Чем полезен RFM-анализ и как использовать данные анализа
Как «разделить» клиентов по лояльности с помощью RFM-анализа
16.09.2021
Как, работая с клиентской базой, найти данные тех, кто совершает покупки регулярно? Как отследить, когда лояльный покупатель всё реже делает заказы и исправить ситуацию? Эти и похожие вопросы решает RFM-анализ.
В статье рассказываем, как создавать и настраивать сегменты для рассылок на основе RFM-анализа, и как с его помощью увеличивать конверсию в заказы.
В статье рассказываем, как создавать и настраивать сегменты для рассылок на основе RFM-анализа, и как с его помощью увеличивать конверсию в заказы.
- RFM-анализ помогает выявить клиентов, которые чаще всего покупают
- Как использовать RFM-показатели в RetailCRM
- Как с помощью RFM-показателей сегментировать клиентскую базу
- Обновляйте сегменты время от времени и снова делайте RFM-анализ
- Разработайте коммуникации для сегментов и работайте с каждым из них отдельно
RFM-анализ помогает выявить клиентов, которые чаще всего покупают
Суть анализа в том, что все клиенты делятся на группы по:
По этим показателям можно разделить вашу базу на группы, понять, кто покупает у вас часто и много, кто — редко, а кто вообще давно ничего не покупал. Ещё такая сегментация помогает понять, какие клиенты вероятно сделают заказ, а какие даже не отреагируют на предложение.
Анализ позволяет строить отдельные персональные коммуникации с каждой группой: показывать им разную рекламу и делать разные email-рассылки. Например, лояльным клиентам высылать персональные предложения, а «уснувшим» — дарить промокод или настраивать на них таргетированную рекламу. Чем точнее будет предложение, тем выше вероятность покупки.
Например, зоомаркет MasterZoo подключили RFM-анализ в RetailCRM: клиентов сегментировали по частоте и сумме покупок, а после по ним делали рассылку. Это увеличило доход компании на 54%.
Есть ещё несколько вопросов, на которые поможет ответить анализ:
- R — как давно сделали последнюю покупку
- F — как часто покупали
- M — насколько большой была сумма их заказов
По этим показателям можно разделить вашу базу на группы, понять, кто покупает у вас часто и много, кто — редко, а кто вообще давно ничего не покупал. Ещё такая сегментация помогает понять, какие клиенты вероятно сделают заказ, а какие даже не отреагируют на предложение.
Анализ позволяет строить отдельные персональные коммуникации с каждой группой: показывать им разную рекламу и делать разные email-рассылки. Например, лояльным клиентам высылать персональные предложения, а «уснувшим» — дарить промокод или настраивать на них таргетированную рекламу. Чем точнее будет предложение, тем выше вероятность покупки.
Например, зоомаркет MasterZoo подключили RFM-анализ в RetailCRM: клиентов сегментировали по частоте и сумме покупок, а после по ним делали рассылку. Это увеличило доход компании на 54%.
Есть ещё несколько вопросов, на которые поможет ответить анализ:
- какое соотношение «одноразовых» и повторных клиентов в интернет-магазине
- сколько клиентов и какой важности обеспечивает основной доход
- сколько VIP-клиентов, которым требуется программа лояльности и персональное обслуживание
- сколько новых клиентов, которых нужно стимулировать к повторной покупке
- сколько неактивных клиентов, которых можно попробовать «реанимировать»
- сколько «отвалившихся» клиентов, о которых стоит забыть
Как использовать RFM-показатели в RetailCRM
В разделе «Аналитика»
Зайдите в раздел «Аналитика» и выберите «Клиенты». Модуль будет вторым блоком.
Показатели для анализа рассчитываются автоматически. Клиенты делятся на 27 групп по девять групп в каждом из направлений M-F, R-M, R-F.
Чтобы настроить RFM-диапазоны каждого показателя, нужно нажать на шестерёнку в правом верхнем углу.
В RetailCRM под границей диапазона M (сумма покупок) принимается доля покупок клиентами. В примере на скриншоте клиенты высокой и средней важности обеспечивают 6% всех покупок, а все остальные — низкой важности. Такие значения стоят по умолчанию.
Чтобы настроить RFM-диапазоны каждого показателя, нужно нажать на шестерёнку в правом верхнем углу.
В RetailCRM под границей диапазона M (сумма покупок) принимается доля покупок клиентами. В примере на скриншоте клиенты высокой и средней важности обеспечивают 6% всех покупок, а все остальные — низкой важности. Такие значения стоят по умолчанию.
Чтобы понять какое F (частоту) выставлять, посмотрите раздел клиентов, отсортируйте по количеству заказов и примерно поймёте, как часто клиенты делают повторные покупки.
Выставляя значения R (давность с последней покупки), посмотрите на естественный срок потребления товаров, сезонность и среднее время между первой и следующей покупкой.
Нажав на любую группу в модуле, вы «провалитесь» в список клиентов, которые соответствуют параметрам группы. Этот список можно выгрузить в нескольких форматах: .xls, .csv, .xml, .json. Или провести массовое действие.
Выставляя значения R (давность с последней покупки), посмотрите на естественный срок потребления товаров, сезонность и среднее время между первой и следующей покупкой.
Нажав на любую группу в модуле, вы «провалитесь» в список клиентов, которые соответствуют параметрам группы. Этот список можно выгрузить в нескольких форматах: .xls, .csv, .xml, .json. Или провести массовое действие.
Например, для самых лояльных клиентов назначить задачу на менеджеров обзвонить и персонально поблагодарить за преданность вашему магазину.
Встроенный RFM-анализ в CRM-системе позволяет сегментировать клиентов и заняться маркетингом, а не тратить время на ручной анализ данных.
В разделе «Маркетинг»
В разделе «Маркетинг» можно сегментировать клиентов по RFM-признакам и использовать сегменты в массовых/триггерных рассылках. Можно также выгружать их в Яндекс. Директ или в Facebook и запускать контекстную или ретаргетированную рекламу своим же клиентам.
Об этом способе рассказываем ниже.
Об этом способе рассказываем ниже.
Как с помощью RFM-показателей сегментировать клиентскую базу
Второй способ использовать RFM-показатели — применить их в разделе «Маркетинг». Перейдите в этот раздел, затем выберите «Сегменты» и нажмите «Создать сегмент».
Откроется окно создания нового сегмента. Нажимаем «Добавить группу фильтров». Есть 2 группы с RFM-показателями: «Данные клиента» и «Заказы».
Нажмите на группу «Данные клиента», откроется форма, куда через кнопку «Добавить фильтр» можно добавить фильтры. Ниже — все фильтры из блока RFM по этой группе.
LTV — это пожизненная ценность клиента, то есть сколько денег принёс вам клиент за всё время вашего сотрудничества.
В дате регистрации можно выставлять относительные даты. Например, за последний месяц.
В дате регистрации можно выставлять относительные даты. Например, за последний месяц.
В группе «Заказы» два RFM-показателя: «Количество заказов» и «Сумма по заказам». Они тоже добавляются отдельно через кнопку «Добавить фильтр». Другие три фильтра на скриншоте добавлены по умолчанию.
Обновляйте сегменты время от времени и снова делайте RFM-анализ
Как часто обновлять — зависит от того, насколько ваша база «подвижная». Например, крупный интернет-магазин с большим количеством посетителей и частыми покупками может обновлять данные раз в два месяца. Если клиенты редко покупают, можно обновлять показатели раз в квартал или раз в полгода. Обновление поможет понять, например, какие клиенты давно не покупали. Тогда по ним можно будет настроить рассылку, чтобы «разбудить».
Когда клиенты переходят из одного сегмента в другой, данные меняются. В RetailCRM вам не нужно пересчитывать сегменты вручную: система всё делает автоматически. Достаточно выставить динамический тип сегмента.
Когда клиенты переходят из одного сегмента в другой, данные меняются. В RetailCRM вам не нужно пересчитывать сегменты вручную: система всё делает автоматически. Достаточно выставить динамический тип сегмента.
При переходе клиента из одного сегмента в другой можно настроить автоматические рассылки с оповещением об изменении статуса. Например, если самые лояльные клиенты теряют интерес к покупкам, можно отправить письмо и узнать, почему это произошло. Или рассказать, что вы цените их и, возможно, что-нибудь предложить.
КЕЙСЫ
CEO Edoque о подписках на продукты, лояльной базе клиентов, полной автоматизации бизнеса и сведении ошибок к нулю
Время чтения 19 минут
Разработайте коммуникации для сегментов и работайте с каждым из них отдельно
Вы сами можете определить, к какому сегменту и при каких значениях относить клиентов. В начале пути можно обойтись универсальной сегментацией — новички, уснувшие, лояльные. А уже позже можно детализировать и добавлять другие RF-сегменты для анализа. Например, делить новичков или уснувших по маленькому, среднему и высокому чеку.
Какие сегменты могут быть и как с ними общаться:
Какие сегменты могут быть и как с ними общаться:
Новички — сделали первую покупку в течение 35 дней
Что можно сделать:
- поздравить с покупкой
- познакомить с программой лояльности
- провести опрос и узнать предпочтения
- прислать подборку товарных рекомендаций без скидок
- отправить интересное предложение, чтобы удержать интерес
Кочующие: 1−2 заказа, последний в течение 36−72 дней
Что можно сделать:
- познакомить с магазином
- рассказать о преимуществах
- дать промокод на скидку
Уснувшие: 1−2 заказа, последний более 73 дней назад
Эти клиенты ещё помнят о вас, но их нужно попытаться расшевелить. Например:
Зоомаркет MasterZoo будит «уснувших» клиентов email-рассылками с промоакциями и промокодами. В письмах используют механику «Время с последней покупки».
- отправить рассылку с акциями или товарами со скидкой
- подарить промокод
- прислать подборку популярных товаров в вашем магазине
Зоомаркет MasterZoo будит «уснувших» клиентов email-рассылками с промоакциями и промокодами. В письмах используют механику «Время с последней покупки».
«Делаем рассылку по „уснувшим“ клиентам. Вот результат одной из них: отправили 896 писем, открыли 33%, конверсия 4%. Ещё у нас есть категория „дремлющих“ клиентов, которых нужно периодически подталкивать на покупку. Для них делали рассылку с промоакцией. И там уже были другие результаты: из 8 500 писем открыли 31%, конверсия — 3,6% и всего 1% отписок», — Антон Кутявин, руководитель интернет-зоомаркета MasterZoo.
Потенциально лояльные — 2 заказа, последний в течение 51 дня
Эти клиенты могут в любой момент перейти в сегмент лояльных. Или, наоборот, уйти. Что можно сделать:
- вовлечь полезным контентом
- предложить помощь в выборе
- прислать подборку товаров без скидок
Лояльные — 3 и более заказа, последний в течение 51 дня
Это ваши самые лучшие клиенты. Они и так хорошо покупают, поэтому не стоит утомлять их лишними рассылками. Что можно сделать:
- поблагодарить за лояльность и рассказать, как любите и цените клиента
- подарить постоянную персональную скидку
- предложить особые условия. Например, пригласить вступить в программу лояльности
- прислать персональную подборку товаров
Под угрозой ухода — 3 и более заказа, последний 51−102 дня назад
Всем силами пытаемся вернуть. Что можно сделать:
- сделать скидку или подарить купон на покупку
- рассказать о распродаже
- собрать подборку новинок и акционных товаров
Потерявшие лояльность — 3 и более заказа, последний более 103 дней назад
Клиенты могут уйти от вас по любой причине: поменялись вкусы и предпочтения, не нравится ваш продукт или сервис, стало дорого. Поэтому в первую очередь спросите, почему они так долго ничего не покупали и выясните причины ухода. Например, можно провести опрос, а потом рассказать, почему клиенту стоит остаться с вами.
Закрепим
1. RFM-анализ позволяет сегментировать клиентов по частоте, давности и сумме покупок и выявить, кто из покупателей приносит больше всего прибыли.
2. Анализ помогает ответить и на другие вопросы. Например, понять, сколько «одноразовых» и повторных клиентов в магазине, сколько лояльных клиентов, сколько новых клиентов, которых нужно стимулировать на покупку, а про кого стоит забыть.
3. Когда «разделили» клиентов по лояльности, работайте отдельно с каждой группой клиентов. Уснувшим присылайте подборку или промокод, новичков поздравьте с первой покупкой, а лояльным предложите специальные предложения.
4. В RetailCRM вы можете заняться RFM-анализом и сегментировать покупателей. Сделать это можно в разделе «Аналитики» и «Маркетинг».
2. Анализ помогает ответить и на другие вопросы. Например, понять, сколько «одноразовых» и повторных клиентов в магазине, сколько лояльных клиентов, сколько новых клиентов, которых нужно стимулировать на покупку, а про кого стоит забыть.
3. Когда «разделили» клиентов по лояльности, работайте отдельно с каждой группой клиентов. Уснувшим присылайте подборку или промокод, новичков поздравьте с первой покупкой, а лояльным предложите специальные предложения.
4. В RetailCRM вы можете заняться RFM-анализом и сегментировать покупателей. Сделать это можно в разделе «Аналитики» и «Маркетинг».
Вам может быть интересно:
Кейс MasterZoo: как у зоомаркета вырос доход на 740% из каналов CRM-маркетинга через RetailCRM
NPS-опрос: как узнать, насколько клиенты любят вашу компанию
Лид-магнит: как повысить конверсию и «втянуть» клиента в воронку продаж
ABC/XYZ-анализ: как понять, что лучше всего продаётся, чтобы применять это в рекламе
Кейс MasterZoo: как у зоомаркета вырос доход на 740% из каналов CRM-маркетинга через RetailCRM
NPS-опрос: как узнать, насколько клиенты любят вашу компанию
Лид-магнит: как повысить конверсию и «втянуть» клиента в воронку продаж
Как не попасть в спам: краткое руководство, чтобы письма попадали в Inbox клиентов
Как составить описание товаров в интернет-магазине, чтобы продажи пошли вверхABC/XYZ-анализ: как понять, что лучше всего продаётся, чтобы применять это в рекламе
Яна Сонина
Автор
Оцените статью
© 2013–2021 RetailCRM
Контакты
115230, Москва
Хлебозаводский проезд, д. 7, стр. 9
Хлебозаводский проезд, д. 7, стр. 9
Продукт
Ресурсы
Компания
