Без промо-акций сложно представить себе современный маркетинг. Но универсальные промо-предложения устарели и часто работают не так, как этого хочет бизнес. Чтобы действительно заинтересовать клиента, нужно понимать его. Здесь поможет RFM-анализ — сегментация клиентов по истории покупок.
Расскажем, как провести RFM-анализ и использовать его для повышения эффективности маркетинга, лояльности и прибыли.
Основы сегментации
Сама по себе сегментация — это разделение большой аудитории на небольшие группы с общими чертами. Она делает маркетинговые кампании более точными и эффективными.
Существуют разные виды сегментации: географическая (по местоположению), демографическая (по возрасту, полу), психографическая (по интересам и ценностям,поведенческая (по истории покупок). Выбор метода зависит от ваших целей и данных. Часто лучше комбинировать несколько подходов.
Сегментация нужна, чтобы:
- создавать более точную рекламу — сообщения, подходящие конкретной группе, привлекают больше внимания.
- предлагать нужные товары — понимая потребности сегмента, вы предлагаете то, что им нужно.
- улучшить клиентский опыт — индивидуальный подход делает клиентов лояльными.
- лучше понимать клиентов для принятия стратегических решений в будущем.
Описание метода RFM
RFM помогает выявлять ценных клиентов и разрабатывать индивидуальные стратегии для взаимодействия с каждой группой. Он опирается на три ключевых показателя:
RFM-анализ строится на трех показателях:
- давность (Recency) — когда была последняя покупка,
- частота (Frequency) — как часто клиент покупает,
- сумма (Monetary) — сколько тратит клиент.
Как правило, недавние клиенты более активны, частые покупки говорят о лояльности, а большие траты – высокая ценность для бизнеса.
Идея RFM-анализа развивалась постепенно, и у нее нет одного конкретного автора. Сегментация клиентов по поведению существовала давно, но формализация метода произошла в 1980-х, когда появились базы данных, которые стало можно анализировать.
RFM-анализ перекликается с законом Парето (80/20): 80% прибыли приходит от 20% самых лояльных клиентов. Эти 20% — ключевые для бизнеса, их удержание — это всегда приоритетная задача.
RFM-анализ помогает найти этих “золотых” клиентов, анализируя давность, частоту и сумму покупок. Зная, кто они, компания может придумывать для них бонусы, эксклюзивные акции и премиальное обслуживание.
Возвращаемость этих клиентов — залог стабильного дохода. Высокие значения по частоте и сумме в RFM напрямую влияют на прибыль. Инвестиции в удержание таких клиентов в большинстве окупаются многократно. Поэтому вместо траты ресурсов на привлечение новых клиентов, бизнес может фокусироваться на укрепление отношений с существующими и создавать стратегии для их удержания. А это приводит к росту прибыли и усилению позиций на рынке.
Где применяют метод
RFM-анализ применяется в разных сферах для лучшего понимания клиентов и повышения эффективности бизнеса. Перечислим основные.
- Розничная торговля: выявление VIP-клиентов для эксклюзивных предложений, стимулирование “спящих” клиентов, оптимизация рассылок с релевантными товарами.
- Электронная коммерция: индивидуальные рекомендации на сайте, скидки на просматриваемые товары, персонализированные акции, напоминания о себе, уведомления о новинках или поступлении товаров в продажу.
- Банковская сфера: удержание клиентов с помощью выгодных тарифов, сегментация по уровню риска для кредитования и инвестиций.
- Телекоммуникации: предложение более выгодных тарифов, выбор оптимальных пакетов услуг в зависимости от потребностей.
- Культура, развлечения, сфера гостеприимства: скидки постоянным посетителям, приглашения на закрытые мероприятия, анонсы новых событий.
Расчет ценности клиента, назначение оценок, группировка типов клиентов
RFM-анализ дает возможность количественно оценить ценность каждого клиента для бизнеса. Расчет ценности начинается с присвоения баллов каждой переменной (давность, частота, сумма) на основе определенной шкалы. Существует несколько подходов к определению оценок.
- Квартили. Разделить клиентов на четыре группы (квартили) по каждой переменной и присвоить оценки от 1 до 4, где 4 – наилучшее значение, а 1 – наихудшее.
- Пятерки (Quintiles). Аналогично квартилям, но разделить клиентов на пять групп и присвоить оценки от 1 до 5. Этот подход обеспечивает более детальную сегментацию.
- Пользовательские интервалы. Установить пользовательские интервалы для каждой переменной на основе анализа данных и целей анализа. Этот подход позволяет наиболее точно настроить оценки под конкретный бизнес.
Для удобства будем пользоваться пятибалльной шкалой.
После присвоения баллов каждой переменной формируется RFM-сегмент для каждого клиента. Например, клиент с баллами 5-5-5 относится к сегменту “Лучшие клиенты”, а клиент с баллами 1-1-1 – к сегменту “Потерянные клиенты”. Шкала баллов и правила присвоения могут быть адаптированы в зависимости от специфики бизнеса и целей анализа.
После определения RFM-сегментов можно приступить к их группировке в более общие типы клиентов, для каждого из которых разрабатываются свои маркетинговые стратегии. Вот примеры типичных сегментов и соответствующих им стратегий.
| Сегменты | Группы | Стратегия |
| Лучшие клиенты/ чемпионы | 555, 554, 544, 545, 454, 455, 445 | Самые ценные для бизнеса. Им необходимо уделять особое внимание и предлагать эксклюзивные бонусы, новинки, премиальное обслуживание и персональные предложения, чтобы удержать их и стимулировать дальнейшие покупки. Частые скидки и рассылки в этом сегменте не обязательны. |
| Постоянные/ лояльные | 543, 444, 435, 355, 354, 345, 344, 335 | Ценные и лояльные клиенты, которых можно превратить в “чемпионов”. Поддерживайте их активность регулярными рассылками, предлагайте более дорогие товары, продвигайте популярные позиции, которые покупают “чемпионы”. Надо действовать постепенно, учитывать интересы клиента, анализировать его реакцию, чтобы повысить лояльность и увеличить прибыль. |
| Потенциальные постоянные | 553, 551, 552, 541, 542, 533, 532, 531, 452, 451, 442, 441, 431, 453, 433, 432, 423, 353, 352, 351, 342, 341, 333, 323 | Клиенты, которым не хватает частоты или суммы, чтобы стать постоянными. Продвигайте популярные продукты и активно повышайте лояльность, предлагая специальные условия программы лояльности, бонусы, персонализированные предложения. |
| Новые | 512, 511, 422, 421 412, 411, 311 | Те, кто купил что-то впервые или после долгого перерыва. Основная задача — стимулировать повторную покупку, фокусируя внимание на самых популярных и востребованных продуктах. |
| Новички | пока ничего не купили | Новые клиенты без покупок. Нужно фокусировать внимание на популярных позициях, чтобы мотивировать их купить товар впервые. |
| Перспективные | 525, 524, 523, 522, 521, 515, 514, 513, 425 424, 413 414 415, 315, 314, 313 | Предлагать персональные рекомендации и участие в программах лояльности. |
| Требуют внимания | 535, 534, 443, 434, 343, 334, 325, 324 | Стоит использовать стратегию, основанную на срочных предложениях и индивидуальных рекомендациях. |
| Почти уснули | 331, 321, 312, 221, 213, 231, 241, 251 | Те, кто перестал совершать покупки, но еще могут вернуться. Реактивируйте их интерес целевыми скидками, стимулируя совершить еще одну покупку и возобновить отношения с компанией. |
| Не можем терять | 155, 154, 144, 214 215 115, 114, 113 | Те, кто покупал много и часто, но перестал. Предлагайте обновления или новые продукты, способные заинтересовать, проведите личную беседу с клиентами, чтобы понять причины их ухода и предложить решение. |
| Зона риска | 255, 254, 245, 244, 253, 252, 243, 242, 235, 234, 225, 224, 153, 152, 145, 143, 142, 135, 134, 133, 125, 124 | Те, кто совершил покупку после долгой паузы. Стратегия аналогична работе с предыдущей группой. |
| Уснувшие | 332, 322, 233, 232, 223, 222, 132, 123, 122, 212, 211 | Достаточно включения в стандартную email-рассылку, но нужно тщательно отслеживать, не воспринимают ли они контент как спам. Избегайте использования платных каналов для взаимодействия с этой группой. |
| Потерянные | 111, 112, 121, 131 141 151 | Отправка благодарственных писем с рекомендациями. |
| Потерянные (без заказов за период расчета) | нет показателей | Нет необходимости тратить ресурсы. |
RFM-анализ не просто разделяет клиентов на сегменты, но и предоставляет ценную информацию для принятия стратегических решений о том, как взаимодействовать с каждой группой клиентов, чтобы максимизировать их ценность для бизнеса. От правильного расчета ценности клиента и грамотной группировки в RFM зависит эффективность маркетинговых усилий и, в конечном итоге, прибыль.
Использование сегментов: как работать с результатами
После RFM-анализа важно не просто знать сегменты, а понимать, что с ними делать. Как мы видим из таблицы, у каждой группы свои потребности.
- Для работы с лучшими клиентами поддерживайте лояльность эксклюзивными бонусами и премиум-сервисом. Покажите, что цените их.
- Для спящих клиентов, реактивируйте интерес рассылками со скидками и предложениями, основанными на их прошлом. Дайте понять, что помните о них, и готовы предложить выгодные условия.
- Для остальных сегментов разрабатывайте промежуточные стратегии, чтобы повысить лояльность, стимулировать покупки и не допустить перехода в “спящие”.
Анализируйте результаты кампаний и корректируйте стратегии. RFM — это постоянный процесс, а не разовая акция.
Пошаговый план
Приведем пример сегментации. Предположим, у нас есть интернет-магазин одежды.
- Сбор данных. Собираем историю покупок клиентов за год (даты, суммы). Убеждаемся, что данные точные, очищаем их от ошибок и дубликатов, загружаем в систему аналитики.
- Оценка и сегментация. Присваиваем баллы давности, частоте и сумме покупок. Разделяем клиентов на RFM-сегменты. Используем пятибалльную шкалу.
| Показатель | Давность | Частота | Сумма |
| 5 баллов | Покупка совершена за последние 30 дней. | Более 5 покупок за год. | Более 10 тысяч рублей |
| 4 балла | Покупка совершена от 31 до 90 дней назад. | От 3 до 5 покупок за год. | 6-10 тысяч рублей |
| 3 балла | Покупка совершена от 91 до 180 дней назад. | 2 покупки за год | 3-6 тысяч рублей |
| 2 балла | Покупка совершена от 181 до 365 дней назад. | 1 покупка за год | 1-3 тысячи рублей |
| 1 балл | Покупка совершена более 365 дней назад | Менее 1 покупки за год (считаем как 0) | Менее 1 тысячи рублей. |
Например: Клиент А (5-4-4) — последняя покупка 15 дней назад, 4 покупки за год, 7000 рублей потрачено.
- Анализ сегментов. Изучите каждый сегмент. Определите его размер, средний чек и другие важные показатели.
- Стратегии для сегментов. Разработайте отдельные маркетинговые стратегии для каждого сегмента. Решите, какие каналы использовать и какие предложения делать.
Пример:
5-5-5 — благодарность и приглашение на закрытую распродажу.
1-1-1 — скидка 20% и информация о распродаже.
3-3-3 — новинки любимых брендов и бесплатная доставка.
- Реализация и мониторинг. Внедряйте кампании и следите за результатами (конверсия, средний чек, лояльность). Корректируйте стратегию при необходимости
Как увеличить LTV с помощью RFM
RFM-анализ – это мощный инструмент для увеличения Lifetime Value (LTV) клиентов. LTV отражает общую прибыль, которую компания получает от одного клиента за все время сотрудничества. Увеличивая LTV, вы повышаете прибыльность и устойчивость бизнеса.
Выявляйте самые ценные сегменты и разрабатывайте стратегии для их удержания и увеличения частоты покупок. Для “лучших” – эксклюзив, для “спящих” — реактивация.
Регулярность пересмотра сегментов
Поведение клиентов меняется со временем под влиянием разных факторов, таких как изменения на рынке, появление новых конкурентов, сезонность и индивидуальные обстоятельства. Сегменты, актуальные сегодня, могут устареть уже через несколько месяцев.
Регулярность пересмотра RFM-сегментов зависит от специфики вашего бизнеса и динамики клиентской базы. В большинстве случаев рекомендуется проводить пересмотр не реже одного раза в квартал. В некоторых случаях, например, в период активных распродаж или запуска новых продуктов, может потребоваться более частый пересмотр – раз в месяц. Важно следить за изменениями в поведении клиентов и своевременно корректировать сегменты, чтобы ваши маркетинговые стратегии оставались актуальными.
Примеры работы
Приведем примеры улучшения показателей после внедрения RFM-анализа.
Возврат спящих клиентов
Интернет-магазин косметики предлагал всем “спящим” клиентам одинаковую скидку 10%. После RFM-анализа клиентам с историей дорогих покупок предложили 25%, а остальным — 10%. Показатель возврата в сегменте увеличился на 15%.
Увеличение чека у “средних” клиентов
Книжный магазин с помощью RFM выявил клиентов, покупающих только детективы. Им начали рекомендовать сопутствующие товары (блокноты, ручки) и книги похожего жанра, но в более дорогих и качественных изданиях. Средний чек у этой группы покупателей вырос на 8%.
Повышение кликабельности рассылок
Магазин обуви ранее отправлял всем одинаковые рассылки. После RFM “лояльным” клиентам стали присылать анонсы новых коллекций и персональные подборки, а остальным — информацию об акциях и скидках. Кликабельность рассылок увеличилась на 20%.
Снижение стоимости привлечения клиента
Сервис доставки еды тратил много средств на рекламу для привлечения новых клиентов. RFM показал, что “лучшие” клиенты рекомендуют сервис друзьям. Ввели бонусную программу за рекомендации для “лучших”. Стоимость привлечения нового клиента снизилась на 12%.
Преимущества и недостатки метода
У RFM-анализа есть как плюсы, так и минусы.
Достоинства:
- легко понять и внедрить,
- сегментация на основе фактов (истории покупок),
- возможность создавать персонализированный маркетинг,
- не требует дорогого ПО.
Недостатки:
- учитывает только три параметра,
- не подходит бизнесам с коротким циклом продаж или малым количеством данных,
- требует регулярного обновления.
Также этот метод не подходит компаниям, где решение о покупке зависит от множества факторов, часто не связанных с прошлым поведением (например, в сфере недвижимости, в продаже предметов роскоши, организации свадебных мероприятий). В таких случаях нужны более сложные методы анализа.
Выводы
RFM-анализ оценивает клиентов по давности, частоте и сумме покупок, разделяя их на сегменты. Это позволяет выделить перспективные группы для коммуникации.
Главная цель анализа и сегментации — оптимизация бюджета. RFM помогает удерживать ценных клиентов, предлагая им персонализированные бонусы, и прекратить траты на неактивных, перенаправляя ресурсы на перспективные сегменты. Это максимизирует отдачу от маркетинга и повышает прибыль.
Для RFM не нужно дорогих программ. Сегментацию можно проводить в Excel, импортируя данные из CRM. Но у этого метода есть и недостатки, особенно при работе с большими объемами данных:
- трудоемкая ручная обработка.
- ограниченная автоматизация.
- низкая производительность.
- базовая визуализация.
- отсутствие динамического анализа — сложно отслеживать изменения RFM-сегментов во времени.
- сложность совместной работы — несколько пользователей не могут одновременно редактировать файл.
Excel подходит для малого бизнеса. Крупным компаниям лучше использовать специализированные программы для RFM-анализа, например, на базе Битрикс24. Наш сервис помогает анализировать данные быстро и не выходя из системы: время на работу с таблицами сокращается.
