Опубликовано: 21.09.2023
RFM-анализ позволяет разделить всех клиентов по частоте, давности и сумме их покупок. С помощью этих данных Вы можете прогнозировать реакцию целевой аудитории на Ваши рекламные объявления и повышать конверсию. Чем больше людей будет взаимодействовать с Вашей рекламой, тем больше у Вас будет в перспективе прибыль. В статье рассмотрим, как провести RFM-анализ и применить его результаты на практике.
Что такое RFM
Аббревиатура расшифровывается следующим образом:
Recency — давность (как давно Ваши клиенты что-то у Вас покупали);
Frequency — частота (как часто они у Вас покупают);
Monetary — деньги (общая сумма покупок).
Суть RFM-анализа в том, что мы разделяем всех клиентов на группы в зависимости от того, как давно они сделали последнюю покупку, как часто покупали и насколько большой была сумма их заказов. По каждому из этих признаков мы выделяем по три равные группы. Затем присваиваем каждой группе числовое обозначение от 1 до 3.
По давности заказа:
• 1 — давние клиенты;
• 2 — относительно недавние клиенты;
• 3 — недавние клиенты.
По частоте покупок:
• 1 — покупает очень редко (единичные заказы);
• 2 — покупает нечасто;
• 3 — покупает часто.
По сумме покупок:
• 1 — маленькая сумма покупок;
• 2 — средняя сумма покупок;
• 3 — большая сумма покупок.
Например, клиент «312» покупал недавно один раз и на среднюю сумму. Или клиент «222»: покупает периодически на небольшую сумму, и последняя покупка была относительно недавно.
Вы можете сегментировать аудиторию с помощью RFM-анализа в обычных таблицах Excel.
Как создать таблицу для RFM-анализа
Рассмотрим с Вами пошагово, как можно провести RFM-анализ.
Первый шаг. Вам необходимо выгрузить всех клиентов в одну таблицу. Шапка таблицы будет выглядеть так:
• имя клиента;
• дата покупки;
• сумма покупки.
Второй шаг. Нужно определить последнюю дату покупки каждого клиента, сколько раз он за всё время покупал и какая была общая сумма покупок. Вам не надо делать это вручную, достаточно использовать функцию «Сводная таблица».
Третьим шагом будет настройка сводной таблицы. Вам нужно вынести в «Строки» значение «Имя клиента», а в «Столбцы» добавить даты и сумму покупок.
Обратите внимание:
• чтобы посчитать количество покупок, в графе «Суммировать по» надо указать COUNTA;
• чтобы найти последнюю дату покупки, надо указать MAX;
• чтобы посчитать сумму всех покупок, надо написать SUM.
Теперь все эти данные необходимо перенести на отдельную страницу, чтобы рассчитать значения для RFM-сегментации.
Для этого надо:
• Рассчитать, как давно были совершены покупки. Вам понадобится формула: =СЕГОДНЯ()-B2.
• Посчитать, как давно покупали 33% и 66% клиентов. Нужны две формулы: =PERCENTILE.INC(C2:C12;0.33) и =PERCENTILE.INC(C2:C12;0.66). У нас, например, получилось, что 33% клиентов покупали в течение 65 дней, а 66% — в течение 107 дней.
• Поставить значение Recency. Если клиент покупал менее чем 65 дней назад (33% клиентов), то ставим значение «3». Если 65-107 дней назад, то пишем «2». Всем остальным пишем «1». Вам понадобится формула: =ЕСЛИ(C2<65,3,ЕСЛИ(C2<107,2,1)).
• По такому же принципу рассчитываем значения для Frequency и Monetary.
• И для большей наглядности нам осталось просчитать общее значение RFM, объединив все три значения по каждому клиенту в одну ячейку. Чтобы не делать это вручную, мы используем формулу =D2*100+F2*10+H2.
Как использовать RFM-анализ
Что делать с полученной информацией дальше? Вы можете разделить всех клиентов на группы и разрабатывать стратегию коммуникации для каждой группы в отдельности.
Давайте рассмотрим примеры некоторых таких групп клиентов.
Группа 333 — самые активные, покупают часто
Это Ваши идеальные клиенты. Вы можете запустить специальную программу лояльности для них, открыть VIP-клуб или проводить акции только для них. Вам важно показать, что Вы цените этих клиентов так же, как и они Вас.
111 — случайные покупатели
Иногда кажется, что их проще списать со счетов, они совершили покупку один раз, это было очень давно и на небольшую сумму. Но Вы можете построить с ними коммуникацию и напомнить о себе. Например, отправить провокационное сообщение и понять, что они точно не Ваши клиенты, или можете вовлечь их в Вашу воронку продаж.
1 в одной из категорий
Например, у нескольких Ваших клиентов идёт значение 122 (хромает Recency). Такому сегменту следует дать немного времени, чтобы определиться и вернуться к Вам. Попробуйте предложить им товары, которые покупают за компанию с теми, что они приобрели ранее, чтобы вызвать у них повторный интерес к Вашей компании.
3 в одной из категорий
Эти клиенты достаточно лояльны к Вам, нужно экспериментировать, чтобы показать Ваши продукты с выгодной стороны.
RFM-анализ — удобный инструмент, который позволит выстроить грамотную коммуникацию с разными сегментами Вашей целевой аудитории и увеличить пожизненную ценность клиента (lifetime value или LTV) — количество денег, которые он приносит за весь период взаимодействия с компанией.
