Связаться с нами
Закрыть
Назад в блог

Стратегии работы с RFM-аудиториями в рекламе

#аналитика
03 декабря 680 просмотров 7 минут на чтение
Рассказывает
Иван Барченков
Коммерческий директор

Изучить поведение покупателей - только часть задачи маркетолога. Важнее грамотно на него повлиять: одним клиентам можно активно предлагать товары высокой ценовой категории, другим эффективнее демонстрировать скидки и бонусы на заказы, а на кого-то просто не стоит тратить бюджет. RFM-анализ поможет определить, кто из вашей клиентской базы с большей вероятностью принесет выгоду.

RFM-сегментации уже больше 50 лет. Digital-специалисты давно научились использовать этот метод анализа для экономии рекламных бюджетов и увеличения рентабельности вложений в ремаркетинг. 

Что такое RFM-анализ в маркетинге

RFM-анализ — это метод анализа клиентской базы по покупательскому поведению, который позволяет произвести сегментацию по трем основным показателя RFM:
  • Recency — давность (как давно ваши клиенты что-то покупали);
  • Frequency — частота (как часто клиенты покупают);
  • Monetary — деньги (общая сумма покупок).

В каждом из разделов определим еще по три направления (можно больше), чтобы обработка клиентской базы носила более детальный характер. Присвоим пунктам определенные номера. 

Каждый покупатель должен быть привязан к определенному числовому показателю. Например, в сегмент 312 будут включены клиенты, которые недавно совершили разовую покупку на средний чек. Делаем вывод, что это новички в нашем магазине и людей данной категории необходимо склонить к повторному посещению, увеличить их лояльность к бренду. 

Все перечисления показателей и диапазонов позволяют разбить базу клиентов по 27 комбинациям.


Сегментация клиентов по группам


Более подробно о том, как произвести RFM-анализ вручную или автоматизировать процесс, мы писали в одной из более ранних статей. В этой рассмотрим, как работать с сегментами, чтобы направить маркетинговые ресурсы в выгодном русле.

Модели взаимодействия с аудиторией

Мы охарактеризовали каждый сегмент (123, 322 и т.д.) и далее будем их обозначать сочетанием цифр.

Как вернуть клиентов с разовыми и давними покупками

111, 112, 113 - клиенты, давно совершившие разовую покупку на любую сумму.

Чтобы вернуть давних клиентов, предложите им специальные бонусы, скидки или подарки. Но, если это не замотивирует их повторно прийти в магазин, то в дальнейшем не стоит тратить на эти сегменты время, средства и усилия. Отток клиентов из базы неизбежен.

Взаимодействие с редкими “прибыльными” клиентами

232, 233 - “спящие” клиенты с частыми покупками на средний и высокий чек.

Клиентам, кто не совершал покупки некоторое время, но раньше делал это часто и тратил много, можно предложить:
  • скидку на заказ;
  • разослать информацию о распродаже;
  • создать персональную товарную подборку.

Общение с постоянными клиентами

231, 232, 233, 331, 332, 333 - “спящие” и недавние клиенты, часто совершающие покупки на любой чек.

Важно постоянно заботиться о лояльных клиентах и уделять им внимание, чтобы не увели конкуренты. Покупатели должны быть убеждены, что ценны для вас. Для них можно повышать ставки в динамическом ремаркетинге или в контексте. И, конечно, желательна программа лояльности для постоянных клиентов: рассылки товарных подборок, сообщений о важных нововведениях, изменениях, акциях.

Схема взаимодействия с RFM-сегментами

Перед вами общая схема взаимодействия с клиентами разных RFM-сегментов. Безусловно, каждый бизнес требует индивидуального подхода, и он должен проявиться в содержании предложений и акций для покупателей.


Кому нужно делать RFM-анализ?

Какому бизнесу нужен RFM-анализ? Мы склоняемся к тому, что RFM-анализ, в первую очередь, подходит для проектов, продающих свою продукцию довольно часто. Например, для сферы FMCG, продавцов подписок (с небольшим изменением R), для интернет-магазинов моторных масел (один клиент может совершать до пяти покупок в год). И он может оказаться мало эффективным для магазинов дорогой мебели, эксклюзивных товаров и предметов искусства, где клиент покупает диван один раз в 15 лет. Но, безусловно, всегда существуют ограничения и исключения.

Ремаркетинг на основе RFM-анализа позволяет потратить рекламные деньги не на огромное число покупателей, а на определенную выборку пользователей. Каждый сегмент требует отдельной рекламной кампании. Объявление фокусируется на узкую аудиторию людей со схожим покупательским поведением. И, как показывает практика, это приводит к лучшему отклику на рекламу. А значит, мы не “сольем” бюджет клиента.

Другие статьи по теме
17 сентября 5618 просмотров 7 минут
#аналитика
Что такое веб-аналитика, а также сервисы и системы для её проведения
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 2890 просмотров 6 минут
#аналитика
Цели в Google Analytics: как создать, настроить и установить
06 октября 1365 просмотров
#аналитика
Что такое Big Data простыми словами
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.
10 сентября 727 просмотров
#аналитика
Customer Journey Map: что это, зачем, источники информации, где и как визуализировать
«Клиент редко покупает то, что бизнес ему продает», – сказал Питер Друкер, один из известных теоретиков менеджмента. Многие клиенты вкладывают другие смыслы в ваши товары и приходят к покупке с помощью тех каналов, которым вы, возможно, не уделяли внимание.
22 июля 2849 просмотров 4 минуты
#аналитика
CRM-системы: что это такое и зачем они нужны
Автоматизация рабочих процессов сейчас – это привилегия не только крупного бизнеса. IT-технологии развились до такой степени, что различные аналитические системы и другие нужные продукты стали доступны малым и средним компаниям. В том числе и программы для автоматизации работы с клиентами. Если вы все еще сомневаетесь в необходимости внедрения CRM-системы, то эта статья для вас.
20 июля 655 просмотров 4 минуты
#аналитика
Применение машинного обучения в Google таблицах с помощью библиотеки Tensorflow.js и Google Apps скрипта
Тема машинного обучения сейчас очень актуальна и продолжает набирать обороты. Машинное обучение — это алгоритм, с помощью которого система распознает данные и их закономерности, предсказывает значения на основе обученной модели.
02 июня 750 просмотров 3 минуты
#аналитика
Сервис передачи расходов из Яндекс.Маркета в Яндекс.Метрику
MediaNation начала работу над созданием собственного сервиса стриминга данных – StreamMyData. Первый коннектор, который представлен в системе, позволяет передавать данные о расходах из Яндекс.Маркета в Яндекс.Метрику. Это означает, что в Метрике вы сможете видеть расходы по Яндекс.Маркету, сопоставлять их с данными по продажам и доходу и принимать решения о том, как повысить эффективность размещения на Яндекс.Маркете.
27 мая 607 просмотров 1 минута
#аналитика
Как в Google BigQuery разделить значение столбца по символу
Часто в UTM-метках используется символ вертикальной черты (|), который разделяет параметры визуально. В результате при передаче таких данных в базу два важных параметра попадают в один столбец, что затрудняет их дальнейший анализ. Возникает вопрос: как их “физически” разделить, если работа с данными ведется в Google BigQuery?
20 мая 2169 просмотров 8 минут
#аналитика
Кейс: сквозная аналитика для Tilda-сайта и нестандартной CRM
Мы привыкли, что сквозная аналитика востребована в крупном ритейле, и для ее обеспечения используются большие сложные CRM. Однако этот кейс демонстрирует, что связь транзакций и источников лидов интересует всех, кто хочет грамотно подходить к маркетингу. Даже модных блогеров, чьи сайты созданы на Tilda, а используемая CRM ограничена в функционале.
23 апреля 545 просмотров 8 минут
#аналитика
Маркетинговая аналитика во времена COVID-19 – опыт Google
На днях Thinkwithgoogle.com опубликовал материал своего руководителя отдела стратегической аналитики, Авинаша Кошика, где тот рассказывает, от какой аналитической работы его отдел отказался на период пандемии, а какую продолжает вести. Любопытный материал с точки зрения отношения (очень) крупного бизнеса к текущей ситуации. Приводим наиболее интересные тезисы.
Давайте работать?
Мы верим в ваш бизнес
Наверх