Продвижение бизнеса в интернете
Связаться с нами
Закрыть
Горячо-холодно: как RFM-сегментация помогает оценить качество клиентов

Горячо-холодно: как RFM-сегментация помогает оценить качество клиентов

#аналитика
11 июня 2519 просмотров 7 минут на чтение

У вашего бизнеса уже есть определенная клиентская база, сбор которой потребовал огромных усилий и финансовых затрат. В этой базе люди, которые однажды сделали у вас заказ или воспользовались услугами. Как теперь сделать так, чтобы существующие клиенты приносили прибыль? Превратить их из просто клиентов в лояльных клиентов. Здесь не обойтись без сегментации, RFM-анализа и еще пары секретов.

Узнайте больше про сквозную и предиктивную аналитику. Посмотрите выпуск с руководителем отдела аналитики MediaNation Александром Вахтиным и аналитиком больших данных Романом Святовым:


В погоне за привлечением новых покупателей и расширением некоторые компании забывают о работе с уже существующими клиентами, с теми, кто хотя бы раз с вами взаимодействовал. И это неправильно. В качестве доказательства напрашивается принцип Парето: 80% прибыли приносят 20% постоянных покупателей. Весьма внушительный аргумент, чтобы пересмотреть взаимоотношения с клиентской базой. Но обеспечение компании прибыли – это далеко не единственная вещь, которую делают лояльные клиенты для компании. Как правило, они:
  • рассказывают своим друзьям и родным об удачном заказе и «приводят» их к вам;
  • обращаются повторно и рассматривают другие ваши товары и услуги при необходимости;
  • оставляют отзывы, отмечают бренд в публикациях на своих страницах;
  • вступают в группы бренда в социальных сетях, следить за новостями.

Согласитесь, неплохая поддержка. Тем более, все это требует меньше финансовых затрат, в отличие от привлечения новой аудитории.


RFM-анализ - один из способов классификации своей аудитории по покупательскому поведению и создания сценариев дальнейшей работы с каждым сегментом. Вы поймете, кого можно причислить к самым лучшим клиентам, кого – к просто лояльным, кто окажется транжирой, а кто – экономным покупателем и т.д. Соответственно, для каждой группы необходимо будет разработать специальные предложения и стратегию взаимодействия.


RFM-анализ: что для него потребуется

Основой будут являться три показателя: Recency (давность) – количество времени, которое прошло с предыдущей покупки (сделки), Frequency (частота) – количество покупок, Monetary (деньги) – общая сумма покупок. Для проведения анализа вам потребуются данные обо всех покупках всех клиентов. То есть необходимо выгрузить файл из вашей системы учета клиентов.

Затем клиентская база по этим показателям (давность, частота и деньги) делится на 3 диапазона:

Давность:
  • 1 – давние;
  • 2 – «спящие» (относительно недавние);
  • 3 – недавние.
Частота покупок:
  • 1 — разовая;
  • 2 — редкие;
  • 3 — частые.
Сумма покупок:
  • 1 — низкий чек;
  • 2 — средний чек;
  • 3 — высокий чек.

В итоге каждый клиент получит свой определенный числовой показатель. Например, 113 будет означать, что клиент давно совершил разовую дорогую покупку у вас. В итоге пересечения всех этих показателей и диапазонов дадут 27 возможных комбинаций (сегментов).

Весь процесс работы с Excel можно разделить на несколько шагов

Шаг 1. Выгружаем из CRM документ со сделками по всем клиентам. Для RFM-анализа понадобятся «Имя клиента», «Дата покупки», «Сумма покупки». Такую выгрузку может предоставить любая CRM-система.

Шаг 2. Создание и настройка сводной таблицы, чтобы посчитать: сколько раз клиент заказывал, на какую сумму и когда заказывал в последний раз. Применение условий в Excel, чтобы присвоить числовые диапазоны.

Шаг 3. Создание сводной таблицы на основании этих кодов. В результате должна получиться следующая таблица:

Подробное видео о том, как провести такой анализ можно найти у UniSender:

А дальше?

Здесь начинается самое интересное – оценка состояния базы клиентов и разработка моделей взаимодействия с ними. Охарактеризуйте каждый сегмент (123, 322 и т.д.). Например, клиентов с разовыми и давними покупками (111, 112, 113) можно попробовать вернуть с помощью специальных бонусов, скидок или подарков. Впрочем, если это не сработает в первый раз, слишком много времени и усилий в дальнейшем на это не стоит тратить. Отток клиентов из базы неизбежен.

Для клиентов, кто не совершал покупки некоторое время, но раньше покупал часто и тратил много можно предложить следующее:
  • скидку на заказ (например, «Скидка действует всю неделю»);
  • разослать информацию о распродаже;
  • создать персональную товарную подборку.

Для тех клиентов, кто все-таки склонен к покупкам, можно повышать ставки в динамическом ремаркетинге или в контексте. Ремаркетинг на основе RFM-анализа позволяет потратить рекламные деньги не на огромную аудиторию тех, кто лишь просто просматривал товар, а на определенную выборку пользователей.

Категории идеальных клиентов, таких как «транжиры» и лояльные клиенты, как правило, не требуют особых временных и финансовых затрат. Все, что нужно делать, – убедить этих клиентов в том, что они для вас ценны. Из скидок здесь будет уместна только программа лояльности для постоянных клиентов. В остальном достаточно персональных товарных подборок, сообщений о важных нововведениях, полезного контента в рассылках. Также можно попробовать продвигать и свои дорогие продукты (для категории транжир, например, 333).

В чем плюсы RFM-анализа

  • Не нужно привлекать дополнительных специалистов или программное обеспечение. Анализ легко сделать в Excel.
  • Не требуются дополнительные данные. Для такого анализа подойдет уже имеющаяся у вас информация из CRM-системы.
  • Занимает не очень много времени. Саму разбивку клиентов на группы можно сделать за полчаса, используя формулы Excel.
  • Не только не требует дополнительных затрат, но и в последствии помогает оптимизировать бюджет и получить прибыль.

Важно! Со временем списки клиентов по RFM-анализу могут устаревать: покупатели переходят из одного сегмента в другой, постоянные могут сделать перерыв в покупках, а те, кто заказал один раз – стать активнее и перейти в раздел транжир. Именно поэтому списки периодически необходимо обновлять. Как часто это делать – зависит от бизнеса и его специфики, сезонности, жизненного цикла клиента и т.д. Для крупного интернет-магазина с широким ассортиментом обновление списков и новый RFM-анализ можно проводить один в месяц.

Постоянные и лояльные клиенты – мечта любого бизнеса и фундамент для дальнейшей работы. Именно поэтому наряду привлечением новых, не стоит забывать и о «старых» покупателях. Вовремя предоставленная скидка, показанное объявление или отправленное уведомление способны творить чудеса и наладить контакт между вами и вашими существующими клиентами. Для понимания своей аудитории попробуйте RFM-анализ. Это несложный, но очень эффективный способ улучшить ваши отношения с клиентами, понять их и, соответственно, улучшить показатели бизнеса.

Другие статьи по теме

27 июня 5013 просмотра 7 минут
#аналитика
Выгрузка данных из Яндекс.Директ с указанием условия подбора (корректировки) трафика
Зачастую перед аналитиком встает задача глубокого исследования данных о производительности рекламных кампаний в Яндекс.Директе.
30 декабря 2466 просмотров 15 минут
#аналитика#Веб-аналитика
08 октября 4297 просмотров 7 минут
#аналитика
17 сентября 48732 просмотра 7 минут
#аналитика#Веб-аналитика
Что такое веб-аналитика и как настроить веб-аналитику для сайта
Почти все сайты подключены к системам Яндекс.Метрики и Google Analytics. Счетчики установлены, отчеты создаются. Правда, во многих случаях аналитика заканчивается именно на этом этапе. Как организовать действительно эффективную работу по веб-аналитике сайта и сделать ее важной частью бизнеса – в нашем лонгриде.
15 января 15123 просмотра 6 минут
#аналитика
06 октября 7636 просмотров 5 минут
#аналитика#Разработка#Веб-аналитика
Что такое Big Data: как работать с большими данными
Большие данные становятся неотъемлемой частью нашей жизни. Все мы ежедневно используем какие-либо технологии и контактируем с продуктами и крупными компаниями. Компании предлагают нам свои продукты и, в свою очередь, используют данные, которые мы им предоставляем (начиная от отслеживания переходов на сайте и заканчивая персональной информацией при оформлении заказов). Настал момент подробнее разобраться, как собираются эти огромные потоки информации и что с ними делают.
Центральный офис в Москве
8 (495) 215-10-97 Пн-Пт: с 10:00 до 19:00
Наверх