Как делать RFM-анализ клиентской базы

Просто сформировать клиентскую базу и делать по ней регулярные рассылки недостаточно. В 2024 году на первое место выходит персонализированный подход. Бизнесу важно анализировать сценарии взаимодействия с брендом каждого клиента.

Но что делать, если рассматривать опыт всех покупателей по отдельности невозможно? На помощь приходит RFM-анализ клиентской базы – инструмент, который позволяет сегментировать клиентов, опираясь на их активность и поведение. Согласно исследованиям, компании, грамотно использующие RFM-анализ, увеличивают продажи на 20-30%. Но не всё так просто.

В статье команда сервиса для продвижения локального бизнеса Revvy собрала основные принципы RFM-анализа и рассказала, как применять его на практике без ошибок.

RFM-анализ – это способ, который позволяет сегментировать большое число клиентов по трем критериям:

Recency (давность) – когда человек последний раз совершал покупку.

Frequency (повторяемость) – как часто он делает покупки, открывает сообщения, заходит на сайт, регулярно ли приобретает товары и услуги.

Monetary (деньги) – сколько денег клиент потратил за определённый период времени.

В основе RFM-анализа клиентской базы лежит принцип Парето, который подразумевает, что 20% клиентов приносят бизнесу 80% всей прибыли. С помощью RFM-анализа в маркетинге компания может чётко разграничить группы клиентов и выделить тех, кто тратит больше всего денег. Таким образом, бизнес получает не просто клиентскую базу, но и может определить, с какой частью аудитории следует работать более внимательно и активно.

Кроме того, качественный RFM-анализ даёт понять:

• На каких покупателях не следует концентрироваться – это важно, например, при настройке рассылок и рекламных кампаний, чтобы не тратить время и деньги впустую.
• Кто из покупателей легче откликнется на рекламные предложения.
• Какие рекламные кампании будут более эффективными в контексте той или иной группы.

RFM-анализ потребителей помогает узнать больше о клиентах и работать с ними более персонализировано и эффективно. Определив, к какому сегменту относится человек, бизнес может лучше подготовиться к коммуникации. Например, сделать специальные цепочки рассылок, запустить таргетинг в социальных сетях или, напротив, убрать из базы тех, кто не идёт на контакт.

RFM-анализ – пример грамотной работы с клиентами. Вот несколько идей, как он может быть использован в маркетинговой стратегии компании:

• Прокачивать лояльность среди ключевых клиентов – регулярно делать рассылки с информацией о новинках и специальных предложениях.
• Увеличивать возвращаемость – напоминать о себе тем, кто однажды совершил покупку, через промокоды и акции в таргетированной рекламе.
• Повышать средний чек – предлагать тем, кто покупает редко, но на большую сумму, выгодную систему бонусов.

RFM-анализ клиентов позволяет значительно сократить трудозатраты на анализ аудитории. Ещё с его помощью бизнес может снизить объём скидок и бонусов, которые более актуальны для «редких посетителей» нежели для постоянных клиентов. Также этот инструмент способствует грамотному распределению ресурсов.

RFM-анализ потребителей актуален для большинства сфер B2B и B2C. Используется в e-commerce, ритейле, консалтинге и многих других направлениях бизнеса. Однако есть несколько важных нюансов.

Например, клиентская база должна быть большой. В среднем для проведения RFM-анализа необходима клиентская база объёмом от 10 000 контактов.

В случае с B2B контактов может быть значительно меньше. Тогда необходимо сократить количество сегментов, потому что распределять потребителей на 20 и более групп нерационально с точки зрения затрат.

RFM-анализ клиентской базы чаще всего проводят:

• Заведения общественного питания: кафе, рестораны, кофейни, бары
• Салоны красоты: студии маникюра, парикмахерские, барбершопы
• Спортивные организации: фитнес-клубы, студии растяжки и йоги
• Розничные и интернет-магазины

Но есть и компании, для которых RFM-анализ может быть неактуальным инструментом. Вот несколько параметров, которые помогут определить низкую целесообразность исследования:

• Маленькая клиентская база – до 1 000 контактов
• Редкие или разовые покупки – недвижимость, автомобили, путешествия люди покупают нечасто
• Стартапы – проводить RFM-анализ клиентов сразу после старта бизнеса бессмысленно. Он будет полезен спустя минимум 3 месяца после открытия, а если транзакций за этот период было мало – через год.

После обработки результатов RFM-анализа, их можно использовать для рассылок, создания скриптов продаж, разработки специальных предложений и систем лояльности. Кроме того, этот инструмент полезен для всех, кто занимается контентом. Просмотры видео, прослушивание музыки, прохождение обучения тоже могут быть целевым действием.

Чтобы провести RFM-анализ клиентской базы, потребуется собрать всю информацию о покупках за интересующих вас период – год или несколько лет. Чётких границ здесь нет, но обычно частота покупок определяется так:

• До 2 месяцев – недавние покупатели
• От 2 до 6 месяцев – относительно недавние покупатели
• Более 6 месяцев – давние покупатели

Затем потребуется выделить сегменты в соответствии с оценками по трём показателям:

Recency: 1 — недавние клиенты, 2 — относительное недавние клиенты, 3 — давние клиенты.

Frequency: 1 — покупают часто, 2 — покупают нечасто, 3 — давно ничего не покупают.

Monetary: 1 — потратили много денег, 2 — потратили не очень много денег, 3 — потратили мало денег

А теперь поговорим про каждый шаг более подробно.

Выгрузите информацию обо всех сделках из CRM. Лучше всего проводить RFM-анализ в Excel. В вашей таблице должны быть несколько обязательных колонок:

• данные о клиенте – фамилия, имя и отчество, контакты: телефон, электронная почта и ник в социальных сетях;
• дата последней покупки;
• общее число покупок;
• общая сумма покупок.

Чтобы провести RFM-анализ, потребуется разделить клиентов примерно на 3 равные группы по всем показателям. Для этого необходимо присвоить им оценки – от 1 до 3, но вы можете использовать и более широкую шкалу. Помните, это увеличит число получившихся сегментов.

Recency

• От 0 до 60 дней – 1
• От 61 до 180 дней – 2
• Более 180 дней – 3

В нашем примере будем вести отсчет от 1 декабря 2023 года – считаем количество дней с даты последней покупки.

Теперь отсортируем столбец с количеством дней, прошедших с последней покупки. По возрастанию — от меньшего к большему. И разделим клиентов на 3 группы, опираясь на давность сделки.

Frequency

Здесь будем сегментировать клиентов в зависимости о того, как часто они совершали покупки:

• Более 5 покупок – 1
• От 2 до 4 покупок – 2
• 0 или 1 покупка – 3

Аналогично с прошлым показателем. Отсортируем столбец по возрастанию и разделим на 3 категории.

Monetary

Последний критерий – действуем также и сортируем покупателей по количеству потраченных денег:

• От 1 000 до 1 999 рублей – 1
• От 2 000 до 5 000 рублей – 2
• Более 5 000 рублей – 3

Также сортируем столбец по возрастанию и делим на 3 сегмента.

По каждому из трёх параметров покупатели получили по одной оценке. Так, клиент номер 4 получил общую оценку 313.

Таким образом, наилучший покупатель будет тот, кто в течение 30 дней сделал более 5 покупок и потратил на них более 5 000 рублей. А худший, напротив, сделал одну покупка на сумму 1999 рублей за последние 3 месяца.

В нашем примере мы можем разделить всех клиентов на 27 сегментов, некоторые из которых могут остаться пустыми. К примеру, если нет клиентов, которые не совершали дорогостоящих покупок за последние 30 дней.

А теперь поговорим о том, как анализировать результаты и работать с разными сегментами аудитории. Обратите внимание, что с каждым сегментом можно работать индивидуально или объединить схожие группы, чтобы упростить задачу.

Идеальные клиенты. Покупают часто и на крупные суммы. Их важно удержать как можно дольше.
Предлагайте подарок за покупку, делайте закрытые продажи и продумывайте индивидуальный подход. Не перегибайте с количеством контактов – такие клиенты не любят навязчивость. В этом случае подойдут рассылки.

Лояльные клиенты. Делают покупки регулярно и хорошо знакомы с брендом.
Для работы с ними подходят те же рассылки, в которых бизнес напоминает о больших акциях, скидках, новых поступлениях и так далее.

Потерянные клиенты. Они уже что-то купили, но больше не возвращались. Скорее всего вернуть их будет довольно трудно.
Надоедать и тратить силы на таких клиентов не стоит. Попробуйте сделать пару рассылок с самыми яркими специальными предложениями или большой скидкой.

Спящие клиенты. Покупали много и часто, а сейчас – пропали со всех радаров и давно не приходили.
Узнайте, в чём причина отсутствия клиента. Может быть ему что-то не понравилось, и он решил не возвращаться, а может – на данный момент товар не нужен, но потребуется в будущем. Во втором случае будет полезно напоминать клиенту о бренде в рассылках и рекламе.

Бывшие лояльные клиенты. Покупали часто, но тратили разные суммы и это было давно.
Аналогично ситуации со спящими клиентами, будет правильным выяснить причину отсутствия.

Редкие клиенты. Делали покупки редко и их давно не было.
Сделайте рассылку с информацией про интересные акции, новинки и предложения.

Недавние клиенты. Новички, которые буквально недавно узнали о бренде и сделали покупку.
Задача бизнеса – вовлечь и удержать таких потребителей. Это можно сделать с помощью скидки на следующий заказ за подписку на социальные сети или рассылку.

Как и любой другой маркетинговый инструмент, RFM-анализ имеет свои преимущества и недостатки. Поговорим о них подробнее.

Преимущества:

• Снижает расходы на продвижение: исследования и рекламные кампании становятся дешевле благодаря качественной настройке таргетинга.
• Подходит для самых разных сфер бизнеса: любая компания, которая работает с рассылками и настраивает рекламу может провести RFM-анализ и улучшить коммуникации с клиентами.
• Вписывается в любую маркетинговую стратегию: сочетается с таргетированной и контекстной рекламой, помогает более вдумчиво разрабатывать уникальные торговые предложения и так далее.
• Повышает лояльность клиентов: помогает напомнить о себе «уснувшим покупателям», увеличить возвращаемость, снизить затраты на привлечение новой аудитории и даже повысить средний чек.

Недостатки:

• Не эффективен при маленькой клиентской базе: если контактов в справочнике менее тысячи, не даст существенного эффекта, и такую базу проще сегментировать вручную на небольшое количество групп.
• Не подходит для единоразовых продаж: автомобильный бизнес или сфера недвижимости, где покупки совершают один раз.
• Не даёт основы прогнозов: RFM-анализ клиентов – это ретроспективный инструмент, который работает «здесь и сейчас».
• Требует финансовых и временных затрат: чтобы сегментировать большие базы данных необходимы специальные скрипты и программное обеспечение. Чтобы поддерживать информацию актуальной, необходимо периодически проводить повторные исследования.

Суть RFM-анализа – помочь бизнесу разработать более персонализированную, а значит эффективную маркетинговую стратегию. В результате компания получает подробные портреты аудитории и может более метко настраивать рекламу и рассылки в зависимости от сегмента, к которому относятся те или иные клиенты.

Помимо роста прибыли, особое место RFM-анализа – в лояльности, вовлеченности и удовлетворенности покупателей. А значит, благоприятно влияет на репутацию бренда и его дальнейшее развитие.