+7 812 622-14-57 Санкт-Петербург
+7 499 685-40-27 Москва

RFM-анализ в маркетинге: зачем его проводить

Используя лишь базовые настройки аудитории при создании рекламы, невозможно создать персонализированные предложения под каждого клиента. Чтобы рекламная кампания работала эффективнее, следует проводить грамотную сегментацию аудитории и на основе полученных результатов повышать конверсию. Один из популярных методов сегментации ЦА — RFM-анализ.

Что это

Слышали про закон Парето? 80% прибыли приносят 20% клиентов. Те самые 20% — это клиенты, которые часто покупают у вас, лояльны к вам и готовы тратить большие суммы. Такие клиенты оставляют отзывы, приводят своих друзей, возвращаются за покупками и активно участвуют в деятельности компании (например, в социальных сетях). С такими пользователями выгоднее и дешевле работать, нежели чем с новыми и «холодными» клиентами.

RFM-анализ — метод, позволяющий сегментировать клиентов по сумме, частоте и времени покупок. RFM-анализ даёт возможность эффективнее выстраивать похожие аудитории и точнее формулировать рекламные предложения. Разделение клиентов на сегменты позволяет делать акцент на тех, кто с большей вероятностью вернётся и совершит покупку.

3 параметра RFM-анализа

Клиенты делятся на группы по 3 параметрам, по каждому из которых они получают баллы: чем больше балл, тем меньше вероятность, что клиент вернётся.

  • R (Recency) – срок с момента последней покупки. Например, 1/5 баллов получит клиент, оплативший заказ сегодня. 5/5 получит клиент, совершивший покупки полгода назад.
  • F (Frequency) – частота покупок. 1/5 баллов – клиент регулярно покупает товары. 5/5 баллов – покупка была совершена единожды.
  • M (Monetary) – сумма, которую потратил клиент за все время. Если сумма в два раза больше среднего чека, то клиент получает 1 либо 2 балла. 

Как работает RFM-анализ

Благодаря сегментации, бизнес может определить клиентов, которые возвращаются и часто совершают покупки, а также тех, кто давно ничего не покупал. Таким образом, рекламные предложения формируются для активных и постоянных клиентов (с целью удержать), неактивных (с целью вернуть) и средних (с целью активировать).

Важно оценивать все три параметра. Например, можно допустить ошибку, подумав, что если клиент один раз совершил покупку на 50 000 рублей будет более ценным, чем клиент, который каждый месяц делает покупки на 3 000 рублей. В сумме, первый потратил больше, но он менее лоялен и реклама для него может не быть столь эффективной.

Бизнес без RFM-анализа

  • расходует деньги на неэффективную рекламу. Без сегментации аудитории, вы можете настроить одну рекламу на клиентов, которые совершали покупки недавно и на тех, кто год к вам не возвращался.
  • получает негативные отзывы. Показывая, например, одну и ту же рекламу клиентам более 5 раз, вы снизите их лояльность и можете получить негативный отклик из-за спама. 
  • не получает обратную связь. Не целевые и не персонализированные предложения, даже яркие и эффектные, могут так и остаться в папке непрочитанных писем, если были отправлены не тем людям и не в то время. 

Как провести RFM-анализ

  1. Анализ базы клиентов. Разделение на группы тех, кто уже оплатил покупки, и тех, кто оставил товар в корзине.
  2. Сегментация. Разделение клиентов по 3 показателям и присвоение каждому клиенту баллов по ним. Клиентов, с наименьшими баллами (1,2) будет меньше (это постоянные и лояльные клиенты). Градацию баллов вы устанавливаете сами, согласно тому, что выгодно бизнесу. Важно также учитывать сезонность, среднее время между покупками, период использования товара, его продолжительность «жизни» и др. Так, каждый клиент в результате сегментации получает 3 балла по 3 параметрам, например 2-4-1.
  3. Создание групп клиентов по результатам сегментации. Например, самые лояльные и привлекательные клиенты с показателям RFM 1-1-1. Для каждой группы формируются свои предложения, скидки и акции. 

Таким образом, почти ушедшим и не частым клиентам (RFM 5-5-5) можно предлагать большие скидки, а лучшим клиентам (RFM 1-1-1, 2-2-3) предлагать карты лояльности или новые товары.




Облако тегов деятельности компании:

Блог Агентства Социальной Информации