Skip links

RFM анализ клиентской базы

RFM анализ клиентской базы

RFM анализ клиентской базы

RFM-анализ что такое?методы применения простыми словами

Помогаем внедрять RFM-подход к анализу клиентской базы с целью роста прибыли

ещё важнее именно это:

Самое важное про RFM анализ

Как же определить, на кого из клиентов действительно стоит потратить ресурсы и время, чтобы получить максимум прибыли при минимальных вложениях? Есть так называемые RFM-модели, позволяющие сфокусироваться именно на таких клиентах.

1

Если в 2 словах, то RFM

Это аббревиатура из трёх слов. Recency, Frequency и Monetary:

  • Recency (давность) означает то, как давно клиент последний раз у вас купил
  • Frequency (частота) - как часто клиент совершает покупки
  • Monetary (выручка) это сколько в целом выручки вам принёс клиент

По каждому из этих элементов мы делаем градацию от 1 до 3. Допустим, «Recency 3» означает, что клиент покупал последний раз сравнительно давно. А, например, Frequency 1 будет означает, что он покупает довольно часто. «Monetary 2» говорит нам о среднем показателе выручки по данному клиенту. В результате комбинация всех перечисленных параметров позволяет нам отнести любого клиента к одному из 27 вариантов и выполнить целевые действия с высокой эффективностью.

2

Матрица RFM

Визуально RFM представляют в виде матрицы (3 плоскости: R,F,M). Полученные 27 вариации можно разделить на 4 основных блока: 

  • Лояльные: частые покупки с высоким средним чеком
  • Спящие: покупали часто, но последняя сделка была давно
  • Потеряные: давно не покупали и общее количество покупок невелико
  • Новички: недавно была последняя сделка при малом количестве сделок

За годы работы с RFM в «ПромДвижение» мы неоднократно убеждались в его результативности. Например, для одного из наших клиентов из ритейла мы провели полный анализ клиентской базы, выгрузив её из 1С. По результатам исследования было сформировано 27 сегмента, с которыми выстроена индивидуальная модель взаимодействия. Результаты превзошли все ожидания: объем выручки за 5 месяцев вырос на 46%, а средний чек на 28%.

3

Примеры RFM сегментов

Для легкости понимания приведем примеры самых часто используемых сегментов:

  1. R1F1M1. Самый «сладкий» сегмент, так как покупает часто на крупные суммы и последняя сделка была недавно. Таких клиентов следует держать на «коротком поводке», поддерживая уровень лояльности.
  2. R3F1M1. Такие клиенты с высокими средним чеком и частотой покупок теперь в зоне риска, ведь они давно не покупали. Компания на грани потери клиента категории «А».
  3. R1F3M1. Клиентов из этой когорты можно назвать перспективными новичками. Их последняя сделка на крупную сумму состоялась недавно, при этом количество сделок пока не велико. С высокой долей вероятности это клиент категории «А».
  4. R1F2M2. Это развивающиеся клиенты. Нужно стараться растить их средний чек и частоту покупок.
4

Как начать применять?

Если планируете попробовать инструмент RFM анализа в действии, то можно начать с «ручного варианта»: при помощи определённых манипуляций с клиентской базой в Excel-таблице или Google-таблице выделить все 27 сегмента и провести с ними работу. Да, придется потратить время и силы на освоение, но оно того стоит.

На следующем шаге можно автоматизировать процесс макросом для таблиц или скриптом в CRM-системе, где определённый алгоритм будет автоматически вычленять из общей базы клиентов нужных сегментов. А если заморочиться, то можно «заставить» систему сигнализировать о переходе из одного сегмента в другой. И это очень полезно, ведь вы сможете оперативно реагировать на важные изменения. Допустим, когда клиент из категории «А» (покупает часто и много) перешел в «спящего».

RFM-анализ по простому с инструкцией

Частые вопросы

Проснувшись однажды утром после беспокойного сна, Грегор Замза обнаружил, что он у себя в постели превратился в страшное насекомое.

Если остались вопросы, не стесняйтесь, пишите сюда.

Немного кейсов

Завод сухих строительных смесей «Кельма»

RFM-анализ по простому с инструкциейЦифровые значения KPI защищены по условиям NDA

Маркетинг
Оцифровка
Оптимизация продаж
Стратегия
🍪 Этот веб-сайт использует файлы cookie для улучшения вашего взаимодействия.