Что такое RFM-сегментация аудитории

RFM-анализ — удобный инструмент, чтобы изучить поведение пользователей и понять, как они совершают покупки. В этой статье мы разберём, как использовать RFM-сегментацию для построения маркетинговой стратегии и увеличения LTV клиента.

Представьте, к вам за месяц пришли 100 клиентов. Как понять, кто из них вам принёс наибольшую прибыль? Можно использовать RFM-сегментацию. Этот анализ позволяет разделить всех клиентов по частоте и сумме покупок.

Сама аббревиатура расшифровывается так:

Recency — давность (как давно ваши клиенты что-то у вас покупали);
Frequency — частота (как часто они у вас покупают);
Monetary — деньги (общая сумма покупок).

Но что вам даст эта информация? С помощью RFM-анализа вы сможете прогнозировать реакции клиента на ваши рекламные объявления и повышать конверсию. Чем больше людей будет взаимодействовать с вашей рекламой, тем больше у вас будет в перспективе прибыль.

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. Шаблон анализа вы найдёте в материалах к этой статье.

Рассмотрим в вами пошагово, как можно провести RFM-анализ. В первую очередь, 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.

1. Рассчитать, как давно были совершены покупки. Вам понадобится формула: =СЕГОДНЯ()-B2.
2. 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.
3. 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)).
4. По такому же принципу рассчитываем значения для Frequency и Monetary.
5. 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.

Вы собрали все данные о ваших клиентах, изучили их, и появляется вопрос: а что делать с этой 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.

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.

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 им о себе. Например, отправить провокационное сообщение и понять, что они точно не ваши клиенты, или можете вовлечь их в вашу воронку продаж.

Например, у нескольких ваших клиентов идет 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.

Эти клиенты достаточно лояльны к вам, нужно экспериментировать, чтобы показать ваши продукты с выгодной стороны.

RFM-анализ — удобный инструмент, чтобы увеличить LTV клиента и выстроить грамотную коммуникацию с разными клиентами.