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: