Если вы постоянно работаете с клиентами, то волей-неволей начнете их классифицировать: с одними работать легко, с другими нужно много разговаривать, третьим нужно отвечать только по существу вопроса, а четвертые поговорят и, скорее всего, просто уйдут без покупок. Часто такая сегментация построена на опыте и интуиции и, более того, нигде не документируется – мы просто знаем эти градации и используем их по наитию, но эта информация может быть действительно очень полезной, если знать, как ее обрабатывать правильно.
Что такое RFM-анализ?
RFM – это аббревиатура от трех английских слов:
- Recency — новизна или свежесть
- Frequency — частота или повторяемость
- Monetary — денежный или финансовый
Эти три определения помогут нам классифицировать наших клиентов, чтобы чуть больше их понять.
Характеристикой R (Recency) обозначим человека или компанию, которые совсем недавно пользовались нашими услугами. Понятие «недавно» будет зависеть от сферы вашей деятельности: для магазина продовольственных товаров оно может равняться 2-3 дням, для парикмахерской это будет 2-4 недели и т.д.
Признак F (Frequency) отражает, как часто данный клиент к нам обращается: 1 раз, 2-4 раза, периодически, постоянно.
Пометка M (Monetary) показывает, как сильно он пополняет наш бюджет в сравнении со средним чеком или инвойсом.
Для чего нам нужны эти знания? Чтобы понять, кто из клиентов действительно важен для нашего бизнеса, а на кого мы тратим много времени понапрасну. Исходя из такого простого анализа, который по силам даже простому менеджеру, можно перераспределить рабочее время и рекламные ресурсы, сделав их более эффективными.
Проще говоря, RFM-анализ помогает определить те 20% клиентов, которые по принципу Парето дают 80% прибыли любому бизнесу. Именно с ними нужно работать на удержание интереса, тогда дело будет плавно расти.
Принципы RFM-анализа
Построение любой стратегии обычно делится на три глобальных шага:
- Сбор данных
- Анализ
- Подбор метода
RFM-анализ не исключение. Посмотрим подробнее, как он работает.
1 шаг. Сегментируем клиентов
Для этого нам понадобится сделать две таблицы: первая будет содержать имена или названия клиентов, вторая – рабочая, где прописаны характеристики, на которые вы будете опираться далее. Варианты рабочей таблицы могут отличаться, так как будут сильно зависеть от рода вашей деятельности и глубины анализа, которую вы хотите получить. Чем больше пунктов будет внутри каждого столбца, тем детальнее получится оценка, но и времени, вероятно, придется затратить больше.
|
Новизна (Recency) |
Частота (Frequency) |
Финансы (Monetary) |
|
1. Недавно |
1. Постоянный клиент |
1. Крупные покупки |
|
2. Давно |
2. Нечасто посещает |
2. Средний чек |
|
3. Длительное отсутствие |
3. Был один раз |
3. Маленькая сумма |
Иногда не так просто определить разницу между «недавно» и «давно» или же отнести сумму чека к какой-то определенной группе. Тут лучше всего ориентироваться не на личный опыт или какого-то идеального клиента, а на среднее значение по базе.
Допустим, у вас небольшой косметический кабинет и вы хотите проанализировать, каким клиентам к предстоящему празднику что-то подарить, чтобы простимулировать их посещать вас чаще и в целом поддержать интерес. Вы смотрите на таблицу с клиентами и даете характеристику Ольге Ивановой. Допустим, она была у вас вчера первый раз, но при этом сделала несколько дорогих процедур. RFM-код для Ольги будет 131:
|
Новизна (Recency) |
Частота (Frequency) |
Финансы (Monetary) |
|
1. Недавно |
1. Постоянный клиент |
1. Крупные покупки |
|
2. Давно |
2. Нечасто посещает |
2. Средний чек |
|
3. Длительное отсутствие |
3. Был один раз |
3. Маленькая сумма |
Аналогичным образом вы подбираете наиболее объективный код для каждого клиента, не фиксируясь на эмоциональном подтексте: понравился вам клиент или нет. Важно создать максимально объективную картину вашей клиентской базы.
2 шаг. Анализируем данные
Когда работа с заполнением первой таблицы будет закончена, вы можете рассортировать ваших клиентов на сегменты. Всего их будет 33 или 27. Вероятнее всего, размер колонок будет отличаться, и это нормально: интересно понять, как вы работаете с клиентами и кто делает ваш основной бюджет.
27 стратегий для каждой колонки придумывать не обязательно, можно выделить несколько важных и отрабатывать их, или собрать клиентов в более крупные сегменты в зависимости от рекламной кампании или целей. Иногда не особенно важный пункт RFM-анализа можно опустить, например, если вы хотите оценить только частоту посещений и сумму покупки, то пункт Recency не заполняйте.
Такой анализ также покажет, каков ваш среднестатистический клиент, кто стал отдаляться и забывать вас, а кто не делает огромных чеков, зато заходит частенько и понемногу покупает, чем тоже очень поддерживает ваш бизнес.
3 шаг. Подбираем метод
Теперь, видя полную картину своей клиентской базы через призму RFM-анализа, вам нужно распределить рекламные ресурсы так, чтобы они дали максимальную отдачу, учитывая возможности отдельных сегментов. Нам нужно:
- Подогреть интерес постоянных клиентов
- Напомнить о себе подзабывшим о нас клиентам
- Заинтересовать разовых
111, 112, 121 – это ваш фундамент, этих клиентов надо беречь и всячески поощрять их активность и внимание к вашему делу. Неплохой пример такой рекламы – наклейки в гипермаркетах за определенную сумму чека, которые дают хорошую скидку на действительно важный товар. Человек и без того оставляет в магазине хорошие суммы, ему приятно получать за это бонусы. Здесь же неплохо может сработать акция «Подарок за друга», когда лояльные к вам клиенты смогут уместно похвалить вас друзьям, сославшись на желание получить приз: хорошее рекламировать всем приятно.
211, 212, 312 – это потерянные по какой-то причине ранее постоянные клиенты. Поставить их в рассылку с напоминанием о предстоящей крупный акции было бы очень уместно: если они просто подзабыли о вас или ушли к конкуренту, это станет хорошим поводом вернуться.
332, 333, 232 – вероятнее всего, это были случайные клиенты, которые заскочили к вам по дороге или по острой необходимости. Или же те, кто остался недоволен услугой. Особенно заострять на них внимание не стоит.
131, 132 – это темные лошадки, новички, которые могут стать постоянными клиентами, а могут и не стать. Если у вас предусмотрены бонусы на первое посещение, они будут актуальны здесь. Кстати, Ольга Иванова из нашего примера – именно такой клиент. Вполне логично будет подарить ей что-то к празднику, например, купон или скидку на процедуры, в которых она может быть заинтересована.
«За» и «Против» RFM-анализа
Конечно, RFM-анализ не будет идеально подходить любому бизнесу, особенно там, где поток клиентов огромный или, наоборот, покупок в год всего несколько и требуется индивидуальный подход к каждому заказчику. Есть и другие минусы метода:
- Субъективность – результаты будут сильно зависеть от того, кто проводит оценку или же какие параметры были проставлены в автоматизированной системе учета.
- Не все факторы можно учесть при таком подходе, например, сезонность, резкие экономические изменения и т.д. Руководителю нужно будет корректировать итоги самостоятельно.
- Обновлять базу нужно будет достаточно часто. При ручном заполнении это может быть затратно по времени.
Но если метод подходит для вашего дела, то плюсы помогут увидеть его в другом разрезе:
- RFM-анализ позволяет узнать, какие клиенты более всего нужны для вашего дела, чтобы сосредоточиться на них.
- Также в некоторых случаях вы можете оценить, какие продукты и услуги чаще всего приобретают ваши основные клиенты и сосредоточиться на них, подкорректировав маркетинговую стратегию.
- Вы можете увеличить эффективность вложений в рекламу, создав отдельные предложения для каждого сегмента.
- Увидев характеристики вашего среднестатистического клиента, вы сможете делать упор в привлечении конкретной аудитории, не теряя ресурсы.
Заключение
RFM-анализ – это действительно универсальный и достаточно эффективный инструмент для бизнеса. Важно только достаточно часто обновлять данные и не забывать о влиянии внешних факторов, которые могут внести коррективы в распределении ваших клиентов.
Читайте также:
Ну наконец-то хоть что-то стоящее и релевантное анализу клиентских отношений.
"Вы можете увеличить эффективность вложений в рекламу, создав отдельные предложения для каждого сегмента."
В этом подходе про потребности целевых клиентов ничего нет.
Поэтому создать предложения, соответствующие интересам клиентов вряд ли удастся.
Александр, Вы уже про системный подход. Там продукт или услуга это реализация потребности клиента в рамках его платежеспособности, культуры потребления, участников отрасли которые это будут, поставлять, рекламить, изготовлять и пр.
Системный подход требует сложных и развитых мозгов, а решения принимать или создавать иллюзию принятия решений надо. Этот предлагаемый автором метод позволяет эмулировать множество решений и даже ссылаться на методологию из 3х букв.
RFM -- это один из пары десятков способов сегментации клиентов.
Всего три метрики/размерности. Это удобно, так как такие вещи хорошо визуализируются. А то, что хорошо визуализируется -- то хорошо осмысляется.
На самом деле было бы интересно вместо трех дискретных грейдов по каждой метрике сделать непрерывные шкалы и нормализовать все это в кубе единичного объема.
И исследовать как они кучкуются -- провести кластеризацию.
И уже для каждого кластера/скопления вырабатывать свой метод работы с ними.
Тема сегментации/кластеризации клиентов -- это очень интересная тема и задача. Её решение позволяет заметно повысить и лояльность и удовлетворенность и выручку, LTV.
А почему в этой методике не учитывается "естественный период" между посещениями, косметические процедуры каждый день не делаются.
А если речь идет о посещении супермаркета, то посещения бывают разные, хлеб и молочные изделия могут покупать через день, а более крупные закупки делать раз в неделю или даже реже, а праздничные закупки делаются несколько раз в году.
Это неважно, задача у этого анализа другая - разработать на его основе стратегии маркетинговых коммуниикаций и сэкономить ресурсы и средства компании. Впервые начала применяться в продажах по каталогам, чтобы сократить издержки.
Более того, она уже обращалась к другому косметологу, но поскольку та сейчас болеет, то пришлось рискнуть. А тут допустим в очереди пришлось посидеть и еще что-то не понравилось, цена выше. Но подарку порадуется.
Абстрагируясь от этой тематики, тут слишком всё индивидуально, в других сферах сплошь и рядом такое. А потом: "почему нет продаж?"
Наверное сегментируем плохо или рекламу хреново делаете, а то, что бизнес-процессы не налажены и не заточены под сегмент, так это никак не влияет. Руководству виднее.
Могу ошибаться, но когда всё на качественном уровне налажено, даже чесом по всем подряд пройтись и потом даже сарафанки во многих нишах будет достаточно.
Уважаемый Иван,
все методы сегментации клиентов направлены на повышение эффективности рекламных деяний. Чтобы каждый рубль, выделенный на рекламу, приносил хотя ты 50 копеек допдохода, а не отнимал 70 копеек от маржи.
А то, что Вы предлагаете - незатейливый слив бюджета, сродни предложению купить еще один автомобиль вчерашнему покупателю такового..
Впрочем, может таковое предложение и сработает - влруг у вчерашней покупки пепельница уже полная...
Уважаемый Сергей,
отквоченное выражает мое личное мнение про нынешнее состояние публикаций со-общества.
При этом хлеб и молоко покупают возле дома, на неделю закупаются там где есть доставка, а к праздникам едут за деликатесами и попутно берут все остальное))