7 мин

Что такое RFM-анализ?

RFM-анализ — стратегия маркетинговой сегментации, основанная на анализе трех критериев: срока последней покупки, частоты покупок и общей суммы затрат клиента.

Проведение RFM-анализа необходимо для определения активности и лояльности клиентов, что позволяет классифицировать их по уровню значимости для доходности бизнеса. Опираясь на принцип Парето, где на 80% прибыли приходится от 20% клиентов, можно эффективно выделить ключевую аудиторию и сконцентрировать на ней маркетинговые и удерживающие кампании.
RFM-анализ позволяет идентифицировать и реактивировать клиентов, которые потеряли активность, стимулируя их к новым покупкам, а также распознать и вознаградить наиболее верных покупателей, что способствует росту прибыльности и укреплению доверия к бренду.

Основные параметры RFM-анализа включают:

• Недавность (Recency) — время, прошедшее с момента последней покупки.

• Частоту (Frequency) — количество совершенных покупок за рассматриваемый период.

• Финансовую составляющую (Monetary) — суммарную стоимость покупок или средний размер чека за период.

По данным исследования Digital Marketing Institute, применение RFM-анализа может увеличить конверсию кампаний по удержанию на 30-40% и повысить эффективность маркетинговых стратегий за счет более точной персонализации предложений.

Использование RFM-анализа в маркетинговой стратегии

Представьте, что вы завершили RFM-анализ и разбили своих клиентов на сегменты, результаты которых отражены в вашей базе данных. Вот как вы можете внедрить эту информацию в стратегию email-маркетинга. Возьмем группу клиентов, которые совершили покупку давно. Мы можем отправить им email с эксклюзивным предложением, чтобы стимулировать повторные покупки. Электронное письмо может включать индивидуальную скидку, промокод или предложение бесплатной доставки как стимул к действию.

Проведение RFM-анализа является ценным инструментом как для компаний, работающих в B2B-, так и в B2C-секторах. Этот метод особенно эффективен при анализе обширных баз данных клиентов, например, когда речь идет о количестве свыше 10 000 потребителей. Основой для анализа обычно служат данные из систем управления взаимоотношениями с клиентами (CRM), которые аккумулируют информацию по всем каналам взаимодействия с клиентами. Далее клиенты классифицируются по группам, основываясь на покупательской активности.

В классической методике RFM-анализа клиенты делятся на три главные категории: давность покупок, частоту покупок и сумму покупок. Каждая категория в дальнейшем сегментируется на подгруппы, в результате чего формируется 27 уникальных комбинаций, таких как 111, 112, 113 и так далее, до 333. Например, группа 111 будет включать в себя наиболее активных и прибыльных клиентов, часто совершающих покупки.

Тем не менее, критерии для RFM-анализа устанавливаются самой компанией, что позволяет адаптировать подход под конкретные потребности бизнеса. Так, компания может дополнительно детализировать категории, разделяя, например, покупателей на основании времени, прошедшего с момента последней покупки, на интервалы в шесть месяцев и год. Также каждая компания сама определяет значимость показателей давности, частоты и суммы покупок, учитывая особенности своего сегмента рынка и ценовую политику.

После сбора и обработки данных в Excel можно визуализировать результаты, создав таблицу, где идентификационный номер каждой группы клиентов будет отображен в отдельной колонке. Например, после анализа вы можете увидеть, что группа 221 представляет собой клиентов, которые делают покупки не так часто, как группа 111, но тратят значительные суммы, что также делает их важными для компании.

• Пример расчета: представим, что вы анализируете базу клиентов магазина одежды. Вы выделяете клиента A, который совершил последнюю покупку месяц назад (R=1), совершает покупки раз в квартал (F=2) и обычно тратит около 200 долларов за покупку (M=3). Этому клиенту будет присвоен RFM-код 123, что позволяет классифицировать его как ценного, но не самого активного покупателя.

Представим, что компания XYZ занимается оптовой продажей офисных принадлежностей. После проведения RFM-анализа мы выделили сегмент VIP-клиентов, которые часто делают крупные закупки. Для них была разработана специальная программа лояльности, включающая дополнительные скидки, персонального менеджера и эксклюзивные предложения по новинкам ассортимента. Такой подход позволил увеличить средний чек в данной группе на 15% и значительно повысить уровень их удержания.

После завершения составления таблицы можно ввести визуальное разделение — окрашивание сегментов в разные цвета. Это делает данные более наглядными и позволяет быстрее анализировать размер и потребности различных групп клиентов.

В дополнение к Excel, для автоматизации RFM-анализа существуют специализированные сервисы. Например, инструмент Business Scanner интегрируется с системой 1С для автоматической загрузки данных, что значительно упрощает процесс анализа. С помощью этого сервиса возможно разделить клиентов на пять основных групп, что обеспечивает более детализированный анализ. В верхней части сервиса представлен фильтр для удобства мониторинга информации по отдельным сегментам.

Для достижения максимальной эффективности RFM-анализа критично важно тщательно продумать критерии для сегментации клиентской базы, установить пороговые значения сумм, частоты покупок и временных рамок последней активности. Разработка стратегии взаимодействия с каждым из сегментов также является ключевым моментом — будь то стимуляция увеличения среднего чека через продажи сопутствующих товаров или реактивация «спящих» клиентов с помощью промокодов и подарков.