Как разделить клиентов на 8 групп и понять, кого спасать, а кого не трогать

В маркетинге частая ошибка - работать со всей базой одинаково. Одна рассылка, одна скидка, одно сообщение для всех. А клиенты-то разные: одни покупают каждую неделю, другие зашли один раз год назад.

RFM-анализ - простой способ разложить базу на осмысленные сегменты по трём признакам.

Что означают буквы

· R - Recency (давность). Как давно клиент совершал покупку. Чем свежее - тем лучше. · F - Frequency (частота). Сколько покупок сделал за период. Чем больше - тем лучше. · M - Monetary (деньги). На какую сумму купил. Чем больше - тем лучше.

Каждому клиенту по каждому признаку ставится оценка - обычно от 1 до 3 или от 1 до 5. Дальше клиенты группируются в сегменты.

Пример

Магазин, 5 клиентов, оценки по шкале 1–3:

Клиент R (давность) F (частота) M (сумма) Анна 3 (покупала вчера) 3 (15 покупок) 3 (60 000 ₽) Борис 3 (покупал 2 дня назад) 1 (1 покупка) 1 (2 000 ₽) Вера 1 (покупала год назад) 3 (12 покупок) 3 (55 000 ₽) Глеб 1 (покупал 10 месяцев назад) 1 (1 покупка) 1 (1 500 ₽) Дина 2 (покупала 2 месяца назад) 2 (4 покупки) 2 (12 000 ₽)

Как читать эти сегменты

Анна (3-3-3) - «чемпион». Покупает часто, недавно, на крупные суммы. Её не надо стимулировать скидками - надо удерживать: ранний доступ, программа лояльности, персональные предложения. Скидка ей только снизит маржу.

Борис (3-1-1) - «новичок». Купил один раз, но только что. Ключевой момент - второй заказ. Если он его сделает, есть шанс вырастить чемпиона. Задача - тёплое приветствие и мягкий стимул на повторную покупку.

Вера (1-3-3) - «под угрозой оттока». Раньше покупала часто и много, но год не заходила. Это самая дорогая потеря, если её не вернуть. Здесь скидка и реактивация оправданы - клиентка приносила большую выручку.

Глеб (1-1-1) - «потерянный». Одна покупка давно. Тратить на него бюджет обычно невыгодно. Максимум - дешёвая автоматическая реактивация, и то с низким приоритетом.

Дина (2-2-2) - «перспективная». Средние показатели по всем трём. Это зона роста: чуть подтолкнуть частоту - и она перейдёт в верхние сегменты.

Что даёт RFM на практике

1. Разные сообщения разным группам. Чемпионам - лояльность, новичкам - второй заказ, уходящим - реактивация. 2. Экономия бюджета. Не давать скидки тем, кто купит и так. 3. Приоритеты. Сначала спасать «под угрозой» (Вера), потом растить «новичков» (Борис), а не тратиться на «потерянных» (Глеб). 4. Простота. Не нужна сложная модель - только три поля из базы: дата последней покупки, число покупок, сумма.

Главная мысль

Клиентская база - не однородная масса. RFM за полчаса раскладывает её на сегменты с разной экономикой и разными действиями. И часто оказывается, что половина бюджета уходит не туда. 👇