Как с помощью RFM-анализа сегментировать клиентов интернет-магазина?

Целевая аудитория одного интернет-магазина может быть абсолютно разнородной. Да что уж тут говорить, она обязательно разнородна. Даже если вы продаете кухонные приборы, целевые покупатели будут абсолютно не схожи между собой: по образу и стилю жизни, по интересам, по способам совершения покупок, по своей покупательской способности, по показателям лояльности.

Без сегментации клиентов и таргетинга в торговле не обойтись. Об этом твердят на всевозможных тренингах, конференциях, пишут в статьях и обсуждают в блогах. Но как именно выделить группы клиентов, по каким критериям? И какие действия предпринять в отношении получившихся ячеек?

В этой статье мы затронем один из критериев сегментации клиентов — уровень их лояльности. Многие интернет-магазины используют программы лояльности: начисляют бонусные баллы за эту самую лояльность, предлагают дополнительные услуги и скидки. Как определить уровень лояльности и сегментировать всю клиентскую базу в зависимости от полученных результатов?

Один из самых известных инструментов — RFM-анализ. Давайте разберемся, что он из себя представляет. RFM- акроним с английского, включает в себя три критерия, по которым можно разделить клиентов на группы:

R (Recency) — давность действия. Под действием можно понимать не только совершение покупки, но и посещение сайта, переход по ссылке и любой другой целевой шаг. Чаще всего используют давность совершения покупки. Считается, что чем меньше времени прошло с того момента, как клиент купил что-либо, тем больше вероятность подтолкнуть его к совершению еще одной покупки в данном магазине. Чтобы разделить клиентов по критерию Recency, достаточно ответить на вопрос КАК ДАВНО? В зависимости от ответов Вы можете выделить, к примеру, 3 группы клиентов (их может быть и больше):

• недавние (1−3 месяца назад)
• средней давности (3−6 месяцев назад)
• давние (более 6 месяцев назад)

F (Frequency) — частота действий. То есть какое количество действий совершил клиент за определенное количество времени. В нашем случае — какое количество покупок. Здесь очевидно: чем чаще клиент совершает у вас покупки, тем он более ценен для компании и тем лояльнее он по отношению к вам. Чтобы разделить клиентов по критерию Frequency, нужно ответить на вопрос — КАК ЧАСТО? И в зависимости от ответов выделить группы клиентов:

• частые (совершают покупки раз в квартал)
• средней частотности (раз в полгода-год)
• редкие (реже, чем раз в год)

M (Monetary) — вложения/сумма денег. Этот показатель сегментирует клиентов по тому количеству денег, которые они оставляют в вашем интернет-магазине. В принципе этот показатель определяет важность клиента. Для сегментирования достаточно ответить на вопрос НАСКОЛЬКО ВАЖЕН КЛИЕНТ? отталкиваясь от размера прибыли, которую он принес вам за определенное время.

• очень важный
• средней важности
• низкой важности

Возьмем такой пример. Некоторые покупатели любят совершать покупки во время распродаж, получается в среднем 2 раза в год, то есть довольно часто. Другие же клиенты предпочитают купить костюм Armani без всяких акций и это является единственной покупкой за год. Кто из двух клиентов более ценен? По показателю M — конечно, второй. По показателю F- первый. RFM-анализ способствует выявлению общего уровня ценности/лояльности клиента, объединяя эти показатели и в том числе и показатель Recency.

RFM-анализ — прежде всего инструмент маркетолога. С помощью него можно выявить несколько групп лояльности, совершающих покупки в интернет-магазине, и применять по отношению к ним принципиально различающиеся стратегии, действия, акции и т. п. Обычно составление RFM-отчета дело довольно трудоемкое и кропотливое. Составляя такой отчет в табличном варианте, нужно быть внимательным, усидчивым и предельно сконцентрированным. Заранее необходимо продумать границы критериев, разобрать данные по всей клиентской базе и далее заполнить все ячейки таблицы. Обычно выполнение этого задания занимает несколько дней.

В retailCRM есть встроенный функционал сегментации клиентов по лояльности. RFM-показатели высчитываются системой автоматически, разделяя клиентов на 18 групп. Как это выглядит? Маркетинговый виджет RFM-анализ у нас подразумевает сегментирование клиентской базы по 2 направлениям — RF и RM. По каждому направлению получаются 9 групп.

Выбрав кнопку RF, вы разделите клиентов по показателям давности и частоты совершения покупок. На экране вы увидите 9 блоков. Нажав на любой их них, вы перейдете сразу к выбранной категории клиентов — там будут доступны их имена, даты совершения покупок, количество заказов, средний чек, ответственный менеджер и другие имеющиеся данные о клиентах. Эту таблицу при необходимости Вы сможете выгрузить на компьютер в 4 различных форматах: xls, clv, json и xml.

Выбрав кнопку RM, вы разделите клиентов по показателям давности совершения покупки и его важности в обороте. Перед вами опять же образуются 9 групп клиентов, каждую из которых вы сможете просмотреть подробнее в отдельном окне. А затем сможете при необходимости выгрузить таблицу с данными на ПК.

Благодаря встроенному RFM-анализу в retailCRM, жизнь маркетолога интернет-магазина становится заметно проще. Вместо составления сложных и громоздких таблиц можно сразу заниматься продумыванием стратегий и креативных решений в отношении каждой из групп лояльности. Для каждой из групп можно составлять различные email-рассылки и отправлять их с различной частотой. Каждой из групп могут предназначаться различающиеся акции и спецпредложения, что сделает отклик и конверсию выше. Встроенный RFM-анализ полезен не только для маркетолога. И руководитель, и менеджеры, и другие сотрудники (если им будет открыт доступ к этому виджету настройками приватности) с помощью него в любой момент могут получить данные о любом клиенте — к какой группе он относится и какие действия в отношении него проводились за все время (за счет истории клиента).

Вам может быть интересно:
Чем полезен RFM-анализ и как использовать данные
Увеличиваем повторные продажи интернет-магазина с помощью RFM-анализа
Как повысить конверсию интернет-магазина
Как интернет-магазину повысить чек покупки
Роль CRM в омниканальной стратегии
Какую CRM-систему выбрать