RFM-АНАЛІЗ ТА СЕГМЕНТАЦІЯ

RFM-аналіз — це оцінювання клієнтської бази за трьома критеріями: давність (Recency), частота покупок (Frequency) та сума витрат споживача (Monetary). Модель RFM дозволяє сегментувати аудиторію за ключовими для бізнесу параметрами на основі історії транзакцій кожного покупця. Цей метод є зручним та ефективним для B2C, однак може використовуватися і в B2В.

Про що піде мова

• Що таке RFM-аналіз?
• Алгоритм та суть RFM-аналізу клієнтської бази
  • Крок #1: Збір даних та підрахунок балів
  • Крок #2: Побудова моделі RFM
  • Крок #3: Сегментація та розробка маркетингової стратегії
• Приклад, як зробити RFM-аналіз у Excel
• Цілі та переваги RFM-аналізу у маркетингу
• Обмеження та недоліки RFM-сегментації
• Висновки

Вперше RFM-аналіз почав використовуватися в email-маркетингу. Про це йдеться у статті Тома Вансбіка та Яна Рульфа Булта «Оптимальний вибір для прямої поштової розсилки», опублікованої 1995 р. у журналі Marketing Science. Ця праця підтвердила дію принципу Парето, згідно з якою 80% продажів припадає на 20% клієнтів бренду. 

У 90-х роках модель RFM широко використовували для оптимізації кампаній прямого маркетингу. Завдяки цьому методу компанії розуміли, кому варто відправляти комерційні пропозиції, і суттєво економили на створенні друкованих рекламних матеріалів.

Що таке RFM-аналіз?

Для аналізу RFM потрібні записи про дати транзакцій і витрачені суми, прив’язані до записів про клієнтів. Дані про ці три атрибути клієнтської поведінки дозволяють розділити аудиторію на сегменти, які ви потім можете використовувати для формування та покращення маркетингової стратегії. 

1. Recency (недавність) — це час, коли клієнт востаннє робив замовлення у магазині чи компанії.
2. Frequency (частота) — це кількість покупок, які клієнт здійснив за весь час або протягом певного періоду часу.
3. Monetary Value (грошовий еквівалент) — це середня сума грошей, яку клієнт витрачає під час транзакції.

Оптимальний показник для кожного з цих трьох критеріїв не є універсальним і залежить від сфери бізнесу, його сезонності, асортименту, середньої вартості продукту та інших особливостей товарів чи послуг. Особливо поширеним є RFM-аналіз у сфері роздрібної торгівлі та професійних послуг. Власники інтернет-магазинів та агенцій, котрі відслідковують поведінку клієнтів та фіксують транзакції, можуть впливати на рівень прибутку компанії, правильно взаємодіючи із цільовою аудиторією.

Приклад: продавець нерухомості не очікує на високу частоту покупок, здійснених одним і тим же клієнтом, оскільки для нього важлива сума, яку покупець витрачає в його компанії за один раз. Він може ніколи не повернутися, але принести фірмі значний прибуток, придбавши віллу на березі моря чи комерційне приміщення у центрі міста. У іншому випадку це може бути покупець однокімнатної квартири із бюджетним ремонтом та поганеньким краєвидом з вікна — у такому випадку вартість буде меншою, але цей клієнт може виявитися більш цінним, через рік придбавши ще таку ж квартиру для здачі в аренду, а через 2 роки — ще 3 бюджетні помешкання.

Якщо говорити про роздрібну торгівлю, то можна розглянути інтернет-магазин дитячого одягу. Перетворивши нового покупця у прихильника бренду, можна забезпечити стабільно високий показник частоти та недавності покупок. Навіть якщо товари будуть недорогі, дитина росте швидко, а отже, оновлювати її гардероб батьки будуть постійно, особливо зі зміною пори року.

У деяких сферах бізнесу показники недавності та частоти є однаково низькими показниками для усієї клієнтської бази. Це може бути туристична агенція, мережа готелів або кав’ярня на березі моря. Дехто із власників таких закладів покладається на удачу, інші збирають контактні дані клієнтів та запрошують їх на наступні свята чи відпустку. Якщо велика родина щороку відпочиває у одному й тому ж гірському містечку та має там улюблений ресторан, за 10 днів відпустки вона може витратити у ньому в 50 разів більше, ніж випадковий турист, котрий ніколи більше не повернеться у заклад, бо навіть не запам’ятає його. 

Натомість високі показники недавності та частоти характерні для таких сфер як психотерапія, медицина, обслуговування в галузі краси та спорту, маркетинг і реклама. Продуктові супермаркети та магазини речей щоденного вжитку і одягу при правильному залученні клієнтів успішно підвищують всі три показники RFM, щотижня чи щомісяця забезпечуючи покупців усім необхідним та — ще більшою мірою — численними не дуже потрібними акційними товарами.

Клієнти, які здійснили покупку минулого тижня та залишилися задоволеними, повернуться та зроблять повторне замовлення, якщо вчасно нагадати їм про себе та зробити актуальну пропозицію. Ті, які купували давно, але обирали найдорожчі товари чи послуги, вірогідно, готові витрачати багато, тож для них ідеально підійдуть продукти преміум-категорії. А ті, які витратили найбільше протягом тривалого періоду, з більшою ймовірністю продовжуватимуть в такому ж дусі, тож для них можна створити спільноту чи спеціальну програму лояльності.

«RFM-аналіз дозволяє маркетологам збільшити дохід, орієнтуючись на конкретні групи існуючих клієнтів (тобто, на сегментацію клієнтів) за допомогою повідомлень і пропозицій, які з більшою ймовірністю будуть релевантними на основі даних про певний набір поведінкових реакцій. Це призводить до збільшення кількості відповідей, утримання клієнтів, їхньої задоволеності та довічної цінності клієнта (CLTV)». «RFM Segments Based on RFM Analysis: An In-Depth Guide» — Florian Delval, director, technical PMM

RFM-модель враховує купівельні звички споживачів та фокусує увагу власників бізнесу і маркетологів на ключових клієнтах, щоб інвестувати в рекламу саме для прибуткових покупців.

Алгоритм та суть RFM-аналізу клієнтської бази

RFM-аналіз можна виконати вручну. Це одна із важливих переваг методу, оскільки немає гострої необхідності купувати спеціальну програму і витрачати час, аби навчитися нею користуватися.

Для сегментації клієнтської бази вам знадобиться Microsoft Excel або Google Sheets та дані про транзакції, закріплені за кожним покупцем. Така інформація фіксується в CRM-системі. Тому навіть якщо на початку ведення бізнесу у вас мало клієнтів, варто підключити CRM якомога раніше, аби не втрачати цінні дані, котрі згодом можна буде просто вивантажити у таблицю.

Існує можливість автоматизувати RFM-аналіз, використовуючи інструменти, наприклад, застосунок Reveal, платформу Mailchimp і т. д. Подібні сервіси виконують всю роботу з оцінювання та сегментації покупців, потрібно тільки встановити шкалу для значень R, F, M відповідно до специфіки бізнесу (максимальних показників тривалості життєвого циклу клієнта, вартості товару чи послуги, частоти покупок, здійснених одним споживачем).

У більшості випадків діапазон оцінювання становить від 1 до 5. Максимальною оцінкою може бути 10 балів або навіть 3, залежить від обсягу клієнтської бази та різноманітності торговельних пропозицій бізнесу.

Розглянемо алгоритм розрахунку RFM. Для прикладу візьмемо бізнес зі шкалою значень недавності та частоти від 1 до 3 балів і верхньою межею витрат $300 за рік.

Крок #1: Збір даних та підрахунок балів

Період аналізу залежить від специфіки діяльності, але, як правило, використовуються дані за останній рік. Обов’язковими для аналізу параметрами є ідентифікатор клієнта (його ім’я та прізвище чи номер телефону, e-mail тощо), дата останньої покупки, кількість здійснених клієнтом покупок чи інших конверсійних дій, сума витрат клієнта.

Кожному клієнту, занесеному в базу даних, присвоюється оцінка за кожною з 3-х категорій моделі RFM. 

• Недавність. Відніміть від максимальної 3-ки кількість місяців, що минула від останньої покупки, здійсненої клієнтом (максимум — 3).
• Частота. Відніміть від 3-х кількість покупок, які клієнт здійснив за останній рік (максимум — 3).
• Грошовий еквівалент. 3 бали отримують покупці, які витратили $300 або більше, оцінку 3,5 — ті, які витратили $350 і так далі.

Крок #2: Побудова моделі RFM

На цьому етапі відбувається визначення цінності клієнтів та їх групування. Кожен клієнт отримує оцінку від 0 до 3 балів за кожною з трьох змінних, які можна розглядати окремо або додати, визначивши загальний бал кожного покупця, тобто його цінність для компанії. Наприклад, клієнт з оцінками «3,1,3» — це той, хто зробив нещодавню покупку (R = 3), одну покупку за останній рік (F = 1) і витратив $300 або більше (M = 3).

Після розподілу клієнтів за групами у вас вийде 27 сегментів: від найгіршого 111 до найкращого 333. Якщо верхня межа шкали вимірювання більша, наприклад, 5 балів чи 10, кількість сегментів буде значно більше. На останньому етапі сегментації, тобто в процесі розробки маркетингової стратегії, деякі групи можна об’єднувати, якщо різниця між показниками невелика.

111 — давні разові, низький чек	121 — давні рідкісні, низький чек	131 — давні часті, низький чек
112 — давні разові, середній чек	122 — давні рідкісні, середній чек	132 — давні часті, середній чек
113 — давні разові, високий чек	123 — давні рідкісні, високий чек	133 — давні часті, високий чек
211 — сплячі разові, маленький чек	221 — сплячі рідкісні, маленький чек	231 — сплячі часті, низький чек
212 — сплячі разові, середній чек	222 — сплячі рідкісні, середній чек	232 — сплячі часті, середній чек
213 — сплячі разові, високий чек	223 — сплячі рідкісні, високий чек	233 — сплячі часті, високий чек
311 — недавні разові, низький чек	321 — недавні, рідкісні, низький чек	331 — недавні часті, низький чек
312 — недавні разові, середній чек	322 — недавні рідкісні, середній чек	332 — недавні часті, середній чек
313 — недавні разові, високий чек	323 — недавні рідкісні, високий чек	333 — недавні часті, високий чек

Крок #3: Сегментація та розробка маркетингової стратегії

Основною метою RFM-аналізу є поглиблення розуміння цільової аудиторії та покращення комунікації з нею. Рекламні повідомлення будуть більш релевантними запитам кожної окремої групи ЦА, якщо відповідально підійти до завершального етапу сегментації.

Безумовно, вашою цільовою аудиторією будуть клієнти, які наберуть найбільшу кількість балів при об’єднанні їхніх балів. Однак не тільки такі покупці є цінними для компанії. Аналіз за показниками Recency, Frequency та Monetary дозволяє створити велику кількість малих груп. Для кожної з них можна створити індивідуальну воронку продажів або, принаймні, різні серії листів для електронної розсилки. Розглянемо такі міні-стратегії на трьох прикладах.

• Клієнти з високими параметрами R (давності) і F (частоти) та низьким показником М (середній чек). Вони купують регулярно, але витрачають не надто багато грошей, обираючи недорогі товари. Замість акцій та знижок їм варто запропонувати участь у програмі лояльності чи запустити кампанії з перехресного продажу та підвищення цін.
• Високий M, низький F. Це клієнти, які витрачають багато грошей, але купують рідко. В цьому випадку слід зацікавити їх, частіше нагадувати про себе, можливо, запропонувати картку покупця з накопичувальними балами чи знижку на кожну наступну покупку.
• Низький R. Клієнти, які не купували у вас протягом тривалого часу, можуть активуватися, якщо побачать новинки чи розпродаж. Дедлайн здатний реанімувати сплячих покупців, пришвидшити їхнє прийняття рішення про покупку.

Створивши сегменти RFM, потрібно присвоїти їм назви, наприклад, «Золоті клієнти», «Шукачі знижок», «Рідкісні витратники», «Лояльні клієнти», «Клієнти з групи ризику» тощо.

Останній етап RFM-аналізу є найважливішим та найбільш трудомістким. Для кожного отриманого сегмента необхідно створити унікальну маркетингову стратегію, орієнтовану на конкретні поведінкові моделі. 

Те, наскільки часто потрібно переглядати сегменти та змінювати маркетингову стратегію на основі поведінки клієнтів, залежить від трьох чинників:

• життєвий цикл споживача;
• термін служби товару чи дії послуги;
• період, упродовж якого клієнт може зробити повторну покупку.

Пам’ятайте про те, що групи клієнтів, створені на базі RFM-аналізу, не є статичними. Споживачі можуть переходити з одного сегменту в інший. Лояльні клієнти можуть стати «сплячими», а клієнти з групи ризику — шукачами знижок.

Повторювати RFM-аналіз бажано як мінімум раз на рік. Для великих магазинів та компаній, у яких велика кількість людей щодня тратить багато коштів, оновлення результатів сегментації слід проводити значно частіше, інколи навіть щомісяця.

Однак не поспішайте переводити клієнтів з одного сегменту до іншого, якщо вашому бізнесу притаманна сезонність. Можливо, клієнт буде «золотим» для вашої компанії, але лише впродовж 3-х місяців на рік, коли у нього менше роботи, або ж, навпаки, «засне» на період літньої відпустки чи зимових свят.

Приклад, як зробити RFM-аналіз у Excel чи Google Sheet

Щоб не систематизувати вручну дані про ідентифікатор клієнта, дату останньої покупки, кількість замовлень за певний період та загальну суму витрат за цей же час, радимо експортувати їх у Microsoft Excel. Після цього слід додати наступні стовпчики:

• поточна дата ;
• кількість днів із моменту останньої купівлі клієнта;
• Recency (недавність);
• Frequency (частота);
• Monetary Value (грошова вартість). 

На скріншоті я виділила зеленим кольором стовпчики, дані в яких можуть бути завантажені з CRM, а жовтим — ті, які слід заповнити самостійно, вручну або використовуючи формули.

Заповнимо стовпчик «Кількість днів із моменту останньої покупки». Для цього потрібно порахувати різницю між поточною датою і часом покупки клієнта за допомогою формули й потягнути комірку вниз до кінця таблиці.

Приклад таблиці за посиланням

При цьому для кожного параметра моделі RFM у вас має бути власна шкала оцінювання. Наприклад, аналізуємо давність покупок:

• до 50 днів — 3 бали;
• від 51 до 150 днів — 2 бали;
• від 151 дня — 1 бал.

Оцінюємо частоту покупок:

• 1 покупка — 1 бал;
• від 2 до 5 — 2 бали;
• від 6 — 3 бали.

Аналізуємо грошовий еквівалент:

• до $2000 — 1 бал;
• від $2001 до 8000 — 2 бали;
• від $8001 — 3 бали.

Щоб об’єднати дані та підвести підсумки, потрібно створити новий стовпчик з назвою «RFM» і використати формулу =E2+F2+G2 для його заповнення.

Відсортувавши останній стовпчик за спаданням, у верхній частині ви отримаєте найприбутковіших клієнтів. Після цього робота підходить до логічного завершення. Можна систематизувати основні напрямки дій по кожному сегменту.

Група сегментів «Постійні клієнти»

Сегмент	Характеристика	Дія
333	Стратегічно важливі	20% клієнтів, які приносять 80% прибутку. Не пропонувати їм знижки, натомість зробити подарунок або присвоїти особливий статус, картку.
331	Постійні клієнти	Клієнти, які купують часто на невеликі чеки. Їх можна перевести у сегмент стратегічно важливих, пропонуючи бонуси.
322-321	Нові клієнти	Недавно познайомились із брендом, зацікавлені, але не робили дорогих та регулярних покупок. Їх потрібно запрошувати у соцмережі, розповідати про продукцію, пропонувати акції.

Таким чином слід продовжувати таблицю по кожному різновиду клієнтів, окрему підготувавши таблиці «Сплячі клієнти», «Клієнти, що можуть піти», та ін.

Цілі та переваги RFM-аналізу у маркетингу

Будь-яка сегментація клієнтської бази дозволяє персоналізувати торговельні пропозиції та оптимізувати витрати на рекламу, показуючи людям тільки те, що їх більшою чи меншою мірою зацікавить. 

У той час як когортний аналіз, географічна та демографічна сегментація та інші види досліджень ЦА дають лише поверхневе розуміння поведінки чи характеристик споживачів або показники ефективності певних каналів продажу, RFM-аналіз забезпечує комплексні і точні дані. Саме цифри та аргументоване оцінювання на основі їх додавання допомагають власникам бізнесу і маркетологам адаптуватися до змін на ринку і задовольняти потреби клієнтів.

«У той час як демографічні показники є статичними, модель RFM розглядає динамічну поведінку споживачів, надаючи вам інструменти для коригування вашої маркетингової стратегії з часом. В особистому житті ви, швидше за все, не будете ставитися до нового знайомого так само, як до старого друга, це стосується і ваших клієнтів. Ви не хочете продавати абсолютно новим клієнтам так само, як ви продаєте своїм найвідданішим клієнтам, які часто роблять великі покупки». «RFM Analysis Is Your Key to Targeted Marketing Campaigns» — Gavin McLaughlin, director of Analytics at SkyPoint Cloud

RFM-сегментація відображає цінність клієнтів і визначає, хто належить до тих 20%, що приносять компанії 80% прибутку. Враховуючи її показники, ви можете підвищувати конверсію на кожному етапі клієнтського шляху, а не лише під час першої взаємодії чи виключно на сайті.

Найважливіші завдання RFM-аналізу

• Підвищує ефективність email-маркетингових кампаній. На основі розділення бази електронних адрес на групи, можна створити кілька серій листів і запустити автоматизовані тригерні розсилки.
• Посилює прихильність до бренду. Найкращий спосіб підтримувати зв’язок з нещодавніми або новими клієнтами — вчасно пропонувати їм актуальний контент. Для одного сегменту це можуть бути навчальні матеріали, а для інших — акції і підбірки товарів.
• Зменшує відтік клієнтів. Щоб не втрачати клієнтів, які давно нічого не замовляли у вас, надсилайте персоналізовані повідомлення, пропонуйте повторні покупки зі знижкою або проводьте опитування. Останнє допоможе вам не тільки зберегти покупців, але і покращити сервіс чи продукт.
• Скорочує маркетингові витрати. Конверсію в заявки можна підвищити для кожного сегменту. Однак найважливішими будуть ті клієнти, які є справжніми прихильниками бренду, забезпечують нативну рекламу, залишають позитивні відгуки і регулярно приносять прибуток компанії. Завдяки сегментації ви зможете сконцентрувати свою увагу саме на таких споживачах, інвестуючи в їх збереження та підвищення середнього чеку.
• Допомагає створювати телефонні скрипти для відділу продажів, які допоможуть менеджерам знаходити підхід до різних типів клієнтів, про які не пишуть у книжках та в інтернеті, бо вони типові виключно для вашої сфери бізнесу.
• Сприяє покращенню рекламних кампаній в Google та соціальних мережах, точнішому налаштуванню показів оголошень, удосконаленню текстів, лід-магнітів і CTA.
• Розширює клієнтську базу та підвищує охоплення. Застосовуючи RFM, ви можете визначити своїх найкращих клієнтів і використати їх у якості початкової аудиторії в рекламній платформі. Шляхом моделювання подібності для автоматичного визначення потенційних клієнтів з подібними характеристиками реклама буде показуватися цільовим користувачам.

Навіть якщо метою у випадку вашого бізнесу чи окремого проекту є не покупка, а інша дія, наприклад, перегляд відео чи заявка на консультацію, RFM-аналіз допоможе із оцінкою результатів та підвищенням ефективності реклами. Для цього існує ряд різновидів такої сегментації, наприклад, RFD.

«RFD (Recency, Frequency, Duration) — модифікована версія RFM-аналізу, яка може бути використана для аналізу поведінки споживачів бізнес-продуктів, орієнтованих на глядацьку аудиторію/читацьку аудиторію/серфінг». «RFM (market research)», — Wikipedia

RFM-аналіз має багато переваг, які роблять його універсальним та завжди дієвим методом сегментації ЦА і персоналізації в бізнесі.

• Не вимагає складних інструментів або складних аналітичних можливостей. Маркетолог без спеціальної підготовки чи й сам власник бізнесу може провести сегментацію клієнтів RFM за допомогою звичайної електронної таблиці.
• Вважається ефективним у прямому маркетингу. Окрім email-розсилок результати аналізу наразі широко використовуються для покращення комунікації з клієнтами в популярних месенджерах та соціальних мережах.
• Є комплексним інструментом, який може використовуватися протягом усього життєвого циклу клієнта. Це стосується налаштування тригерних розсилок при переміщенні контактів між RFM-сегментами.
• Може бути автоматизованим та забезпечити миттєву реакцію рекламних сценаріїв на поведінку користувачів. 

Якщо ви плануєте автоматизувати сегментацію, використовуючи відповідний сервіс, автоматичні сценарії для кожного RFM-сегмента зекономлять ваш час та дозволять уникнути помилок через людський фактор.

При переході клієнта з одного сементу в інший ви отримуватиме повідомлення зі сценарію на своїй аналітичній платформі. Споживачу в той час буде автоматично відправлена релевантна пропозиція, наприклад, індивідуальний промокод чи опитування щодо якості обслуговування.

Обмеження та недоліки RFM-сегментації

Можливості RFM-аналізу мають свої межі. Цей метод добре зарекомендував себе у сфері роздрібної торгівлі та професійних послуг, однак для автосалонів чи агенцій нерухомості показники можуть виявитися заплутаними та несподіваними. Окремі параметри є малозначущими у одній ніші та визначають 99% результату у іншій. Якою б автоматизованою не була ваша система аналітики, для розробки стратегії на основі RFM-сегментації потрібен маркетолог, а інколи і команда спеціалістів.

Мінусів RFM-аналізу не так уже й багато, але вони досить значущі.

• Не дає істотного ефекту, якщо клієнтська база невелика, або при малій кількості замовлень.
• Майже не підходить компаніям, до яких клієнти звертаються 1-2 рази за весь час.
• Метод є ретроспективним, з його допомогою важко прогнозувати майбутнє бізнесу. Для розробки стратегії потрібно поєднувати його результати із даними, отриманими іншими методами.
• Для аналізу великих баз клієнтів потрібне спеціальне програмне забезпечення. 
• Підрахунок балів та ділення на групи потрібно періодично оновлювати. У деяких випадках це займає настільки багато часу, що для RFM-аналізу слід виділяти окремого спеціаліста.
• Вимагає глибокого розуміння бізнесу для правильного трактування результатів.

Останній пункт стосується типових помилок маркетологів, які роблять аналіз вперше або недостатньо знайомі з компанією, для якої розробляють стратегію. Вони «списують» малоактивних клієнтів, яких насправді можна повернути і перетворити на лояльних. Наступною помилкою є навязлива реклама, адресована «золотим» покупцям. Навіть постійним замовникам інколи потрібен тайм-аут. 

До третьої поширеної хибної думки належить нехтування сезонністю та особистими подіями в житті клієнта. Він може зробити дорогу покупку на свій День народження чи протягом зимових свят, після чого тривалий час жодним чином не взаємодіятиме з компанією, однак не належатиме до «сплячого» сегменту.

Відповімо на поширені запитання

Висновки

Багато хто з власників бізнесу вважає, що чудово знає своїх найприбутковіших клієнтів. Маркетологи також часто помилково найбільше дорожать тими покупцями, які готові купити найдорожчий товар чи замовити преміум-послугу. Та насправді грошовий еквівалент — це лише один із трьох ключових параметрів цінності споживача для компанії. Важливо розглядати також давність та частоту його покупок.

На основі цих даних можна з’ясувати, скільки сегментів цільової аудиторії у вас є, та які маркетингові заходи слід використати для підвищення прибутку. Виконати RFM-аналіз можна вручну, за допомогою Microsoft Excel чи Google Sheets. Для автоматизації такої сегментації існують спеціальні платні програми, якими користуються здебільшого компанії з великим оборотом.

Демографічні, соціальні та особисті показники представників ЦА є здебільшого статичними. Модель RFM розглядає динамічну поведінку споживачів. Вона дозволяє персоналізувати рекламу та спілкування з клієнтами.

Також RFM-сегментація візуалізує реакцію споживачів на ваш маркетинг. Власник бізнесу чи маркетолог може вносити стратегічні зміни для майбутніх кампаній на основі такого аналізу. Є багато факторів, які впливають на параметри RFM, зокрема, тип продуктів, ціна, формат торгівлі.

Найбільш ефективним цей метод аналізу вважається у сфері B2C, особливо у роздрібній торгівлі, з базою більше 10 000 контактів. У випадку застосування у B2B-секторі варто скоротити число груп споживачів, враховувати сезонність і додаткові чинники.