Офтоп: с тегом RFM на Хабре лишь 2 статьи, и обе из корпоративных блогов. Странно, почему так мало контента по тематике, ведь на Хабре много людей из e-commerce related area?

Однако, бросаю лить воду и предлагаю, для начала, договориться о терминах. Далее под RFM-анализом подразумевается анализ ценности клиента для компании. По сути, слегка продвинутый вариант ABC-анализа , только с фокусом не на товарах, а на клиентах. Во главу угла ставится формализация размера пользы каждого клиента для бизнеса. С целью выявления это пользы каждый клиент рассматривается по следующим параметрам:

R ecency - новизна (время с момента последней покупки)
F requency - частота (частота покупок за период)
M onetary - монетизация (стоимость покупок за период)

Дано :

1. История продаж интернет-магазина в виде.xlsx выгрузки, наподобие

Sic! Не ищите смысла в цифрах, все полу-рандомно изменено на 1-2 порядка

2. ТЗ от собственника, полная версия которого звучит не сложнее фразы «RFM-анализ сделать можешь?»

Результат :

Поначалу, полдня потратил на раздумья «Как все это сделать при помощи вычисляемых объектов сводной таблицы, чтобы было красиво». В итоге, забил на красоту и за час сделал с помощью промежуточного листа и обычных формул типа "=ЕСЛИ" и т.д.

3. Промежуточные вычисления

Для вычисления времени с момента последней покупки необходима текущая дата (стандартная функция в Excel =ТДАТА()) и дата последней покупки клиента. Поскольку выгрузка представляла собой неупорядоченный массив «Дата-Клиент-сумма_покупки», существовала сложность выявления последней даты покупки по каждому из клиентов. Проблема была решена сортировкой по всему объему дат в выгрузке (прошу не винить за «колхозный стиль», но в тот момент на красоту забил, так как хотел максимально быстро реализовать имевшееся в голове решение). Зеленым отмечены колонки первоначальной информации. В первой строке оставил формулы для понимания, а сортировал по колонке в порядке убывания (колонка создана при помощи сцепить)

4. Составные части листа «Итог»

Теперь собираем результат RFM-анализа на одном листе. Начинаем со списка клиентов (сортировка не имеет значения) - копируем с первого листа список клиентов оставляем только уникальные записи при помощи стандартного функционала (Данные - Удалить дубликаты). В колонку B при помощи ВПР тянем дату последнего заказа клиента. Формула в колонке С считает количество заказов клиента по всей выгрузке. В колонке D похожим образом считается сумма заказов по клиенту. А столбец E вычисляет для нас количество дней с момента последней покупки клиентом.

Sic! пример формулы для колонки E указан в ячейке K1, а в самом столбце E сохранены лишь значения для демонстрации результата

5. Recency (время с момента последней покупки)

Суть выделенной формулы в следующем: смотрим в каком из пяти равных промежутков от 0 до максимума (подсвечено в формуле красным) находится значение каждой ячейки колонки Е и проставляем оценку от 1 (клиент, купивший у нас нечто год назад) до 5 (клиент купивший что-либо в последнее время).

6. Frequency (частота покупок за период) и Monetary (cтоимость покупок за период).

Формулы идентичны, поэтому рассмотрим на примере Frequency. В данном случае мы разделили всю совокупность на 3 равных по количеству членов совокупности промежутка и смотрим к какому из этих промежутков относится значение в колонке С с выставлением оценок 1(клиент покупающий у нас реже остальных), 3, 5 (клиент покупающий у нас чаще остальных).

Для тех кому сложно или лениво понять определение медианы в википедии : медиана - это значение, делящее совокупность данных на 2 равные по количеству части. Пример: cреднее арифметическое значение 5 клиентов совершивших 1, 2, 2, 2, 100 покупок = 21,4 (ничего не говорящая нам средняя температура по больнице); медиана для этого же ряда = 2.

Заключение : про сложение всех показателей вместе и сортировку в порядке убывания самой правой колонки листа «Итог» писать не стал - думаю, итак понятно)) Моя цель - создать систему «на коленке», была полностью достигнута. Отдаю «как есть» . Дописывая эти строчки понимаю, что мое определение медианы и пример тоже не самые легкие (для тех у кого не было в университете мат.статистики). Если кто предложит более простой и понятный вариант - заменю.

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:

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.
Частота покупок (Frequency) ― общее количество покупок клиента. Чем чаще клиент делает покупки, тем выше вероятность того, что он захочет совершить покупку еще раз.
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

Баженов Руслан Иванович

к.п.н., доцент, зав.кафедрой информатики и вычислительной техники факультет математики, информационных технологий и техники Приамурский государственный университет им. Шолом-Алейхема Биробиджан, Россия

Аннотация: В данной статье описывается сегментация клиентов на основе RFM-анализа. Приводится пример анализа на основе базы данных фотографа. Анализ проводится в программном обеспечении Microsoft Excel.

Ключевые слова: RFM-анализ, сегментация, заказчики, база данных, Excel

RFM-analysis of the database of customers photographer

Dubovik Aleksey Viktorovich

3th year student of the Faculty of Mathematics, Information Technology and Technics Sholom-Aleichem Priamursky State University Birobidzhan, Russia

Bazhenov Ruslan Ivanovich

candidate of pedagogical sciences, associate professor, Head of the Department of Computer Science Faculty of Mathematics, Information Technology and Technics Sholom-Aleichem Priamursky State University Birobidzhan, Russia

Abstract: The article describes the segmentation of customers based on RFM-analysis. An example of analysis based on a database of existing entrepreneur. Analysis is performed in software Microsoft Excel.

Keywords: RFM analysis, segmentation, customers, database, Excel

В наши дни любой фотограф хочет иметь у себя как можно больше заказчиков, которые будут часто нанимать его для фотографирования различного рода мероприятий. Для наилучшего спроса фотограф должен создавать благоприятные условия для стабильного развития своего бизнеса, искать новых клиентов для фотосессии, предлагать новые возможности для имеющихся клиентов. Для этого нужно оценить базу на предмет предоставления благоприятных условий. Поэтому мы воспользуемся RFM-анализом. Он подходит для решения нашего случая, так как индивидуальный предприниматель, чью деятельность мы будем анализировать, занимается фотографированием и созданием фотоальбомов. База данных должна быть представлена на обоюдном соглашении и конфиденциальности.

RFM-анализ является инструментом, позволяющим проводить сегментирование потребителей по уровню лояльности на основе их прошлых действий, прогнозировать их поведение. Его применяют многие ученые и практики в свой деятельности. В.И. Александров показал применение RFM-анализа при разработке таргетированных маркетинговых стратегий в сфере e-commerce . Р.И.Баженов и др. привели разнообразные решения в различных областях . Методику и практику применения RFM-анализа описал Е.П.Голубков . Анализ существующих методов управления клиентской базой для повышения конкурентоспособности аптечной организации провела И.С.Каверина . Е.М.Разумовская и др. разрабатывали стратегии ит-компаний путем сопоставления результатов сегментации клиентов и требований развития ит-рынка . Е.В.Романенко и А.Г.Кравец реализовали RFM-анализ в информационной системы «TOUREAST: CRM AI» . Как увеличить продажи дистрибьюторской сети на основе RFM-анализа предложила Т.И.Сорокина . Зарубежные ученые также применяют выделенный метод в своих исследованиях .

RFM - это аббревиатура от слов Recency - новизна, Frequency – частота и Monetary, что означает затраты или вложения .

Recency – Дата последнего заказа клиента наших услуг.

Frequency –Количество общих покупок наших услуг клиентом.

Monetary – На какую сумму клиенты купили наши услуги

Во время расчета RFM-анализа необходимо узнать какие клиенты лучше подходят для работы с ними, а с какими можно как реже взаимодействовать, или вовсе отказаться от сотрудничества с ними.

Для того чтобы проделать данный анализ, мы воспользуемся MS Excel и готовой базой данных заказчиков (рис.1).

Для начала требуется привести данную таблицу в упрощенный вид и сделать меньшее количество столбцов. У нас будут три столбца: Заказчики; Дата заказа; Сумма заказа (рис.2).

После этого необходимо привести данные для проведения RFM-анализа, для чего создадим таблицу на основе инструмента «Сводная таблица».

В полученной таблице (рис.3) видно, что «Высшее учебное заведение» которое совершило 12 заказов общей стоимостью 516 800 рублей, и последний его заказ был совершен 25.12.2014.

Теперь, когда таблица готова и приведена в нужный вид, перейдем непосредственно к самому RFM-анализу.

Также мы будем оценивать заказчиков и разделим их на 5 категорий. Где в первую категорию попадут заказчики с «наихудшими» показателями, а в пятую категорию – с «наилучшими». Для каждой категории в процентное соотношение с шагом в 20%.

В показатель «M», первой категории, попадут те заказчики, которые принимали услуги фотографа и принесли ему до 20% прибыли от максимальной суммы всех значении поля «M». Во вторую категорию попадут от 20% до 40% от той же максимальной суммы. Так будет продолжаться, вплоть, до пятой категории, куда попадут заказчики с процентным соотношением от 80% до 100% принесенной прибыли. Аналогично будем проделывать и с показателями «R» и «F».

На этом мы закончили RFM-анализ. Как мы видим «Фото для газет» является наихудшим клиентом для нашего фотографа, и имеет показатели в виде «111» (Recency – 1; Frequency – 1; Monetary – 1). Так как данное предложение не используется часто (232 дня), то можно и вовсе отказаться от них, хотя, дополнительный заработок не помешает.

С такими заказчиками фотографы предпочитают найти взаимодействовать по-другому. Может кто-то и для наилучшей прибыли пытаются найти и таких клиентов, взаимодействовать в разных кругах своей деятельности, А также привлекать больше клиентов, для того чтобы заинтересовался и как можно чаще брал услуги. Либо, некоторые считают их «одноразовыми» клиентами, и предпочитают не уделять собственное время на них, а лучше брать побольше выгодных предложений, наиболее «перспективных» заказчиков, которые имеют более высокие RFM показатели были приближены к показателям равным «555». Нужно улучшать отношения между заказчиками и фотографом, и предлагать новые варианты своих услуг.

Также можно и провести различные анализы, делая выводы на основе RFM-показателей заказчиков. Например, существует клиент с показателем «155» (Recency – 1; Frequency – 5; Monetary – 5). Данные интерпретируются, так - с данным клиентом поддерживается слабая связь, возможно, клиент не часто нуждается в услугах фотографов или он использует замену своему, постоянному. В таком случае можно либо лично поинтересоваться у клиента, нужны ли ему наши услуги в дальнейшем.

Существуют заказчики с показателями «511». Это те клиенты, которые только что обратились к фотографу и являются «новичками». Фотограф старается налаживать теплые отношения с данными клиентами, не разочаровать их.

Как видим, данный RFM-анализ полезен для сегментирования клиентов в те или иные категории и позволяет нам изучить их. После распределения и изучения клиентов мы можем составлять свои индивидуальные подходы к ним, для того чтобы увеличить прибыль нашего фотографа.

Данное исследование может быть использовано в других фотостудиях, в обучении начинающих фотографов и студентов различных направлений и специальностей .

Список литературы :

Александров В.И. Применение RFM-анализа при разработке таргетированных маркетинговых стратегий в сфере e-commerce // Маркетинг и маркетинговые исследования. 2014. № 5. С. 332-339.
Баженов Р.И. О применении балльно-рейтинговой системы для оценивания курсовых работ по дисциплине «Интеллектуальные системы и технологии» // Приволжский научный вестник. 2014. № 5 (33). С. 135-138.
Баженов Р.И. Об организации деловых игр в курсе «Управление проектами информационных систем» // Научный аспект. 2014. Т. 1. № 1. С. 101-102.
Баженов Р.И. Об организации научно-исследовательской практики магистрантов направления «Информационные системы и технологии» // Современные научные исследования и инновации. 2014. № 9-2 (41). С. 62-69.
Баженов Р.И. Проектирование методики обучения дисциплины «Информационные технологии в менеджменте»// Современная педагогика. 2014. № 8 (21). С. 24-31.
Баженов Р.И., Векслер В.А., Гринкруг Л.С. RFM-анализ клиентской базы в прикладном решении 1С: Предприятие 8.3 // Информатизация и связь. 2014. №2. С. 51-54.
Баженов Р.И., Лобанова А.М. Обучение основам предпринимательства в компьютерной экономической игре «Капитализм 2» // Экономика и менеджмент инновационных технологий. 2014. № 4 (31). С. 35.
Векслер В.А., Баженов Р.И. Определение взаимосвязи номенклатурных позиций средствами 1С:Предприятие 8.3// Современные научные исследования и инновации. 2014. № 7 (39). С. 45-49.
Векслер В.А., Баженов Р.И. Формирование модели обучения взрослых основам информационных технологий: региональный аспект: монография. - Биробиджан: Издательский центр ФГБОУ ВПО «ПГУ им. Шолом-Алейхема», 2014. 126 с.
Голубков Е.П. RFM-анализ: методика и практика применения // Маркетинг в России и за рубежом. 2013. № 6. C. 11-24.
11. Каверина И.С. Анализ существующих методов управления клиентской базой для повышения конкурентоспособности аптечной организации // Бюллетень сибирской медицины. 2014. Т. 13. № 4. С. 172-180.
Разумовская Е.М., Куцевол Н.Г., Попов М.Л. Разработка стратегии ит-компаний путем сопоставления результатов сегментации клиентов и требований развития ит-рынка // Ученые записки Казанского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2011. Т. 153. № 4. С. 211-221.
Романенко Е.В., Кравец А.Г. Некоторые вопросы проектирования и реализации распределенной информационной системы “TOUREAST: CRM AI” // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии. 2013. № 4. С. 165-176.
Сорокина Т.И. Как увеличить продажи дистрибьюторской сети // Молочная промышленность. 2015. № 2. С. 13-14.
Якимов А.С., Баженов Р.И. Сегментация клиентов с помощью RFM-анализа // Экономика и менеджмент инновационных технологий. 2015. № 1 [Электронный ресурс]. URL: http://ekonomika.snauka.ru/2015/01/7064 (дата обращения: 27.03.2015).
Mahboubeh K., Kiyana Z., Sarah A., Somayeh A. Estimating customer lifetime value based on RFM analysis of customer purchase behavior: Case study // Procedia Computer Science. 2011. № 3. C. 57-63.
Wikipedia. RFM-анализ. [Электронный ресурс]. // Википедия: свободная энциклопедия. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/RFM-%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7 (дата обращения: 27.03.15).
Ya-Han H., Tzu-Wei Y. Discovering valuable frequent patterns based on RFM analysis without customer identification information. // Knowledge-Based Systems. 2014. Т. 61. C. 76-88.

Это отдельные сегменты аудитории, выделить их позволяет RFM-анализ. В статье вы увидите все его возможности и способы применения.

Зачем нужен RFM-анализ

Группировать вручную — долго и муторно, и не всегда очевидно, какие признаки лучше применить. RFM-анализ дает готовую схему, согласно которой более «дорогим», как и менее «дорогим», клиентам нужен особый подход.

Одних мы хотим заполучить в ряды постоянных клиентов. По вторым об этом говорить рано, и наша цель — просто их удержать, чтобы они не ушли к конкурентам. Вы группируете клиентов и определяете, кто покупает часто и много, кто — часто, но по мелочи, а кто давно ничего не покупал.

В зависимости от этого можно разрабатывать релевантные коммуникации и контент. Лояльным клиентам — спецпредложения. Тем, кто давно не покупал — бонус или скидку + таргетинг, чтобы напомнить о себе. В отдельном параграфе этой статьи рассмотрим конкретные примеры.

Область применения

Данный метод подходит B2C компаниям с клиентской базой от 10 000 контактов. Можно применять и для B2B, но там база, как правило, гораздо меньше. В таком случае стоит сократить количество сегментов.

Чаще всего этот метод сегментации используется в email-рассылках. Также он пригодится при подготовке скриптов для телефонных звонков клиентам или любых узко таргетированных маркетинговых кампаний на существующих клиентов.

Кроме того, RFM-анализ подходит, если конверсионное действие отлично от покупки и не заканчивается получением денег от клиентов (допустим, просмотр статей блога).

Механика RFM-сегментации

Основа — три показателя, названия которых зашифрованы в названии метода:

Recency (давность, новизна) — как давно клиенты делали последнюю покупку;
Frequency (частота) — как часто они покупают;
Monetary (суммарная стоимость покупок; для других действий — ценность взаимодействия) — на какую сумму они покупают. Либо показатель можно привязать к просмотру страниц сайта (длительность или глубина).

Классический способ — поделить клиентскую базу по этим показателям на 3 диапазона. Например, высокий показатель новизны — до 2 месяцев, средний — от 2 до 6 и низкий — более 6. Универсальных рекомендаций нет, так как здесь влияют многие факторы — отрасль, жизненный цикл покупателя и т.д.

Вы сами решаете, что значит маленькая, средняя и большая стоимость продаж на клиента. Для одного бизнеса 10 000 рублей — приличная сумма, для другого — слишком скромная.

В Excel эти интервалы можно выделить с помощью формулы, как — смотрите в следующем параграфе.

Для простоты принадлежность клиента к определенному диапазону представляют их в виде 3-балльной системы.

Давность заказа:

1 — давние;

2 — «спящие» (относительно недавние);

3 — недавние.

Частота покупок:

1 — разовые;

2 — редкие;

3 — частые.

Сумма покупок:

1 — низкий чек;

2 — средний чек;

3 — высокий чек.

Пересечения показателей и уровней дают 27 возможных комбинаций (сегментов):

Забегая вперед, скажем, что некоторые могут быть пустыми или очень маленькими. Например, если у вас нет клиентов, которые в прошлом покупали на большие суммы.

Примечание . Можно использовать только один или два показателя, но это снизит однородность сегментов. А можно наоборот выделить больше уровней, однако это усложнит анализ и дальнейшую работу с сегментами, так как их получится еще больше. Если 4 — то 64 сегмента, 5 — уже 125 и т.д.

Делать всё это вручную трудоемко, лучше использовать сводные таблицы Excel или Google Таблиц. Данный функционал позволяет автоматически делить базу данных на три условно равные группы. Рассмотрим подробнее на примере.

Алгоритм RFM-анализа в Excel

1) Представьте данные о клиентской базе в виде таблицы со столбцами:

В примере за ID мы взяли номер, но там может быть любая контактная информация клиента — email, телефон, имя.

2) Создайте и настройте сводную таблицу, чтобы посчитать:

Сколько раз клиент заказывал — перетягиваем столбец с ID и значение количества по полю «Сумма». Так мы видим, сколько заказов по каждому ID;
На какую сумму клиент заказывал — значение суммы по полю «Сумма»;
Когда клиент в последний раз заказывал — значение максимума по полю «Дата».

Скопируйте данные на новый лист, переименуйте поля в читаемый вид и для удобства поменяйте порядок столбцов (дата — на второе место, так как дальше работать именно с ней):

3) В отдельном столбце рассчитайте, сколько дней прошло с последнего заказа по любой из формул:

Для сегодняшнего дня:

Для другой даты (в примере — 01.01.2018):

У нас готов показатель Recency (давность покупки).

4) Разбейте клиентов на группы по показателю Recency.

Можно использовать функцию ПРОЦЕНТИЛЬ.ВКЛ. Из всех вариантов давности она вытягивает те, которые входят в 33% и 66%.

Получаются три равные группы: кто совершил заказ максимум 39 дней назад (недавние), от 39 до 91 дня включительно (относительно недавние) и от 92 дня (самые давние клиенты).

Чтобы узнать, к какой группе относится каждый клиент, примените такое условие:

Вот результат:

5) Определите то же самое по столбцу «Количество», чтобы применить показатель Frequency (Частота).

Формулу ПРОЦЕНТИЛЬ перетяните и измените диапазон значений:

Получается также три равные группы: первая совершает до 2 заказов, вторая — от 2 до 4, третья — больше 4.

Примените условие:

6) Определите то же самое по столбцу «Сумма», чтобы применить показатель Monetary (Сумма покупки).

Формулу ПРОЦЕНТИЛЬ перетяните и измените диапазон значений. Примените условие:

Вы получили все нужные показатели для RFM-анализа.

7) Рассчитайте обозначение (код) каждого клиента по методу RFM:

8) Сделайте сводную таблицу на основании этих кодов. Включите в строки RFM, в значения — количество по полю «Клиент»:

Скопируйте на новый лист и переименуйте столбцы:

Из этой таблицы вы видите количество клиентов в каждом сегменте.

Все подробности смотрите в этом видео:

Технические особенности

Определять границы сегментов — основная сложность, так как нет конкретного правила.

Как вы видели в нашем примере, сегменты получаются неравномерные. Один включает 74 человека, другой — всего 1, а самих сегментов 27! Слишком широкие группы можно разбивать на несколько по дополнительным признакам, немногочисленные близкие по поведению объединять. Но это лишняя ручная работа.

Можно при разделении целенаправленно соблюдать равное количество клиентов в группах. Чем это грозит? Трудно выделить «самых-самых». В одном сегменте могут оказаться покупатели на 1 и на 15 тысяч рублей.

В обоих случаях вы получаете слишком большое количество сегментов. Не факт, что они критически отличаются друг от друга, и есть смысл в отдельных программах.

Конечно, можно всё безукоризненно сделать руками, получить оптимальное количество равномерных по содержанию сегментов. Но это десятки часов работы специально обученного сотрудника. Ведь сегменты со временем еще полезно обновлять. Это не всегда реально и эффективно.

Обойти эти ограничения позволяет специализированный сервис Mindbox , который автоматизирует RFM-анализ. Благодаря алгоритмам кластеризации он определяет, сколько на самом деле сегментов (3-15 штук) и что они включают. То есть не по заданным параметрам, а по данным в базе. Пустых сегментов не выдает.

Дополнительный и важный плюс — он подстраивается под любую сферу.

Визуализация результата:

В Mindbox можно построить отчет по сегментации. Достаточно нажать кнопку. Отчет включает три таблицы.

Оценка состояния базы

Ключевые показатели сводной таблицы: активность потребителей (давность последней покупки) и ценность (потраченная сумма).

«Отток» — это клиенты, которые давно не покупали, а «Риск оттока» — которые покупали среднее количество времени назад. Активные — те, кто недавно совершил покупку.

Этот отчет помогает выбрать сегмент, с которым стоит работать в первую очередь.

Изучение сегментов

Показатели: размер сегментов, оборот (сумма, которую потратили все клиенты сегмента), средний чек.

Например, вот список сегментов, которые совершали покупки:

Фильтр позволяет увидеть определенную категорию по ценности:

В примере вы видите 7 сегментов с высокой ценностью:

На основе этой информации можно решать, с какими сегментами работать.

Детальная информация по сегментам

Показатели: границы сегментов по каждому признаку (R, F, M) и средние значения по ним.

Когда сегменты для дальнейших действий выбраны, можно запускать для них маркетинговые кампании.

Как разрабатывать коммуникации для сегментов

Во-первых, охарактеризуйте полученные сегменты, чтобы дальше было проще с ними работать. Например, клиент 111 давно делал единичные заказы на маленькую сумму. А клиент 333 напротив покупает часто и тратит на покупки много, последняя была не так давно.

Далее оцените ценность и разработайте стратегию работы с каждым сегментом. Решите, какие сообщения подойдут для каждого сегмента. Главный принцип: лучших клиентов удерживаем, середнячков «раскручиваем» до лучших, уходящих и почти потерянных возвращаем.

Потерянные

На самых давних клиентов не стоит тратить много времени и усилий (111, 112, 113). Можно попробовать их вернуть, попытка не пытка. Например, расскажите об акциях, скидках и распродажах.

Также напишите, почему выгодно оставаться с вами, но не настаивайте — возможно, их отток неизбежен.

Если они никак не отреагируют на эти действия, можно спокойно удалять их из базы.

Под угрозой оттока

Для более перспективных, чем потерянные, можно постараться больше, чтобы их вернуть. Ведь они покупали много раз и / или на большую сумму.

Что их может заинтересовать?

Скидка или купон на покупку, информация о распродаже;
Персональная товарная подборка;
Полезные видео или статьи (как в примере ниже).

Полезно напомнить о преимуществах. Если клиенты перестали покупать недавно, также спросите причину.

Новички

Новичков с низким и средним чеком — 311, 312 — возможно, заинтересует обучающий контент, справочная информация, помощь в выборе продукта.

Постарайтесь их перевести в ряды лояльных. Для этого поделитесь другим полезным контентом (обзоры, статьи, руководства). И не забудьте поздравить с покупкой или поблагодарить за выбор вашей компании.

Перспективные

Клиенты, которые купили на большую сумму (313) — потенциальные VIP, поэтому постарайтесь удержать их интерес.

Выясните с помощью опроса, доволен ли он, какие у него пожелания. И другую информацию, которая пригодится для удержания: что ему интересно, какие у него потребности.

Будьте аккуратны со скидками. У таких клиентов все шансы стать постоянными покупателями по полной стоимости. Поэтому лучше мотивировать чем-то другим. Например, как в рассылке выше — шанс получить подарок в обмен на отзыв.

Тем, которые покупают регулярно, но на небольшую сумму (321, 322, 331, 332), предложите сопутствующие товары.

Идеальные

И наконец, самые желанные покупатели — сегмент 333. Важно убедить этих клиентов в том, что вы их цените. Попросите оставить отзыв и сообщите о персональном обслуживании. Или просто польстите им, как в примере:

Скидки для этих клиентов противопоказаны! Ваша цель — мотивировать их на дальнейшие регулярные покупки. Подайте идеи в персональной товарной подборке или, если это инфопродукт, напомните о продлении подписки:

Не стоит утомлять лишними коммуникациями тех, кто итак покупает. Сообщайте только самую важную информацию и предложения «для любимых клиентов».

Как часто обновлять сегменты

Со временем показатели RFM-анализа меняются, и клиенты переходят из одного сегмента в другой. Лояльные покупатели могут сделать тайм-аут, а «спящие» — проснуться от ваших сообщений и стать активнее.

Частота обновления данных зависит от того, насколько подвижная у вас база: какой жизненный цикл клиента, естественный период покупки, а также период, за который клиент успеет сделать повторную покупку. Для крупного успешного интернет-магазина — не чаще, чем раз в месяц. Если заказы происходят редко, достаточно пересматривать сегменты раз в квартал или полгода.

При этом учитывайте, что на качество данных влияют сезонность, акции и праздники. Если клиент с богатой историей покупок за текущий месяц ничего не покупает, это не значит, что его сразу нужно переводить в другой сегмент. Возможно, это просто влияние сезонности, и через время покупки возобновятся.

Если клиент новый, у него пока очень мало данных о покупках. Нет смысла включать его в анализ для всей базы, либо можно для таких провести отдельный анализ.

Высоких вам продаж!

В другой статье. Я подготовил RFM анализ для нашего сервиса eSputnik, чтобы понять картину с нашими клиентами. Мне понравился этот метод, как очень простой способ визуализации поведения клиентов. Да, это было интересно, но очень скоро я понял, что в этой картинке нет практической пользы.

В цифрах вообще нет пользы, если они не меняют наших действий на завтра.

RFM анализ в email маркетинге

В этот раз я поделюсь с вами опытом и наблюдениями как извлекать пользу из RFM даже не имея трёхлетней истории продаж . Мы провели RFM анализ для десятков различных магазинов и столкнулись с рядом преград на пути к получению реальных результатов. До того как описать их все, давайте ещё раз вспомним, что нам даёт RFM. RFM анализ основан на 3 показателях:

R ecency - давность последней покупки
F requency - суммарная частота покупок
M onetary - средний чек

Мне кажется, показатель Monetary не обязательно привязывать к деньгам. Это может быть любой фильтр, наложенный на основные показатели этого метода: Давность и Частота. Например, для информационного портала можно взять время просмотра страницы или глубину просмотра страниц на сайте. RF матрицу можно рассматривать отдельно для разных типов клиентов, фильтруя по источнику клиента, по регионам, по категориям купленых товаров, по возрасту и многое другое.

Как провести RFM анализ?

Если разбить всех ваших клиентов по давности последней покупки на несколько групп и по количеству сделанных покупок, то можно построить матрицу из которой видно как разбить ваших клиентов по группам, на основании их активности:

Новички
Одноразовые покупатели
Растущие
Потерянные клиенты

На самом деле групп гораздо больше, но об этом потом. Обычно я строю шкалы по частоте и давности, по принципу: от плохого к хорошему. Получается:

По давности : слева те, кто покупал очень давно, а справа - кто покупал недавно.
По частоте: снизу те, кто сделал одну покупку, а сверху - много. Тогда визуально разделение групп будет выглядеть примерно так:

Об этом мы уже писали и раньше, но давайте посмотрим детальнее как разбить базу на группы и разметить шкалы, сколько групп выделить и что с ними делать дальше.

Самый важный показатель - «Давность». Чем больше времени прошло с момента последней продажи, тем меньше вероятность следующей покупки. И падает эта вероятность очень стремительно. Давайте разберёмся с «Давностью» с самого начала. К примеру, у нас есть 3 клиента (квадрат, круг, треугольник), и на графике мы отметим время когда каждый клиент делал покупку.

Важно , прошу прощения, я почему-то нарисовал график давности в обратном направлении от хорошего к плохому, исправлю, но чуть позже:(

Задача - определить сколько клиентов по «Давности» попадёт в каждый из периодов. Важно понимать, что давность - это показатель, который принимает во внимание только последнюю покупку, предыдущие покупки будут отмечены в частоте. Таким образом правильным ответом на задачку будет:

Период 1: 1 (только круг)
Период 2: 1 (только треугольник)
Период 3: 1 (только квадрат, потому что круг и треугольник покупали и после того)
Период 4: 0 (все делали покупку после этого)

И снова вопрос: какой из трёх вариантов лучше?

Часто я слышу что «красный (3)» - потому что он стабильный. На самом деле, он показывает что мы постоянно привлекаем клиентов, которые делают покупку и не возвращаются снова. Хорошо что показатель немного нарастает, но всё же «сиреневый (1)» - лучше. По нему видно, что большинство нашей аудитории недавно покупали и сильно вовлечены в процесс покупки. Конечно, самый плохой - «зеленый (2)» график.В этом случае у нас был всплеск активности (может быть Новый год или сильные инвестиции в контекст), а потом всё растеряли.

В большинстве книг по анализу, в том числе в популярном издании «Маркетинг на основе баз данных» Артура М. Хьюза, предлагается очень простой механизм разделения «Давности» по сегментам: отсортировать все контакты по давности и разбить на 5 равных групп. То же самое рекомендуется сделать и с Частотой и с Деньгами:

Этот способ работает и помогает разбить всех клиентов на: покупали только что, недавно, так себе, давно, очень давно относительно друг друга. Но что значит «когда»? Если мы не можем сказать точно «когда», то и оценивать эту группу тоже тяжело. Например, в соседние группы могут попасть контакты покупавшие в один и тот же день. Это лишь значит, что для одинаковых клиентов мы будем по разному себя вести... Зачем тогда вообще такой анализ? Всю глубину проблемы я постараюсь показать на двух примерах:

Пример 1 : В вашем магазине всё было хорошо, и вдруг в течение месяца ни одной покупки. Всё плохо, но если разбивать на равные части - ничего не изменится и всё те же последние покупатели попадут в сегмент «только что покупали».

Пример 2 : Если у вас ещё нет данных о продажах за несколько лет, а Вы только начали свой бизнес, то границы с каждым днём будут очень сильно отличаться и пользоваться результатом такого анализа вообще нет смысла.

Сезонности, акции и праздники тоже сильно влияют на общую картину.

Любой сегмент контактов, о которых вы не можете сказать что-то определённое - плохой сегмент

Мне кажется логичнее фиксировать не количество, а время. Тогда оптимизация количества в группах и будет нашей задачей. Надо как можно больше получить контактов в группе «только что» и как можно меньше «давно».

Осталось только определить какие временные пределы лучше выставить. Для этого надо ответить для себя на несколько вопросов:

Какой естественный период покупки?
Какая сезонность?
За какое время большинство клиентов успевает совершить повторную покупку?
Какой период неактивности клиента можно считать, что мы потеряли клиента (длина жизненного цикла клиента)

Для компаний, у которых нет данных, можно предположить эти периоды. Для компаний «с историей» очень помогут несколько графиков (о которых я расскажу дальше) с разницей между покупками.

Я привёл пример графика с разницей в месяцах между первой и второй покупками. У большинства магазинов он выглядит примерно также, как на рисунке. Тут видно, что 50% всех повторных покупок делаются в течение 2 первых месяцев. За полгода 75% процентов делают свой второй заказ и 90% из тех кто покупают снова - покупают в течение 13 месяцев. Какой из этого можно сделать практический вывод? Мне кажется, ненадо спешить давать скидку тем, кто купит и так, без нашей помощи. Предлагать скидку надо через 2 месяца после первой покупки. До этого надо показывать релевантные предложения, быть на слуху и главное - быть полезным клиенту.

Если построить матрицу разности между любыми соседними покупками, то получится примерно следующая картина:

Интересно, что разница между первой и второй покупкой всегда больше, чем между второй и третьей. А между второй и третьей больше, чем между третьей и четвёртой, но чем дальше, тем меньше влияет количество покупок на разницу между ними. Выходит, что вначале человеку надо время, чтобы поверить. Возможно, в следующий раз он попробует купить в другом месте или просто подождёт. Но чем чаще он покупает, тем время между покупками становится меньше. Джим Ново в своей книге Drilling Down говорит, что этот график сначала падает, потом стабилизируется, потом начинает расти. Это очень похоже на жизненный цикл клиента, когда он понемногу перестаёт быть клиентом, все реже покупая. Но я ни разу не видел этой картины на практике.

Важно : для получения этих цифр лучше использовать не среднее, а медиану. Сейчас быстро попытаюсь объяснить разницу. Среднее - это сумма всех значений делённая на их количество, а медиана - это значение элемента, который находится посередине в отсортированной последовательности. То есть гарантировано 50% всех значений меньше или равны медиане, и 50% больше или равны медиане. Медиана лучше среднего, потому что в средних значениях сильное влияние имеют «аномальные значения». Те значения, которые очень редкие, но сильно выходящие за пределы большинства. Обычно медианы значительно меньше средних.

Ещё хорошо бы посмотреть на сезонность - часто это 12 месяцев. Посмотрев на все цифры можно сделать вывод, какой период поставить для групп, например:

до 1 месяца
до полугода
до года
до двух лет
более двух лет

Но даже с таким подходом есть вопросы. А что если у одних клиентов естественный период покупки маленький, а у других большой? В таком случае я создаю каждому из клиентов профиль и для каждого профиля создаю свою градацию, которую нормализую по оси Давности в относительные категории:

ожидаемого времени покупки
если не купил - что-то странное
мы его теряем
мы его потеряли, но есть последний шанс
наверняка мы его потеряли

Точно такая же история и для «Частоты», только почти всегда у меня получается приблизительно одна и та же шкала. Те, кто сделали:

1 покупку (этих большинство)
2 покупки (преодолели психологический барьер и пришли снова, уже зная о том, как работает магазин)
3-4 покупки (несмотря ни на что, продолжают покупать. Надо удержать любой ценой)
5-15 покупок (поверили, на них вся надежда. Тут верхняя граница бывает очень разная)
больше 15 покупок (маньяки, часто это перекупщики, партнёры, т.п. К ним надо присмотреться отдельно)

Ну вот и весь RF анализ. Если посмотреть на матрицу RF, зная как разбиты сегменты, то сразу понятно кто такие новички: совершили одну покупку совсем недавно. Одноразовые - совершили покупку давно, и уже наверняка забыли об этом. Вряд ли они придут к нам снова. Джим Ново говорит, что таких клиентов всегда 50-60% от всей базы клиентов и с этим надо смириться. Я обычно вижу 70% от всей базе в этом грустном сегменте. Для того, чтобы убедиться, что сегмент грустный можно попробовать вернуть кого-то и для этого Джим Ново предлагает стратегию - «смириться», но если не верите, то начните с:

Тех у кого несколько товаров в чеке
Тех у кого чек больше
Одноразовые покупатели, которые вернули товар - вероятнее придут к вам за второй покупкой, чем те, кто «всем доволен».

Если не удается их вернуть - вам никого не получится вернуть.

Единственная возможность вернуть покупателей за второй покупкой - обратиться к ним как можно быстрее. Но не слишком рано

Обратитесь слишком рано и будете навязчивым и будете предлагать лишние убийственные для бизнеса скидки.

Давайте посмотрим на RF в динамике. Интересно, что по шкале давности мы всегда начинаем с хорошего (только что купили) и скатываемся к плохому (давно не покупал). И как только сделана покупка, мы всегда возвращаемся снова в самый оптимистичный сегмент:

С частотой все наоборот. Начинаем всегда с самого плохого сегмента (1 покупка) и с каждой покупкой становимся лучше. Шансов вернуться обратно практически нет (если считать частоту за какое-то окно (например, 2 года), то частота может уменьшаться)

А теперь посмотрим на всю картину целиком в матрице RF:

Мы всегда начинаем в сегменте «Только что» и с «1 покупки». А мечтаем, чтобы все клиенты попали в сегмент VIP. И самый короткий путь для этого - постоянные покупки. Если со старта клиент ничего не делает, он «сползает» по Давности в «редко», в сегмент «Одноразовых клиентов». Наша цель - не дать ему уйти. Для этого и созданы автоматические реанимационные письма;)

Есть ещё один тонкий момент: что делать если пауза «затянулась» и клиент не покупал очень давно (значительно превышая жизненный цикл клиента). Мне кажется, в таком случае если он и придет к нам снова, то только если мы снова его «купим» контекстом, сео или разонравится тот магазин, где он все это время покупал. В любом случае к нам придёт совсем другой человек с другими интересами и возможностями. Поэтому мы предлагаем как в детской игре сделать «сброс».

Особенности такого подхода к RFM в том, что его можно применять в первый же день использования магазина. Сразу настроить триггера основанные на неактивности клиента. Следить за динамикой активности ваших клиентов. Кого вы теряете? Что надо сделать, чтобы вернуть клиентов тогда, когда это ещё возможно?

На этом я обзорную статью заканчиваю, и обещаю написать следующую, в которой постараюсь дать ответы на такие вопросы:

Как каждый из сегментов читает почту? Сегмент «потерянные» вообще реагируют на почту?
Какая доля в продажах каждого сегмента?
Какое типичное соотношение клиентов по сегментам?
Как изменяется стратегия работы с каждым сегментом?
Кому продавать, а кому не мешать покупать?

Хороших клиентов вам, пусть они все идут по самому короткому пути от Новичков в VIP:)