Чем большей информацией вы владеете о своих клиентах, тем более долгие и взаимовыгодные отношения вы сможете с ними построить. Существует немало полезных инструментов для сбора и обработки клиентских данных. Расскажем подробно об одном из них – RFM-анализ.

RFM-анализ: что это и зачем его проводить?

RFM-анализ – один из способов сегментации клиентской базы. В отличие от стандартной сегментации просто по данным в базе, которые предлагает ДашаМейл, – российский сервис емайл-маркетинга, RFM представляет собой более углубленную аналитику. Он помогает выделять группы клиентов на основе истории их покупок, определяя, например, на основе данных о сумме и численности покупок, «золотых» покупателей, приносящих бизнесу максимальный доход.

Аналитика учитывает три параметра:

1) Recency – дата последней покупки.

2) Frequency – количество повторных покупок за определенный временной промежуток.

3) Monetary – суммарная стоимость заказов.

Впрочем, формула RFM подходит не для всех бизнесов. Так, повторные продажи неприменимы, например, для свадебных агентств. Никто не будет предлагать развестись супругам, чтобы снова заказать услуги тамады. В подобных нишах, как правило, стратегия email-маркетинга направлена на повышение конверсии в первый заказ и увеличение среднего чека.

В некоторых бизнесах даже самые лояльные и преданные клиенты рано или поздно уходят в сегмент «естественного оттока» по причине того, что отпала необходимость в предоставляемых товарах или услугах. Например, если ребенок вырос, и новых детей нет, клиент перестанет обращаться к частному детскому стоматологу. Если говорить, например, о магазине детских товаров, то повторные продажи возможны (в качестве презентов крестникам, детям друзей, родственников и знакомых), но частота покупок будет в разы ниже. Отток может происходить и просто из-за переезда на новое место жительства. Поэтому полностью избежать ухода клиентов невозможно, и это нужно понимать и принимать.

Способ анализа позволяет получить целых 27 сегментов с разным клиентским поведением, для каждого из них впоследствии можно готовить персональные предложения с учетом истории их покупок. Например, клиентов, которые покупают часто, но на небольшой чек, можно замотивировать на совершение более крупных покупок. Им можно отправить приглашение стать участником программы лояльности или отправить триггерное письмо с подборкой рекомендованных товаров.

Чаще всего ограничиваются шестью группами клиентов: новые, подвисшие, перспективные, лояльные (или “золотые”), спящие и сегмент SOS.

Рассмотрим для примера стратегию работы с сегментом “SOS”. Определим группу клиентов, которые раньше покупали очень часто, но в какой-то момент перестали. Для их возврата нужно провести целую работу: аккуратно поинтересоваться, по какой причине они перестали покупать (возможно, был получен негативный опыт или бывшие клиенты недовольны повышением цен), предложить скидку на покупку, пригласить вступить в клуб лояльности.

RFM-анализ позволяет:

·   оценить поведение ЦА;

·   оценить качество КБ, выявить пассивных покупателей;

·   провести группировку по покупательской способности;

·   персонализировать емайл-кампанию;

·   оптимизировать расходы на маркетинг;

·   увеличить продолжительность жизненного цикла клиента.

Как сделать RFM-аналитику клиентов?

Анализ базы проводят в несколько этапов:

1) сбор данных о покупках;

2) следующее действие – группировка по определенным характеристикам;

3) сегментация;

4) аналитика;

5) разработка индивидуальной стратегии для групп.

Как разделить клиентов? Для этого необходима актуальная статистика. Информация о покупках должна обновляться в режиме реального времени. Выставите для каждого покупателя индивидуальную оценку по каждому из критериев от 1 до 3:

ОценкаRecencyFrequencyMonetary
1давниеразовый клиентнизкий чек
2средний показательредкий клиентсредний чек
3недавниепостоянные частые покупкибольшой чек

У каждого бизнеса свои этапы продаж и размеры чеков. Так, для магазина игрушек клиент, совершающий одну покупку в месяц, будет средним, а для автосалона – золотым, поэтому универсальных цифр не существует. Группируйте покупателей, исходя из индивидуальных критериев.

В результате вы получите 27 сегментов. Группа 333 – «золотые» клиенты, заказывающие часто и много; 111, 121, 211 – нерентабельные клиенты; 222, 232 – «средние покупатели». 

Для сегментов с преобладающим числом «2» подойдёт рассылка с выгодными предложениями, приёмами геймификации, бонусами. Она вовлекает в общение с брендом, позволит повысить лояльность, увеличить чек и продажи. А покупатели с преобладающей цифрой «1», вероятно, не вернутся. Но попробовать нужно. Реактивация – хорошее решение. Кстати, в DashaMail её можно поставить на “автопилот”. Просто настройте интеграцию и передавайте в сервис события о покупках. Определите для себя по истечение какого времени считать клиента спящих после последней покупки и настройте отправку триггерной рассылки: 

 Аналогично автоматизировать работу можно и для других сегментов, сформированных на основании RFM-анализа. Например, сразу после заказа, клиента можно считать перспективным и можно предложить ему промокод на следующую покупку с ограниченным сроком действия.

Для подготовки массовой рассылки для каждой группы подписчиков сегментацию можно выполнить и в простой электронной таблице (например, в Google или Excel), используя формулы, если у вас пока ещё небольшая база. Крупным компаниям лучше оптимизировать работу путём написания скриптов. Автоматизированная сегментация по RFM интегрирована в крупных CRM: Битрикс-24, 1С и amoCRM.

Помните о том, что предпочтения покупателей постоянно меняются, поэтому RFM-аналитику нужно проводить регулярно. Частота обновления также зависит от специфики бизнеса. Но в любом случае, часть коммуникаций полезно автоматизировать, чтобы они работали на вас без вашего участия в будущем.

RFM работа с базой сегментация
Поделитесь статьёй со своими друзьями:
Даша Савицкая
2022-11-25
Поставьте оценку
Загрузка...
Подпишись на рассылку новостей
Только полезная и актуальная информация без спама