Категории: CRM

Как провести классификацию клиентов. RFM-анализ

Сегментация клиентской базы помогает выделить тех клиентов, которым будет интересно Ваше рекламное предложение с большей вероятностью. Проведение рекламной кампании, нацеленной на наиболее заинтересованных клиентов, позволяет получить прибыль при меньших затратах на рекламу.

По материалам статьи подготовлена обработка 1С, выполняющая RFM-классификацию клиентской базы.

RFM-анализ

Одним из наиболее эффективных методов сегментации клиентской базы можно считать RFM-анализ, основанный на трех показателях, расположенных в порядке убывания их значимости:

  1. Давность покупки (Recency) ― период, который прошел с момента последней покупки и до сегодняшнего дня. Чем меньше прошло времени с последней покупки, тем больше вероятность отклика клиента на рекламное предложение.
  2. Частота покупок (Frequency) ― общее количество покупок клиента. Чем чаще клиент делает покупки, тем выше вероятность того, что он захочет совершить покупку еще раз.
  3. Денежная ценность покупок (Monetary) ― общая сумма денег, на которую были совершены покупки за весь период. Покупатели, которые потратили больше денег, больше склонны к новой покупке, чем те, кто потратил меньше.

 

Первым этапом в RFM-анализе является присвоение каждому клиенту значений по трем показателям (давность покупки, частота покупок, денежная ценность покупок). Каждый из показателей имеет пять значений оценки от 1 до 5, при этом лучшим показателем считается 5, а худшим 1.

Сегментирование по давности покупки

Для сегментирования по давности покупки необходимо выделить пять временных промежутков, попадание в которые будут определять значение каждого клиента

Пример выбора диапазонов сегментирования по давности покупки:

 

Диапазон (в месяцах)

Оценка

Примечание

0 — 2 5 Совсем недавно
2 — 5 4 Недавно
5 — 9 3 Средней давности
9 — 12 2 Давно
от 12 1 Очень давно

 

Выбор диапазонов значений зависит от особенностей работы фирмы (сезонность. время потребления покупки, средний интервал между покупками клиента, срок жизни клиента и т.д.).

 

Сегментирование по частоте покупок и денежной ценности происходит аналогичным образом. Стоит отметить, что также нужно учитывать специфику фирмы и продаваемых товаров или услуг  (популярность, стоимость товаров и т.д.). Ниже приведем примеры.

Сегментирование по частоте покупок:

Количество покупок

Оценка

Примечание

0 — 1 1 Очень редко
2 — 3 2 Редко
4 — 6 3 Средне
7 — 10 4 Часто
от 11 5 Очень часто

 

Сегментирование по денежной ценности покупок:

Денежная ценность покупок (в рублях)

Оценка

Примечание

0 — 200 1 Очень мало
200 — 500 2 Мало
500 — 1000 3 Средне
1000 — 1500 4 Много
от 1500 5 Очень много

 

В результате каждый клиент будет иметь 3 оценки (например, R5-F1-M1). Совокупность этих оценок и является сегментом. Таких сегментов может быть 125.

Разбиение базы на сегменты

Денежная ценность покупок часто не учитывается на практике, поскольку сильно зависит от частоты покупок, поэтому можно рассмотреть сегменты по показателям R и F (либо R и M).

 

R →

F

 

R5-F5 R4-F5 R3-F5 R2-F5 R1-F5
R5-F4 R4-F4 R3-F4 R2-F4 R1-F4
R5-F3 R4-F3 R3-F3 R2-F3 R1-F3
R5-F2 R4-F2 R3-F2 R2-F2 R1-F2
R5-F1 R4-F1 R3-F1 R2-F1 R1-F1

 

Лучшие клиенты VIP обслуживание. Без ценовых стимулов, новые продукты и программа для постоянных клиентов
Лучшие из лучших

R5-F5-M5

С большим потенциалом Без ценовых стимулов, новые продукты и программа для постоянных клиентов
Новые Мотивировать акциями, скидками, бонусами
Лояльные Мотивировать акциями, скидками, бонусами
Почти потерянные Мотивировать акциями, скидками, бонусами
Потерянные Сделать выгодное предложение, чтобы перевести в другой сегмент, а если это не поможет, то не тратить на них силы
Полностью потерянные

R1-F1-M1

Потерянные

постоянные (лучшие) клиенты

Получить обратную связь, почему перестали покупать.

Сделать выгодное предложение, чтобы перевести в другой сегмент, а если это не поможет, то не тратить на них силы

Постоянные

Показатель F = 5

Если при таком показателе показатель M невысок, то можно стимулировать предложением сопутствующих товаров для увеличения суммы чека
Много тратят

Показатель M = 5

Делать выгодные предложения, узнать, что им мешает покупать чаще

 

После разбиения Вашей клиентской базы на сегменты Вы сможете определить, какие клиенты в Вашей клиентской базе заслуживают большего внимания, а на какие тратить время и силы нет необходимости.

По материалам статьи подготовлена обработка 1С, выполняющая RFM-классификацию клиентской базы.

Магазин

Все статьи рубрики "CRM"

Дополнения к бонусной системе

Категории: CRM

Помимо базового функционала могут быть реализованы различные дополнительные возможности. Приведем описание некоторых из них.

1С и мобильное приложение карт лояльности «Кошелек»

Категории: CRM

А вы знаете какая боль прийти в магазин и на вопрос продавца о скидочной или бонусной карте ответить: «Эх-х, осталась дома» или «не могу найти» — а голову ты дома не забыл?! Голова нужна каждый день, а бонусная карта магазина в определенный момент. Но даже голову можно потерять, а вот уж с чем мы не расстаемся дальше вытянутой руки, так это с родименьким телефоном.

Одни, вероятно талантливые ребята, тоже об этом задумались и создали мобильное приложение для хранения пластиковых карт в телефоне. Ну а обмен с 1С-ом дело времени для любого успешного продукта.

Отправка MMS из 1С: Поздравление с днем рождения

Категории: CRM

В маркетинге и в сфере информационных технологий изменения и улучшения происходят постоянно. И, казалось бы, давно обыденные вещи, приобретают новую функциональность, а следовательно и сферу применения.

СМС-рассылки в рекламе розничной сети магазинов

Категории: CRM

Приводим здесь интервью агентства мобильного маркетинга «Раппорто» с директором по рекламе розничной сети ITAITA Ирины Степановой, чей опыт может послужить хорошим подспорьем в повышении эффективности смс и email рассылок.

Создание бонусной системы

Категории: CRM

Лояльность клиентов — один из столпов, поддерживающий магазин на плаву, но получить её нельзя без большой продуманной работы.