RFM-анализ клиентов в маркетинге: что это, для чего используют и как провести?

06.12.2024

Олена Гайдак

RFM-анализ — это метод сегментации аудитории по трем глобальным показателям — давность, периодичность и расходы. Подход позволяет выделить клиентов, которые приносят наибольший доход. 

В статье детальнее рассмотрим RFM-анализ, его преимущества и составляющие, а также опишем механику проведения. 

Что такое RFM-анализ клиентской базы: параметры сегментации

Метод чаще всего используют для сегментации большой клиентской базы. Его проводят на основании трех показателей, указанных в аббревиатуре термина: 

Recency (R) — с английского «новизна», то есть дата последней конверсии, чаще всего рассматривается именно покупка. 

Frequency (F) — «частота» — количество конверсий, которое потребитель совершил за определенное время, например, за один год или за три. 

Monetary (M) — «денежный» — сумма заказов за конкретный период или средний чек (сумма всех покупок, поделенная на их количество). Группирование по этому фактору показывает людей, которые приносят компании самый большой доход и наоборот. 

Показатель RFM обычно рассчитывают за период, который отображает корректные данные, например за год. Чтоб выявить сезонность в течение одного года также проводят поквартальный анализ покупательского поведения, например, для отслеживания сезонных всплесков и спадов. 

Важно! В интернете также встречается термин RF-анализ без учета показателя Monetary. Такой подход помогает выявить наиболее активных клиентов.

Зачем нужен RFM-анализ базы в маркетинге?

Метод используют компании B2B и B2C сферы. Клиентская аналитика помогает сегментировать аудиторию для более точной настройки:

• Персонализации маркетинга; 
• Таргетированной рекламы;
• Настроек рассылки (SMS, Viber, e-mail). 

Применение RFM-анализа помогает маркетологам:

1. Оптимизировать расходов на маркетинг. С помощью анализа можно выяснить, кто покупает чаще и тратит больше денег — следовательно на эти группы стоит направить основные усилия. 
2. Уменьшить отток клиентов благодаря своевременному выявлению потребителей, которые давно не пользовались вашими товарами или услугами.
3. Повысить лояльность. В перспективе это приведет к увеличению пожизненной ценности покупателя (LTV) и доходности бизнеса (ROI) как финальной цели RFM-сегментации.

Составляющие RFM-анализа клиентов

Этот способ маркетингового исследование аудитории эффективен при соблюдении нескольких условий:

1. Большая клиентская база (10 000+ контактов).
2. Периодичность покупки, например, продажа товаров первой необходимости, материалы для хобби, которые требуют регулярного пополнения, одежда, канцелярия и так далее. 
3. Некоторое время существование бизнеса, чтоб была возможность собрать информацию за определенный период. Рекомендуем делать анализ компаниям, которые на рынке полгода и более. 
4. Специальные программы для сбора данных и проведения анализа, например, сервисы рассылок, таблицы Excel, Google Sheets, онлайн-сервисы (Salesforce, Mixpanel, Kissmetrics, eSputnik), скрипты Python. 

Важно! В качестве конверсии для анализа можно использовать не только покупку, но и другие действия, в частности просмотр видео, регистрация на мероприятие и другое. Каждый бизнес определяет конверсии самостоятельно, опираясь на собственные цели. 

Как провести RFM-сегментацию: инструкция для маркетологов и других диджитал-специалистов

Шаг 1: сбор данных

Чаще всего собирают информацию за один год, реже за два или больший период времени. Какие данные необходимо собрать:

1. Идентификатор — ФИО, номер телефона, адрес электронной почты или регистрационный ник. 
2. Дату последней конверсии. 
3. Количество конверсий.
4. Расходы потребителя. Это могут быть не только деньги, а и время проведенное на сайте, глубина просмотра страниц и тд. 

В таблицах или веб-сервисах данные систематизируются в виде таблицы, где к перечисленные выше столбцам прибавляется текущая дата, три параметра (R, F, M) и общее значение. 

Пример простого варианта таблицы смотрите ниже.

Шаг 2: оценка параметров (Recency, Frequency, Monetary)

Параметры Recency, Frequency, Monetary имеют шкалу от 1 до 3. Баллы необходимо выставить напротив каждого клиента.

Оценка Recency:

• 1 — давние, например, не покупали более 1 года;
• 2 — относительно недавние – не покупали более 100 дней, но менее 1 года;
• 3 — новые – совершали конверсию менее 100 дней.

Параметр «давность» рассчитывается в специализированных сервисах автоматически, а в Excel и таблицах Google вручную: 

1. От сегодняшней даты отнимите дату последней конверсии. 

1. Выберите значения для оценивания конверсий, как в примере выше. 
2. Для удобства отсортируйте количество дней по спаданию или возрастанию и заполните  столбец R.

Для автоматического подсчета в Excel есть функция Процентиль (PERCENTILE), которая  распределяет числа (в этом случае — количество дней с последней конверсии) по уровням (до 33%, между 33% и 66%, свыше 66%) от параметра «ЕСЛИ». Его следует установить самостоятельно для каждого параметра — средняя давность, средний чек и количество покупок.

Оценка Frequency:

• 1 — одна покупка;
• 2 — среднее значение;
• 3 — часто. 

Для вычисления аналогично воспользуйтесь функциями Процентиль и ЕСЛИ или выполните сортировку значений вручную. 

Оценка Monetary:

• 1 — низкий чек;
• 2 — средний чек;
• 3 — высокий чек. 

Рассчитайте столбец M по формуле, описанной выше. 

Базу на десятки тысяч контактов достаточно долго сортировать вручную, поэтому рекомендуем использовать ПО для RFM-анализа. 

Шаг 3: сегментация клиентской базы

После проведенных вычисленный вы можете проставить трехзначный RFM-показатель для каждого клиента, где R — разряд сотен, F — десятков, M — единиц. Со значений 1, 2, 3 получается 27 разных комбинаций — 111, 112, 113, 121 и так далее. 

RFM-анализ: примеры аудитории

Для более продуктивного анализа полученные комбинации объединяют в группы. Сегментирование зависит от ниши бизнеса, величины базы и других индивидуальных особенностей. Рассмотрим несколько возможных вариантов: 

• Идеальные — комбинации сегментов клиентов, которые регулярно приобретают товары на высокий чек. Это самая перспективная группа, с которой бизнесы больше всего взаимодействуют. Им можно предложить систему лояльности, первыми презентовать новинки, наборы продукции и так далее. 
• Перспективные — лояльные покупатели со средним чеком, которые потенциально могут приобрести больше. Для поддержания интереса этой группе предлагают подарки за покупку или высылают специальные промокоды. 
• Новые — потребили, которые недавно совершили конверсию. Они могут перейти в сегмент «идеальные». 
• Потерянные — совершили давно одну взаимодействие и больше не возвращались. Такой контакт часто исключают с баз рассылки, чтоб не тратить впустую время и ресурсы. 

Отдельно также можно выделить:

• под угрозой оттока;
• VIP — небольшая категория самых активных и лояльных;
• Бывшие лояльные — покупали много, но давно. 

Шаг 4: Применение результатов

Полученные группы сегментов клиентов используют для внедрения стратегий персонализации, оптимизации рассылок, сплит-тестирования. 

Основная цель RFM-сегментации — лучше узнать мотивы аудитории для более результативного взаимодействия.