Оставьте заявку!
Заполните контактные данные, мы свяжемся с вами, обсудим ваш проект и задачи.
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности
Разработка

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

Максим Жуков
Сооснователь ecommerce-агентства KISLOROD
Максим Жуков
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.

Что такое RFM-анализ

RFM-анализ — методика сегментации клиентской базы по особенностям покупок.
Критерии RFM-анализа:
  • давность — дата совершения последней покупки (Recency),
  • частота покупок (Frequency),
  • сумма, потраченная на покупки (Monetary).
Каждому покупателю присваивается номер, который отображает его лояльность, активность и платежеспособность.

Зачем проводить RFM-анализ клиентской базы

Главные преимущества метода — простота и наглядность сегментации.
RFM-анализ углубляет понимание целевой аудитории и дает возможность:
  • выявить клиентов, которые приносят проекту больше денег;
  • обнаружить «середнячков», которые могут стать активными;
  • понять, кто готов уйти или уже ушел к конкурентам.
Опираясь на RFM-анализ клиентской базы, можно:
  • улучшить пользовательский опыт и увеличить лояльность покупателей;
  • повысить LTV, средний чек и доход на пользователя, удерживая и возвращая неактивных и пропавших клиентов;
  • создавать эффективные рекламные кампании и персонализированные ценностные предложения;
  • снизить затраты на нецелевую рекламу и негативную реакцию на нее;
  • рационально распределять ресурсы и уменьшить нагрузку на менеджеров;
  • предотвратить переход покупателей к конкурентам;
  • быстрее продвигать новые продукты и услуги;
  • вместе с другими видами анализа (например, АВС-анализом и RTF-анализом) получить детализированную аналитику по клиентам.

Ограничения RFM-анализа клиентской базы

RFM-анализ, как и любой другой метод, имеет недостатки и ограничения:
  • можно анализировать состоявшихся покупателей, а не потенциальных;
  • подходит для проектов с базой от 1000 клиентов;
  • выполнение расчетов вручную занимает много времени, особенно в случае объемной базы.

Алгоритм RFM-анализа клиентской базы

Перед анализом выгрузите данные о клиентах:
  • имя, телефон, почта;
  • дата последнего заказа;
  • сумма покупки;
  • общее число покупок;
  • сумма всех покупок.
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:
RFM-анализ в интернет-магазине

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.
 Пример RFM-анализа продаж
Пример RFM-анализа
Как еще можно работать с RFM-анализом клиентской базы:
  • объединять слишком узкие группы или разбивать широкие по результатам сегментации;
  • заранее выделять больше уровней — учтите, что и сегментов получится в разы больше;
  • анализировать не 3 параметра, а 2, то есть делать RM-, RF- или FM-анализ и анализировать 9 сегментов.
Распределение клиентской базы можно визуализировать на графиках в Excel или Google Data Studio.

Как использовать результаты RFM-анализа клиентской базы

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

Применяйте RFM-анализа в рекламных кампаниях

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.

Напоминайте об интернет-магазине с учетом сегментации по RFM-анализу

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:
  • поощрительные письма с новинками и релевантными товарными подборками для постоянных клиентов;
  • письма с полезным экспертным контентом о товарах для вовлечения в покупки тех, кто их делает редко;
  • реактивационные письма для спящих клиентов — с предложением сделать заказ со скидкой, получить бонусы или подарки.
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.

Применение RFM-анализа для опросов

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.

Как часто повторять RFM-анализ в интернет-магазине

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.

Еще раз о главном

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.
Получайте полезный контент от KISLOROD в любой из мессенджеров
При переходе в одну из указанных социальных сетей, вы автоматически соглашаетесь с политикой конфиденциальности
Спасибо, что дочитали до конца.
Если информация была полезна, поделитесь статьёй. Вам не сложно, нам приятно ;)

Рекомендованные статьи

Скачайте 17 точек роста и 100 + чекеров для роста конверсии и прибыли интернет-магазина
При переходе в одну из указанных социальных сетей, вы автоматически соглашаетесь с политикой конфиденциальности
Мы проанализировали ведущие интернет-магазины, результаты исследований, свой опыт и собрали важные моменты в одно руководство. Делаем e-commerce лучше, поэтому не только пользуемся сами, но и делимся с вами.
Выберите удобный мессенджер и получите чек-лист прямо сейчас: