Rfm анализ в excel. Упрощенное представление RFM-анализа

RFM сегментация состоит из трёх параметров:

Recency (R) - давность последней покупки

То есть, сколько времени прошло со времени взаимодействия c клиентом в днях, неделях или месяцах. Рассчитывается как разность между текущей и датой последнего заказа. Клиенты, которые недавно совершали у вас покупки, более предрасположены к повторным заказам, чем те, кто давно уже не проявлял никаких действий. Пользователей, которые покупали давно, можно возобновить только предложениями, которые привлекают вернуться обратно.

Frequency (F) - суммарная частота покупок

Показывает сколько взаимодействий (покупок) в течение определённого периода времени было у вас с клиентом. Если обе стороны остались довольны - есть шанс поддержать частоту покупок или увеличить в свою пользу. Чем больше клиент совершал покупок у вас, тем больше вероятность, что он их будет повторять и в будущем. Обычно, этот показатель тесно взаимосвязан с давностью покупки.

Monetary (M) - объём покупок

Как и предыдущие показатели, рассчитывается за определенный период или количество взаимодействий. Показывает какой была «стоимость клиентов» с точки зрения доходов и прибыльности, а точнее, сумма денег, которая была потрачена. Сгруппированные по денежным показателям анализы часто получают представление клиентов, чьи покупки отражают более высокую ценность для вашего бизнеса.

Все вышеуказанные показатели важно рассчитывать за период, который наиболее точно отобразит нужные данные. Допустим, можно взять выборку за один год и разделить её на кварталы.

Как правило, небольшой процент клиентов реагирует на общие рекламные предложения. RFM является отличным для прогнозирования реакции клиента и улучшения взаимодействия, а также повышение прибыли. RFM использует поведение покупателей, чтобы определить, как работать с каждой группой клиентов. Важность показателей ранжируется согласно последовательности букв – давность, частота, деньги. Иногда встречается название RF сегментация , когда показатель Monetary не используется, потому что его значение часто зависит от Frequency. Сегментация клиентской базы по такому принципу позволяет выделить тех с кем вам действительно надо работать, разделяя их на сегменты клиентов (активный, спящий, растущий), разрабатывая целевые маркетинговые предложения для наиболее активной группы клиентов.

Хотите провести RFM анализ контактной базы клиентов вашего бизнеса?

Мы свяжемся с вами, уточним, какие данные у вас есть и на их основе в течение недели подготовим документ с отчетом бесплатно.
Нам доверяют более 2 000 компаний, но чтобы вы были уверены в сохранности данных ваших клиентов, мы можем подписать договор о защите конфиденциальных данных.

Определение условий RFM

Определения «давность», «частота» и «деньги» понятны даже интуитивно, но наша задача, превратить их в цифры, которые можно использовать для оценки RFM, а это уже несколько сложнее.

Представим наши данные в виде таблицы, упорядоченной по первому значению - дате последней покупки (R).

	Дата последней покупки (R)	Объём покупок (F)	Сумма покупок, грн	Средний чек, грн. (M)
Иван Петров
Петр Иванов
Олег Плющ
Сидор Петров
Оля Сидорова
Анна Волкова

Сразу же проставим по каждому показателю (R, F, M) «вес» для каждого клиента, исходя из полученных данных. Для оценки клиентской базы будем использовать числовые значения от 1 до 3, или же в процентном соотношении, назначенном каждому клиенту в результате анализа. Для удобства разделим всю клиентскую базу для начала на 5 равных частей по каждому из показателей. Допустим, из нашего примера по показателю «объём покупок» F - 1,2,3,4,5.

1 - наихудший для нас объём, пометим, как 1;

2,3,4 - средний результат, отметим его, как 2;

5 - самое лучшее значение F. Это наше 3.

Итак: 1 - это плохо, 2 - средний показатель и 3 - хороший. Проставив по каждому показателю «вес», чтобы с помощью этих весов ранжировать список.

Теперь мы можем легко определить, что для нас лучший клиент с результатами 333. 111 показывает, что клиент интересуется нами редко, возможно даже единоразово. Исходя из полученных результатов можно выбирать варианты, как поступать с той или иной группой клиентов.

Грустно то, что обычно 111 - самый большой сегмент. А радостно, что можно не тратить время на тех, кто уже потерян и сконцентрироваться на действительно важных для нас киентах.

Плюс RFM сегментации ещё и в том, что анализ можно делать даже по одному показателю, котрый вас наиболее интересует или комбинировать показатели, хотя полная сегментация клиентской базы даст вам гораздо больше возможностей. Допустим, возьмём за основу только давность и частоту, а получившиеся данные изобразим графически:

Зелёный сектор 5% - самые лучшие клиенты, которые активно на всё реагируют, покупают и т.д., соответственно сектор 1,1 - «мы их теряям». С каждым из сегментов таблицы нужно работать по-разному, предлагая им разные условия сотрудничества.

Мы всегда говорим, что хорошо видеть ситуацию в статике (как у нас дела сейчас), но еще важнее увидеть в динамике (куда мы движемся). Если рассчитать такую же таблицу за предыдущий период и «наложить» её на актуальную сегодняшнюю - можо увидеть, как изменяются данные:

В секторе 1,1 показатель упал на 6%, благодаря уменшению числа пассивных клиентов. Зато в секторе 3,3 число «хороших клиентов» увеличилось на 2%. Что же, значит мы работаем в нужном направлении. Надо проанализировать за счет чего это происходит и закрепить результат.

Этих данных уже достаточно для эффективной работы с клиентами, но если ещё к этому показателю добавить и сегмент денег, то работать над цифрами станет ещё интереснее:) RFM позволяет сегментировать базу так, чтобы вы тратили время и деньги на нужных клиентов. Попробуйте сделать сегментацию хотя бы по одному показателю и даже работа с этими данными может способствовать росту постоянных клиентов.

статья обновлена от даты 17.11.2013

Николай Горпиневич о способах удержания клиентов при помощи анализа давности, частоты и суммы покупок.

В закладки

Сегментация - один из столпов, на котором стоит эффективный email-маркетинг. Существует много подходов и критериев для сегментирования базы подписчиков, но сегодня поговорим об одном из самых простых и эффективных - RFM-сегментации. И расскажем, как RFM-кампании могут увеличить конверсию на 350%, на примере омниканального ритейлера «Техносила».

Про RFM-сегментацию многие говорят, но на практике используют единицы. В основе подхода лежит RFM-анализ клиентов (Recency - давность, Frequency - частота, Monetary - деньги). Все покупатели распределяются по сегментам в зависимости от давности совершенных покупок, частоты этих покупок и размера суммы заказа.

Идея заключается в том, что клиент, проявивший активность недавно, совершивший покупки определенное количество раз и потративший наибольшую сумму, максимально лоялен интернет-магазину и гораздо легче совершит новую покупку, чем тот, кто сделал единственный заказ давно и на небольшую сумму.

Для омниканального ритейлера «Техносила» была использована RF-сегментация, то есть анализ на основе показателей Recency и Frequency, так как они дают самые важные знания о покупателях.

RF-сегментация email-подписчиков позволяет решить несколько важных задач:

Получить представление о качестве клиентской базы.
Выявить самых лояльных покупателей.
Диагностировать тех, кому требуется уделить больше внимания.
Выявить критические точки коммуникации с клиентами.
Запустить автоматизированные кампании для эффективной генерации повторных продаж и управления retention rate.

Виды RF-сегментов

Специалисты выделяют семь сегментов подписчиков: новички, перспективные, лояльные, дрейфующие, спящие, в зоне риска, в зоне потери. В матрице «удержания» по оси Х располагается количество дней с момента последнего заказа, по оси Y - количество заказов.

Новички - подписчики, которые совершили свою первую покупку в интернет-магазине. Новичками можно считать тех, кто совершил один заказ в течение последних 40 дней. Главная задача в работе с ними - превращение их в лояльных клиентов.

Для этого можно задействовать разные методы: рассказать о широком ассортименте магазина, предложить вступить в программу лояльности. Новичкам не стоит сразу показывать скидки, чтобы не снижать маржинальность интернет-магазина.

Дрейфующие - подписчики, которые совершили от одного до двух заказов, причем последний из заказов был в течение 52-75 дней, или те, кто сделал более одного заказа в течение 41-75 дней.

В этот сегмент подписчик может попасть из сегментов «Новички» и «Перспективные». Поскольку интернет-магазин уже потратил деньги на привлечение покупателя, теперь важно его удержать.

Спящие - подписчики, которые совершили один-два заказа, последний из которых был более 76 дней назад. Можно считать этих подписчиков «мертвыми».

Главная задача в этом сегменте - реанимировать подписчика, перевести в другой сегмент, поэтому здесь стоит активно использовать акции, скидки и спецпредложения. Если подписчик не реагирует на реактивационные рассылки, его можно смело отписывать, чтобы не тратить ресурсы интернет-магазина.

Перспективные - подписчики, которые совершили до двух заказов, последний из которых был не позже 51 дня назад. Это сегмент, который требует активной работы.

Перспективных подписчиков нужно вовлекать в мультиканальную коммуникацию (если у интернет-магазина она есть): предлагать различные маркетинговые активности, отправлять им полезные материалы (текстовые и видеообзоры, рекомендации по выбору и так далее), предлагать подписаться на соцсети. Как и новичкам, перспективным подписчикам не стоит давать скидок, чтобы не подсаживать сразу на скидочные предложения.

Лояльные - подписчики, которые совершили три и более заказа, последний из которых был не позже 51 дня назад. Лояльным подписчикам нужно дать понять, что магазин заботится о них, готов слушать своих клиентов и развиваться. Для этого нужно собирать обратную связь.

Лояльных покупателей нужно продолжить вовлекать в мультиканальную коммуникацию с магазином: использовать соцсети, офлайн-точки, полезные материалы, маркетинговые активности магазина. Например, у магазина Esky есть детская фотостудия и благотворительный проект, а «Техносила» ведет видеоблог и составляет текстовые обзоры и рекомендации. Лояльным покупателям также не нужно предлагать скидок, они хорошо покупают по полной цене.

В зоне риска - подписчики, которые совершили три и более заказа, последний из которых в течение 52-112 дней. Когда лояльный подписчик начинает терять интерес к магазину, его обязательно нужно вернуть. Необходимо побудить его остаться покупателем через демонстрацию полезного контента, рассказы об акциях и спецпредложениях.

В зоне потери - подписчики, которые совершили три и более заказа, последний из которых был более 113 дней назад. Подписчиков, которые в прошлом были лояльными, но совершенно потеряли интерес к магазину, нужно обязательно попытаться реанимировать. Необходимо получить обратную связь о причинах ухода, ещё раз продемонстрировать преимущества магазина. Подписчикам в зоне потери нужно демонстрировать самые выгодные предложения.

Задача триггерных RFM-рассылок, как и любой другой деятельности с RFM-сегментами, - удержание пользователей в группе «Лояльных». Чтобы отслеживать эффективность кампаний, нужно сравнивать прирост «Лояльного» сегмента с приростом сегмента «В зоне потери» и стремиться к тому, чтобы «Лояльный» сегмент рос быстрее (или соответственно уменьшался медленнее).

Сегментация и построение сетки удержания

Чтобы построить сетку удержания, необходимо разделить базу на сегменты по шкалам Recency (давность последней покупки) и Frequency (частота покупок). Для составления сегментов сначала сортируем всю базу подписчиков по давности последней покупки, затем каждый полученный сегмент сортируем по частоте покупок. Каждому сегменту присваивается цифровой индекс.

Чтобы построить сетку удержания, отмечаем на оси Х количество дней (min и max каждого сегмента) и на оси Y количество заказов (min и max каждого сегмента), а каждую ячейку размечаем кодами сегментов.

RF-сценарии для каждого из сегментов

Сценарий 1. Попадание в сегмент «Новички»

Когда пользователь совершил первую покупку, важно завоевать его лояльность и побудить к повторным заказам через предложение релевантных товаров в подходящий момент, который платформа рассчитывает автоматически.

Текст: «Поздравляем с первой покупкой».
Подборку персональных товарных рекомендаций.
Баннер: «Знакомство с категориями».
Блок: «Программа лояльности».

Пример письма для сегмента «Новички» омниканального ритейлера «Техносила»

Сценарий 2. Переход из «Новичков» в «Перспективные»

Чтобы в достаточной степени «подогреть» интерес новичков и перевести их в сегмент лояльных, необходимо вовлекать получателей полезным контентом и персональными предложениями на основе индивидуальных предпочтений.