Все клиенты, от «транжир» до «почти потерянных покупателей» имеют различные потребности и желания, и, соответственно, по-разному реагируют на маркетинговые кампании.

Сегментация клиентов с помощью RFM-анализа

Для выполнения RFM-анализа сначала следует разделить клиентов на четыре равные группы, согласно распределению значений давности, частоты и величины покупок.

Четыре равные группы (квартили) с тремя переменными образуют 64 (4x4x4) клиентских сегмента, с такими цифрами вполне можно работать.

Заметьте, что вы можете использовать квинтили (пять равных групп) для лучшей детализации, однако, работа с 125 сегментами (5x5x5) может показаться непростой задачей.

Давность (R)	Частота (F)	Деньги (M)
Квартиль 1 (R=1)	Квартиль 1 (F=1)	Квартиль 1 (M=1)
Квартиль 2 (R=2)	Квартиль 2 (F=2)	Квартиль 2 (M=2)
Квартиль 3 (R=3)	Квартиль 3 (F=3)	Квартиль 3 (M=3)
Квартиль 4 (R=4)	Квартиль 4 (F=4)	Квартиль 4 (M=4)

Например, есть один клиент, и он:

• Находится в группе, совершающих покупки наиболее часто (R=1)
• Находится в группе, совершивших наибольшее количество покупок (F=1)
• Находится в группе, потративших наибольшую сумму денег (M=1)

Данный клиент принадлежит RFM-сегменту 1-1-1 (Лучшие клиенты), (R=1, F=1, M=1).

Вот самые важные RFM-сегменты:

Сегмент	RFM	Описание	Маркетинговая деятельность
Лучшие клиенты	1-1-1	Клиенты, совершившие последние покупки, делающие это чаще остальных, и тратящие денег больше остальных	Без ценовых стимулов, новые продукты и программа скидок для постоянных клиентов
Лояльные клиенты	X-1-X	Клиенты, совершившие последние покупки	Изучите их R и M для дальнейшей сегментации
Транжиры	X-X-1	Клиенты, тратящие больше остальных	Продвиньте самые дорогие продукты
Почти потерянные клиенты	3-1-1	Не совершали покупки некоторое время, но покупали часто и тратили больше остальных	Агрессивные ценовые стимулы
Потерянные клиенты	4-1-1	Не совершали покупки давно, но покупали часто и тратили больше остальных	Агрессивные ценовые стимулы
Потерянные экономные клиенты	4-4-4	Не совершали покупки давно, покупали мало и тратили меньше остальных	Не прикладывайте много усилий к их возвращению

Как провести RFM-анализ

Чтобы провести RFM-анализ, вам понадобятся данные о всех покупках, совершенных всеми клиентами. Это должен быть файл с информацией, обычно экспортируемый из вашего бухгалтерского ПО или транзакционной базы данных.

Шаг 1. Скачайте скрипты для RFM-анализа и файлы примеров с Githtub .

Шаг 2. Подготовьте файл CSV со всеми покупками или же используйте шаблон sample-orders.csv. Имена столбцов должны быть теми же.

order_date	order_id	customer	grand_total
2016-01-01	US-52653	john
2016-01-02	US-52654	mary
…	…	…	…

Шаг 3. Запустите скрипт RFM-analysis.py, находящийся в папке, куда вы поместили файл с данными. В скрипте есть три аргумента:

>python RFM-analysis.py -i sample-orders.csv -o rfm-segments.csv -d "2014-04-01"

• Файл с данными (-i sample-orders.csv)
• Файл для вывода данных с RFM-сегментацией (-o rfm-segments.csv)
• Дата экспорта файла с данными (-d «YYYY-mm-dd”)

Это создаст RFM-сегменты в CSV-файле с названием rfm-segments.csv или иначе, а зависимости от того, что было задано вами с параметром -o.

Расшифровка результатов RFM-анализа

Клиент	Давность	Частота	Сумма	Сегмент RFM
Мария Н.	4 дня	58 покупок	$2 869	1-1-1
Владимир У.	50 дней	1 покупка	$44	3-4-4
Екатерина А.	47 дней	2 покупки	$156	3-2-1

• Мария Н. принадлежит к сегменту «Лучшие покупатели», она совершала покупки совсем недавно (R=1), заказывает часто (F=1) и тратит много (M=1).
• Владимир У. практически попал в сегмент «Потерянные экономные клиенты», он не покупал довольно давно (R=3), покупал немного (F=4) и потратил мало (M=4).
• Екатерина А. относится к сегменту «Почти потерянные клиенты». Она не совершала покупки довольно давно (R=3), покупала довольно часто (F=2), но при этом она тратила очень много (M=1).

Эти простые шаги и есть сегментация клиентов. Теперь определите кого-нибудь прочесывать базу данных клиентов и выявлять наиболее важных для вашего бизнеса.

Или же создайте собственную настройку в , как ниже, чтобы визуализировать данные:

Выведите свой email-маркетинг на новый уровень путем RFM-сегментации

Теперь пришел черед email маркетинга. Ниже приводится пошаговый RFM-анализ:

1. Выберите RFM-сегмент, нужный вам (Лучшие клиенты, Почти потерянные клиенты, итд).
2. Решите как лучше всего поступить с данным RFM-сегментом
3. Определите задачу для данных email кампании и RFM-сегмента
4. Настройте отслеживание конверсии e-mail маркетинга
5. Создайте еще одну email версию, привзяанную к RFM-сегменту, нужному вам
6. Запустите кампанию по A/B-тестированию через email, когда контрольная группа получает обычную версию письма, а экспериментальная группа — письмо, выбранное согласно RFM-сегменту
7. Проанализируйте результаты и повторите — чаще то, что действует и реже то, что не действует

Заключение

RFM является относительно простой техникой, с чьей помощью возможно существенно улучшить вашу маркетинговую деятельность.

Обновляйте RFM-сегментацию путем автоматизирования процесса, например, с помощью скрипта RFM-анализа. Лучше всего обновлять данные каждый день.

Специализация: CRM, Дисконтная система UDS Game, Подарочные сертификаты, Дисконтные карты, RFM-анализ, Отправка СМС, обмен с Bitrix.

Категории:

Как провести классификацию клиентов. RFM-анализ

Сегментация клиентской базы помогает выделить тех клиентов, которым будет интересно Ваше рекламное предложение с большей вероятностью. Проведение рекламной кампании, нацеленной на наиболее заинтересованных клиентов, позволяет получить прибыль при меньших затратах на рекламу.

RFM-анализ

Одним из наиболее эффективных методов сегментации клиентской базы можно считать RFM-анализ, основанный на трех показателях, расположенных в порядке убывания их значимости:

1. Давность покупки (Recency) ― период, который прошел с момента последней покупки и до сегодняшнего дня. Чем меньше прошло времени с последней покупки, тем больше вероятность отклика клиента на рекламное предложение.
2. Частота покупок (Frequency) ― общее количество покупок клиента. Чем чаще клиент делает покупки, тем выше вероятность того, что он захочет совершить покупку еще раз.
3. Денежная ценность покупок (Monetary) ― общая сумма денег, на которую были совершены покупки за весь период. Покупатели, которые потратили больше денег, больше склонны к новой покупке, чем те, кто потратил меньше.

Первым этапом в RFM-анализе является присвоение каждому клиенту значений по трем показателям (давность покупки, частота покупок, денежная ценность покупок). Каждый из показателей имеет пять значений оценки от 1 до 5, при этом лучшим показателем считается 5, а худшим 1.

Сегментирование по давности покупки

Для сегментирования по давности покупки необходимо выделить пять временных промежутков, попадание в которые будут определять значение каждого клиента

Пример выбора диапазонов сегментирования по давности покупки:

Диапазон (в месяцах)		Примечание
0 — 2	5	Совсем недавно
2 — 5	4	Недавно
5 — 9	3	Средней давности
9 — 12	2	Давно
от 12	1	Очень давно

Выбор диапазонов значений зависит от особенностей работы фирмы (сезонность. время потребления покупки, средний интервал между покупками клиента, срок жизни клиента и т.д.).

Сегментирование по частоте покупок и денежной ценности происходит аналогичным образом. Стоит отметить, что также нужно учитывать специфику фирмы и продаваемых товаров или услуг (популярность, стоимость товаров и т.д.). Ниже приведем примеры.

Сегментирование по частоте покупок:

Сегментирование по денежной ценности покупок:

В результате каждый клиент будет иметь 3 оценки (например, R5-F1-M1). Совокупность этих оценок и является сегментом. Таких сегментов может быть 125.

Разбиение базы на сегменты

Денежная ценность покупок часто не учитывается на практике, поскольку сильно зависит от частоты покупок, поэтому можно рассмотреть сегменты по показателям R и F (либо R и M).

	R5-F5	R4-F5	R3-F5	R2-F5	R1-F5
	R5-F4	R4-F4	R3-F4	R2-F4	R1-F4
	R5-F3	R4-F3	R3-F3	R2-F3	R1-F3
	R5-F2	R4-F2	R3-F2	R2-F2	R1-F2
	R5-F1	R4-F1	R3-F1	R2-F1	R1-F1

Лучшие клиенты	VIP обслуживание. Без ценовых стимулов, новые продукты и программа для постоянных клиентов
Лучшие из лучших
С большим потенциалом	Без ценовых стимулов, новые продукты и программа для постоянных клиентов
Новые
Лояльные	Мотивировать акциями, скидками, бонусами
Почти потерянные	Мотивировать акциями, скидками, бонусами
Потерянные	Сделать выгодное предложение, чтобы перевести в другой сегмент, а если это не поможет, то не тратить на них силы
Полностью потерянные
Потерянные постоянные (лучшие) клиенты	Получить обратную связь, почему перестали покупать. Сделать выгодное предложение, чтобы перевести в другой сегмент, а если это не поможет, то не тратить на них силы
Постоянные Показатель F = 5	Если при таком показателе показатель M невысок, то можно стимулировать предложением сопутствующих товаров для увеличения суммы чека
Много тратят Показатель M = 5	Делать выгодные предложения, узнать, что им мешает покупать чаще

После разбиения Вашей клиентской базы на сегменты Вы сможете определить, какие клиенты в Вашей клиентской базе заслуживают большего внимания, а на какие тратить время и силы нет необходимости.

По материалам статьи подготовлена обработка 1С, выполняющая RFM-классификацию клиентской базы.

Наши преимущества

Специализация

100% наших клиентов из сферы торговли.

Готовые решения

Наши разработки проверены на практике.

Оптимальная цена

1200 р/час - дешево даже для регионов.

Магазин

• 

  Хит продаж

  Интеграция дисконтной системы UDS Game с 1С

  9 000 руб В корзину
• 

  Использование купонов на скидку в УТ 10.3

  20 000 руб В корзину
• 
  

  Чат-бот на 1С для Telegram

  120 000 руб В корзину
• 

  Подарочные сертификаты в облаке для 1С УТ 10.3

  30 000 руб

Этот вид анализа является проверенной маркетинговой моделью для сегментации клиентов на основе их поведения. Под поведением мы будем понимать историю покупок (транзакций).
С помощью данного инструмента можно группировать клиентов на основе истории транзакций – как часто, сколько и когда в последний раз клиенты покупали. RFM помогает разделить клиентов на различные категории или кластеры, чтобы идентифицировать клиентов, которые с большей вероятностью будут реагировать на рекламные акции, а также на будущие услуги персонализации.

RFM-анализ: переходим к сути

R (Recency) – показатель давности действия. Этот показатель дает ответ на вопрос сколько времени прошло со времени последнего действия или транзакции клиента с брендом? Обычно это покупка, хотя иногда используются варианты, например, последнее посещение веб­сайта или использование мобильного приложения. В большинстве случаев, когда клиент недавно взаимодействовал или торговал с брендом, более вероятно, что клиент будет реагировать на сообщения от бренда.

F (Frequency) – частота. Как часто клиент совершает транзакцию или взаимодействует с брендом в течение определенного периода времени? Очевидно, что клиенты с частыми действиями более активны и, вероятно, более лояльны, чем клиенты, которые редко это делают. И одноразовые клиенты находятся в собственном классе.

M (Monetary) – вложения/сумма денег. Также называемая «денежной стоимостью». Этот фактор отражает то, сколько клиент потратил на бренд в течение определенного периода времени. Большие траты обычно следует рассматривать иначе, чем те, кто мало тратит. Взгляд на денежные средства, разделенные на частоту, указывает среднюю сумму покупки ­ важный вторичный фактор, который следует учитывать при сегментировании клиентов.

RFM-анализ: алгоритм подсчета

Как только у нас есть значения истории покупок наших клиентов, мы должны присвоить оценку от одного до пяти по каждой группе: новизна, частота и денежная стоимость. Причем оценка должна быть индивидуальной для каждого клиента. Пятерка лучших клиентов является высшей ценностью. Окончательный результат RFM рассчитывается просто путем объединения отдельных чисел RFM-результата.

Для небольших баз возможно деление каждого параметра от 1 до 3, итого 9 групп. Или деление: 5 групп (Давность) х 2 группы (Частота) х 2 группы (Деньги) = 20 RFM­-ячеек.

Пример расчета

1) Классификация по параметру Recency :

— для каждого клиента определить дату последней покупки; — для каждого клиента рассчитать давность покупки (Recency) как разность между текущей датой (например, 10.01.2017) и датой последней покупки;

— разбить полученные данные на 5 групп (квантилей). Каждый клиент при этом получит идентификатор от 1 до 5 в зависимости от его активности. Тем, кто недавно осуществлял покупку, будет присвоено значение R=5. Те, кто дольше всех не покупал ничего, получат R=1.

2) Классификация по параметру Frequency :

Для каждого клиента определить количество покупок за определённый период;

— разбить полученные данные на 5 групп (квантилей). Клиентам, совершившим наибольшее число покупок, будет присвоено значение F=5, наименее активные покупатели получат F=1.

3) Классификация по параметру Monetary :

— для каждого клиента определить сумму потраченных им денег;

— разбить полученные данные на 5 групп (квантилей). Клиентам, потратившим наибольшие суммы, будет присвоено значение М=5, клиентам, потратившим наименьшие суммы – М=1.

4) Совместить полученные результаты, каждый клиент при этом получит код RFM, состоящий из трёх цифр.

Пример сегментации клиентов с помощью FRM-анализа

Мы только что самостоятельно определили диапазон для каждой оценки. Пороги диапазона напрямую связаны с моделью и циклом продаж в вашем бизнесе. Например, в рознице имеет место активная модель продаж и низкий цикл, а в бизнесе B2B зачастую может встречаться длинный цикл (от 1 месяца до 1 года) и пассивная модель продаж (когда клиенты находят вас сами).

При росте бизнеса показатели часто меняются, поэтому необходимо оперативно корректировать данные для расчета.

RFM-анализ: выводы

RFM-­анализ не повышает эффективности хорошего менеджера по продажам. Менеджер всегда может лучше понять клиента, так как общается лично и знает больше информации. Он может сделать полностью персонализированное предложение, основываясь на персональных характеристиках клиента.

Если база клиентов большая, то лучше 20% самых важных клиентов отдать в работу менеджерам по продажам, а с остальными 80% вести коммуникацию с помощью email­-маркетинга, телефонных звонков или социальных сетей.

О проведении анализа с помощью специальных решений и Excel вы сможете прочитать в следующих материалах.

Целевая аудитория компании редко бывает однородной – чаще встречается ситуация, когда одни и те же услуги или товары приобретают покупатели с разными доходами, ценностями, потребностями. Для каждого из них бизнес должен сохранять привлекательность: предлагать выгодные условия, создавать и поддерживать ощущение ценности, совершенствовать сервис. Для того чтобы найти индивидуальный подход к представителям целевой аудитории, компания разделяет клиентов на категории по различным критериям. Одним из современных и хорошо зарекомендовавших себя способов сегментирования покупателей признан RFM-анализ. Он позволяет выделить группы потребителей по лояльности и выбрать для них соответствующие приемы стимулирования.

Теоретические аспекты RFM -подхода

Название RFM-анализа складывается их первых букв слов, каждое из которых представляет отдельный критерий сегментации:

R (Recency) – новизна, давность действия/ время, прошедшее с момента последней покупки.

Критерий определяет вероятность возвращения клиента на основании его покупательской активности. Чем меньше времени прошло с момента приобретения продукта, тем больше существует шансов, что потребитель совершит повторную покупку. При этом под действием может пониматься как оформленный заказ, так и посещение сайта компании, переход по ссылке и др.

Рассчитываетсякак разность между текущим днем и днем последней покупки (в днях/ неделях/ месяцах). Например, выделяются следующие группы покупателей: недавние (до 3 месяцев), средней давности (от 3 до 6 месяцев) и давние (больше 12 месяцев).

F (Frequency) – частота действий за выбранный период/ суммарная частота покупок (заказов).

Критерий наглядно демонстрирует то, как часто клиент совершает покупки и, соответственно, насколько он лоялен по отношению к компании/ бренду. Чем выше данный показатель, тем больше вероятность, что потребитель будет покупать снова и снова.

Могут быть выделены три группы: частые (1 раз в квартал и чаще), средней частоты (1 раз в полгода/ год) и редкие (меньше 1 раза в год).

M (Monetary) – объем покупок в денежном выражении, финансовые вложения/сумма денег.

Критерий отражает то, насколько клиент важен для бизнеса, или, другими словами, как много денег он оставил в магазине. Взаимосвязь, как и в предыдущих случаях такова: чем больше человек потратил средств, тем выше вероятность, что он потратит столько же или больше.

Рассчитывается как сумма всех расходов покупателя за определенный промежуток времени. Иногда может не учитываться – например, в случаях, когда ценность клиента не измерима деньгами.

Таким образом, каждый клиент оценивается по трем критериям (давность, частота, деньги). Четвертым показателем становится общий «вердикт» RFM, объединяющий все три оценки в одну. Наиболее перспективными и ценными признаются те клиенты, у кого сочетание «баллов» больше, — они со значительной долей вероятности откликнутся на торговое предложение. Например, при ранжировании по 5 различным группам существует 125 возможных оценок, при этом максимальным будет значение 555.

Практика RFM -анализа

Для проведения RFM-анализа, как правило, не требуется сложного программного обеспечения – достаточно привычной таблицы Microsoft Excel. При подготовке к работе для разделения клиентов используются 5 числовых значений, где:

1 – это наихудший показатель (наименьший объем покупок, наибольшая давность, самая большая редкость);

5 – это наилучший показатель (наибольший объем, наименьшая давность, минимальная редкость).

Для оценки могут выбираться как числовые значения, так и процентные показатели. Например, в первую группу будут отнесены покупатели, которые приобрели товары и принесли компании прибыль в размере до 20% от всей совокупности денежных средств в графе Monetary, а в пятую – клиенты с показателями от 80% до 100%.

(Id/ ФИО) клиента	дата последней покупки	количество покупок	общая стоимость покупки

После составления первичной таблицы переходим непосредственно к RFM-анализу и составляем сводную таблицу (в область «Названия строк» пойдет «№ клиента», в область «Значения» — дата последней покупки, количество покупок и общая стоимость). Далее:

1. Каждому столбцу таблицы присваиваем свое значение («Параметры полей значений»). Для столбца «Дата» выбирается операция «Максимум»и числовой формат «дата», для столбца «Стоимость» — числовой формат «денежный»).

1. Разделяем покупателей на 5 категорий в зависимости от потраченной на приобретенные товары/ услуги суммы (до 20%, от 20% до 40%, от 40% до 60%, от 60% до 80%, от 80% до 100%).
2. Определяем количество прошедших дней (в Excel для вычисления параметра можно выбрать готовую формулу по дате и времени («Дней360»)).

ЕСЛИ (количество пройденных дней <=0,2*МАКС (диапазон столбца количества пройденных дней);5;ЕСЛИ (количество пройденных дней <=0,4*МАКС диапазон столбца количества пройденных дней);4;ЕСЛИ (количество пройденных дней <=0,6*МАКС диапазон столбца количества пройденных дней);3;ЕСЛИ (количество пройденных дней <=0,8*МАКС диапазон столбца количества пройденных дней);2;1))))

По аналогичным формулам высчитываются значения критериев Frequency и Monetary.

Итоговая таблица выглядит следующим образом:

(Id/ ФИО) клиента	дата последней покупки	количество покупок	общая стоимость	количество пройденных дней
	05.05.2017		5 550,00

Таким образом, наиболее ценным покупателем для компании может быть признан клиент №4 (с показателем RFM 555: и покупает часто, и тратит много в сравнении с остальными), а наименее привлекательными – клиенты №2 (131) и №6 (221), так как делают незначительные и редкие заказы.

После разделения аудитории на сегменты, становится возможным подобрать для каждого из них индивидуальные способы коммуникации:

• «сливки» клиентской базы оценят vip-обслуживание и специальные предложения, программу лояльности;
• выгодные клиенты – определиться с тем, что препятствует более частым покупкам с их стороны, и исправить это;
• постоянные покупатели с небольшим чеком – увеличить чек, предложив сопутствующие товары;
• недавно совершившие покупку – дать время для того, чтобы определиться, привлекать внимание актуальной и интересной информацией;
• наименее перспективные покупатели – сделать им «провокационное» предложение, «растормошить» или удалить из базы данных, избавиться от «балласта».

RCM-подход может быть полезен практически любому бизнесу, независимо от направления деятельности или размера товарооборота. Его главное достоинство – простота и наглядность сегментации целевой аудитории и точность определения значимости клиентов для компании.

Recency Frequency Monetary

Область применения

Анализ ассортимента товаров и услуг компании по частоте обращения (покупки, заказа и т.д.). Аналогичен ABC-анализу товарных позиций, если в качестве параметра брать число обращений. Используется для определения доходности клиентов, позволяет оценить вероятность их ухода, изучить лояльность клиентов.

Описание

RFM-анализ чаще всего используется для изучения товарного ассортимента по частоте обращений, а также его применяют для классификации клиентов.

Основу RFM-анализа составляют следующие характеристики:

1. Recency (новизна) – новизна какого-либо события. Чем меньше времени прошло с момента последней активности клиента (последней продажи товара), тем более вероятно, что действие повторится.
2. Frequency (частота или количество) – количество покупок, которые совершил клиент (количество продаж). Чем их больше, тем выше вероятность того, что клиент повторит действия в будущем. Данный параметр рассматривается за определённый промежуток времени (неделя, месяц, квартал, год и т. д.).
3. Monetary (деньги) – сумма, которую потратил клиент (выручка от продажи товара). Чем больше потраченная сумма, тем выше вероятность того, что клиент повторит заказ. На практике Monetary обычно не используют, т. к. она сильно коррелирует с Frequency. Поэтому RFM сегментацию часто называют RF сегментацией.

Алгоритм

1. Классификация по параметру Recency:
   • для каждого клиента определить дату последней покупки;
   • для каждого клиента рассчитать давность покупки (Recency) как разность между текущей датой (в примере 10.01.2008) и датой последней покупки;
   • разбить полученные данные на 5 групп (квантилей). Каждый клиент при этом получит идентификатор от 1 до 5 в зависимости от его активности. Тем, кто недавно осуществлял покупку, будет присвоен код R=5. Те, кто дольше всех не покупал ничего, получат R=1.
2. Классификация по параметру Frequency:
   • для каждого клиента определить количество покупок за определённый период;
   • разбить полученные данные на 5 групп (квантилей). Клиентам, совершившим наибольшее число покупок, будет присвоен код F=5, наименее активные покупатели получат F=1.
3. Классификация по параметру Monetary:
   • для каждого клиента определить сумму потраченных денег;
   • разбить полученные данные на 5 групп (квантилей). Клиентам, потратившим наибольшие суммы, будет присвоен код М=5, клиентам, потратившим наименьшие суммы – М=1.
4. Совместить полученные результаты, каждый клиент при этом получит код RFM, состоящий из трёх цифр.

В начале таблицы располагаются постоянные клиенты, которые чаще всего приносят основную часть прибыли. Для этих клиентов можно разработать специальные предложения. Клиенты с кодом RF=15 являются новыми, и если в этой группе есть те, чей показатель Monetization равен 5, то на них стоит обратить особое внимание.

Бизнес идеи