Аббревиатура RFM расшифровывается:
- Recency — давность (как давно ваши пользователи что-то у вас покупали);
- Frequency — частота (как часто они у вас покупают);
- Monetary — деньги (общая сумма покупок).
Аббревиатура RFM расшифровывается:
Зная сегменты по RFM, можно настроить цепочки рассылок, таргетированную или контекстную рекламу в зависимости от сегмента пользователя. А некоторых людей можно будет исключить из показа, чтобы не тратить деньги на нецелевую аудиторию.
Вот несколько примеров, как использовать сегменты:
С каждой группой можно строить отдельные коммуникации: давать им разную рекламу и делать разные email-рассылки. Например, группе постоянных VIP-клиентов высылать специальные предложения, а пользователям, которые давно не покупали — мотивирующую скидку, и настроить на них таргетированную рекламу.
Суть RFM-анализа в том, что мы разделяем всех клиентов на группы, в зависимости от того, как давно они сделали последнюю покупку, как часто покупали и насколько большой была сумма их заказов. По каждому из этих признаков мы выделяем по три равные группы. Затем присваиваем каждой группе числовое обозначение от 1 до 3.
По давности заказа (recency):
По частоте покупок (frequency):
По сумме покупок (monetary):
Например, пользователь «111» покупал давно, один раз и на маленькую сумму. Пользователь «333»: покупает часто, на большую сумму и последняя покупка была недавно. Это наши лучшие клиенты.
Диапазоны для 1, 2 и 3 вы задаете сами. То есть, вы сами определяете, что значит маленькая, средняя и большая сумма продаж: для какого-то бизнеса 10 000 руб. — это много для 1 клиента, для какого-то — почти ничего.
Например, покупка автомобиля год назад — это недавно. Покупка аксессуаров для телефона год назад — это давно.
RFM-анализ удобнее всего делать с использованием «Сводных таблиц» в Excel или даже в Google Таблицах — там тоже есть такая функция.
Мы сняли видео о том, как делать RFM-аналитику в Excel. Оно — самое понятное из тех, которые я встречала. Посмотрите.
Теперь о главном — как применить RFM-сегментацию в рассылках.
После разделения людей на группы может получиться максимум 27 сегментов. Может быть меньше — если, например, в базе нет клиентов, которые покупали много, но редко и давно.
Если получившиеся сегменты достаточно большие, с каждым из них можно работать индивидуально. Также можно объединить близкие сегменты. Главное, помнить основной принцип: лучших клиентов мы стараемся удержать, середнячков «раскрутить» до лучших, а уходящих и почти потерянных — вернуть.
В этот сегмент попадают клиенты, которые не давно ничего не покупали или покупали одни раз и больше не вернулись.
Я покажу на примере email-рассылок, как можно работать с каждым сегментом. Для удобства я разбила данные всех клиентов на 27 сегментов на 3 группы.
Клиенты, которые покупали не так давно и которых можно вернуть.
Клиенты, которые часто покупают товары или новички, которые только познакомились с компанией.
Важно понимать, что пользователи могут перетекать из сегмента в сегмент. Те, кто покупал много, могут перестать делать покупки, а «спящие» клиенты могут проснуться и стать постоянными покупателями.
Время от времени надо пересматривать сегменты и снова делать RFM-анализ. Как часто — зависит от того, насколько подвижная у вас база. Если вы большой интернет-магазин с огромным количеством посетителей и частыми покупками, то можно обновлять данные аналитики раз в месяц-два. Если клиенты делают заказы редко, то обновлять RFM-анализ раз в квартал или даже раз в полгода будет достаточно.
Смысл нового RFM-анализа — посмотреть, какие из ваших клиентов изменили свой статус. Например, чтобы перестать им слать реанимационные письма.
RFM-анализ подходит для всех. Но особенно наглядным будет для компаний с большими базами — от 10 000 адресов. Надо выделить 27 сегментов и понять, как работать с каждой группой сегментов. Одним — цепочку реактивации, другим — персональные скидки, третьим — регулярные рассылки, а четвёртых реанимировать. С малым количеством клиентов сделать такое получится не всегда.
Делимся новостями и свежими статьями, рассказываем о новинках сервиса
Искренние письма о работе и жизни. Свежие статьи из блога. Эксклюзивные кейсы и интервью с экспертами диджитала.