые усилия на самых ценных группах. Так вы повышаете отдачу от вложенных ресурсов.
Преимущества RFM-анализа
- Эффективная сегментация клиентов. RFM-анализ помогает выделить группы с похожими характеристиками. Это позволяет создавать индивидуальные предложения, которые более точно соответствуют потребностям каждой группы.
- Повышение лояльности клиентов. С помощью RFM-анализа можно идентифицировать лояльных клиентов, которые приносят основной доход, и разработать программы поощрения для их удержания.
- Удержание клиентов. Анализ позволяет выявить тех, кто давно не совершал покупок. Это помогает разработать стратегии для их повторного вовлечения, например, отправку реактивационных писем или специальных предложений.
- Оптимизация бюджета. Вместо того, чтобы равномерно распределять ресурсы на всю клиентскую базу, с RFM-анализом вы сможете сосредоточить усилия на группах с наибольшей ценностью.
Как проводится RFM-анализ
- Сбор данных. Нужно собрать данные о клиентах: даты последних покупок, количество транзакций и суммы затрат.
- Оценка клиентов по каждому из трёх параметров
- Recency: клиенты ранжируются по давности их последней покупки. Чем ближе дата, тем выше оценка.
- Frequency: частота покупок за определенный период. Клиенты с более частыми покупками получают высокий балл.
- Monetary: сумма, потраченная клиентом за определённый период. Чем больше расходы, тем выше балл.
- Создание сегментов. В результате анализа клиентам присваиваются баллы по каждому параметру (например, от 1 до 5). Затем клиенты группируются на основе комбинации этих баллов.
- Анализ сегментов. После формирования групп можно разработать индивидуальные стратегии для каждой из них.
Рассмотрим на примере enKod, как можно автоматизировать RFM-анализ. Информацию о покупках ваших клиентов enKod хранит в карточке клиента. Чтобы её посмотреть, найдите нужного клиента, откройте карточку и перейдите в «Информацию о покупках»:
Информация о покупках клиента
Здесь же вы увидите, к какому сегменту относится данный клиент на основании RFM-анализа. Давайте посмотрим, как эти сегменты формируются.
Шаг 1. Перейти во вкладку RFM-анализа
RFM-анализ в enKod
Шаг 2. Выбрать тех клиентов, с которыми хотите создать сегмент и нажать на кнопку «Создать сегмент».
Сегменты в RFM-анализе
enKod даёт возможности для глубокой и точечной сегментации. Можно создать сегмент на основании RFM-анализа, затем уже в разделе «Сегменты» добавлять созданный сегмент и дополнить его новыми условиями.
Так вы сможете очень точечно определить нишу, с которой будете взаимодействовать.
Создание сегмента в enKod
Примеры сегментов и стратегий
- Лояльные клиенты (высокие R, F, M) – недавно покупали, делают это часто и тратят значительные суммы.
Стратегия: предложите эксклюзивные скидки, программы лояльности или доступ к новым продуктам.
- Клиенты с высоким потенциалом (высокие R и M, но низкие F) – недавно делали крупные покупки, но покупают редко.
Стратегия: стимулируйте частоту покупок с помощью персонализированных предложений, акций или напоминаний.
- «Спящие» (низкие R, F и M) – клиенты, которые давно не покупали, тратят мало и делают это редко.
Стратегия: отправьте реактивационные письма, предложите ограниченные по времени скидки или особые условия.
- Новые клиенты (высокие R, но низкие F и M) – только начали покупать, но пока не делают это регулярно.
Стратегия: предложите приветственные бонусы, расскажите о дополнительных преимуществах вашего продукта.
Ошибки, которых следует избегать
- Игнорирование обновления данных. RFM-анализ нужно проводить регулярно, чтобы учитывать изменения в поведении клиентов.
- Обобщение стратегий для всех сегментов. Успех анализа заключается в персонализации. Универсальные подходы могут снизить эффективность.
- Сосредоточение только на «лучшем» сегменте. Работая только с лояльными клиентами, вы упускаете возможность активации менее вовлечённых групп.
Резюме
- Обновляйте данные. Чтобы анализ оставался актуальным, регулярно проводите пересчёт. Частота обновления RFM-анализа зависит от масштабов вашего бизнеса. Чем больше бизнес или чем больше число заказов, тем чаще нужно пересчитывать, и наоборот.
- Разделяйте клиентов на группы с учетом их поведения и разрабатывайте персонализированные стратегии.
- Лояльным клиентам — эксклюзивные предложения.
- Неактивным — реактивационные кампании.
- Новым — приветственные бонусы.
- Не сосредотачивайтесь только на «лучших» клиентах.
- Обращайте внимание на менее активные группы, чтобы стимулировать их покупки и рост.
Больше советов от наших экспертов по увеличению продаж через автоматизацию маркетинга – в полезной рассылке enKod: подпишитесь! =)
