RFM‑анализ клиентской базы

Это метод анализа покупателей, который помогает расставить приоритеты в работе с покупателями и оптимально потратить усилия отдела продаж. Его применяют, когда клиентская база разрастается и универсальные методы продаж перестают работать — клиенты начинают покупать хуже, давать негативную обратную связь. Как правильно проводить RFM-анализ, рассказываем в статье, а нашим консультантом выступил  продуктовый маркетолог направления «Веб-сервисы для бизнеса» в Контуре Григорий Юдичев.

Ищите клиентов для бизнеса с помощью Контур.Компаса. Находите подходящие компании по размеру, выручке, лицензиям и другим важным параметрам.

Попробовать бесплатно

Что такое RFM-анализ

RFM-анализ — это способ сегментации клиентов по частоте, давности и сумме покупок. На основе этих трёх критериев базу покупателей делят на группы, а затем для каждой продумывают свою маркетинговую стратегию. Метод позволяет выявить лояльных клиентов, а также тех, кто купил один раз и больше не вернулся.

Аббревиатура RFM включает первые буквы трёх параметров анализа:

• R — recency (давность). Критерий показывает, когда клиент в последний раз покупал у вас. По нему можно отследить новичков — тех, кто впервые недавно воспользовался товаром или услугой. Также параметр указывает на количество дней, месяцев или лет, прошедших с момента последней покупки.
• F — frequency (частота). Показатель отражает, как часто клиент покупал в заданный промежуток времени. Он помогает выявить постоянных покупателей — они доверяют бренду, давно приобретают товары и услуги и вряд ли в ближайшее время откажутся от продукта.
• M — monetary (деньги). Параметр показывает, сколько покупатель потратил на ваши услуги. Чем выше показатель, тем больше денег вы получили от потребителя.

Сегмент+ делает это автоматически: сегментирует клиентов по активности, давности визита и сумме чека. Все важное — в одном месте: записи, база, сегменты. Вы можете выстраивать точную стратегию под каждую группу и работать с базой осознанно.

Посмотреть, как это работает

Закон Парето и RFM-анализ

RFM-анализ базируется на законе Парето. Это принцип эффективности, согласно которому 20% усилий дают 80% результата. В продажах работает похожая схема: 20% всей клиентской базы генерируют для компании 80% продаж. В эти 20% входят лояльные покупатели, которые регулярно возвращаются за продуктом и тратят большие или просто приличные суммы.

Зачастую постоянники влияют на рост выручки значительнее, чем новые покупатели. При этом, чтобы привлечь новичков, нужно каждый раз тратиться на рекламу. С лояльными покупателями проще — они купят и без больших бюджетов на маркетинг, достаточно найти к ним подход.

RFM-анализ направлен на то, чтобы найти эти 20% «лучших» покупателей в своей клиентской базе и направить максимум усилий на их удержания. С другой стороны, метод поможет найти незаинтересованных в продукте бесперспективных потребителей — на них не стоит тратить много ресурсов.

Для чего используется RFM

RFM-анализ решает сразу несколько задач:

• Повышает эффективность маркетинговой стратегии. Конверсия от рекламы выше, когда для каждого сегмента клиентской базы есть своя тактика.
• Персонализирует рекламные предложения. Потребители с маленьким и высоким чеком, покупавшие на прошлой неделе и полгода назад, получают разные письма в рассылке. Поскольку у компании есть данные о покупателе, предложение будет более индивидуальным — это не то же самое, что писать одинаковые сообщения всей аудитории без учёта контекста. 
• Повышает лояльность, улучшает клиентский опыт. Лояльные покупатели получают больше бонусов: ранний доступ к новым продуктам, быстрое решение проблем, дополнительные материалы. Это ещё больше привязывает к бренду: вероятность, что потребитель уйдет, стремится к нулю.
• Снижает количество негативных откликов на рекламу. Когда есть несколько таргетированных рекламных кампаний для разных клиентских сегментов, доля нецелевых показов и кликов меньше, соответственно, будет меньше негатива и впустую сожжённых бюджетов. Более того, за счёт этих мер сократится отток клиентов, часть «спящих» покупателей придёт с заявками.

Сформируйте базу в Компасе

Преимущества и недостатки метода

Как и у всякой аналитической методики, у RFM-анализа есть ограничения в использовании. Мы расскажем о его плюсах и минусах.

Плюсы

Подходит бизнесу практически в любой сфере. Неважно, продаёте вы технику, чините машины или создаёте сайты — метод можно использовать везде.

Прост в применении. Метод не требует специальных навыков и большого опыта, применить его сможет не только маркетолог, но и директор или другой сотрудник, далёкий от продаж. Сбор данных может занять время, но если использовать специальные программы, всё происходит автоматически.

Экономия рекламного бюджета. Снизить расходы на маркетинг получится за счёт перераспределения бюджета: после анализа часть денег можно не тратить на ушедших покупателей. Кроме того, поддерживать лояльных клиентов может быть дешевле, чем каждый раз привлекать новые лиды.

Минусы

Работает только на большом количестве данных. Метод не принесёт результата, если у компании небольшая клиентская база. Сегментировать базу имеет смысл, когда в ней от тысячи покупателей.

Анализ придётся проводить регулярно. Не получится сегментировать базу один раз и на всю жизнь. Аудитория постоянно мигрирует: кто-то из постоянных покупателей уйдёт навсегда, а кто-то из спящих станет активнее.

Учитывает только три критерия. Остальной контекст покупок и поведенческие особенности покупателей, например, сезонность, остаются за рамками, хотя они тоже важны.

Нельзя применить к потенциальным клиентам. Метод позволяет сегментировать базу уже состоявшихся покупателей. Но из полученных сегментов с помощью специального инструмента можно получить знание о компаниях в этих сегментах: какие у них признаки, по которым их можно найти на рынке.

Главный минус RFM-анализа в том, что каждая из метрик может быть ложной, потому что скорее показывает другие факторы, например сезонность, маркетинговые активности, курс валюты и т. д. Кроме того, даже в крупных федеральных компаниях бывает, что система аналитики ограничена: нет данных по истории продаж за какой-то период или детализации чека.
 

Григорий Юдичев
Продуктовый маркетолог направления «Веб-сервисы для бизнеса» в Контуре

Кому не подходит RFM-анализ

Несмотря на универсальность RFM-анализа, такой способ не подойдет:

Стартапам и молодому бизнесу. У только что открывшейся компании попросту нет данных для аналитики: ещё непонятно, кто купил один раз, а кто возвращается за товаром. Даже бизнесу с высокой частотой сделок придётся подождать несколько месяцев до того, как наберётся достаточно информации.

Компаниям с дорогостоящим  и «долгоиграющим» продуктом. Например, агентствам недвижимости. Люди покупают квартиры в среднем один или два раза за всю жизнь, поэтому вряд ли вернутся в обозримом будущем. В таких условиях проводить RFM нет смысла.

Бизнесу с маленькой клиентской базой. Небольшим фирмам  с базой в 100–200 постоянников, каждый из которых знаком «в лицо», нет смысла проводить анализ такого рода.

Одного RFM-анализа мало: у бизнеса должны быть ресурсы на изменение маркетинговой кампании. Если организация не планирует выстраивать коммуникацию с сегментами клиентской базы, то и анализировать её просто так бессмысленно.

Классический RFM-анализ работает при соблюдении всех трёх маркеров активности: давность, частота, деньги. Если ваша бизнес-модель лишена одного из параметров, метод будет неэффективным. Например, рынок SaaS-сервисов, где часто сервис продаётся один раз, а затем продлевается, лишён метрики «частота» и «давность». Повторные продажи обычно определены сроком действия подписки, а не сезонностью запросов покупателя. 

Также, например, и компании с маленькой продуктовой линейкой не получат всей выгоды, если компания за раз может продать только один товар одному клиенту.

Григорий Юдичев
Продуктовый маркетолог направления «Веб-сервисы для бизнеса» в Контуре

Как сегментировать базу

Сегментирование базы проходит в три этапа.

Сбор данных

Сначала нужно собрать материал для анализа. Если вы работаете в B2B-сфере, нужны название организации, ИНН, контактные данные, должность и ФИО лица, принимающего решение. В B2C вам понадобятся данные о потребителях: ФИО, адрес электронной почты, номер телефона. Также необходима информация о датах и видах сделок, количестве покупок и их суммах. Определитесь, за какой период брать данные. Это зависит от особенностей бизнеса, но обычно берут информацию за один год.

Данные можно собрать в таблице вручную. Но чтобы процесс пошёл быстрее, лучше выгрузить данные из CRM-системы. 

Группировка и оценка потребителей по показателям

До ранжирования клиентской базы продумайте систему оценки. Это самое сложное — чётких рекомендаций нет, у каждой компании она будет своя, исходя из специфики бизнеса и продукта. По каждому из трёх критериев покупателям выставляют очки. Обычно за основу берут трёхбалльную систему, но можно взять другую — четырёх- или пятибалльную. Чем больше баллов, тем больше сегментов вы получите на выходе.

Когда основа готова, приступаем к ранжированию. Ниже показываем, как это можно сделать.

Давность покупки (Recency). В рамках ранжирования по критерию давности баллы распределяются так:

• 1 балл получают те клиенты, которые покупали совсем недавно;
• 2 балла — покупали не очень давно;
• 3 балла — покупали давно.

Для каждого бизнеса давность определяется по-разному. Например, для логистической компании недавней считается заказ, совершённый месяц назад, средней давности — два месяца, давний — полгода назад. У магазина офисной техники критерии будут другими: 1 балл получат те, кто купил полгода назад, 2 балла — год назад, 3 балла — полтора года назад. 

Частота покупки (Frequency). Чем чаще покупатель совершает сделки, тем меньше баллов он получает:

• 1 балл — покупает часто;
• 2 балла — покупают редко;
• 3 балла — купили разово.

Частота также в каждой компании определяется по-своему. Например, для оптового продавца продуктов ресторан покупает часто, если сделал десять заказов за месяц, редко — три заказа. Для производителя медицинской техники частые покупки совершают те, кто приобрёл товар четыре раза за год, редкие — один раз.

Вложения (Monetary). По аналогичному принципу оценивается сумма покупок:

• 1 балл — большой чек;
• 2 балла — средний чек;
• 3 балла — маленький чек.

Суммы чеков каждый бизнес определяет сам — одна и та же сумма для разных продуктов оценивается по-разному. Для оптового продавца продуктов сто тысяч рублей может быть высоким чеком, а у магазина медицинской техники может вообще не быть товаров с такой ценой. За референсное значение для параметра Monetary можно взять общий средний чек.

Оценка результатов

Очки, выставляемые клиентам по разным критериям, не суммируются. В итоге у каждого появляется оценка из трёх цифр — 1-2-1, 2-3-1 и так далее. Каждая из них соответствует определённой группе. Поскольку по каждому из трёх критериев покупатель может получить одну из трёх оценок, всего таких групп будет 27:

Если вы взяли четырёхбалльную систему оценки, то групп будет 64, для пятибалльной системы — 125 групп.

Иногда бывает полезно посмотреть на свою аудиторию в разрезе только двух, а не трёх критериев. По анализу давности и частоты покупок можно отследить постоянных покупателей и новичков вне зависимости от суммы чека. FM-анализ поможет выявить тех, кто делает дорогие покупки редко и дешёвые часто, чтобы стимулировать первых покупать чаще, а вторых — на большие суммы.

Составляйте выборку потенциальных клиентов, выгружайте бесплатно данные 50 организаций в первый месяц и 20 организаций в последующие

Применяем RFM-анализ на практике

RFM-анализ даёт возможность лучше понять свою базу. Может оказаться, что 90% клиентов мало и редко покупают или не возвращаются после первой покупки — возможно, что-то не так с качеством продукта или он продвигается не той целевой аудитории. Может быть и наоборот — большинство готово покупать больше и чаще, чем сейчас. С помощью анализа вы найдёте своих лучших клиентов — они покупают давно, часто и на большие суммы. Они же будут приносить бизнесу большую часть выручки.

Чтобы применить результаты RFM-анализа на практике, для каждого сегмента разрабатывают свою маркетинговую стратегию: систему коммуникации через звонки или рассылки, акции и бонусы. Разные кампании помогают удержать лояльных, средних стимулировать покупать больше до уровня лучших, а уходящих вернуть.

Коммуникация с каждым из сегментов

В таблицах ниже приведём варианты коммуникации с разными сегментами. При этом если вы будете знать признаки компаний в сегменте и причины, по которым каждый сегмент покупает именно так, то появятся две возможности:

1. Тактическая: вы сможете целенаправленно находить на рынке новых клиентов, которые похожи на самые выгодные сегменты, типа 1-1-1.
2. Стратегическая: вы получите ключ к управлению потребностью покупателя. Можно переводить клиентов из одного сегмента в другой, «воспитывать» себе идеальных клиентов.

Для этого с клиентами надо общаться не в рамках продажи: звонить им, устраивать бизнес-завтраки и спрашивать про их жизнь, что у них нового; ездить к ним в гости, смотреть, как они используют продукт и зачем. Детальное знание о деятельности клиента даёт продавцу рычаги мягкого воздействия на потребителя.

Постоянные клиенты

Новички

Неактивные клиенты

Уходящие клиенты

Не обязательно продумывать стратегию для каждого отдельного сегмента матрицы. Похожие группы можно объединить в надсегменты и продолжать работы с ними.

Инструменты для RFM-сегментации и RFM-анализа

Для RFM-анализа можно использовать разные инструменты. Самые доступные — Excel и Google-таблицы. Возможностей этих сервисов вполне хватит для малого и среднего бизнеса — в Excel можно загрузить данные на миллион строк, а в Google-таблицы заполнить 10 млн ячеек.

Чтобы провести анализ, данные клиентов набирают вручную или выгружают из CRM-системы. Информация о пользователях должна быть корректной, иначе возможны ошибки. Далее применяют формулы и форматирование для удобства — разными цветами выделяют разные сегменты аудитории.

Провести анализ позволяют некоторые CRM-системы. Это удобно, поскольку не нужно выгружать клиентскую базу — она уже есть в сервисе.

Как часто нужно обновлять сегменты

Время от времени RFM-анализ придётся проводить повторно. Клиенты могут переходить из одного сегмента в другой, поэтому нужно это отслеживать, чтобы реклама оставалась персонализированной.

Частота обновления сегментов зависит от вида и масштаба бизнеса. Чем больше база, тем чаще проводится повторный RFM-анализ. Крупные сети супермаркетов могут обновлять сегменты ежедневно. Миллионы потребителей покупают продукты почти каждый день, одна покупка может перевести потребителя из одного сегмента в другой, поэтому профили обновляются постоянно. Крупные интернет-магазины анализируют базу раз в один или два месяца. Если же клиенты покупают нечасто, база меняется медленно, тогда анализ достаточно проводить один раз в квартал или шесть месяцев.

На основе RFM находим новые перспективные компании

Итак, определив самые выгодные для себя сегменты, вы можете получить их фирмографическое описание: вид деятельности по ОКВЭД, объём выручки, лицензии, закупки, вакансии, регион привязки и прочее. По каком-то из этих признаков наверняка будет совпадение. И так вы получите маркер или набор маркеров, по которым на рынке можно искать похожие компании. 

Со всем этим может помочь Контур.Компас. Возьмите список ИНН приоритетного сегмента и загрузите его в списки Компаса. Это безопасно: список будет доступен только вам, даже команда Компаса не будет знать, что это ваши клиенты. Затем нужно открыть анализ списка.

В разделе анализа можно увидеть состав вашего клиентского списка в основных разрезах: выручка, география, вид деятельности по ОКВЭД.

Видно, что самая многочисленная доля по выручке — это клиенты с оборотом от 100 до 500 миллионов в год. Нажмите на этот столбец или выберите диапазон до самых крупных, чтобы выбрать самый «жир».

Эту настройку можно сохранить как сегмент — поисковый запрос — и на этой основе искать в Компасе похожих по выручке, региону, виду по ОКВЭД.

Повышаем LTV с помощью RFM

На пожизненную ценность клиента (Lifetime Value, LTV) влияет много факторов, в том числе коммуникация с покупателем. RFM-анализ помогает разработать стратегию работы под каждый сегмент базы, в результате чего:

• сокращается отток рисковых клиентов;
• активируются пассивные покупатели;
• поддерживаются лояльные клиенты;
• развиваются новые покупатели.

Как итог — пожизненная ценность клиента растёт.

Однажды на основе RFM-анализа мы смогли пересобрать бонусную систему в крупной розничной сети. Цикл активации был слишком короткий: она происходила в момент, когда клиент ещё не уходил в отток, что увеличивало затраты на маркетинг и не давало нужного эффекта. 

Мы расширили срок действия бонусов, за счёт чего синхронизировали циклы появления повторной потребности и коммуникации у покупателей. Это помогло сильно изменить LTV покупателей в будущем в лучшую сторону.

Григорий Юдичев
Продуктовый маркетолог направления «Веб-сервисы для бизнеса» в Контуре

Возвращаем клиентов

К потерянным покупателям можно отнести тех, кто совершал сделку давно, один раз и на маленький чек. RFM-анализ лишь помогает найти категории клиентов, на которых можно повлиять, — какую часть базы они составляют и кто конкретно в неё входит. Вернуть покупателей помогут только системные маркетинговые активности, направленные на разные сегменты. Высока вероятность, что потерянные покупатели больше не вернутся и их не получится превратить в лояльных постоянников. Тратить много ресурсов на них не нужно, но попытаться активировать стоит: предложите скидку или товар на основе прошлой покупки.

Увеличиваем лояльность и вовлечённость клиентов

Больше всего для продвижения программы лояльности подходят клиенты, которые уже покупают много и часто, а также перспективные новички. Повысить вовлечённость в бренд также можно за счёт рассылок с образовательными материалами и предложением бесплатно протестировать новый продукт в числе первых.

RFM-анализ, помимо сокращения оттока, позволяет поощрять активных клиентов. Для лояльных покупателей можно изменять сервисные условия, делать индивидуальную поддержку, чтобы ни в коем случае не допустить риск оттока. В среднем RFM-анализ часто сопровождается системными коммуникациям, что всегда лучше в плане лояльности, чем их отсутствие.
 

Григорий Юдичев
Продуктовый маркетолог направления «Веб-сервисы для бизнеса» в Контуре

Повышение ROI с помощью RFM

Все преимущества RFM-анализа в итоге приводят к тому, что эффективность маркетинговых кампаний растёт, а затраты на них снижаются. Персонализация рекламного взаимодействия с покупателями повышает конверсию, что положительно влияет на её окупаемость (Return of Investments, ROI). Бизнес не делает одинаково дорогую рекламу для всех. На лояльных покупателей, приносящих большую часть прибыли, можно потратиться, чтобы удержать, а на некоторых сегментах, наоборот, можно сэкономить.

Используем RFM для ремаркетинга и ретаргетинга

RFM-анализ можно использовать для ретаргетинга, когда пользователи, которые заходили на сайт или уже покупали продукт, видят рекламу бренда на других ресурсах. Для некоторых сегментов из ваших клиентской базы ретаргетинг может быть подходящей стратегией взаимодействия. Например, для пользователей, купивших недавно или один раз, но давно. Тем, кто покупал недавно, в ремаркетинге предложите аналогичные товары или комплектующие, давним покупателям напомните о себе акцией или скидкой с ограниченным сроком действия. А вот самых лояльных клиентов бренда утомлять ремаркетингом не стоит.

Чек-лист по RFM

1. Определитесь, для чего вашему бизнесу нужен RFM-анализ. Спросите себя, зачем вам нужен анализ. После него вы получите сегментированную базу, но этого мало. Чтобы добиться результатов на практике, будьте готовы изменить маркетинговую стратегию. Если ресурсов нет, то и анализ лучше отложить.
2. Подумайте, будет ли RFM-анализ полезен в вашей ситуации. Помните, что метод подойдёт не всем. Если у вас стартап, маленькая база или сложный товар, который покупают раз в жизни, лучше найти другой способ.
3. Подготовьте базу для RFM-анализа. Можно вручную, но лучше автоматизировать процесс — используйте CRM-системы или специальные программы.
4. Определите показатели критериев для сегментации. Какая периодичность покупок будет считаться частой? Какая покупка считается недавней? Какой чек маленьким, а какой — высоким? Ответьте на эти вопросы до того, как приступить к анализу.
5. Сегментируйте базу. Если ранжировать покупателей по трём группам, на выходе получится база из 27 сегментов. Можно брать больше групп, но и анализ станет сложнее. Если нужно, объедините сегменты в надсегменты.
6. Разработайте маркетинговую стратегию для каждого сегмента покупателей. Она может включать email-рассылки, звонки, ретаргетинг, программу лояльности, акции, бонусы. Лояльных клиентов удерживаем, неактивных стараемся активировать, уходящих — вернуть.
7. Подведите итоги рекламных кампаний. Так вы поймёте, насколько эффективным был анализ и выбранная стратегия.

Составляйте выборку потенциальных клиентов, выгружайте бесплатно данные 50 организаций в первый месяц и 20 организаций в последующие