RFM-анализ — один из несложных, но эффективных инструментов сегментации клиентов. С его помощью вы сможете объективно и по-новому посмотреть на вашу клиентскую базу и рационально перераспределить свои усилия в работе с ней. Вы увидите, кто из клиентов только занимает строку в таблице, но не приносит вам ничего, а кто действительно пополняет бюджет компании. О ком можно смело забыть, а с кем нужно поддерживать отношения, чтобы он стал еще более активно обращаться к вам.
RFM-анализ. Что скрывается за этими тремя буквами
RFM – аббревиатура, в которой скрыты три английских слова:
- •Recency — новизна.
- •Frequency — частота.
- •Monetary — денежность.
По этим трем характеристикам мы и будем анализировать наших клиентов.
- •Recency подскажет, когда, насколько давно контрагент последний раз что-то у нас покупал.
- •Frequency покажет, часто ли он к нам вообще обращается.
- •Monetary сообщит, сколько денег он принес в нашу кассу.
Когда мы с помощью RFM-показателей разобьем свою клиентскую базу на несколько групп, сможем наглядно увидеть, с кем продолжать работать, а кого можно вычеркнуть без сожаления. И самое главное, мы сможем понять, на кого нужно в работе обратить особое внимание, чтобы плавно перевести в первую категорию.
Помните принцип Парето? 20% клиентов дают 80% выручки. Задача RFM-анализа состоит в том, чтобы определить, кто составляет ваши золотые 20%.
Вам как руководителю бизнеса вполне по силам провести первичный RFM-анализ самостоятельно. Это позволит скорректировать работу маркетолога, поставить перед ним новые, более конкретные задачи.
Проводим RFM-анализ всего в три шага
1. Кодификация клиентов
Прежде всего, предлагаем вам таблицу, глядя на которую, вы сможете присвоить каждому клиенту трехзначный код RFM:
Тут важно обратить внимание на два момента.
Во-первых, разрядов может быть не три, а больше. Например, пять. И тогда ваша сегментация будет еще более детальной, но это потребует и больших усилий для анализа.
Во-вторых, бывает непросто определить разницу между «много» и «средне», например. Это субъективная оценка. Сравнивайте клиентов не с придуманным идеалом, а одного с другим внутри вашей клиентской базы.
Итак, перед вами таблица и данные по вашим клиентам. Смотрим, фирма «Сидоров и сыновья» обращалась к вам вчера:
Значит, первая цифра кода будет «1».
Это обращение было довольно редким случаем, всего лишь третьим за год:
Вторая цифра – «2».
Зато в общей сложности за год оформлено контрактов на полтора миллиона:
Третья цифра – «1».
Таким образом, Сидоровы получают RFM-код 121. По этому же принципу анализируем всех остальных. Вот увидите, это занятие не только полезное, но и увлекательное. Пожалуй, удобнее всего им заниматься в Excel или google-таблицах.
2. Анализ данных
Теперь, когда у каждого из ваших клиентов есть свой трехзначный код, можно сформировать группы для выработки разных моделей взаимодействия с ними. Групп будет 27 – 111,121,123, 211, 212 и так далее.
Не пугайтесь, если группы будут очень разными по размеру. Это нормально. Для каждой из 27 групп нет смысла придумывать отдельный план действий, поэтому, в зависимости от задач, группы можно объединять в более крупные сегменты.
В некоторых случаях RFM-анализ можно упростить, ограничившись двумя факторами из трех. Например, анализ RF не будет учитывать объемы продаж, а разделит клиентов по частоте покупок и покажет, как давно они к вам обращались. С помощью RM-анализа вы увидите, кто из ваших платежеспособных клиентов начал о вас забывать. А FM — выявит тех, кто вроде бы и не делает грандиозных покупок, но совершает много небольших, и тоже важен компании.
3. Выбор стратегии взаимодействия
Теперь можно распределить ресурсы так, чтобы они сработали с максимальной отдачей. Для этого нам понадобится расписать характеристики для отдельных групп. Предстоит сделать вывод об их важности для вашей компании. При выборе стратегии взаимодействия у нас будут стоять следующие задачи:
- •взбодрить «спящих»;
- •привязать к себе разовых;
- •поддержать самых ценных.
Клиент с кодом 111 или 211 — это ваш золотой фонд. Его надо беречь. Хотя он и так максимально лоялен, и его все устраивает в вашей компании, не будет лишним периодически баловать его VIP-предложениями.
211, 212, 213 — тревожная группа. Это ваши постоянные клиенты, которые почему-то давно не взаимодействовали с вами. Есть смысл узнать, что произошло и, возможно, поправить ситуацию.
Группы 331, 332, 333 — это случайные клиенты. Вряд ли стоит на них тратить большой ресурс, но им можно напомнить о себе и включить в рассылку.
Среди клиентов 131, 132, 133 могут оказаться потенциально интересные партнеры. Вероятно, они недавно о вас узнали, пришли к вам. Есть смысл поддержать порыв, подогреть контакт, сообщив им о новых акциях, например.
Плюсы и минусы RFM-анализа
Разумеется, RFM-анализ имеет не только плюсы, но и минусы, ощутить которые можно только в реальной работе.
Константин Хорышев, генеральный директор ООО «ТКС» и руководитель онлайн-магазина антикварных книг «Книговод», сформулировал свое видение плюсов и минусов в использовании RFM-анализа:
«Наш бизнес связан с очень специфичным товаром, а именно — с антикварными книгами. Спрос в данной сфере не поддается традиционным методам прогнозирования, поэтому в целях развития бизнеса и увеличения дохода мы прибегли к RFM-анализу.
В результате этого количество продаж увеличилось в 2,5 раза — при тех же затратах на продвижение!
Наши менеджеры стали использовать дополнительные графы в CRM-базе, что позволило собрать больше данных и увеличить количество постоянных покупателей, которые совершают последующие покупки на куда более крупные суммы.
Плюсы RFM-анализа:
— этот метод позволяет понять, какие клиенты наиболее привлекательны для бизнеса. Таким образом, бизнес может сосредоточиться на самых прибыльных клиентах;
— он помогает выявить наиболее привлекательные продукты и услуги для клиентов, что помогает бизнесу разработать целенаправленную маркетинговую стратегию;
— с помощью RFM-анализа можно легко идентифицировать потенциальных клиентов, которые могут быть привлечены к бизнесу;
— он позволяет бизнесу оценить пользу от каждого клиента и сформировать целевую аудиторию.
Минусы RFM-анализа:
— этот метод анализа требует больших затрат на процесс оценки данных;
— он может привести к необоснованным выводам и принятию неверных решений;
— в некоторых случаях он не может представлять полную картину поведения клиентов;
— иногда он не учитывает некоторые важные факторы, влияющие на покупки клиентов;
— необходимо большое количество взаимодействий для сбора статистики»
Оригинальная статья: https://planfact.io/blog/posts/zachem-biznesu-rfm-analiz