RFM‑анализ: что это такое и как его провести

Как выстроить коммуникацию с каждым покупателем, почему одни клиенты охотно реагируют на скидки и бонусы, а другим нужно что-то иное, например, индивидуальные условия обслуживания и подарки. Разобраться в этом поможет RFM‑анализ. Как его провести — в этой статье.

Вести работу с клиентами удобно в МоемСкладе. Подключить систему лояльности и бонусные программы — персональные и накопительные скидки, есть отложенное начисление и приветственные бонусы, скидки на чек или отдельную позицию.

Удобные отчеты по клиентам — сумме продаж за месяц, среднему чеку и другие. Создавайте воронки продаж, рассылки и звоните покупателям в один клик.

Эксперт статьи

Андрей Володин

менеджер продукта CRM в МоемСкладе

Что такое RFM‑анализ

RFM (РФМ) анализ — это метод сегментации клиентов компании, позволяющий делить их на группы в зависимости от суммы покупок и их регулярности. Нужен для того, чтобы продумать схемы работы с каждой группой клиентов.

Аббревиатура RFM расшифровывается как Recency, Frequency и Monetary. Это и есть принцип анализа:

• Recency — давность сделки, то есть сколько времени прошло с момента последней покупки.
• Frequency — частота сделки. Насколько регулярно потребитель покупает товар или услугу, посещает сайт в течение определенного времени.
• Monetary — деньги. Сколько потратил покупатель за установленный период.

В основе анализа лежит принцип Парето: 80% результата приносит 20% позиций. Если это правило перенести на маркетинг, получим — 20% постоянных клиентов совершают 80% покупок. Более подробно об этом в статье Как провести ABC-анализ.

Зачем нужен RFM‑анализ

RFM‑анализ позволяет найти:

• самых лояльных клиентов, которые приносят больше всего денег;
• самых неактивных клиентов.

Результаты анализа можно использовать в любых каналах коммуникации: телефонные звонки, сегментированные sms и email-рассылки, таргетированная реклама.

Анализ дает понимание, как взаимодействовать с клиентами каждого сегмента и подталкивать их к повторным покупкам. Например, тем, кто недавно сделал заказ, дать дополнительную скидку по промокоду на весь ассортимент. А для тех, кто давно ничего не покупал, дать скидку или предложить бесплатную доставку.

В результате анализа компания может увеличить доходы за счет повышения среднего чека у активных клиентов, а также снизить расходы на коммуникацию с «мертвыми душами».

Кому необходим RFM‑анализ

Используют результаты RFM‑анализа в B2C и B2B. Метод подходит для e‑commerce, прямых и регулярных продаж.

Примеры бизнесов, где RFM‑анализ применяют чаще всего:

• рестораны и кафе;
• парикмахерские и салоны красоты;
• фитнес-клубы;
• розница и интернет-магазины.

Кому не подходит RFM‑анализ

Если у компании:

• небольшая клиентская база — менее 1 000 контактов;
• разовые или редкие покупки — для анализа покупателей недвижимости, автомобилей или детских колясок RFM-анализ не подходит;
• стартап — бизнесу с большим количеством транзакций проводить анализ лучше спустя 3 месяца после открытия; если транзакций мало — через год.

Как часто проводить RFM‑анализ

Оптимально, если проводить его 1‑3 раза в квартал. Так проще отследить изменения в поведении покупателей внутри отдельных сегментов. Например, появляются новые покупатели или те, кто часто покупал перестают приобретать товар.

В результате бизнесу будет понятнее, как взаимодействовать с клиентами — новичков попросить подписаться на соцсети за дополнительный бонус, а кто давно не покупал привлечь дополнительной скидкой.

Если проводить РФМ‑анализ реже, то определить, к какой категории относится клиент — постоянный, новый или лояльный — будет невозможно.

Плюсы RFM‑анализа

• универсальность метода — анализировать можно большинство сфер бизнеса;
• точность анализа — сложно ошибиться при исследовании;
• простота и скорость использования — потребуется только Excel или Google таблица и статистические данные, анализ 50‑70 тысяч контактов занимает около 20 минут;
• повышение конверсии — позволяет более точно настроить таргетированную рекламу, например;
• повышение лояльности клиентов за счет более четких персональных предложений.

Минусы RFM‑анализа

• размер клиентской базы — для получения точного результата в базе должно быть от 1 000 контактов;
• подходит не для всех бизнесов, например для компаний, которые работают в секторе разовых продаж;
• нет прогнозов на будущее — показывает только текущую ситуацию, но не позволяет оценить прогресс;
• частота анализа — анализ проводят несколько раз в квартал, так как клиенты постоянно меняют свое поведение и переходят из одной группы в другую.

Как разделить клиентскую базу на сегменты: три основных параметра RFM‑анализа

Для анализа понадобятся данные о всех покупках за определенный период. Что и за сколько вы продали. Распределяете клиентов на сегменты и каждому ставите по три оценки:

Recency (давность сделки): 1 — недавние клиенты, 2 — относительное недавние клиенты (спящие), 3 — клиенты, которые давно ничего не покупали.

Frequency (частота сделки): 1 — покупают часто, 2 — покупают нечасто, 3 — давно ничего не покупали.

Monetary (деньги): 1 — потратили много денег, 2 — потратили не очень много денег, 3 — потратили мало денег.

Четко определить универсальную границу сегментов невозможно, так как здесь влияют многие факторы: отрасль, жизненный цикл покупателя и др. Ориентируйтесь на свою нишу. Например, клиентов по давности сделки можно разделить так: недавние клиенты — до 2 месяцев, относительно недавние — от 2 до 6, давно не покупали — более 6 месяцев.

Как провести RFM‑анализ: пошаговая инструкция

Рассмотрим подробнее каждый шаг.

Шаг 1: сбор данных

Выгрузите данные о клиентах из CRM в Excel.

В таблице должны быть такие колонки:

• ID клиента — номер телефона, ФИО или e‑mail;
• дата последнего заказа;
• количество покупок;
• сумма этих покупок.

Шаг 2: Сегментируем покупателей

Нужно выделить три равные группы по каждому показателю. В нашем примере будем ставить баллы от 1 до 3, но это не строгая градация. Можно ставить оценку по шкале от 1 до 10, тогда увеличится количество итоговых групп.

Recency

Градация по давности покупки:

• 0–30 дней — 1;
• 31–60 дней — 2;
• свыше 60 дней — 3.

Для примера возьмем отчетную дату 01.12.2023. Считаем, сколько дней прошло с последней покупки:

Ячейку с количеством дней с последней покупки отсортируем по возрастанию и разделим на три группы, в зависимости от давности сделки.

Frequency

Сортируем клиентов по тому, как часто они совершали покупки:

• 5 и более покупок — 1;
• 2‑4 покупки — 2;
• 0‑1 покупка — 3.

Ячейку «Количество покупок» расположим по возрастанию и поделим на три группы:

Monetary

Сортируем клиентов по чеку:

• 1 000‑1 999 рублей — 1;
• 2 000‑5 000 рублей — 2;
• более 5 000 рублей — 3.

Здесь по такому же принципу — сортируем по возрастанию и делим на три группы.

Шаг 3: анализируем покупателей

Каждый покупатель получил по одной оценке за каждый параметр. Например, у клиента 9 оценка 321.

Лучшим будет покупатель, который в течение 30 дней совершил более 5 покупок и потратил более 5 000 рублей. Худшим — одна покупка на сумму 1 999 рублей за три месяца.

Всего покупателей можно разделить на 27 сегментов. Некоторые могут быть пустыми, например, если нет клиентов, которые недавно покупали на большие суммы.

Подробно разобрали, как проводить RFM‑анализ на курсе «CRM в сервисе МойСклад» в учебном центре. Научитесь управлять взаимоотношениями с клиентами, привлекать новых и превращать их в лояльных и постоянных — все это бесплатно, в формате 10‑минутных видео с разбором каждого шага.

Как работать с разными группами клиентов

Для разных категорий подходят свои методы работы. Например, для идеальных клиентов подойдут закрытые распродажи и индивидуальные условия обслуживания, а для спящих — скидки.

Идеальные

Те, кто часто покупают на крупные суммы. Ваша задача — удерживать их в таком состоянии как можно дольше.

Как работать. Лучшие предложения для них — подарки к покупкам, закрытые продажи или же индивидуальные условия обслуживания. Здесь важно не надоедать покупателю своими предложениями, подойдут рассылки или SMS с важной информацией.

Лояльные

Клиенты, которые знакомы с брендом и регулярно покупают товары.

Как работать. Сообщайте о крупных распродажах и выгодных предложениях, предложите сопутствующие товары или подарок за покупку.

Потерянные

Те, кто давно приобрел товар и больше в магазин не возвращался. Как правило — это безвозвратно потерянные клиенты.

Как работать. Можно попробовать вернуть с помощью спецпредложения или крупной скидки. Расскажите о новинках и акциях.

Спящие

Совсем недавно часто и много покупали. Сейчас может быть нет потребности в товаре.

Как работать. Выяснить, почему перестали покупать, предложить новый продукт, рассказать об акциях, скидках и распродажах.

Бывшие лояльные

Те, кто раньше часто покупал с разным чеком.

Как работать. Как и со спящими — выяснить, почему перестали покупать, предложить новый продукт, рассказать об акциях, скидках и распродажах.

Редкие

Покупали нечасто и давно не возвращались.

Как работать. Сделайте рассылку, предложите новые услуги, расскажите об акции.

Недавние

Покупатели, кто недавно совершил покупку в магазине и познакомился с брендом. Задача — удержать клиентов и заслужить их лояльность.

Как работать. Поздравить с покупкой, пригласить в соцсети, предложить выгодные акции. Можно предложить скидку на следующий заказ.

Настроить систему лояльности можно в МоемСкладе — персональные и накопительные скидки по дисконтной карте, а также бонусные программы. Скидки на чек или отдельную позицию. Массовые рассылки в WhatsApp, Viber, Telegram прямо из программы.

Примеры использования RFM‑анализа

Рассмотрим, как бренды используют результаты анализа для коммуникации с клиентами.

SMS

E‑mail рассылка

А это тематические подборки брендов. Такая онлайн-витрина демонстрирует и хорошо продает товар. Подходит для лояльных, спящих, редких и бывших лояльных клиентов

Как еще можно использовать результаты RFM‑анализа

Рост LTV — прибыль компании, полученная от одного клиента за все время сотрудничества с ним. Этому способствуют программы лояльности, бонусы, продажа сопутствующих товаров.

Запуск нового продукта. В первую очередь сообщите об этом лояльным клиентам. Они сделают первые заказы, напишут отзывы и порекомендуют товар своим знакомым.

Увеличение лояльности. Главное — выбрать правильный инструмент при работе с аудиторией. Например, для спящих клиентов делать самые выгодные предложения, чтобы вернуть их, а новых познакомить с компанией и ответить на популярные вопросы через цепочку welcome-писем.

Эффективность коммуникаций. Для каждого сегмента должно быть свое торговое предложение. Так вы повысите количество откликов и новых заказов.

Снизить количество потерянных клиентов. Помогут скидки на повторные заказы, программы лояльности и спецпредложения. Например, бонус + кешбэк или бесплатная доставка.

Увеличение ROI (коэффициент возврата инвестиций). С разделением клиентов на сегменты бизнесу становится понятно, как общаться с каждой аудиторий и что ей предлагать.

Ремаркетинг. Экспортируйте сегменты потребителей в рекламные сервисы, чтобы создавать на их основе целевые аудитории и показывать им отдельные объявления.

Как работать с покупателями в МоемСкладе

В МоемСкладе удобно работать с программами лояльности, создавать рассылки, смотреть аналитику по работе с покупателями и оптимизировать рабочие процессы.

Программа лояльности

Покупателям можно назначать персональные и накопительные скидки, бонусные программы, скидки на чек или отдельную позицию. Есть отложенное начисление и приветственные бонусы. Подтверждение регистрации клиентов и списание баллов по СМС. Поддержка лояльности в кассе на iOS и Android.

E-mail и SMS-рассылки, телефония

Отправлять email-рассылки отдельным группам клиентов или по всей базе можно через сервис. Готовые интеграции с SendPulse, Mailganer, UniSender, Sendsay и другими.

Звоните клиенту прямо из его карточки: интеграция c Телфин, АТС Билайн, Манго Телеком, Простые звонки и другими.

Воронка продаж

Этот отчет позволяет отслеживать конверсию выполнения заказов. Отчет основан на статусах заказов и статусах контрагентов и представлен в виде графика. Контролируйте, сколько времени в среднем уходит на каждую стадию обработки заказа. Это позволяет заметить «узкие места» в процессе продажи.

Отчет по показателям контрагентов

Показатели контрагентов позволяют фильтровать список клиентов по нужным данным. Например, по дате первой и последней продажи, по количеству и сумме продаж, по среднему чеку, по прибыли, полученной благодаря конкретному клиенту. Показатели по каждому контрагенту отображаются в его карточке.