• Что такое RFM-анализ
• Как делать RFM-анализ
• Какие инструменты использовать
• Что делать с результатами
• Как часто нужен RFM-анализ
• Кому не пригодится RFM-анализ
• Главное

Что такое RFM-анализ

RFM-анализ позволяет понять, какая категория клиентов тратит у вас много и регулярно, какая — часто, но понемногу, и кто давно к вам не возвращался.

Суть метода отражает аббревиатура RFM:

Recency (от англ. давность) — этот показатель демонстрирует, как давно клиенты приобретали ваши товары или пользовались вашими услугами.

Frequency (от англ. частота) — с какой периодичностью клиенты обращаются за вашими товарами или услугами.

Monetary (от англ. деньги) — сколько всего у вас тратят.

Как делать RFM-анализ

Для проведения RFM-анализа нужно собрать данные обо всех покупках. По каждому из трёх показателей клиентскую базу делят на три группы.

Чтобы определить, что значит, например, «недавно» и «давно», как правило, используют такие статистические параметры, как процентиль 33% и процентиль 66%. Они позволяют поделить всех клиентов на три равных группы и при этом автоматически определить границы этих групп.

Например, в результате анализа может выясниться, что первая граница проходит в районе 14 дней. Получится такое деление:

• «1» — это ваш самый «тёплый» сегмент, постоянные клиенты — те, кто был у вас в течение последних двух недель;
• «2» — допустим, окажется в границах между 15 и 25 днями;
• «3» — все остальные, кто не был у вас больше 25 дней.

Подобную сегментацию на три группы нужно проделать и по остальным двум показателям (Frequency, Monetary).

В результате клиентская база поделится на 27 сегментов исходя из всех возможных комбинаций оценок по трём показателям:

Пример сегментов в RFM-анализе. Таблицу предоставил эксперт

Какие инструменты использовать

Главное преимущество RFM-анализа — его можно сделать бесплатно с помощью таблиц в Excel, Google Sheets или специальных сервисов.

Например, последняя версия Excel поддерживает до миллиона строк, и для небольшого бизнеса этого вполне хватит. Если у вас в выгрузке больше миллиона строк, то Excel не подойдёт — придётся использовать более профессиональные инструменты.

Для анализа придётся:

- корректно выгрузить данные из базы или CRM-системы: идентификаторы покупателей — например, фамилии или id, даты покупок (сделок), суммы покупок;

- применить формулы, которые позволят рассчитать дату с последней покупки каждого покупателя и другие показатели.

В завершение анализа можно сделать в Excel форматирование, которое «окрашивает» в разные цвета различные сегменты аудитории. Это позволяет наглядно увидеть, в каком состоянии находится ваша клиентская база.

Пример наглядной сегментации клиентов в результате RFM-анализа. Таблицу предоставил эксперт

Кроме Excel существуют бесплатные и недорогие онлайн-сервисы, которые тоже позволяют сделать RFM-анализ самостоятельно. Но к ним нужно относиться с осторожностью: перед тем как импортировать куда-то свою клиентскую базу, лучше заменить все контактные данные на обезличенные идентификаторы.

Например, это можно сделать с помощью вычисления хэш-суммы сцепленных между собой ФИО и номера телефона клиента. Для этого используется формула «= SUMPRODUCT( CODE( MID( C2, ROW(INDIRECT("1:"&LEN(C2))), 1 ) ) )».

Пример замены данных на обезличенные идентификаторы. Скриншот предоставил эксперт

Что делать с результатами

Результаты RFM-анализа дают возможность выстраивать коммуникацию не со всеми клиентами сразу, а с отдельными сегментами, и более точно «попадать в цель».

Применительно к продажам закон Парето означает, что 20% клиентов приносят 80% продаж. RFM-анализ помогает выявить эти 20% — лояльных платёжеспособных клиентов, самую перспективную часть аудитории, на которую эффективнее всего направлять рекламные ресурсы.

Мы проводили сегментирование аудитории для производителя детской одежды из Ижевска. У него десятки тысяч клиентов, но он никогда до этого не анализировал клиентскую базу.

В рамках этого же кейса с производителем детской одежды удалось выявить сегмент «спящих» клиентов, которым нужна была реактивация, а также группу клиентов с низким средним чеком, который нужно было повышать. Обе эти задачи удалось решить с помощью рассылок.

Эффективность этой работы составила на первый взгляд скромные 5-7%, которые при больших оборотах означали плюс несколько миллионов рублей за пару месяцев.

Как часто нужен RFM-анализ

Необходимая частота RFM-анализа очень сильно зависит от масштабов бизнеса. Так, крупные российские ретейлеры могут пересчитывать сегменты RFM практически каждый день.

А вот небольшой парикмахерской достаточно проводить RFM-анализ раз в полгода или год. Можно сделать замер через три месяца и через шесть месяцев, чтобы посмотреть, насколько подвижна ваша клиентская база.

Кому не пригодится RFM-анализ

- У вас небольшая клиентская база

Чем меньше количество записей о покупках, тем сложнее получить репрезентативный результат при RFM-анализе. Нет смысла делить 100 человек на 27 сегментов. Если в вашей базе хотя бы 1000 клиентов и 3000 чеков, уже есть смысл сегментировать.

- Ваш бизнес совсем молодой

Даже если вы суперуспешный стартап, который сходу получил сотни миллионов пользователей, первое время вы всё равно не получите никакой пользы от RFM-анализа, т. к. все клиенты были у вас, условно говоря, в прошлую пятницу. Бизнесу с большим количеством транзакций следует подождать хотя бы два-три месяца, прежде чем делать первый RFM-анализ. Если транзакций немного, придётся подождать не меньше года.

- Ваш продукт не подразумевает цикличное потребление

Например, вы застройщик и продаёте квартиры, которые люди обычно покупают 1 или 2 раза в жизни. Делать RFM-анализ в данном случае бессмысленно, так как параметр «частота покупок» ни о чём вам не скажет.

- У вас нет продуктовой матрицы: ваш продукт — это всего один товар

Очень сложно повышать средний чек, развивать и удерживать клиента, если продаёте в парке кукурузу.

- Ваша клиентская база статична

Если вы нишевый ювелирный магазин в глубине района, до которого доходят только постоянные клиенты, то ваша база практически не меняется, и RFM-анализ будет бесполезен.

- Вы ничего не планируете делать с клиентской базой

RFM-анализ имеет смысл только в том случае, если у вас есть ресурсы для работы с клиентской базой и желание улучшить маркетинговую стратегию.