8-800-333-16-50
Россия
8-812-313-24-88
Санкт-Петербург
8-495-225-50-36
Москва

Для возможности применения RFM анализа клиентской базы необходимо ввести такие понятия, как «давность, «частота» и «деньги». И конкретизировать их, переведя для таблицы в цифры, которые, собственно, уже есть в наличии.

Итак, подготавливаем данные за, скажем, полгода, для проведения анализа. Получаем следующую таблицу:

Имя клиента

Дата последней покупки (R)

Объем покупок (F)

Сумма покупок (руб.)

Средний чек, руб. (М)

Сергей Иванов

12.05.2017

2

3100

1850

Владимир Петров

03.03.2017

1

1600

1600

Светлана Дробышева

24.04.2017

3

18010

3200

Валерий Сидоров

08.02.2017

5

25680

4800

 

Заполнив таблицу, мы можем приступать к анализу данных, присвоив «ценность» каждому показателю RFM. Для небольших баз можно назначать значения от 1 до 3. Где 1 – наихудший объем, 2 – 3 – средний объем, 4 и выше – лучший объем. В качестве примера возьмем объем покупок – F. И далее меняем нашу таблицу в соответствии с определенными «ценностями». Получаем следующие изменения:

Имя клиента

Дата последней покупки (R)

Объем покупок (F)

Сумма покупок (руб.)

Средний чек, руб. (М)

Сергей Иванов

12.05.2017 (2)

2 (2)

3100

1850 (2)

Владимир Петров

03.03.2017 (1)

1 (1)

1600

1600 (1)

Светлана Дробышева

24.04.2017 (2)

3 (2)

18010

3200 (2)

Валерий Сидоров

08.02.2017 (3)

5 (3)

25680

4800 (3)

 

Итак, мы получили результаты, но что они означают?

111 – это те клиенты, которые совершили за указанный период только одну покупку, их действие было разовым и больше они не возвратились. Печально, но факт – в расчет их принимать в дальнейшем не стоит. И хоть их и обычно большинство, но дальнейшая рассылка им предложений не целесообразна.

222 – группа, колеблющаяся между первым и третьим объемами. К ней требуется применить индивидуальный подход.

333 – этот показатель объема – самый важный. На данных клиентов полагайтесь, как на постоянный источник дохода. Если им улучшить условия совершения покупок, предоставлять бонусы, скидки и т.п., увеличить количество рассылок предложений, то можно рассчитывать на возрастание их покупательской активности.

Каждый полученный результат, показатель нуждается в аналитических выводах.

 В случае с показателем по R – датой последней покупки  - стоит посмотреть на ситуацию. Возможно, для большого числа клиентов, совершающих только разовые покупки, нужно провести еще SMS рассылки. К примеру, сообщить об очередной акции.

Действия по F можно предпринять аналогичные по R, но усилив их за счет введения уведомлений о покупке, о «брошенной корзине».

Заметных улучшений по показателю M – среднему чеку – добиваются, предложив клиентам дополнительные услуги. Если покупатель приобрел ноутбук – заинтересуйте сопутствующими товарами – мышкой, флешками, стабилизаторами напряжения, компьютерными программами.

RFM-анализ — мощный, быстрый и понятный инструмент повышения прибыли. RFM позволяет рассматривать любые показатели, в том числе и денежные. Также со временем появляется возможность проведения сравнительного анализа – путем накладывания данных таблицы. Таким образом, вы сможете увидеть, правильными ли были ваши шаги по улучшению активности клиентов и где еще нужны усилия. RFM-анализ заметно упрощает жизнь маркетолога. Ведь вместо большого числа таблиц и диаграмм перед вами оказывается довольно простая таблица с вполне конкретными данными. И остается лишь вовремя заполнять ее, посвящая уже большую часть времени продумыванию новых шагов в отношении каждой выделенной группы.