Rfm-анализ

Поможем разобраться с анализом клиентов

Разобраться с RFM-анализом клиентов можно самому, но еще лучше — обратиться за этим к нашим финдирам. Мы посчитаем не только это, но и наладим весь финансовый учет компании. Например, как в кейсе «За месяц вышли из 0 на прибыль в +300 000 ₽».  

Мы работаем с разным бизнесом: онлайн-компаниями, производствами, магазинами, айти-компаниями и стартапами.

Вы тоже можете начать работать с нами: тип бизнеса, город и даже страна не важны. Мы работаем онлайн, поэтому можем сотрудничать с бизнесом из любых городов России, СНГ и Европы.

А самый простой способ подробнее узнать о работе финансового директора — это онлайн-экскурсия ↓

Экскурсия по аутсорсу финучета
Онлайн-встреча о технологии «Нескучных» для вашей компании. Чем мы можем помочь, в какие сроки и сколько это будет стоить.

Записаться

Вам может быть интересно:

Digital маркетинг финансовых услуг: лучшие практики

Перевели статью Talkwalker о лучших маркетинговых digital-стратегиях для сферы финансовых услуг. О том, как продвигать банки, страховые и брокерские компании, читайте в нашей статье.

Читать далее

Автоматизация маркетинга для страховых компаний

В статье рассказываем, зачем страховым компаниям нужна автоматизация маркетинга, и делимся пятью рабочими стратегиями автоматизации в этой сфере.

Читать далее

Как Altcraft Marketing помог увеличить Группе «АльфаСтрахование» уровень повторных онлайн-покупок на 49%

В новой статье рассказываем как с помощью автоматизации маркетинга и платформы Altkraft Marketing группа «АльфаСтрахование» увеличила уровень повторных покупок на 49%.

Читать далее

RFM-анализ в Altcraft Platform

Сумма покупок для анализа отслеживается на внешних ресурсах: сайтах, соцсетях, приложениях, CRM. Пиксели Altcraft Platform регистрируют выполнение целей (например, совершение покупки на определённый чек), которые настраиваются в самой платформе. Здесь задаётся также критерий «Monetary» для шкалы RFM-анализа: сумма меньше/больше/равна значению N.

Настройка по критерию суммы

Отслеживается частота действий и срок давности. Для этого задаются параметры выполнения цели. Например, учитываем в анализе покупки, которые были хотя бы одна за неделю.

Настройка по частотности действий

Дальше на основе данных создаются сегменты. Клиенты попадют в тот или иной сегмент по условиям:

• соответствует ли пользователь параметрам отбора сейчас или подходил под критерии в прошлом;
• сколько раз за период клиент соответствовал заданным параметрам.

Настройка сегментов

Как работает RFM-анализ и зачем он нужен?

RFM-анализ — это метод исследования клиентской базы, который позволяет сегментировать ее по суммам, частоте и давности покупок.

В результате получаются группы клиентов, которые покупают по-разному. Можно разработать свою стратегию коммуникации с каждой из них. Например, самых активных покупателей пригласить в закрытый клуб с бонусами. А тех, кто последний раз покупал полгода назад, «разбудить» реактивационной рассылкой.

Принцип RFM-анализа

В основе анализа лежит перекрестная сегментация базы по трем критериям, которые и входят в аббревиатуру RFM:

• R (Recency) — давность: сколько времени прошло с последней покупки
• F (Frequency) — частота: какая периодичность заказов
• M (Monetary) — деньги: какую выручку клиенты принесли компании

По каждому критерию клиентам выставляют оценки. Обычно от 1 до 3, где:

• 1 — лучший показатель: максимальные суммы или частота покупок
• 3 — худший показатель: минимальная выручка и периодичность заказов

Однако если база большая или нужна детальная сегментация, можно взять от 1 до 5.

При классическом RFM-анализе на выходе получается 27 групп. Но на деле их может оказаться меньше, например, если у бизнеса нет клиентов, которые покупали часто, на крупные суммы, но давно. Также близкие по поведению сегменты, в которые попало мало клиентов, целесообразно объединять в общие группы и работать с ними по одной стратегии.

27 сегментов классического RFM-анализа схематично можно отобразить так

RFM-анализ проводят за определенный период времени, обычно за год или полгода. Чтобы иметь под рукой всегда свежие и актуальные сегменты, его стоит повторять регулярно. Иначе может получиться так, что клиент с давней небольшой покупкой уже проснулся и начал активно оформлять заказы, а вы все шлете ему реактивационные цепочки. При повторном RFM-анализе он попадет уже в сегмент лояльных и будет получать другие письма.

Преимущества RFM-анализа

RFM-анализ позволяет применить закон Парето на практике и тем самым повысить прибыль бизнеса. По нему 80% прибыли компании приносят 20% клиентов — тот самый сегмент «111». Вычислив его, маркетологи могут сконцентрировать на этой группе покупателей 80% своих усилий и попытаться кратно увеличить отдачу от вложений в маркетинг.

Кроме того, RFM-анализ помогает:

• лучше узнать своих клиентов, посмотреть, кто составляет основную массу: новички, активные и лояльные или спящие
• усовершенствовать маркетинговую стратегию, найдя свои подходы к каждому сегменту
• сбалансировать распределение бюджета, например, сократить расходы на группу, которая приносит компании мало денег или вообще вряд ли что-то купит в ближайшее время

Кому нужен RFM-анализ

RFM-анализ подходит малому, среднему и крупному бизнесу практически в любых нишах. Исключения — бизнес-модели с разовыми продажами и компании с маленькими клиентскими базами. В первом случае неприменим критерий частоты покупок, во втором обычно работают с каждым покупателем индивидуально. Последнее актуально для микробизнеса, когда один предприниматель оказывает услуги 5−10 клиентам, и узких ниш. Чтобы получить точные и репрезентативные результаты, нужна база от 10 000 покупателей.

Значение каждой метрики

Более подробно метрики RFM-анализа объясняются следующим образом.

Это обозначение давности сделки, то есть времени, прошедшего с последней покупки клиента. В зависимости от того, как давно клиент посещал продавца в последний раз, всю целевую аудиторию делят на три группы:

• 1 – недавно купившие клиенты;
• 2 – «спящие» клиенты;
• 3 – уходящие клиенты.

Это обозначение частоты покупок, в количественном обозначении выражает общее число покупок (заказов), совершенных за определённый отрезок времени. Данная метрика делит покупателей также на три группы:

• 1 – часто покупают;
• 2 – редко покупают;
• 3 – купили один раз, эпизодически.

Метрика обозначает вложения клиента в компанию продавца (имеются в виду суммы, которые тратит клиент на покупки в компании). В зависимости от общего объёма покупок, совершенных за выбранный период, клиенты группируются так:

• 1 – крупный чек покупки;
• 2 – средние покупки;
• 3 – маленький чек, низкая сумма.

Каждой группе целевой аудитории в результате анализа присваиваются три метрики. В итоге получается 27 различных групп клиентов, имеющих разные характеристики покупательского поведения.

Часто возникает вопрос: где найти правило, на основании которого нужно присваивать клиенту ту или иную оценку? Нет такого железного правила. Каждая компания должна ориентироваться на свои особенности. Например, если клиент покупал в гипермаркете товары один раз в три-четыре дня и не приходил уже больше двух месяцев, его смело можно включить в группу уходящих покупателей.

Группа	Группа	Группа
111 – недавние, частые, крупные покупки	121 – недавние, редкие, крупные покупки	131 – недавние, разовые, крупные покупки
112 – недавние, частые, средние покупки	122 – недавние, редкие, средние покупки	132 – недавние, разовые, средние покупки
113 – недавние, частые, маленькие покупки	123 – недавние, редкие, маленькие покупки	133 – недавние, разовые, маленькие покупки
211 – спящие, частые, крупные покупки	221 – спящие, редкие, крупные покупки	231 – спящие, разовые, крупные покупки
212 – спящие, частые, средние покупки	222 – спящие, редкие, средние покупки	232 – спящие, разовые, средние покупки
213 – спящие, частые, маленькие покупки	223 – спящие, редкие, маленькие покупки	233 – спящие, разовые, маленькие покупки
311 – уходящие, частые, крупные покупки	321 – уходящие, редкие, крупные покупки	331 – уходящие, разовые, крупные покупки
312 – уходящие, частые, средние покупки	322 – уходящие, редкие, средние покупки	332 – уходящие, разовые, средние покупки
313 – уходящие, частые, маленькие покупки	323 – уходящие, редкие, маленькие покупки	333 – уходящие, разовые, маленькие покупки

Как использовать RFM-анализ для увеличения продаж

Возвращение клиентов, у которых лежит товар в корзине 

Если рассматривать классическую схему ремаркетинга, пользователи после знакомства с товаром должны видеть рекламу, напоминающую о том, что его надо купить. С зарегистрированными на сайте покупателями можно работать по такому же принципу. Корректировка состоит в том, что вы разумно тратите маркетинговый бюджет, привлекая только тех людей, которые с высокой вероятностью совершат повторную покупку. 

Приведем пример. Из получившихся сегментов выбираем пользователей, которые отвечают сразу 4 параметрам: 

• зарегистрированы на сайте;  
• уже заказывали ранее;
• положили товар в корзину в течение последних 90 дней; 
• не оплатили покупку, но товар все еще в корзине. 

Подготовка персональных предложений 

Лучше всего работать с аудиторией в динамике. Правильным решением будет анализировать пользователей раз в две недели, а затем запускать кампании под обновленную базу. Если позволяет бюджет, можно проводить работу по активации проблемных сегментов. Хорошее предложение поможет повысить конверсии. Приведем пример стратегии. 

Приверженцы бренда 

Такие люди покупают товары только одного бренда. Чтобы привлечь их, используем ремаркетинг в Яндекс.Директе, рекламу там же, рассылки на электронную почту и таргетированную рекламу во ВКонтакте и Одноклассниках (здесь продвигаем акции и скидки). 

Оптовики 

Ранее активные покупатели 

Люди, которые перестали активно покупать более 90 дней назад, но до этого приобретали товары очень часто (каждый месяц). Этот сегмент хорошо отреагирует на таргетированную и контекстную рекламу, рассылки. В текст и креатив обязательно включаем предложения товаров со скидками и раздел «Может вам понравиться». 

Единичные покупатели 

Эти люди сделали всего один заказ менее 3 месяцев назад. Для них используем ремаркетинг Директа, в объявлениях предлагаем сопутствующие товары. 

Пользователям, которых вы почти потеряли, можно предложить большие скидки. Лучшие покупатели должны получать письма и объявления с приглашением в программу лояльности и анонсом новых товаров.

Если вы используете усредненные меры, то не всегда можете получить доход. Улучшайте результат индивидуальными предложениями и подключайте разные каналы привлечения. 

С сервисом click.ru вы сможете вести таргетированную и контекстную рекламу эффективнее. Здесь есть единый рекламный кабинет и множество дополнительных инструментов, чтобы упростить работу: подборщик слов, парсер пользователей для ВКонтакте, помощник в написании объявлений и пр. Также с помощью click.ru можно возвращать часть затрат на рекламу – просто примите участие в партнерской программе.

Зачем было принято решение разработать услугу по созданию RFM сегментов в Яндекс.Аудиториях

Маркетинг становится все более тонким искусством, и в его центре всегда остаются клиенты. В свете этого нашей командой было принято решение разработать услугу по созданию RFM сегментов в Яндекс.Аудиториях. Это решение было мотивировано стремлением повысить эффективность маркетинга и оптимизировать расходы рекламного бюджета наших клиентов. 

Реализация RFM-сегментации в Яндекс.Аудиториях позволяет бизнесам более точечно и эффективно таргетировать свои рекламные кампании. Благодаря этому они могут фокусироваться на наиболее ценных для них клиентах и группах клиентов, тем самым, повышая возврат от инвестиций в рекламу.

Что такое RFM-анализ и зачем он нужен

RFM-анализ — это сегментация клиентов по покупательской активности. Цель — определить самых ценных, которые приносят компании больше всего дохода. Обычно это лояльные постоянные покупатели.

Базу делят на три категории по:

• времени, которое прошло с покупки (recency). Для разных продуктов давность оценивается по-своему. Если клиент последний раз покупал шампунь вашего бренда полгода назад — это значительное время, потому что товар расходный.
  А приобретение зимней резины для автомобиля год назад не считается давней, потому что колёса обычно служат больше одного сезона.
• частотности заказов (frequency): с какой периодичностью клиент возвращается к новым покупкам.
• сумме, которую клиент тратит на продукты компании (monetary).

RFM анализ нужен, чтобы разработать для каждой категории пользователей план действий и стратегию коммуникации.

РФМ сравнивают с принципом Парето, при котором 20% усилий дают 80% результата: постоянные клиенты приносят больше денег, чем новые и случайные, хотя на них тоже тратится маркетинговый бюджет. Поэтому анализ клиентов важен для чистки базы и перераспределения ресурсов, чтобы не тратить усилия впустую.

Также RFM сегментация полезна в планировании будущих рекламных кампаний, а именно для:

• персонализации предложений;
• напоминания о новой покупке, если предыдущая была давно;
• презентации дополнительных товаров, когда клиент заказывает на низкий чек.

Так у компании меньше расходов на увеличение базы клиентов. Деньги приносит существующая аудитория.

RFM-анализ: основание и суть

RFM-анализ в маркетинге – это метод сегментации клиентской базы, основанный на типах покупательской активности.

Образно говоря, все покупатели ранжируются по группам в зависимости от их полезности для компании.

Измерение полезности основано на законе Парето, гласящем, что 20% клиентов компании приносят ей 80% прибыли. RFM-анализ позволяет достаточно достоверно выявить те самые 20% клиентов, которые обеспечивают заветную прибыль и заработок.

Действенность RFM-метода основана на том, что для анализа используются фактические показатели, взятые из статистики продаж:

• «Recency» – давность сделки;
• «Frequency» – частота сделки;
• «Monetary» – вложения клиента.

Реально наработанная статистика дает возможность продавцу ответить на ключевые вопросы продаж и маркетинга. Они, в общем-то, традиционны, но от этого не теряют актуальности для бизнеса.

Какие клиенты приносят основную прибыль? В перспективе этот вопрос важен для расстановки приоритетов: на ком сосредоточить основное внимание?
Какие клиенты убыточны? С кем будет выгоднее прервать деловые отношения?
Какие маркетинговые инструменты нужно применять в отношении каждой группы клиентов?
Как подействует реклама на клиентов?

Периодичность проведения

Во всех перечисленных видах бизнеса поток клиентов стабилен, причем не только постоянных, но и новых. Поэтому оптимальный период для проведения новой сегментации – месяц или квартал. Такой продолжительности будет достаточно, чтобы отследить появление новых покупателей и отток старых.

Невольным помощником в вопросе удержания клиентов выступает метрика давности покупки. Все просто: достаточно сформировать статистику по покупкам и выяснить среднюю периодичность покупок клиента. Давность последней совершенной покупки покажет, придерживается ли клиент обычного поведения или же перестал посещать продавца с прежней частотой. Простое сравнение уже поможет принять решение о дальнейшей политике работы с этим клиентом.

Более редкие проведения RFM-анализа могут пропустить появление новых покупателей и их моментальный отток из клиентской базы. Также затягивание с пересмотром сегментации может привести к тому, что время для возвращения в компанию ушедших клиентов будет упущено.

Плюсы RFM-анализа

Гибкость

Вы сами устанавливаете количественные критерии сегментации:

• что считать большим чеком, а что средним;
• какая частота покупок является высокой, а какая низкой.

Это позволяет адаптировать систему анализа под свою аудиторию, продукт и масштабы бизнеса.

Эффективность

Метод помогает выстроить стратегию для вовлечения каждого сегмента клиентской базы. Точечная настройка таргетингов позволяет экономить рекламный бюджет: вы адресно доносите маркетинговое сообщение до нужной аудитории и не тратите деньги на нерелевантные клики и переходы.

С помощью RFM-метода удобно отслеживать эффективность новых инструментов и решений для продаж. Допустим, вы планируете запустить чат-бот для автоматизации продаж в мессенджерах. В этом случае можно провести RFM-анализ до внедрения бота и после, а затем сравнить результаты. Аналитика покажет, как автоматизация отразилась на покупательском поведении аудитории.

Продающий чат-бот для сайта, мессенджеров и соцсетей

Подключите SaluteBot в Telegram, Одноклассниках и других каналах, чтобы принимать заказы автоматически
Попробовать

Преимущества и недостатки

Как и любой другой инструмент маркетинговой аналитики компании, RFM-анализ имеет ряд плюсов и минусов.

Преимущества:

• повышение лояльности целевой аудитории и снижение затрат на рекламные кампании за счет точного таргетинга;
• простота и сочетаемость с другими инструментами для работы с потребителями;
• минимум времени на анализ. Чтобы сгруппировать базу даже на 100 тысяч контактов, понадобится примерно полчаса — достаточно выгрузить информацию из CRM;
• возможность использования в малом, среднем и крупном бизнесе в сферах HoReCa, e-comm, офлайн-ритейла и других;
• возможность профилировать каждую группу RFM-анализа, чтобы точнее определить ЦА;
• улучшение таргетинга — возможность найти похожую на группу RFM-анализа новую аудиторию путем технологии look-alike или другими таргетингами.

Недостатки:

• на эффективность влияет объем клиентской базы (для получения точного результата желательно собрать не меньше 10 000 контактов за год);
• не подходит для компаний с разовыми продажами;
• база клиентов обновляется, поэтому проводить анализ нужно минимум 1 раз в год.

Другие термины на «R»

RustRubyRedisReactReduxRxJavaRoadmapREST APIReact NativeRuby on Rails
Все термины

Как провести RFM-анализ клиентской базы

В зависимости от того, какие инструменты есть у компании, проводить RFM-анализ можно двумя способами — в CRM или электронных таблицах.

RFM-анализ в CRM

В современных CRM есть специальные модули, которые автоматизируют RFM-анализ. Остается только зайти, посмотреть результаты и решить, какую стратегию выбрать для каждого из сегментов.

Модуль RFM-анализа в RetailCRM. По клику на каждый сегмент открывается список клиентов с контактами, которые можно выгрузить в xls и csv

RFM-анализ в Google Таблицах.

Для анализа в Google Таблицах понадобятся:

• электронные адреса клиентов
• количество дней с последней покупки
• общее количество покупок
• общая сумма покупок

Проводить анализ можно за все время или за определенный период, например, за последний год.

Шаг 1. Создание таблицы с нужными данными

Если бизнес ведет клиентскую базу в CRM, скорее всего, выгрузить информацию в Excel можно будет автоматически. Если нет, собирать данные и приводить их к нужному виду придется вручную.

Шаг 2. Определение диапазонов

На этом этапе нужно решить, на какое количество сегментов делить базу, и выделить диапазоны для каждого. Количество клиентских групп зависит от объема базы и того, насколько большой разброс значений по каждому критерию. Если у компании десятки тысяч клиентов с суммами покупок от 100 до 100 тыс. рублей, может быть целесообразно выставлять по каждому критерию оценки от 1 до 5, а не до 3. Тогда сегментов будет больше. Если же клиентов до 10 000 и разброс в значениях небольшой, возможно, будет лучше объединить получившиеся мелкие сегменты между собой.

На этом же этапе нужно выделить диапазоны для каждой оценки по всем трем критериям. Надо решить, при каких давности, частоте и сумме покупок клиенту будет присваиваться та или иная оценка. Например, по критерию Monetary покупатели будут оцениваться так:

• более 50 000 руб. — 1
• 20 000–50 000 руб. — 2
• до 20 000 руб. — 3

Такие же диапазоны нужно выделить для двух других критериев — Recency и Monetary.

Шаг 3. Оценка клиентов по выбранным диапазонам

Теперь нужно присвоить каждому клиенту значения по трем критериям по тем диапазонам, которые выделили на предыдущем этапе. Это можно сделать вручную, но если контактов в базе много, это займет много времени. Поэтому лучше использовать функции электронных таблиц. Например, в Google Таблицах можно использовать функцию IFS, которая позволяет оценивать значение по нескольким условиям.

Упрощенно заполненная таблица может выглядеть так

Шаг 4. Сегментация базы по заданным критериям

Для этого сначала для каждого клиента нужно определить группу: 111, 121, 131. Оценки по критериям проставили на предыдущем этапе, поэтому теперь остается их объединить. Для этого можно использовать функцию Concatenate, которая сведет значения из столбцов R, F и M построчно в одну колонку. Далее нужно отсортировать таблицу по столбцу RFM. Для наглядности можно выделить строки с одинаковыми значениями в этом столбце одним цветом.

Прописываем формулу Concatenate и протягиваем на всю базу

Что делать дальше?

• Обзвонить ключевых клиентов лично, чтобы поблагодарить за доверие и сделать индивидуальное предложение.
• Настроить персонализированные рассылки в сервисе email-маркетинга.
• Использовать в рекламных кабинетах соцсетей и Яндекс.Директа, чтобы настроить рекламу на них или собрать аудитории look-alike.

Если CRM не умеет автоматически импортировать сегменты в рекламные кабинеты и другие сервисы или RFM-анализ проводили в электронной таблице, полученные группы контактов нужно скачать в xls или csv, чтобы загрузить в нужные инструменты.

Где и когда применять RFM-анализ

RFM-анализ применяется в компаниях, работающих в системе B2C. К сожалению, для сектора B2B чаще всего эта методика неприемлема, так как не набирается релевантного количества Клиентов. Идеально использовать результаты RFM-анализа для формирования сегментированных почтовых рассылок, когда разным сегментам клиентской базы отсылается разный контент в зависимости от степени лояльности. Также эффективен этот инструмент для формирования продающих телефонных скриптов и таргетинга.

Как сделать RFM-анализ

В основе RFM-анализа лежит сегментация по трем показателям:

Recency (давность, новизна) — насколько давно Клиент делал последнюю покупку (количество дней с последней покупки);

Frequency (частота) — как часто покупает (количество покупок за определенный период);

Monetary (суммарная стоимость покупок) — сумма полученных от Клиента денег за выбранный период с учетом всех покупок.

Для анализа чаще всего необходимы два параметра целевой аудитории: демографические и поведенческие данные, то есть кто эти люди и что они делают. Именно по эти двум параметрам обычно можно прогнозировать дальнейшие покупки.

Причем, именно поведенческий прогноз гораздо важнее, чем демографические анализ, так как для определения будущих продаж важнее знать, сколько людей из существующей клиентской базы не так давно приобретал, допустим, товары на сумму 500 долларов, нежели знать, сколько людей из клиентской базы находятся в возрастном периоде от 20 до 25 лет. Или сколько они зарабатывают.

Важно: третий параметр monetary можно менять, подставляя вместо денежных сумм другие ключевые показатели поведенческой эффективности. Например, измерять можно глубину просмотра сайта или посадочной страницы

Применение RFM-анализа

Простой пример применения анализа RFM. Возьмем компанию по доставке пиццы. Каждый сезон фирма делает рассылку своим постоянным клиентам с предложением ознакомиться с очередной акцией и сделать заказ. Каждое письмо обходится компании в 20 центов. Примерная прибыль от каждого заказа – 9-10 долларов.

То есть, чтобы полностью окупить затраты на рассылку, необходимо получить конверсию в продажи на уровне не менее трех процентов от базы. При этом стандартная конверсия из рассылки обычно не доходит до двух процентов (что считается нормальным для этого инструмента).

С помощью анализа RFM вся база сегментируется на 5х5х5 ячеек и определяется доля конверсии с каждого сегмента. После чего рассылка со стандартными предложениями приоритетно отправляется только тем Клиентам, которые дают долю конверсии не менее трех процентов. Неактивная подписная база удаляется.

Что важно: для постоянных Клиентов, делающих максимальное количество заказов, можно вводить специальные условия либо уменьшать количество писем, чтобы не надоедать постоянным напоминанием о себе. А полностью неактивные части базы удалять из рассылки, попробовав предварительно «разбудить» спящую аудиторию особыми предложениями

По давности заказов Клиенты сегментируются на группы:

• давно заказывали
• относительно давно заказывали
• недавно заказывали
• только что заказывали

По частоте:

• очень редко покупают
• нечасто покупают
• часто покупают
• постоянно покупают

По сумме:

• низкий чек
• средний чек
• высокий чек
• очень высокий чек

С помощью трехсекционного анализа вы можете выяснить, что какие-то Клиенты делали покупки очень давно и на весьма скромные суммы. Таких можно более не рассматривать как целевую аудиторию в рассылке вообще. Но обратить максимум внимания на Клиентов, которые покупают часто и на средние, крупные суммы. При этом частоту и величину заказа можно задавать произвольно, в зависимости от параметров бизнеса.

Таким образом, вы можете сегментировать всю свою базу для точного определения, какой контент необходимо предлагать постоянным Клиентам, какой – «спящим», которым требуется дополнительное мотивирующее приглашение, а чье возвращение для вас и вовсе нецелесообразно.

01 мая 2019

Об авторах:

Андрей Гусаров

Директор компании, консультант и интернет-маркетолог. Автор статей по интернет-маркетингу, которые стали инструкциями у крупного бизнеса. Постоянный организатор и спикер на мастер-классах по юзабилити и отстройке от конкурентов.

Итог

Чем хороши цифры – тем, что они не врут. Клиент может приходить каждый день – и вам начнет казаться, что это самый лучший и лояльный покупатель. Но цифры могут показать, что прибыль с его покупок не окупает даже кофе, который он выпивает во время визита.

К сожалению, так бывает часто: «лучшие клиенты» тянут вас на дно. Поэтому метод RFM-анализа применяется для управления отношениями с клиентами. Это инструмент, позволяющий не только избавляться от балласта, но и расти за счет тех покупателей, которых раньше просто не замечали.

Подборка интересных статей для вас:

• Индексы покупательской удовлетворенности и лояльности: CSI, CLI, NPS;
• Как проводится ABC/XYZ-анализ;
• Анализируем бизнес через матрицы SWOT и PEST;
• Подробное руководство по технике СПИН продаж.

Заключение

В данной статье мы подробно рассмотрели концепцию RFM-сегментации и применение её в контексте работы с сервисом Яндекс.Аудитории. Мы рассмотрели ключевые аспекты RFM-модели, основанные на метриках Свежесть (Recency), Частота (Frequency) и Денежная стоимость (Monetary value), а также их разбивку на подкатегории для более точного отслеживания действий клиентов.

Обсудили, как можно интегрировать RFM-сегментацию с Яндекс.Аудиториями, используя API этого сервиса. Привели примеры различных категорий аудитории, которые можно сформировать с помощью данного подхода, таких как «Спящие», «Чемпионы» и «Перспективные лояльные клиенты».

Следует отметить, что RFM-сегментация – это всего лишь начало. В перспективе можно более глубоко изучать поведение клиентов, внедряя дополнительные метрики и строить более сложные модели сегментации. Специфика отрасли, поведенческие метрики, местоположение и другие данные могут быть использованы для ещё более точного сегментирования.

Если вы заинтересованы в использовании RFM-сегментации и Яндекс.Аудитории для улучшения вашего бизнеса, мы готовы помочь вам внедрить это в вашу работу. Начните с ознакомления со страницей услуги RFM-анализ клиентской базы и отправки запроса на нашу консультацию. Наши специалисты помогут вам настроить процесс, исходя из уникальных потребностей вашего бизнеса.

Уже сегодня вы можете сделать большой шаг к более эффективному управлению вашими рекламными кампаниями и открыть новые возможности для своего бизнеса!