Николай Горпиневич о способах удержания клиентов при помощи анализа давности, частоты и суммы покупок.

В закладки

Сегментация - один из столпов, на котором стоит эффективный email-маркетинг. Существует много подходов и критериев для сегментирования базы подписчиков, но сегодня поговорим об одном из самых простых и эффективных - RFM-сегментации. И расскажем, как RFM-кампании могут увеличить конверсию на 350%, на примере омниканального ритейлера «Техносила».

Про RFM-сегментацию многие говорят, но на практике используют единицы. В основе подхода лежит RFM-анализ клиентов (Recency - давность, Frequency - частота, Monetary - деньги). Все покупатели распределяются по сегментам в зависимости от давности совершенных покупок, частоты этих покупок и размера суммы заказа.

Идея заключается в том, что клиент, проявивший активность недавно, совершивший покупки определенное количество раз и потративший наибольшую сумму, максимально лоялен интернет-магазину и гораздо легче совершит новую покупку, чем тот, кто сделал единственный заказ давно и на небольшую сумму.

Для омниканального ритейлера «Техносила» была использована RF-сегментация, то есть анализ на основе показателей Recency и Frequency, так как они дают самые важные знания о покупателях.

RF-сегментация email-подписчиков позволяет решить несколько важных задач:

• Получить представление о качестве клиентской базы.
• Выявить самых лояльных покупателей.
• Диагностировать тех, кому требуется уделить больше внимания.
• Выявить критические точки коммуникации с клиентами.
• Запустить автоматизированные кампании для эффективной генерации повторных продаж и управления retention rate.

Виды RF-сегментов

Специалисты выделяют семь сегментов подписчиков: новички, перспективные, лояльные, дрейфующие, спящие, в зоне риска, в зоне потери. В матрице «удержания» по оси Х располагается количество дней с момента последнего заказа, по оси Y - количество заказов.

Новички - подписчики, которые совершили свою первую покупку в интернет-магазине. Новичками можно считать тех, кто совершил один заказ в течение последних 40 дней. Главная задача в работе с ними - превращение их в лояльных клиентов.

Для этого можно задействовать разные методы: рассказать о широком ассортименте магазина, предложить вступить в программу лояльности. Новичкам не стоит сразу показывать скидки, чтобы не снижать маржинальность интернет-магазина.

Дрейфующие - подписчики, которые совершили от одного до двух заказов, причем последний из заказов был в течение 52-75 дней, или те, кто сделал более одного заказа в течение 41-75 дней.

В этот сегмент подписчик может попасть из сегментов «Новички» и «Перспективные». Поскольку интернет-магазин уже потратил деньги на привлечение покупателя, теперь важно его удержать.

Спящие - подписчики, которые совершили один-два заказа, последний из которых был более 76 дней назад. Можно считать этих подписчиков «мертвыми».

Главная задача в этом сегменте - реанимировать подписчика, перевести в другой сегмент, поэтому здесь стоит активно использовать акции, скидки и спецпредложения. Если подписчик не реагирует на реактивационные рассылки, его можно смело отписывать, чтобы не тратить ресурсы интернет-магазина.

Перспективные - подписчики, которые совершили до двух заказов, последний из которых был не позже 51 дня назад. Это сегмент, который требует активной работы.

Перспективных подписчиков нужно вовлекать в мультиканальную коммуникацию (если у интернет-магазина она есть): предлагать различные маркетинговые активности, отправлять им полезные материалы (текстовые и видеообзоры, рекомендации по выбору и так далее), предлагать подписаться на соцсети. Как и новичкам, перспективным подписчикам не стоит давать скидок, чтобы не подсаживать сразу на скидочные предложения.

Лояльные - подписчики, которые совершили три и более заказа, последний из которых был не позже 51 дня назад. Лояльным подписчикам нужно дать понять, что магазин заботится о них, готов слушать своих клиентов и развиваться. Для этого нужно собирать обратную связь.

Лояльных покупателей нужно продолжить вовлекать в мультиканальную коммуникацию с магазином: использовать соцсети, офлайн-точки, полезные материалы, маркетинговые активности магазина. Например, у магазина Esky есть детская фотостудия и благотворительный проект, а «Техносила» ведет видеоблог и составляет текстовые обзоры и рекомендации. Лояльным покупателям также не нужно предлагать скидок, они хорошо покупают по полной цене.

В зоне риска - подписчики, которые совершили три и более заказа, последний из которых в течение 52-112 дней. Когда лояльный подписчик начинает терять интерес к магазину, его обязательно нужно вернуть. Необходимо побудить его остаться покупателем через демонстрацию полезного контента, рассказы об акциях и спецпредложениях.

В зоне потери - подписчики, которые совершили три и более заказа, последний из которых был более 113 дней назад. Подписчиков, которые в прошлом были лояльными, но совершенно потеряли интерес к магазину, нужно обязательно попытаться реанимировать. Необходимо получить обратную связь о причинах ухода, ещё раз продемонстрировать преимущества магазина. Подписчикам в зоне потери нужно демонстрировать самые выгодные предложения.

Задача триггерных RFM-рассылок, как и любой другой деятельности с RFM-сегментами, - удержание пользователей в группе «Лояльных». Чтобы отслеживать эффективность кампаний, нужно сравнивать прирост «Лояльного» сегмента с приростом сегмента «В зоне потери» и стремиться к тому, чтобы «Лояльный» сегмент рос быстрее (или соответственно уменьшался медленнее).

Сегментация и построение сетки удержания

Чтобы построить сетку удержания, необходимо разделить базу на сегменты по шкалам Recency (давность последней покупки) и Frequency (частота покупок). Для составления сегментов сначала сортируем всю базу подписчиков по давности последней покупки, затем каждый полученный сегмент сортируем по частоте покупок. Каждому сегменту присваивается цифровой индекс.

Чтобы построить сетку удержания, отмечаем на оси Х количество дней (min и max каждого сегмента) и на оси Y количество заказов (min и max каждого сегмента), а каждую ячейку размечаем кодами сегментов.

RF-сценарии для каждого из сегментов

Сценарий 1. Попадание в сегмент «Новички»

Когда пользователь совершил первую покупку, важно завоевать его лояльность и побудить к повторным заказам через предложение релевантных товаров в подходящий момент, который платформа рассчитывает автоматически.

• Текст: «Поздравляем с первой покупкой».
• Подборку персональных товарных рекомендаций.
• Баннер: «Знакомство с категориями».
• Блок: «Программа лояльности».

Пример письма для сегмента «Новички» омниканального ритейлера «Техносила»

Сценарий 2. Переход из «Новичков» в «Перспективные»

Чтобы в достаточной степени «подогреть» интерес новичков и перевести их в сегмент лояльных, необходимо вовлекать получателей полезным контентом и персональными предложениями на основе индивидуальных предпочтений.

Что включить в содержание письма:

• Текст: «Оставайтесь с нами».
• Баннер: «Программа лояльности».
• Подборка персональных товарных рекомендаций без скидок.
• Дополнительно: вебинары и прочие обучающие и полезные материалы.

Пример письма для перевода сегмента «Новичков» в «Перспективные»

Сценарий 3. Попадание в «Дрейфующие»

В этот сегмент попадают покупатели как из сегмента «Новички», так и из «Перспективных». Цель email-кампании - познакомить подписчиков с преимуществами магазина, донести уникальность предложения, сообщить о специальных условиях.

Что включить в содержание письма:

• Текст: описание УТП компании.
• Блок с промокодом.
• Подборка персональных товарных рекомендаций.
• Дополнительно: баннер «Рассрочка».

Пример письма для сегмента «Дрейфующие»

Сценарий 4. Переход в «Спящие» из «Дрейфующих»

«Спящие» подписчики могут вернуться в магазин и сделать заказ, поэтому их нужно реактивировать путем демонстрации персональных и самых выгодных предложений.

Что включить в содержание письма:

• Текст: «Оставайтесь с нами».
• Блок с промокодом.
• Баннер: раздел «Акции».
• Баннер: раздел «Распродажа».
• Подборка товаров со скидками.

Пример письма для перехода из сегмента «Спящих» в «Дрейфующих»

Сценарий 5. Первое попадание в сегмент «Лояльные»

После третьей покупки подписчики переходят в статус «лояльных». Самое время продемонстрировать, насколько магазин их ценит, и собрать обратную связь.

Что включить в содержание письма:

• Блок: обратная связь (текст и призыв к действию).

Пример письма для лояльных подписчиков

Сценарий 6. Переход из «Лояльных» в «Зону риска»

Когда лояльный подписчик начинает терять интерес к магазину, нужно всеми силами стараться его удержать. Для это стоит использовать демонстрацию полезного контента и рассказы об акциях и спецпредложениях.

Что включить в содержание письма:

• Текст: «Возвращайтесь в лояльный сегмент».
• Блок с промокодом.
• Баннер: раздел «Акции».
• Баннер: раздел «Распродажа».
• Подборка новинок.
• Дополнительно: блок «Рассрочка».

Пример письма для подписчиков, переходящих из «Лояльных» в «Зону риска»

Сценарий 7. Возвращение в «Лояльных» из «Зон потери и риска»

Подписчиков, которые вернулись в сегмент «лояльных», нужно еще больше вовлечь в мультиканальную коммуникацию с магазином, чтобы побудить остаться в этом сегменте надолго.

Что включить в содержание письма:

• Текст: «Мы вам рады».
• Баннер: YouTube-канал с обзорами.
• Блок с тизерами статей или обзоров.
• Блок: «Подписывайтесь на соцсети».
• Баннер: офлайн-магазины.
• Подборка персональных рекомендаций без скидок.

Итоговая схема коммуникаций на базе RF-матрицы: 8 кампаний

Результаты

По сравнению с триггером «Реактивация» (сценарий email-кампаний для реактивации «уснувших» пользователей, при котором по базе подписчиков, давно не заходивших на сайт и не совершавших покупок, отправляется email-рассылка с товарными новинками, скидками и персональными рекомендациями) RF-сценарии показывают более высокую эффективность по показателям открытий, кликабельности и конверсии.

По результатам, Click Rate у RF-кампаний больше, чем у сценария «Реактивация», на 15,09%, а конверсия выше на 348,18%. Выручка по RF-кампаниям на 71.51% больше, чем у «Реактивации». При этом количество отправленных писем меньше на 43,46%.

Баженов Руслан Иванович

к.п.н., доцент, зав.кафедрой информатики и вычислительной техники факультет математики, информационных технологий и техники Приамурский государственный университет им. Шолом-Алейхема Биробиджан, Россия

Аннотация: В данной статье описывается сегментация клиентов на основе RFM-анализа. Приводится пример анализа на основе базы данных фотографа. Анализ проводится в программном обеспечении Microsoft Excel.

Ключевые слова: RFM-анализ, сегментация, заказчики, база данных, Excel

RFM-analysis of the database of customers photographer

Dubovik Aleksey Viktorovich

3th year student of the Faculty of Mathematics, Information Technology and Technics Sholom-Aleichem Priamursky State University Birobidzhan, Russia

Bazhenov Ruslan Ivanovich

candidate of pedagogical sciences, associate professor, Head of the Department of Computer Science Faculty of Mathematics, Information Technology and Technics Sholom-Aleichem Priamursky State University Birobidzhan, Russia

Abstract: The article describes the segmentation of customers based on RFM-analysis. An example of analysis based on a database of existing entrepreneur. Analysis is performed in software Microsoft Excel.

Keywords: RFM analysis, segmentation, customers, database, Excel

В наши дни любой фотограф хочет иметь у себя как можно больше заказчиков, которые будут часто нанимать его для фотографирования различного рода мероприятий. Для наилучшего спроса фотограф должен создавать благоприятные условия для стабильного развития своего бизнеса, искать новых клиентов для фотосессии, предлагать новые возможности для имеющихся клиентов. Для этого нужно оценить базу на предмет предоставления благоприятных условий. Поэтому мы воспользуемся RFM-анализом. Он подходит для решения нашего случая, так как индивидуальный предприниматель, чью деятельность мы будем анализировать, занимается фотографированием и созданием фотоальбомов. База данных должна быть представлена на обоюдном соглашении и конфиденциальности.

RFM-анализ является инструментом, позволяющим проводить сегментирование потребителей по уровню лояльности на основе их прошлых действий, прогнозировать их поведение. Его применяют многие ученые и практики в свой деятельности. В.И. Александров показал применение RFM-анализа при разработке таргетированных маркетинговых стратегий в сфере e-commerce . Р.И.Баженов и др. привели разнообразные решения в различных областях . Методику и практику применения RFM-анализа описал Е.П.Голубков . Анализ существующих методов управления клиентской базой для повышения конкурентоспособности аптечной организации провела И.С.Каверина . Е.М.Разумовская и др. разрабатывали стратегии ит-компаний путем сопоставления результатов сегментации клиентов и требований развития ит-рынка . Е.В.Романенко и А.Г.Кравец реализовали RFM-анализ в информационной системы «TOUREAST: CRM AI» . Как увеличить продажи дистрибьюторской сети на основе RFM-анализа предложила Т.И.Сорокина . Зарубежные ученые также применяют выделенный метод в своих исследованиях .

RFM - это аббревиатура от слов Recency - новизна, Frequency – частота и Monetary, что означает затраты или вложения .

Recency – Дата последнего заказа клиента наших услуг.

Frequency –Количество общих покупок наших услуг клиентом.

Monetary – На какую сумму клиенты купили наши услуги

Во время расчета RFM-анализа необходимо узнать какие клиенты лучше подходят для работы с ними, а с какими можно как реже взаимодействовать, или вовсе отказаться от сотрудничества с ними.

Для того чтобы проделать данный анализ, мы воспользуемся MS Excel и готовой базой данных заказчиков (рис.1).

Для начала требуется привести данную таблицу в упрощенный вид и сделать меньшее количество столбцов. У нас будут три столбца: Заказчики; Дата заказа; Сумма заказа (рис.2).

После этого необходимо привести данные для проведения RFM-анализа, для чего создадим таблицу на основе инструмента «Сводная таблица».

В полученной таблице (рис.3) видно, что «Высшее учебное заведение» которое совершило 12 заказов общей стоимостью 516 800 рублей, и последний его заказ был совершен 25.12.2014.

Теперь, когда таблица готова и приведена в нужный вид, перейдем непосредственно к самому RFM-анализу.

Также мы будем оценивать заказчиков и разделим их на 5 категорий. Где в первую категорию попадут заказчики с «наихудшими» показателями, а в пятую категорию – с «наилучшими». Для каждой категории в процентное соотношение с шагом в 20%.

В показатель «M», первой категории, попадут те заказчики, которые принимали услуги фотографа и принесли ему до 20% прибыли от максимальной суммы всех значении поля «M». Во вторую категорию попадут от 20% до 40% от той же максимальной суммы. Так будет продолжаться, вплоть, до пятой категории, куда попадут заказчики с процентным соотношением от 80% до 100% принесенной прибыли. Аналогично будем проделывать и с показателями «R» и «F».

На этом мы закончили RFM-анализ. Как мы видим «Фото для газет» является наихудшим клиентом для нашего фотографа, и имеет показатели в виде «111» (Recency – 1; Frequency – 1; Monetary – 1). Так как данное предложение не используется часто (232 дня), то можно и вовсе отказаться от них, хотя, дополнительный заработок не помешает.

С такими заказчиками фотографы предпочитают найти взаимодействовать по-другому. Может кто-то и для наилучшей прибыли пытаются найти и таких клиентов, взаимодействовать в разных кругах своей деятельности, А также привлекать больше клиентов, для того чтобы заинтересовался и как можно чаще брал услуги. Либо, некоторые считают их «одноразовыми» клиентами, и предпочитают не уделять собственное время на них, а лучше брать побольше выгодных предложений, наиболее «перспективных» заказчиков, которые имеют более высокие RFM показатели были приближены к показателям равным «555». Нужно улучшать отношения между заказчиками и фотографом, и предлагать новые варианты своих услуг.

Также можно и провести различные анализы, делая выводы на основе RFM-показателей заказчиков. Например, существует клиент с показателем «155» (Recency – 1; Frequency – 5; Monetary – 5). Данные интерпретируются, так - с данным клиентом поддерживается слабая связь, возможно, клиент не часто нуждается в услугах фотографов или он использует замену своему, постоянному. В таком случае можно либо лично поинтересоваться у клиента, нужны ли ему наши услуги в дальнейшем.

Существуют заказчики с показателями «511». Это те клиенты, которые только что обратились к фотографу и являются «новичками». Фотограф старается налаживать теплые отношения с данными клиентами, не разочаровать их.

Как видим, данный RFM-анализ полезен для сегментирования клиентов в те или иные категории и позволяет нам изучить их. После распределения и изучения клиентов мы можем составлять свои индивидуальные подходы к ним, для того чтобы увеличить прибыль нашего фотографа.

Данное исследование может быть использовано в других фотостудиях, в обучении начинающих фотографов и студентов различных направлений и специальностей .

Список литературы :

1. Александров В.И. Применение RFM-анализа при разработке таргетированных маркетинговых стратегий в сфере e-commerce // Маркетинг и маркетинговые исследования. 2014. № 5. С. 332-339.
2. Баженов Р.И. О применении балльно-рейтинговой системы для оценивания курсовых работ по дисциплине «Интеллектуальные системы и технологии» // Приволжский научный вестник. 2014. № 5 (33). С. 135-138.
3. Баженов Р.И. Об организации деловых игр в курсе «Управление проектами информационных систем» // Научный аспект. 2014. Т. 1. № 1. С. 101-102.
4. Баженов Р.И. Об организации научно-исследовательской практики магистрантов направления «Информационные системы и технологии» // Современные научные исследования и инновации. 2014. № 9-2 (41). С. 62-69.
5. Баженов Р.И. Проектирование методики обучения дисциплины «Информационные технологии в менеджменте»// Современная педагогика. 2014. № 8 (21). С. 24-31.
6. Баженов Р.И., Векслер В.А., Гринкруг Л.С. RFM-анализ клиентской базы в прикладном решении 1С: Предприятие 8.3 // Информатизация и связь. 2014. №2. С. 51-54.
7. Баженов Р.И., Лобанова А.М. Обучение основам предпринимательства в компьютерной экономической игре «Капитализм 2» // Экономика и менеджмент инновационных технологий. 2014. № 4 (31). С. 35.
8. Векслер В.А., Баженов Р.И. Определение взаимосвязи номенклатурных позиций средствами 1С:Предприятие 8.3// Современные научные исследования и инновации. 2014. № 7 (39). С. 45-49.
9. Векслер В.А., Баженов Р.И. Формирование модели обучения взрослых основам информационных технологий: региональный аспект: монография. - Биробиджан: Издательский центр ФГБОУ ВПО «ПГУ им. Шолом-Алейхема», 2014. 126 с.
10. Голубков Е.П. RFM-анализ: методика и практика применения // Маркетинг в России и за рубежом. 2013. № 6. C. 11-24.
11. 11. Каверина И.С. Анализ существующих методов управления клиентской базой для повышения конкурентоспособности аптечной организации // Бюллетень сибирской медицины. 2014. Т. 13. № 4. С. 172-180.
12. Разумовская Е.М., Куцевол Н.Г., Попов М.Л. Разработка стратегии ит-компаний путем сопоставления результатов сегментации клиентов и требований развития ит-рынка // Ученые записки Казанского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2011. Т. 153. № 4. С. 211-221.
13. Романенко Е.В., Кравец А.Г. Некоторые вопросы проектирования и реализации распределенной информационной системы “TOUREAST: CRM AI” // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии. 2013. № 4. С. 165-176.
14. Сорокина Т.И. Как увеличить продажи дистрибьюторской сети // Молочная промышленность. 2015. № 2. С. 13-14.
15. Якимов А.С., Баженов Р.И. Сегментация клиентов с помощью RFM-анализа // Экономика и менеджмент инновационных технологий. 2015. № 1 [Электронный ресурс]. URL: http://ekonomika.snauka.ru/2015/01/7064 (дата обращения: 27.03.2015).
16. Mahboubeh K., Kiyana Z., Sarah A., Somayeh A. Estimating customer lifetime value based on RFM analysis of customer purchase behavior: Case study // Procedia Computer Science. 2011. № 3. C. 57-63.
17. Wikipedia. RFM-анализ. [Электронный ресурс]. // Википедия: свободная энциклопедия. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/RFM-%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7 (дата обращения: 27.03.15).
18. Ya-Han H., Tzu-Wei Y. Discovering valuable frequent patterns based on RFM analysis without customer identification information. // Knowledge-Based Systems. 2014. Т. 61. C. 76-88.

Каждый предприниматель в процессе развития бизнеса сталкивается с вопросом: как сделать своего клиента более лояльным и не дать ему уйти к конкуренту?

Существует два типа данных, которые можно узнать о покупателях: кто они такие (демографические данные) и что они делают (поведенческие данные). Как правило, маркетологи пытаются предугадать именно поведение клиентов. Ведь если вы планируете продать товар или услугу своим клиентам, то знание, что кто-то из них недавно приобрел несколько предметов общей стоимостью 10000 рублей, ценнее, чем знание их возраста, дохода, семейного положения или другой подобной информации.

Обычно для предсказания поведения клиентов специалисты по директ-маркетингу используют RFM-анализ. Главным становится вопрос, как формализовать размер пользы, принесенной каждым клиентом. Для этой цели изучаются три показателя:

• Recency - давность продажи (сколько времени прошло с момента последней покупки клиента);
• Frequency - частота покупок (общее количество покупок в периоде);
• Monetary - сумма продаж за всю историю (иногда используют средний чек).

Причем, показатель Monetary не обязательно привязывать к деньгам. Это может быть любой фильтр, наложенный на основные показатели этого метода: Давность и Частота. Монетизацию не всегда удается свести к покупкам. Например, для информационного портала можно взять время просмотра страницы или глубину просмотра страниц на сайте.

Как правило, процент покупателей, реагирующий на общие рекламные предложения, невелик. RFM-анализ – это простой и, в то же время, эффективный метод. Используя его, можно предсказать реакцию покупателя, улучшить взаимодействие и повысить прибыль. В зависимости от принадлежности клиента к одной из выделенных групп применяются разные способы воздействия. Важность показателей ранжируется согласно последовательности: Давность, Частота, Сумма продаж.

Применение RFM для базы данных частных клиентов

Рассмотрим небольшую компанию по продаже учебных пособий, которая использовала RFM-анализ для извлечения максимальной прибыли с каждого покупателя. Ежегодно лето всем клиентам рассылались письма с предложением приобрести их продукцию. Затраты на рассылку составляли 15 руб. на одно письмо, прибыль же от каждой продажи - 550 руб. Таким образом, чтобы оправдать затраты на рассылку, необходимо получать более 3% откликов. Но на протяжении нескольких лет доля откликов не превышала 1,6%, что не давало прибыли. Применив RFM, всю существующую базу данных клиентов разбили по 125 ячейкам (5х5х5) и определили долю откликов по каждой из ячеек. Далее рассылку писем стали осуществлять по ячейкам с долей откликов более 3%, что позволило компании в итоге получить прибыль.

Стоит отметить, что непрерывное использование RFM-анализа не пойдет на пользу бизнесу. Если постоянно его применять для решения вопроса: кому из клиентов написать или позвонить, - то некоторые из них вообще никогда не получат от вас известий, а другие - наиболее активно реагирующие, будут испытывать усталость от постоянного внимания, поскольку вы будете связываться с ними слишком часто. Необходимо разрабатывать стратегию контактирования и подумать, с каким предложением можно обратиться к менее восприимчивым клиентам, просто чтобы они знали, что о них помнят.

На практике встречается упрощенный RFM-анализ, который называют RF-сегментация, когда показатель Сумма продаж не используется, потому что его значение часто зависит от Частоты. С помощью такого анализа несложно выделить тех, с кем нужно проводить активную работу, и именно для них разрабатывать специальные предложения.

Применение RFM для базы данных корпоративных клиентов

Рассмотрим применение RFM-анализа к базе данных корпоративных клиентов. Такая база, в большинстве случаев, гораздо меньше базы частных клиентов, и можно прибегнуть к сокращению количества групп. Например, для базы в 10000 записей 125 ячеек RFM-анализа будут иметь всего 80 записей в каждой ячейке, а этого мало для получения статистических результатов. Сократим количество RFM-ячеек до 20 с уменьшенным количеством групп, отсортированных по Частоте и Сумме продаж. Например, 5 - по Давности покупки, 2 - по Частоте и 2 - по Сумме продаж.

В теории RFM-анализа предполагается очень простой механизм разделения Давности, Частоты и Суммы продаж по сегментам: отсортировать все контакты и разбить на 5 равных групп для каждого показателя. Этот способ работает и помогает разбить всех клиентов относительно друг друга на:

• покупали только что
• недавно
• давно
• очень давно

Но на практике возникает проблема изменения этих показателей во времени.

Бизнес развивается хорошо, но вдруг в течение месяца не совершается ни одной покупки - это плохо. Но если разбить базу данных на равные части - ничего не изменится и всё те же последние покупатели попадут в сегмент «покупали только что».

Новый бизнес ещё не имеет данных о продажах за несколько лет. В этом случае границы с каждым днём будут сильно отличаться и пользоваться результатом такого RFM-анализа вообще нет смысла.

Сезонности, акции и праздники тоже сильно влияют на качество анализируемых данных. Поэтому время стоит фиксировать. Для того, чтобы определиться какие временные интервалы лучше выставить, стоит ответить для себя на ряд вопросов:

• Какая длина жизненного цикла клиента?
• Какой естественный период покупки?
• Какая сезонность?
• За какое время большинство клиентов успевает совершить повторную покупку?

Действенность RFM-анализа совсем не означает, что он может полностью заменить менеджера по продажам. Личное общение с заказчиком позволяет сотруднику хорошо понимать его и многое знать о нем. Правильно будет сосредоточить внимание менеджера на ключевых клиентах, а с остальными вести работу по электронной почте, с помощью сообщений и социальных сетей. RFM-анализ в этом случае становится отличным инструментом, помогающим провести сегментацию покупателей.

Офтоп: с тегом RFM на Хабре лишь 2 статьи, и обе из корпоративных блогов. Странно, почему так мало контента по тематике, ведь на Хабре много людей из e-commerce related area?

Однако, бросаю лить воду и предлагаю, для начала, договориться о терминах. Далее под RFM-анализом подразумевается анализ ценности клиента для компании. По сути, слегка продвинутый вариант ABC-анализа , только с фокусом не на товарах, а на клиентах. Во главу угла ставится формализация размера пользы каждого клиента для бизнеса. С целью выявления это пользы каждый клиент рассматривается по следующим параметрам:

R ecency - новизна (время с момента последней покупки)
F requency - частота (частота покупок за период)
M onetary - монетизация (стоимость покупок за период)

Дано :

1. История продаж интернет-магазина в виде.xlsx выгрузки, наподобие

Sic! Не ищите смысла в цифрах, все полу-рандомно изменено на 1-2 порядка

2. ТЗ от собственника, полная версия которого звучит не сложнее фразы «RFM-анализ сделать можешь?»

Результат :

Поначалу, полдня потратил на раздумья «Как все это сделать при помощи вычисляемых объектов сводной таблицы, чтобы было красиво». В итоге, забил на красоту и за час сделал с помощью промежуточного листа и обычных формул типа "=ЕСЛИ" и т.д.

3. Промежуточные вычисления

Для вычисления времени с момента последней покупки необходима текущая дата (стандартная функция в Excel =ТДАТА()) и дата последней покупки клиента. Поскольку выгрузка представляла собой неупорядоченный массив «Дата-Клиент-сумма_покупки», существовала сложность выявления последней даты покупки по каждому из клиентов. Проблема была решена сортировкой по всему объему дат в выгрузке (прошу не винить за «колхозный стиль», но в тот момент на красоту забил, так как хотел максимально быстро реализовать имевшееся в голове решение). Зеленым отмечены колонки первоначальной информации. В первой строке оставил формулы для понимания, а сортировал по колонке в порядке убывания (колонка создана при помощи сцепить)

4. Составные части листа «Итог»

Теперь собираем результат RFM-анализа на одном листе. Начинаем со списка клиентов (сортировка не имеет значения) - копируем с первого листа список клиентов оставляем только уникальные записи при помощи стандартного функционала (Данные - Удалить дубликаты). В колонку B при помощи ВПР тянем дату последнего заказа клиента. Формула в колонке С считает количество заказов клиента по всей выгрузке. В колонке D похожим образом считается сумма заказов по клиенту. А столбец E вычисляет для нас количество дней с момента последней покупки клиентом.


Sic! пример формулы для колонки E указан в ячейке K1, а в самом столбце E сохранены лишь значения для демонстрации результата

5. Recency (время с момента последней покупки)

Суть выделенной формулы в следующем: смотрим в каком из пяти равных промежутков от 0 до максимума (подсвечено в формуле красным) находится значение каждой ячейки колонки Е и проставляем оценку от 1 (клиент, купивший у нас нечто год назад) до 5 (клиент купивший что-либо в последнее время).

6. Frequency (частота покупок за период) и Monetary (cтоимость покупок за период).

Формулы идентичны, поэтому рассмотрим на примере Frequency. В данном случае мы разделили всю совокупность на 3 равных по количеству членов совокупности промежутка и смотрим к какому из этих промежутков относится значение в колонке С с выставлением оценок 1(клиент покупающий у нас реже остальных), 3, 5 (клиент покупающий у нас чаще остальных).

Для тех кому сложно или лениво понять определение медианы в википедии : медиана - это значение, делящее совокупность данных на 2 равные по количеству части. Пример: cреднее арифметическое значение 5 клиентов совершивших 1, 2, 2, 2, 100 покупок = 21,4 (ничего не говорящая нам средняя температура по больнице); медиана для этого же ряда = 2.

Заключение : про сложение всех показателей вместе и сортировку в порядке убывания самой правой колонки листа «Итог» писать не стал - думаю, итак понятно)) Моя цель - создать систему «на коленке», была полностью достигнута. Отдаю «как есть» . Дописывая эти строчки понимаю, что мое определение медианы и пример тоже не самые легкие (для тех у кого не было в университете мат.статистики). Если кто предложит более простой и понятный вариант - заменю.

Целевая аудитория компании редко бывает однородной – чаще встречается ситуация, когда одни и те же услуги или товары приобретают покупатели с разными доходами, ценностями, потребностями. Для каждого из них бизнес должен сохранять привлекательность: предлагать выгодные условия, создавать и поддерживать ощущение ценности, совершенствовать сервис. Для того чтобы найти индивидуальный подход к представителям целевой аудитории, компания разделяет клиентов на категории по различным критериям. Одним из современных и хорошо зарекомендовавших себя способов сегментирования покупателей признан RFM-анализ. Он позволяет выделить группы потребителей по лояльности и выбрать для них соответствующие приемы стимулирования.

Теоретические аспекты RFM -подхода

Название RFM-анализа складывается их первых букв слов, каждое из которых представляет отдельный критерий сегментации:

R (Recency) – новизна, давность действия/ время, прошедшее с момента последней покупки.

Критерий определяет вероятность возвращения клиента на основании его покупательской активности. Чем меньше времени прошло с момента приобретения продукта, тем больше существует шансов, что потребитель совершит повторную покупку. При этом под действием может пониматься как оформленный заказ, так и посещение сайта компании, переход по ссылке и др.

Рассчитываетсякак разность между текущим днем и днем последней покупки (в днях/ неделях/ месяцах). Например, выделяются следующие группы покупателей: недавние (до 3 месяцев), средней давности (от 3 до 6 месяцев) и давние (больше 12 месяцев).

F (Frequency) – частота действий за выбранный период/ суммарная частота покупок (заказов).

Критерий наглядно демонстрирует то, как часто клиент совершает покупки и, соответственно, насколько он лоялен по отношению к компании/ бренду. Чем выше данный показатель, тем больше вероятность, что потребитель будет покупать снова и снова.

Могут быть выделены три группы: частые (1 раз в квартал и чаще), средней частоты (1 раз в полгода/ год) и редкие (меньше 1 раза в год).

M (Monetary) – объем покупок в денежном выражении, финансовые вложения/сумма денег.

Критерий отражает то, насколько клиент важен для бизнеса, или, другими словами, как много денег он оставил в магазине. Взаимосвязь, как и в предыдущих случаях такова: чем больше человек потратил средств, тем выше вероятность, что он потратит столько же или больше.

Рассчитывается как сумма всех расходов покупателя за определенный промежуток времени. Иногда может не учитываться – например, в случаях, когда ценность клиента не измерима деньгами.

Таким образом, каждый клиент оценивается по трем критериям (давность, частота, деньги). Четвертым показателем становится общий «вердикт» RFM, объединяющий все три оценки в одну. Наиболее перспективными и ценными признаются те клиенты, у кого сочетание «баллов» больше, — они со значительной долей вероятности откликнутся на торговое предложение. Например, при ранжировании по 5 различным группам существует 125 возможных оценок, при этом максимальным будет значение 555.

Практика RFM -анализа

Для проведения RFM-анализа, как правило, не требуется сложного программного обеспечения – достаточно привычной таблицы Microsoft Excel. При подготовке к работе для разделения клиентов используются 5 числовых значений, где:

1 – это наихудший показатель (наименьший объем покупок, наибольшая давность, самая большая редкость);

5 – это наилучший показатель (наибольший объем, наименьшая давность, минимальная редкость).

Для оценки могут выбираться как числовые значения, так и процентные показатели. Например, в первую группу будут отнесены покупатели, которые приобрели товары и принесли компании прибыль в размере до 20% от всей совокупности денежных средств в графе Monetary, а в пятую – клиенты с показателями от 80% до 100%.

(Id/ ФИО) клиента	дата последней покупки	количество покупок	общая стоимость покупки

После составления первичной таблицы переходим непосредственно к RFM-анализу и составляем сводную таблицу (в область «Названия строк» пойдет «№ клиента», в область «Значения» — дата последней покупки, количество покупок и общая стоимость). Далее:

1. Каждому столбцу таблицы присваиваем свое значение («Параметры полей значений»). Для столбца «Дата» выбирается операция «Максимум»и числовой формат «дата», для столбца «Стоимость» — числовой формат «денежный»).

1. Разделяем покупателей на 5 категорий в зависимости от потраченной на приобретенные товары/ услуги суммы (до 20%, от 20% до 40%, от 40% до 60%, от 60% до 80%, от 80% до 100%).
2. Определяем количество прошедших дней (в Excel для вычисления параметра можно выбрать готовую формулу по дате и времени («Дней360»)).

ЕСЛИ (количество пройденных дней <=0,2*МАКС (диапазон столбца количества пройденных дней);5;ЕСЛИ (количество пройденных дней <=0,4*МАКС диапазон столбца количества пройденных дней);4;ЕСЛИ (количество пройденных дней <=0,6*МАКС диапазон столбца количества пройденных дней);3;ЕСЛИ (количество пройденных дней <=0,8*МАКС диапазон столбца количества пройденных дней);2;1))))

По аналогичным формулам высчитываются значения критериев Frequency и Monetary.

Итоговая таблица выглядит следующим образом:

(Id/ ФИО) клиента	дата последней покупки	количество покупок	общая стоимость	количество пройденных дней
	05.05.2017		5 550,00

Таким образом, наиболее ценным покупателем для компании может быть признан клиент №4 (с показателем RFM 555: и покупает часто, и тратит много в сравнении с остальными), а наименее привлекательными – клиенты №2 (131) и №6 (221), так как делают незначительные и редкие заказы.

После разделения аудитории на сегменты, становится возможным подобрать для каждого из них индивидуальные способы коммуникации:

• «сливки» клиентской базы оценят vip-обслуживание и специальные предложения, программу лояльности;
• выгодные клиенты – определиться с тем, что препятствует более частым покупкам с их стороны, и исправить это;
• постоянные покупатели с небольшим чеком – увеличить чек, предложив сопутствующие товары;
• недавно совершившие покупку – дать время для того, чтобы определиться, привлекать внимание актуальной и интересной информацией;
• наименее перспективные покупатели – сделать им «провокационное» предложение, «растормошить» или удалить из базы данных, избавиться от «балласта».

RCM-подход может быть полезен практически любому бизнесу, независимо от направления деятельности или размера товарооборота. Его главное достоинство – простота и наглядность сегментации целевой аудитории и точность определения значимости клиентов для компании.