Как увеличить повторные продажи: настраиваем RFM - аналитику

Сам анализ основан на трёх показателях:

• Recency — давность совершения клиентом последней покупки
• Frequency — частота покупок клиента
• Monetary — средний чек клиента

Что касается настроек RFM-анализа, то здесь всё зависит от того, какая важность клиента, частота или давность покупок в вашем бизнесе считается высокой, а какая — низкой. Вы выставляете нужные значения в каждом из сегментов и отправляете виджет на пересчёт. RFM-анализ собирает данные по всей базе за всё время, и не зависит о того, какие временные рамки у вас заданы в глобальной аналитике.

После того, как пересчёт будет завершён, перед вами будут актуальные данные. Если вы делаете настройки виджета впервые, то процесс займёт несколько минут.

В модуле RFM-анализа в retailCRM весь объём продаж магазина принят за 1. Клиенты, делавшие заказы в вашем магазине, сортируются по сумме заказов по убыванию: самые активные покупатели — вверху, наименее активные — внизу. Далее система их суммирует по очереди.

Чтобы было понятнее, как происходит процесс расчёта Monetary, возьмём общий объем продаж магазина N за 100 рублей. А клиентская база за всё время будет состоять из 4-х клиентов, которые купили на 60, 20, 15 и 5 рублей.

Рассчитываем показатели:

1) 60 / 100 = 0,6

2) (60 + 20) / 100 = 0,8

3) (60 + 20 + 15) / 100 = 0,95

4) (60 + 20 + 15 + 5) / 100 = 1

Получается, для магазина N нужно ставить границы где-то 0,7 и 0,98, чтобы первый клиент попал в первый сегмент, 2 и 3 — во второй сегмент, а третий — в третий. В реальном магазине клиентов очень много, поэтому эти границы ближе к началу. В retailCRM по умолчанию стоят 0,2 и 0,35.

Здесь вы прописываете «пограничные» значения по частоте заказов вашими клиентами. Для того, чтобы узнать эти цифры, зайдите в раздел Клиенты в retailCRM и отсортируйте по количеству заказов.

Например, если самое большое количество заказов у клиента, А — 10, а самое меньшее у клиента B — 1, а также есть клиенты C, D и E, у которых количество заказов 8, 6 и 3 соответственно.

В этом случае число заказов на границе между «Часто» и «Средне» составит 7, а между «Средне» и «Редко» — 4. При таком раскладе клиенты будут анализироваться следующим образом:

Количество заказов больше 7 — Частые

Количество заказов меньше 7, но больше или равно 4 — Средней частотности

Количество заказов меньше 4 — Нечастые

Показатель давности первой покупки в каждом бизнесе индивидуален. Поэтому задайте самостоятельно промежуток времени с момента последней покупки, который будет считаться подходящим для каждой из метрик (средней давности/недавние).

Давайте посмотрим на конкретных примерах, — и для этого возьмём бизнес по продаже цветов.

Рассмотрим следующую ситуацию:

У вас есть клиенты X, которые покупают цветы раз в 2-3 месяца на личные праздники. Средняя сумма их чека составляет от 2 000 до 2 700 рублей. При таких условиях они находятся в этой точке:

Если какой-то процент из них перестанут покупать с той же периодичностью, то эти клиенты сместятся сюда:

Что можно предпринять?

Как вариант, рассылка с выгодным предложением ограниченным по времени.(«сгорающие» скидки, сезонные акции и т. п.)

VIP-клиент, который покупает у вас букеты стоимостью свыше 5000 рублей с периодичностью 1−2 раза в два месяца, находится в этой точке:

Если он станет делать меньше заказов, то переместится сюда:

Что предпринять?

Отслеживаем это событие и создаём уведомление на менеджера, который сможет разобраться в ситуации и вернуть клиента.

Клиент N по разным причинам перешёл на позицию ниже (из высокой важности в среднюю, из средней-в низкую и т. п.).