📊 Чем полезен RFM-анализ и как использовать данные анализа

Ставим точки над «i» и показываем, как задействовать информацию из RFM-анализа в маркетинговых инструментах RetailCRM

Как, работая с клиентской базой, найти данные тех, кто совершает покупки регулярно? Как отследить, когда лояльный покупатель всё реже делает заказы и исправить ситуацию? Эти и похожие вопросы решает RFM-анализ в RetailCRM.

RFM-анализ сегментирует клиентскую базу по давности (R — Recency) последней покупки, частоте (F — Frequency) и сумме (M — Monetary) всех покупок. За 6 лет в нашем блоге уже выходили 4 статьи на тему RFM-анализа. Все они разные и дополняют друг друга. В этой статье пройдёмся свежим взглядом по методу анализа данных, рассмотрим, как создавать и настраивать сегменты для рассылок на его основе, и как с его помощью увеличивать конверсию в заказы.

Зачем нужно проводить RFM-анализ и сегментировать клиентскую базу

RFM-анализ — инструмент анализа клиентской базы, с помощью которого можно не только видеть данные по своим клиентам, понимать, как они покупают, но и использовать это в маркетинговых целях, применяя индивидуальный подход.

Получать повторные заказы от своей клиентской базы намного дешевле и выгоднее, чем привлекать новых клиентов. Эффективность рассылок и рекламы напрямую зависит от того, каким сегментам клиентов вы направляете то или иное сообщение. RFM-анализ позволяет улучшить качество таких сообщений, верно адресуя их правильным сегментам.

Благодаря встроенному RFM-анализу в RetailCRM, маркетологу интернет-магазина станет проще. Отклик у клиентов повысится, а конверсия станет выше. Общий принцип анализа такой: лучших клиентов удерживаем, средних «тащим» к лучшим, а уходящих или потерянных пытаемся вернуть.

На какие вопросы поможет найти ответы RFM-анализ

Вот некоторые вопросы, на которые RFM-анализ клиентов найдёт ответы:

• какое соотношение одноразовых и повторных клиентов в интернет-магазине
• какое количество клиентов и какой важности обеспечивает основной доход
• сколько VIP-клиентов, которым требуется программа лояльности и персональное обслуживание
• сколько новых клиентов, которых нужно стимулировать к повторной покупке
• сколько неактивных «отвалившихся» клиентов, которых можно попробовать «реанимировать»
• сколько «отвалившихся» клиентов, о которых стоит забыть

Способы использования RFM-показателей в RetailCRM

В разделе «Аналитика»

Зайдите в раздел «Аналитика» и выберите «Клиенты». Модуль будет вторым блоком.

Показатели рассчитываются автоматически, разделяя клиентов на 27 групп, по девять групп в каждом из направлений — M-F, R-M, R-F. Чтобы настроить RFM-диапазоны каждого показателя, нужно нажать на шестерёнку в правом верхнем углу.

В RetailCRM под границей диапазона M (сумма покупок) принимается доля покупок клиентами. В примере на скриншоте 20% всех покупок обеспечивают клиенты высокой важности, 15% — средней важности, и все остальные — низкой важности. Такие значения стоят по умолчанию.

Чтобы понять какое F (частоту) выставлять, посмотрите раздел клиентов, отсортируйте по количеству заказов и примерно поймёте, как часто клиенты делают повторные покупки.

Выставляя значения R (давность с последней покупки), посмотрите на естественный срок потребления товаров, сезонность и среднее время между первой и следующей покупкой.

Нажав на любую группу в модуле, вы «провалитесь» в список клиентов, которые соответствуют параметрам группы. Этот список можно выгрузить в нескольких форматах: .xls, .csv, .xml, .json. Или провести массовое действие.

Например, для самых лояльных клиентов назначить задачу на менеджеров обзвонить и персонально поблагодарить за преданность вашему магазину.

Чтобы понять какое F (частоту) выставлять, посмотрите раздел клиентов, отсортируйте по количеству заказов и примерно поймёте, как часто клиенты делают повторные покупки.

Выставляя значения R (давность с последней покупки), посмотрите на естественный срок потребления товаров, сезонность и среднее время между первой и следующей покупкой.

Нажав на любую группу в модуле, вы «провалитесь» в список клиентов, которые соответствуют параметрам группы. Этот список можно выгрузить в нескольких форматах: .xls, .csv, .xml, .json. Или провести массовое действие.

Например, для самых лояльных клиентов назначить задачу на менеджеров обзвонить и персонально поблагодарить за преданность вашему магазину.

Встроенный RFM-анализ в CRM-системе позволяет сегментировать клиентов и заняться маркетингом, а не тратить время на ручной анализ данных.

В разделе «Маркетинг»

В разделе «Маркетинг» можно сегментировать клиентов по RFM-признакам и использовать сегменты в массовых/триггерных рассылках, а также выгружать их в Яндекс.Директ или в VK с FB, тем самым давать контекстную и ретаргетированную рекламу своим же клиентам.

Об этом способе рассказываем ниже.

Как с помощью RFM-показателей сегментировать клиентскую базу

Второй способ использования RFM-показателей — это применять их в разделе «Маркетинг». Перейдите в этот раздел, затем выберите «Сегменты» и нажмите «Создать сегмент».

Откроется окно создания нового сегмента. Нажимаем «Добавить группу фильтров». Есть 2 группы, где есть RFM-показатели: «Данные клиента» и «Заказы».

Нажав на группу «Данные клиента», откроется форма, куда через кнопку «Добавить фильтр» можно добавить фильтры. Ниже — все фильтры из блока RFM по этой группе.

LTV — это пожизненная ценность клиента, то есть сколько денег принёс вам клиент за всё время вашего сотрудничества.

В дате регистрации можно выставлять относительные даты.

Например, за последний месяц.

В группе «Заказы» два RFM-показателя: «Количество заказов» и «Сумма по заказам». Они тоже добавляются отдельно через кнопку «Добавить фильтр». Другие три фильтра на скриншоте добавлены по умолчанию.

🎯 Попробовать RetailCRM в действии →

Как часто обновлять сегменты

Со временем клиенты переходят из одного сегмента в другой и данные меняются. Тут всё просто, вручную ничего обновлять не нужно, RetailCRM всё пересчитывает автоматически. Достаточно выставить динамический тип сегмента.

При переходе клиента из одного сегмента в другой можно настроить автоматические рассылки с оповещением об изменении статуса, например, если самые лояльные клиенты теряют интерес к покупкам, то отправить письмо с вопросом и узнать, почему это произошло, рассказать, что вы цените их и, возможно, что-нибудь предложить.

Какие разрабатывать коммуникации для сегментов в начале пути

Ещё раз напомним, что вы сами можете определить границы: к какому сегменту и при каких значениях относить клиентов. Если вы в начале пути, то можно обойтись универсальной RF-сегментацией. В нашем блоге есть пошаговая инструкция о том, как запустить RF-рассылку.

RF-сегменты и варианты коммуникаций с ними

• новички: совершили первую покупку в течение 35 дней. Поздравляем с покупкой. Знакомим с программой лояльности. Проводим опрос. Побуждаем к повторным заказам с подборкой рекомендаций без скидок
• кочующие: 1−2 заказа, последний в течение 36−72 дней. Знакомим с магазином. Рассказываем преимущества. Даём промокод на скидку
• заснувшие: 1−2 заказа, последний более 73 дней назад. Присылаем акции и товары со скидкой. Прикрепляем промокод. Пишем, какую пользу клиент получит, если останется с вами. Если не получается реанимировать — забываем
• потенциально лояльные: 2 заказа, последний в течение 51 дня. Вовлекаем полезным контентом. Предлагаем помощь в выборе. Рассказываем про социальные сети. Подбираем товары в рассылку без скидок
• лояльные: 3 и более заказа, последний в течение 51 дня. Самые лучшие клиенты. Благодарим за лояльность. Рассказываем, как ценим клиента. Сообщаем о VIP-статусе. Собираем обратную связь. Вставляем персональную подборку без скидок
• под угрозой ухода: 3 и более заказа, последний 51−102 дня назад. Всем силами пытаемся вернуть. Делаем скидку или дарим купон на покупку. Рассказываем о распродаже. Собираем подборку новинок и акционных товаров
• потерявшие лояльность: 3 и более заказа, последний более 103 дней назад. Рассказываем, почему клиенту нужно остаться с вами. Присылаем скидку и персональную товарную подборку. Проводим опрос, почему так долго ничего не покупали и выясняем причины ухода. Демонстрируем преимущества магазина

Что ещё почитать про RFM-анализ в нашем блоге

RFM-анализ в интернет-магазине. Выступление Василия Федосеева — руководителя проектов в Яндекс.Маркет для бизнеса, эксперта по электронной коммерции и омниканальным продажам, независимого консультанта по построению и автоматизации бизнес-процессов в eCommerce, постоянного участника и докладчика отраслевых форумов и конференций, эксперта ИРИ.

Василий в электронной торговле с 2005-го года. Среди успешных проектов: МоскваБыт, АльпИндустрия, Кант, ГК Руян (бренд Экспедиция и другие онлайн-проекты), Хобби Центр.

Источник материала: https://www.retailcrm.ru/blog/chem-polezen-rfm-analiz-i-kak-ispolzovat-dannye-analiza