Как увеличить продажи: сегментация клиентов и RFM-анализ

Все клиенты, от «транжир» до «почти потерянных покупателей» имеют различные потребности и желания, и, соответственно, по-разному реагируют на маркетинговые кампании.

По мере расширения бизнеса сегментация аудитории может существенно улучшить эффективность маркетинговой деятельности, после чего кампании начинают охватывать большее количество клиентов, что в итоге повышает коэффициент отклика (response rate) и продажи.

Что такое RFM-анализ?

RFM-анализ — это техника сегментации клиентов, опирающаяся на их поведение.

Recency (R) — давность, количество времени с прошлой покупки
Frequency (F) — частота, общее количество покупок
Monetary (M) — деньги, общая сумма покупок

RFM-анализ был впервые применен более сорока лет назад в области адресной почтовой рассылки, но при этом он все еще является эффективным способом оптимизации маркетинговой деятельности.

Положительные эффекты RFM-анализа:

Повышение процента удержанных клиентов
Повышение коэффициента отклика
Повышение процента конверсии
Повышение дохода

Как добиться успеха в сегментации и персонализации?

Сегментация клиентов с помощью RFM-анализа

Для выполнения RFM-анализа сначала следует разделить клиентов на четыре равные группы, согласно распределению значений давности, частоты и величины покупок.

Четыре равные группы (квартили) с тремя переменными образуют 64 (4x4x4) клиентских сегмента, с такими цифрами вполне можно работать.

Заметьте, что вы можете использовать квинтили (пять равных групп) для лучшей детализации, однако, работа с 125 сегментами (5x5x5) может показаться непростой задачей.

Давность (R)	Частота (F)	Деньги (M)
Квартиль 1 (R=1)	Квартиль 1 (F=1)	Квартиль 1 (M=1)
Квартиль 2 (R=2)	Квартиль 2 (F=2)	Квартиль 2 (M=2)
Квартиль 3 (R=3)	Квартиль 3 (F=3)	Квартиль 3 (M=3)
Квартиль 4 (R=4)	Квартиль 4 (F=4)	Квартиль 4 (M=4)

Например, есть один клиент, и он:

Находится в группе, совершающих покупки наиболее часто (R=1)
Находится в группе, совершивших наибольшее количество покупок (F=1)
Находится в группе, потративших наибольшую сумму денег (M=1)

Данный клиент принадлежит RFM-сегменту 1-1-1 (Лучшие клиенты), (R=1, F=1, M=1).

Вот самые важные RFM-сегменты:

Сегмент	RFM	Описание	Маркетинговая деятельность
Лучшие клиенты	1-1-1	Клиенты, совершившие последние покупки, делающие это чаще остальных, и тратящие денег больше остальных	Без ценовых стимулов, новые продукты и программа скидок для постоянных клиентов
Лояльные клиенты	X-1-X	Клиенты, совершившие последние покупки	Изучите их R и M для дальнейшей сегментации
Транжиры	X-X-1	Клиенты, тратящие больше остальных	Продвиньте самые дорогие продукты
Почти потерянные клиенты	3-1-1	Не совершали покупки некоторое время, но покупали часто и тратили больше остальных	Агрессивные ценовые стимулы
Потерянные клиенты	4-1-1	Не совершали покупки давно, но покупали часто и тратили больше остальных	Агрессивные ценовые стимулы
Потерянные экономные клиенты	4-4-4	Не совершали покупки давно, покупали мало и тратили меньше остальных	Не прикладывайте много усилий к их возвращению

Маркетинг лояльности, или Как добиться расположения клиентов?

Как провести RFM-анализ

Чтобы провести RFM-анализ, вам понадобятся данные о всех покупках, совершенных всеми клиентами. Это должен быть файл с информацией, обычно экспортируемый из вашего бухгалтерского ПО или транзакционной базы данных.

Шаг 1. Скачайте скрипты для RFM-анализа и файлы примеров с Githtub.

Шаг 2. Подготовьте файл CSV со всеми покупками или же используйте шаблон sample-orders.csv. Имена столбцов должны быть теми же.

order_date	order_id	customer	grand_total
2016-01-01	US-52653	john	40
2016-01-02	US-52654	mary	70
…	…	…	…

Шаг 3. Запустите скрипт RFM-analysis.py, находящийся в папке, куда вы поместили файл с данными. В скрипте есть три аргумента:

>python RFM-analysis.py -i sample-orders.csv -o rfm-segments.csv -d "2014-04-01"

Файл с данными (-i sample-orders.csv)
Файл для вывода данных с RFM-сегментацией (-o rfm-segments.csv)
Дата экспорта файла с данными (-d «YYYY-mm-dd”)

Это создаст RFM-сегменты в CSV-файле с названием rfm-segments.csv или иначе, а зависимости от того, что было задано вами с параметром –o.

Расшифровка результатов RFM-анализа

Клиент	Давность	Частота	Сумма	Сегмент RFM
Мария Н.	4 дня	58 покупок	$2 869	1-1-1
Владимир У.	50 дней	1 покупка	$44	3-4-4
Екатерина А.	47 дней	2 покупки	$156	3-2-1

Мария Н. принадлежит к сегменту «Лучшие покупатели», она совершала покупки совсем недавно (R=1), заказывает часто (F=1) и тратит много (M=1).
Владимир У. практически попал в сегмент «Потерянные экономные клиенты», он не покупал довольно давно (R=3), покупал немного (F=4) и потратил мало (M=4).
Екатерина А. относится к сегменту «Почти потерянные клиенты». Она не совершала покупки довольно давно (R=3), покупала довольно часто (F=2), но при этом она тратила очень много (M=1).

Эти простые шаги и есть сегментация клиентов. Теперь определите кого-нибудь прочесывать базу данных клиентов и выявлять наиболее важных для вашего бизнеса.

Или же создайте собственную настройку в сервисе Tableau, как ниже, чтобы визуализировать данные:

сервисе Tableau

Выведите свой email-маркетинг на новый уровень путем RFM-сегментации

Теперь пришел черед email маркетинга. Ниже приводится пошаговый RFM-анализ:

1. Выберите RFM-сегмент, нужный вам (Лучшие клиенты, Почти потерянные клиенты, итд).
2. Решите как лучше всего поступить с данным RFM-сегментом
3. Определите задачу для данных email кампании и RFM-сегмента
4. Настройте отслеживание конверсии e-mail маркетинга
5. Создайте еще одну email версию, привзяанную к RFM-сегменту, нужному вам
6. Запустите кампанию по A/B-тестированию через email, когда контрольная группа получает обычную версию письма, а экспериментальная группа — письмо, выбранное согласно RFM-сегменту
7. Проанализируйте результаты и повторите — чаще то, что действует и реже то, что не действует

Сегментация и персонализация email-маркетинга: руководство для начинающих