Что такое RFM-анализ и как он помогает сегментировать пользователей У нас есть продукт, в котором мы хотим более точно сегментировать пользователей по их активности в приложении.

Есть различные методы сегментации, например, на уровне городов, приложения, какого-то другого признака.

В данном посте мы рассмотрим RFM-анализ. Если вкратце мы разбиваем пользователей на сегменты на основе:

⌛️ R (Recency) - давности последней покупки (например, в днях)

🥳 F (Frequency) - общее количество покупок покупок.

🤑 M (Monetary) - сумма денег, потраченная пользователей.

Про присваиваемость сегментов:

1. Выбираем период анализа, например, последние 90 дней.

2. Определяется количество сегментов (обычно от 3 до 5 по одному из пунктов). Максимум X³ комбинаций, если делим каждую метрику на X частей.

Пояснение к п.2: Если у нас Monetary от 0 до 3000, а сегментов планируется 3, то трешхолды для определения сегментов: 1 - (0, 1000], 2 - (1000, 2000], 3 - (2000, 3000]. Аналогично и для других.

Пример сегмента на выходе: 111 - спящий, мало покупающий. 333 - частотник, много покупает и на большую сумму

3. По трешхолдам равномерно разбитым определяем сегменты

4. В дальнейшем можно понять кто чаще отваливается, как ведут себя в приложении топ-платящие и где есть узкие места в воронке.

++Подойдет не каждому бизнесу, так как важно количество пользователей, а их может быть недостаточно ++ 😊 Дополнительные материалы: 1. link1 2. link2 3. link3 А вы применяете RFM-анализ? Как относитесь к данному методу сегментации?