RFM-анализ в интернет-магазине: сегментация клиентской базы для повышения прибыли

Клиентская база — ваш золотой актив, но только если с ним правильно работать. Расскажем, как с помощью RFM-анализа сегментировать покупателей, повышать их лояльность, частоту покупок и прибыль e-commerce проекта.

RFM-анализ — методика сегментации клиентской базы по особенностям покупок.

Критерии RFM-анализа:

Каждому покупателю присваивается номер, который отображает его лояльность, активность и платежеспособность.

Главные преимущества метода — простота и наглядность сегментации.

RFM-анализ углубляет понимание целевой аудитории и дает возможность:

Опираясь на RFM-анализ клиентской базы, можно:

RFM-анализ, как и любой другой метод, имеет недостатки и ограничения:

Перед анализом выгрузите данные о клиентах:

Данные можно самостоятельно собрать в Excel и Google Таблицах или провести RFM-анализ в Passteam, Roistat, RetailCRM, amoCRM, Битрикс-24 и других CRM-системах.

Напомним, что к критериям RFM-анализа относится давность, частота и сумма заказов. Каждому покупателю нужно поставить 3 оценки по каждому из критериев.

Определиться, что такое хорошо, а что такое плохо, придется самостоятельно. Универсальных рекомендаций нет, потому что все зависит от ниши, оборачиваемости продукта и других факторов. Например, для интернет-магазина техники покупка раз в полгода — хороший результат, а для интернет-магазина продуктов — плохой. С суммой заказов наоборот: 2000 рублей для интернет-магазина продуктов — большой чек, а для техники — маленький.

Определившись с границами, промаркируйте каждую группу:

В итоге вы можете получить 27 сегментов — от 111 до 333 — с которыми нужно выстраивать индивидуальную работу. Например, клиент номер 2 (332) покупал менее 6 месяцев назад, сделал более трех покупок на сумму до 8 тысяч рублей. Это живой, активный клиент, с которым можно работать в плане увеличения среднего чека.

Как еще можно работать с RFM-анализом клиентской базы:

Распределение клиентской базы можно визуализировать на графиках в Excel или Google Data Studio.

Постоянно привлекать новых клиентов дорого. Куда выгоднее возвращать старых. RFM-анализ подскажет, кого, когда и каким образом возвращать.

С помощью RFM-анализа можно повысить показатель возврата инвестиций от рекламных кампаний (ROI). Для каждого сегмента используется уникальный креатив и текст — такой подход дает более высокую конверсию, чем показ одинаковой рекламы для всех.

Данные сегментации помогают эффективнее выстраивать look-alike таргетинги, чтобы привлекать пользователей, похожих на самые выгодные сегменты вашей аудитории.

Еще один пример использования RFM-анализа — показ объявлений недавним покупателям в стратегиях ремаркетинга и ретаргетинга.

Выстраивайте индивидуальную коммуникацию с сегментами с помощью звонков, рассылок по email и в мессенджерах.

О персонализации рассылок подробно писали ранее. Если коротко и в контексте RFM-анализа — создавайте персонализированные предложения для каждого сегмента:

Необязательно создавать отдельные предложения для всех 27 сегментов — сегменты с близкой маркировкой можно объединять. Например, клиенты 333 и 323 делают покупки часто и приносят хорошую прибыль, нет смысла формулировать для них разные офферы.

Можно работать только с приоритетными сегментами в зависимости от целей бизнеса на данном этапе — как вариант, не пытаться вернуть самых безнадежных клиентов с маркировкой 111.

Если вы решите заниматься оптимизацией конверсии в интернет-магазине, придется часто изучать потребности и поведение аудитории, в том числе с помощью опросов и Customer Development.

RFM-анализ поможет найти респондентов: обращайтесь к 333, 323 или 322 — это самые лояльные и хорошо ориентирующиеся на вашем сайте клиенты. Также к ним можно обратиться за оценкой и продвижением новых товаров или услуг.

Благодаря вашим действиям или по независящим от вас причинам, покупатели перемещаются из сегмента в сегмент, поэтому анализ периодически нужно повторять.

Частота проведения RFM-анализа зависит от ниши проекта, специфики товаров и подвижности базы. Понятно, что поведение посетителей интернет-магазинов товаров повседневного спроса и дорогих украшений будет сильно отличаться. Чем чаще покупают тот или иной товар, тем чаще повторяют RFM-анализ клиентов. Средняя рекомендация — 1-2 раза в год.

Среди критериев RFM-анализа наиболее важна давность покупок. Чем дольше клиент не покупает, тем выше риск ухода к конкурентам. Возвращать потерянного клиента сложно, легче вовремя напоминать о себе. Поэтому анализ по давности можно проводить чаще, 1-2 раза в сезон.

Благодаря RFM-анализу клиентской базы вы перестанете создавать рекламные предложения для всех, на которые не реагирует никто. Вместо этого определите персональные стратегии работы с каждой группой — кого и как удержать, активизировать, вернуть. Это поможет улучшить взаимодействие с покупателями, повысить их лояльность и, как следствие, прибыль проекта.