RFM анализ клиентской базы. Часть 2.
Рассказ об открывающихся возможностях при применении в маркетинге RFM анализа выглядит привлекательно. Но пугающе абстрактно. Не хватает конкретных примеров, познакомившись с которыми, можно было бы понять, как именно составляется данный анализ базы.
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.
