Николай Горпиневич о способах удержания клиентов при помощи анализа давности, частоты и суммы покупок.

В закладки

Сегментация - один из столпов, на котором стоит эффективный email-маркетинг. Существует много подходов и критериев для сегментирования базы подписчиков, но сегодня поговорим об одном из самых простых и эффективных - RFM-сегментации. И расскажем, как RFM-кампании могут увеличить конверсию на 350%, на примере омниканального ритейлера «Техносила».

Про RFM-сегментацию многие говорят, но на практике используют единицы. В основе подхода лежит RFM-анализ клиентов (Recency - давность, Frequency - частота, Monetary - деньги). Все покупатели распределяются по сегментам в зависимости от давности совершенных покупок, частоты этих покупок и размера суммы заказа.

Идея заключается в том, что клиент, проявивший активность недавно, совершивший покупки определенное количество раз и потративший наибольшую сумму, максимально лоялен интернет-магазину и гораздо легче совершит новую покупку, чем тот, кто сделал единственный заказ давно и на небольшую сумму.

Для омниканального ритейлера «Техносила» была использована RF-сегментация, то есть анализ на основе показателей Recency и Frequency, так как они дают самые важные знания о покупателях.

RF-сегментация email-подписчиков позволяет решить несколько важных задач:

• Получить представление о качестве клиентской базы.
• Выявить самых лояльных покупателей.
• Диагностировать тех, кому требуется уделить больше внимания.
• Выявить критические точки коммуникации с клиентами.
• Запустить автоматизированные кампании для эффективной генерации повторных продаж и управления retention rate.

Виды RF-сегментов

Специалисты выделяют семь сегментов подписчиков: новички, перспективные, лояльные, дрейфующие, спящие, в зоне риска, в зоне потери. В матрице «удержания» по оси Х располагается количество дней с момента последнего заказа, по оси Y - количество заказов.

Новички - подписчики, которые совершили свою первую покупку в интернет-магазине. Новичками можно считать тех, кто совершил один заказ в течение последних 40 дней. Главная задача в работе с ними - превращение их в лояльных клиентов.

Для этого можно задействовать разные методы: рассказать о широком ассортименте магазина, предложить вступить в программу лояльности. Новичкам не стоит сразу показывать скидки, чтобы не снижать маржинальность интернет-магазина.

Дрейфующие - подписчики, которые совершили от одного до двух заказов, причем последний из заказов был в течение 52-75 дней, или те, кто сделал более одного заказа в течение 41-75 дней.

В этот сегмент подписчик может попасть из сегментов «Новички» и «Перспективные». Поскольку интернет-магазин уже потратил деньги на привлечение покупателя, теперь важно его удержать.

Спящие - подписчики, которые совершили один-два заказа, последний из которых был более 76 дней назад. Можно считать этих подписчиков «мертвыми».

Главная задача в этом сегменте - реанимировать подписчика, перевести в другой сегмент, поэтому здесь стоит активно использовать акции, скидки и спецпредложения. Если подписчик не реагирует на реактивационные рассылки, его можно смело отписывать, чтобы не тратить ресурсы интернет-магазина.

Перспективные - подписчики, которые совершили до двух заказов, последний из которых был не позже 51 дня назад. Это сегмент, который требует активной работы.

Перспективных подписчиков нужно вовлекать в мультиканальную коммуникацию (если у интернет-магазина она есть): предлагать различные маркетинговые активности, отправлять им полезные материалы (текстовые и видеообзоры, рекомендации по выбору и так далее), предлагать подписаться на соцсети. Как и новичкам, перспективным подписчикам не стоит давать скидок, чтобы не подсаживать сразу на скидочные предложения.

Лояльные - подписчики, которые совершили три и более заказа, последний из которых был не позже 51 дня назад. Лояльным подписчикам нужно дать понять, что магазин заботится о них, готов слушать своих клиентов и развиваться. Для этого нужно собирать обратную связь.

Лояльных покупателей нужно продолжить вовлекать в мультиканальную коммуникацию с магазином: использовать соцсети, офлайн-точки, полезные материалы, маркетинговые активности магазина. Например, у магазина Esky есть детская фотостудия и благотворительный проект, а «Техносила» ведет видеоблог и составляет текстовые обзоры и рекомендации. Лояльным покупателям также не нужно предлагать скидок, они хорошо покупают по полной цене.

В зоне риска - подписчики, которые совершили три и более заказа, последний из которых в течение 52-112 дней. Когда лояльный подписчик начинает терять интерес к магазину, его обязательно нужно вернуть. Необходимо побудить его остаться покупателем через демонстрацию полезного контента, рассказы об акциях и спецпредложениях.

В зоне потери - подписчики, которые совершили три и более заказа, последний из которых был более 113 дней назад. Подписчиков, которые в прошлом были лояльными, но совершенно потеряли интерес к магазину, нужно обязательно попытаться реанимировать. Необходимо получить обратную связь о причинах ухода, ещё раз продемонстрировать преимущества магазина. Подписчикам в зоне потери нужно демонстрировать самые выгодные предложения.

Задача триггерных RFM-рассылок, как и любой другой деятельности с RFM-сегментами, - удержание пользователей в группе «Лояльных». Чтобы отслеживать эффективность кампаний, нужно сравнивать прирост «Лояльного» сегмента с приростом сегмента «В зоне потери» и стремиться к тому, чтобы «Лояльный» сегмент рос быстрее (или соответственно уменьшался медленнее).

Сегментация и построение сетки удержания

Чтобы построить сетку удержания, необходимо разделить базу на сегменты по шкалам Recency (давность последней покупки) и Frequency (частота покупок). Для составления сегментов сначала сортируем всю базу подписчиков по давности последней покупки, затем каждый полученный сегмент сортируем по частоте покупок. Каждому сегменту присваивается цифровой индекс.

Чтобы построить сетку удержания, отмечаем на оси Х количество дней (min и max каждого сегмента) и на оси Y количество заказов (min и max каждого сегмента), а каждую ячейку размечаем кодами сегментов.

RF-сценарии для каждого из сегментов

Сценарий 1. Попадание в сегмент «Новички»

Когда пользователь совершил первую покупку, важно завоевать его лояльность и побудить к повторным заказам через предложение релевантных товаров в подходящий момент, который платформа рассчитывает автоматически.

• Текст: «Поздравляем с первой покупкой».
• Подборку персональных товарных рекомендаций.
• Баннер: «Знакомство с категориями».
• Блок: «Программа лояльности».

Пример письма для сегмента «Новички» омниканального ритейлера «Техносила»

Сценарий 2. Переход из «Новичков» в «Перспективные»

Чтобы в достаточной степени «подогреть» интерес новичков и перевести их в сегмент лояльных, необходимо вовлекать получателей полезным контентом и персональными предложениями на основе индивидуальных предпочтений.

Что включить в содержание письма:

• Текст: «Оставайтесь с нами».
• Баннер: «Программа лояльности».
• Подборка персональных товарных рекомендаций без скидок.
• Дополнительно: вебинары и прочие обучающие и полезные материалы.

Пример письма для перевода сегмента «Новичков» в «Перспективные»

Сценарий 3. Попадание в «Дрейфующие»

В этот сегмент попадают покупатели как из сегмента «Новички», так и из «Перспективных». Цель email-кампании - познакомить подписчиков с преимуществами магазина, донести уникальность предложения, сообщить о специальных условиях.

Что включить в содержание письма:

• Текст: описание УТП компании.
• Блок с промокодом.
• Подборка персональных товарных рекомендаций.
• Дополнительно: баннер «Рассрочка».

Пример письма для сегмента «Дрейфующие»

Сценарий 4. Переход в «Спящие» из «Дрейфующих»

«Спящие» подписчики могут вернуться в магазин и сделать заказ, поэтому их нужно реактивировать путем демонстрации персональных и самых выгодных предложений.

Что включить в содержание письма:

• Текст: «Оставайтесь с нами».
• Блок с промокодом.
• Баннер: раздел «Акции».
• Баннер: раздел «Распродажа».
• Подборка товаров со скидками.

Пример письма для перехода из сегмента «Спящих» в «Дрейфующих»

Сценарий 5. Первое попадание в сегмент «Лояльные»

После третьей покупки подписчики переходят в статус «лояльных». Самое время продемонстрировать, насколько магазин их ценит, и собрать обратную связь.

Что включить в содержание письма:

• Блок: обратная связь (текст и призыв к действию).

Пример письма для лояльных подписчиков

Сценарий 6. Переход из «Лояльных» в «Зону риска»

Когда лояльный подписчик начинает терять интерес к магазину, нужно всеми силами стараться его удержать. Для это стоит использовать демонстрацию полезного контента и рассказы об акциях и спецпредложениях.

Что включить в содержание письма:

• Текст: «Возвращайтесь в лояльный сегмент».
• Блок с промокодом.
• Баннер: раздел «Акции».
• Баннер: раздел «Распродажа».
• Подборка новинок.
• Дополнительно: блок «Рассрочка».

Пример письма для подписчиков, переходящих из «Лояльных» в «Зону риска»

Сценарий 7. Возвращение в «Лояльных» из «Зон потери и риска»

Подписчиков, которые вернулись в сегмент «лояльных», нужно еще больше вовлечь в мультиканальную коммуникацию с магазином, чтобы побудить остаться в этом сегменте надолго.

Что включить в содержание письма:

• Текст: «Мы вам рады».
• Баннер: YouTube-канал с обзорами.
• Блок с тизерами статей или обзоров.
• Блок: «Подписывайтесь на соцсети».
• Баннер: офлайн-магазины.
• Подборка персональных рекомендаций без скидок.

Итоговая схема коммуникаций на базе RF-матрицы: 8 кампаний

Результаты

По сравнению с триггером «Реактивация» (сценарий email-кампаний для реактивации «уснувших» пользователей, при котором по базе подписчиков, давно не заходивших на сайт и не совершавших покупок, отправляется email-рассылка с товарными новинками, скидками и персональными рекомендациями) RF-сценарии показывают более высокую эффективность по показателям открытий, кликабельности и конверсии.

По результатам, Click Rate у RF-кампаний больше, чем у сценария «Реактивация», на 15,09%, а конверсия выше на 348,18%. Выручка по RF-кампаниям на 71.51% больше, чем у «Реактивации». При этом количество отправленных писем меньше на 43,46%.

Специализация: CRM, Дисконтная система UDS Game, Подарочные сертификаты, Дисконтные карты, RFM-анализ, Отправка СМС, обмен с Bitrix.

Категории:

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.

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)		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:

Сегментирование по денежной ценности покупок:

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).

	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
С большим потенциалом	Без ценовых стимулов, новые продукты и программа для постоянных клиентов
Новые
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
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.

Наши преимущества

Специализация

100% наших клиентов из сферы торговли.

Готовые решения

Наши разработки проверены на практике.

Оптимальная цена

1200 р/час - дешево даже для регионов.

Магазин

• 

  Хит продаж

  Интеграция дисконтной системы UDS Game с 1С

  9 000 руб В корзину
• 

  Использование купонов на скидку в УТ 10.3

  20 000 руб В корзину
• 
  

  Чат-бот на 1С для Telegram

  120 000 руб В корзину
• 

  Подарочные сертификаты в облаке для 1С УТ 10.3

  30 000 руб

В другой статье. Я подготовил RFM анализ для нашего сервиса eSputnik, чтобы понять картину с нашими клиентами. Мне понравился этот метод, как очень простой способ визуализации поведения клиентов. Да, это было интересно, но очень скоро я понял, что в этой картинке нет практической пользы.

В цифрах вообще нет пользы, если они не меняют наших действий на завтра.

RFM анализ в email маркетинге

В этот раз я поделюсь с вами опытом и наблюдениями как извлекать пользу из RFM даже не имея трёхлетней истории продаж . Мы провели RFM анализ для десятков различных магазинов и столкнулись с рядом преград на пути к получению реальных результатов. До того как описать их все, давайте ещё раз вспомним, что нам даёт RFM. RFM анализ основан на 3 показателях:

• R ecency - давность последней покупки
• F requency - суммарная частота покупок
• M onetary - средний чек

Мне кажется, показатель Monetary не обязательно привязывать к деньгам. Это может быть любой фильтр, наложенный на основные показатели этого метода: Давность и Частота. Например, для информационного портала можно взять время просмотра страницы или глубину просмотра страниц на сайте. RF матрицу можно рассматривать отдельно для разных типов клиентов, фильтруя по источнику клиента, по регионам, по категориям купленых товаров, по возрасту и многое другое.

Как провести RFM анализ?

Если разбить всех ваших клиентов по давности последней покупки на несколько групп и по количеству сделанных покупок, то можно построить матрицу из которой видно как разбить ваших клиентов по группам, на основании их активности:

• Новички
• Одноразовые покупатели
• Растущие
• Потерянные клиенты

На самом деле групп гораздо больше, но об этом потом. Обычно я строю шкалы по частоте и давности, по принципу: от плохого к хорошему. Получается:

• По давности : слева те, кто покупал очень давно, а справа - кто покупал недавно.
• По частоте: снизу те, кто сделал одну покупку, а сверху - много. Тогда визуально разделение групп будет выглядеть примерно так:

Об этом мы уже писали и раньше, но давайте посмотрим детальнее как разбить базу на группы и разметить шкалы, сколько групп выделить и что с ними делать дальше.

Самый важный показатель - «Давность». Чем больше времени прошло с момента последней продажи, тем меньше вероятность следующей покупки. И падает эта вероятность очень стремительно. Давайте разберёмся с «Давностью» с самого начала. К примеру, у нас есть 3 клиента (квадрат, круг, треугольник), и на графике мы отметим время когда каждый клиент делал покупку.

Важно , прошу прощения, я почему-то нарисовал график давности в обратном направлении от хорошего к плохому, исправлю, но чуть позже:(

Задача - определить сколько клиентов по «Давности» попадёт в каждый из периодов. Важно понимать, что давность - это показатель, который принимает во внимание только последнюю покупку, предыдущие покупки будут отмечены в частоте. Таким образом правильным ответом на задачку будет:

• Период 1: 1 (только круг)
• Период 2: 1 (только треугольник)
• Период 3: 1 (только квадрат, потому что круг и треугольник покупали и после того)
• Период 4: 0 (все делали покупку после этого)

И снова вопрос: какой из трёх вариантов лучше?

Часто я слышу что «красный (3)» - потому что он стабильный. На самом деле, он показывает что мы постоянно привлекаем клиентов, которые делают покупку и не возвращаются снова. Хорошо что показатель немного нарастает, но всё же «сиреневый (1)» - лучше. По нему видно, что большинство нашей аудитории недавно покупали и сильно вовлечены в процесс покупки. Конечно, самый плохой - «зеленый (2)» график.В этом случае у нас был всплеск активности (может быть Новый год или сильные инвестиции в контекст), а потом всё растеряли.

В большинстве книг по анализу, в том числе в популярном издании «Маркетинг на основе баз данных» Артура М. Хьюза, предлагается очень простой механизм разделения «Давности» по сегментам: отсортировать все контакты по давности и разбить на 5 равных групп. То же самое рекомендуется сделать и с Частотой и с Деньгами:

Этот способ работает и помогает разбить всех клиентов на: покупали только что, недавно, так себе, давно, очень давно относительно друг друга. Но что значит «когда»? Если мы не можем сказать точно «когда», то и оценивать эту группу тоже тяжело. Например, в соседние группы могут попасть контакты покупавшие в один и тот же день. Это лишь значит, что для одинаковых клиентов мы будем по разному себя вести... Зачем тогда вообще такой анализ? Всю глубину проблемы я постараюсь показать на двух примерах:

Пример 1 : В вашем магазине всё было хорошо, и вдруг в течение месяца ни одной покупки. Всё плохо, но если разбивать на равные части - ничего не изменится и всё те же последние покупатели попадут в сегмент «только что покупали».

Пример 2 : Если у вас ещё нет данных о продажах за несколько лет, а Вы только начали свой бизнес, то границы с каждым днём будут очень сильно отличаться и пользоваться результатом такого анализа вообще нет смысла.

Сезонности, акции и праздники тоже сильно влияют на общую картину.

Любой сегмент контактов, о которых вы не можете сказать что-то определённое - плохой сегмент

Мне кажется логичнее фиксировать не количество, а время. Тогда оптимизация количества в группах и будет нашей задачей. Надо как можно больше получить контактов в группе «только что» и как можно меньше «давно».

Осталось только определить какие временные пределы лучше выставить. Для этого надо ответить для себя на несколько вопросов:

• Какой естественный период покупки?
• Какая сезонность?
• За какое время большинство клиентов успевает совершить повторную покупку?
• Какой период неактивности клиента можно считать, что мы потеряли клиента (длина жизненного цикла клиента)

Для компаний, у которых нет данных, можно предположить эти периоды. Для компаний «с историей» очень помогут несколько графиков (о которых я расскажу дальше) с разницей между покупками.

Я привёл пример графика с разницей в месяцах между первой и второй покупками. У большинства магазинов он выглядит примерно также, как на рисунке. Тут видно, что 50% всех повторных покупок делаются в течение 2 первых месяцев. За полгода 75% процентов делают свой второй заказ и 90% из тех кто покупают снова - покупают в течение 13 месяцев. Какой из этого можно сделать практический вывод? Мне кажется, ненадо спешить давать скидку тем, кто купит и так, без нашей помощи. Предлагать скидку надо через 2 месяца после первой покупки. До этого надо показывать релевантные предложения, быть на слуху и главное - быть полезным клиенту.

Если построить матрицу разности между любыми соседними покупками, то получится примерно следующая картина:

Интересно, что разница между первой и второй покупкой всегда больше, чем между второй и третьей. А между второй и третьей больше, чем между третьей и четвёртой, но чем дальше, тем меньше влияет количество покупок на разницу между ними. Выходит, что вначале человеку надо время, чтобы поверить. Возможно, в следующий раз он попробует купить в другом месте или просто подождёт. Но чем чаще он покупает, тем время между покупками становится меньше. Джим Ново в своей книге Drilling Down говорит, что этот график сначала падает, потом стабилизируется, потом начинает расти. Это очень похоже на жизненный цикл клиента, когда он понемногу перестаёт быть клиентом, все реже покупая. Но я ни разу не видел этой картины на практике.

Важно : для получения этих цифр лучше использовать не среднее, а медиану. Сейчас быстро попытаюсь объяснить разницу. Среднее - это сумма всех значений делённая на их количество, а медиана - это значение элемента, который находится посередине в отсортированной последовательности. То есть гарантировано 50% всех значений меньше или равны медиане, и 50% больше или равны медиане. Медиана лучше среднего, потому что в средних значениях сильное влияние имеют «аномальные значения». Те значения, которые очень редкие, но сильно выходящие за пределы большинства. Обычно медианы значительно меньше средних.

Ещё хорошо бы посмотреть на сезонность - часто это 12 месяцев. Посмотрев на все цифры можно сделать вывод, какой период поставить для групп, например:

• до 1 месяца
• до полугода
• до года
• до двух лет
• более двух лет

Но даже с таким подходом есть вопросы. А что если у одних клиентов естественный период покупки маленький, а у других большой? В таком случае я создаю каждому из клиентов профиль и для каждого профиля создаю свою градацию, которую нормализую по оси Давности в относительные категории:

• ожидаемого времени покупки
• если не купил - что-то странное
• мы его теряем
• мы его потеряли, но есть последний шанс
• наверняка мы его потеряли

Точно такая же история и для «Частоты», только почти всегда у меня получается приблизительно одна и та же шкала. Те, кто сделали:

• 1 покупку (этих большинство)
• 2 покупки (преодолели психологический барьер и пришли снова, уже зная о том, как работает магазин)
• 3-4 покупки (несмотря ни на что, продолжают покупать. Надо удержать любой ценой)
• 5-15 покупок (поверили, на них вся надежда. Тут верхняя граница бывает очень разная)
• больше 15 покупок (маньяки, часто это перекупщики, партнёры, т.п. К ним надо присмотреться отдельно)

Ну вот и весь RF анализ. Если посмотреть на матрицу RF, зная как разбиты сегменты, то сразу понятно кто такие новички: совершили одну покупку совсем недавно. Одноразовые - совершили покупку давно, и уже наверняка забыли об этом. Вряд ли они придут к нам снова. Джим Ново говорит, что таких клиентов всегда 50-60% от всей базы клиентов и с этим надо смириться. Я обычно вижу 70% от всей базе в этом грустном сегменте. Для того, чтобы убедиться, что сегмент грустный можно попробовать вернуть кого-то и для этого Джим Ново предлагает стратегию - «смириться», но если не верите, то начните с:

1. Тех у кого несколько товаров в чеке
2. Тех у кого чек больше
3. Одноразовые покупатели, которые вернули товар - вероятнее придут к вам за второй покупкой, чем те, кто «всем доволен».

Если не удается их вернуть - вам никого не получится вернуть.

Единственная возможность вернуть покупателей за второй покупкой - обратиться к ним как можно быстрее. Но не слишком рано

Обратитесь слишком рано и будете навязчивым и будете предлагать лишние убийственные для бизнеса скидки.

Давайте посмотрим на RF в динамике. Интересно, что по шкале давности мы всегда начинаем с хорошего (только что купили) и скатываемся к плохому (давно не покупал). И как только сделана покупка, мы всегда возвращаемся снова в самый оптимистичный сегмент:

С частотой все наоборот. Начинаем всегда с самого плохого сегмента (1 покупка) и с каждой покупкой становимся лучше. Шансов вернуться обратно практически нет (если считать частоту за какое-то окно (например, 2 года), то частота может уменьшаться)

А теперь посмотрим на всю картину целиком в матрице RF:

Мы всегда начинаем в сегменте «Только что» и с «1 покупки». А мечтаем, чтобы все клиенты попали в сегмент VIP. И самый короткий путь для этого - постоянные покупки. Если со старта клиент ничего не делает, он «сползает» по Давности в «редко», в сегмент «Одноразовых клиентов». Наша цель - не дать ему уйти. Для этого и созданы автоматические реанимационные письма;)

Есть ещё один тонкий момент: что делать если пауза «затянулась» и клиент не покупал очень давно (значительно превышая жизненный цикл клиента). Мне кажется, в таком случае если он и придет к нам снова, то только если мы снова его «купим» контекстом, сео или разонравится тот магазин, где он все это время покупал. В любом случае к нам придёт совсем другой человек с другими интересами и возможностями. Поэтому мы предлагаем как в детской игре сделать «сброс».

Особенности такого подхода к RFM в том, что его можно применять в первый же день использования магазина. Сразу настроить триггера основанные на неактивности клиента. Следить за динамикой активности ваших клиентов. Кого вы теряете? Что надо сделать, чтобы вернуть клиентов тогда, когда это ещё возможно?

На этом я обзорную статью заканчиваю, и обещаю написать следующую, в которой постараюсь дать ответы на такие вопросы:

• Как каждый из сегментов читает почту? Сегмент «потерянные» вообще реагируют на почту?
• Какая доля в продажах каждого сегмента?
• Какое типичное соотношение клиентов по сегментам?
• Как изменяется стратегия работы с каждым сегментом?
• Кому продавать, а кому не мешать покупать?

Хороших клиентов вам, пусть они все идут по самому короткому пути от Новичков в VIP:)

С тех пор как в компании Mindbox впервые произнесли Machine Learning, общей целью стала Большая Зеленая Кнопка. Это такая кнопка во весь экран, при нажатии на которую всё работает само и приносит прибыль.

В аналитическом проекте «RFM» цель менее амбициозная — Маленькая зеленая кнопка. Нажимаешь, и база автоматически делится на сегменты, по которым запускается отправка писем (например).

Новая кнопка в нашей системе

Чтобы добиться цели, мы написали автоматический RFM-сегментатор и разработали специальный отчет, чтобы наглядно представлять результаты.

Рассказываем, как это все случилось и почему теперь можно обойтись без аналитиков уделять больше времени менее тривиальным задачам.

Что такое RFM-анализ

Результат email-рассылки зависит от охвата аудитории и качества самой рассылки. Бесконечно увеличивать охват нельзя, а значит, нужно увеличивать качество. Для этого рассылку нужно персонализировать, так как все люди разные и каждому нужно что-то свое.

Потребителей обычно много, сделать индивидуальное письмо под каждого сложно. Чтобы справиться с проблемой, маркетологи делят потребителей на группы — сегменты.

Делить можно по-разному. Один из вариантов — RFM-анализ .

То есть RFM-анализ — это способ сегментации. Сегментами называются непересекающиеся группы потребителей. RFM-анализ предлагает для каждого покупателя выделить три признака:

• R (Recency) — насколько давно клиент сделал последний заказ.
• F (Frequency) — сколько всего заказов сделал клиент.
• M (Monetary) — сколько денег клиент потратил.

Многие маркетинговые компании делают и используют RFM-анализ. Мы в том числе. В статье про RFM-сегментацию рассказали, какой отчет умеем делать, и как он может помочь маркетологам.

Существующие подходы к RFM-анализу

Существующие подходы к RFM-анализу у всех примерно схожи.

Клиентов делят на группы по каждому признаку. Обычно таких групп не больше пяти. Пересечения групп называют сегментами.

Так выглядит сегментация потребителей с помощью RFM-анализа. Здесь каждый признак разбит на три группы, а некоторые группы разбиты на подгруппы

Например, при делении на четыре группы по каждому из трех признаков образуется 64 (4x4x4) сегмента потребителей, а на пять — уже 125 сегментов.

Основная сложность — определить границы групп, потому что нет определенного правила, как это делать.

Рассмотрим наиболее популярные подходы на примере одной базы клиентов:

Пример распределения потребителей по количеству потраченных денег (M) и давности последнего заказа (R)

Мы используем только два измерения (R и M) из трех для удобства восприятия.

В нашем примере:

• Сумма покупок лежит в диапазоне от 0 до 15 тысяч рублей.
• Давность покупки лежит в диапазоне от 1 часа до 240 дней.

Подход 1. Разделение на равные части по диапазонам значений

При этом подходе разделение делается исходя из из значений признаков. В нашем случае выделяем три группы по тратам: до 5 тысяч рублей, от 5 до 10 тысяч и от 10 тысяч. И три группы по давности срока покупки: до 80 дней, от 80 до 160 дней, от 160 дней.

Получаем девять сегментов.

При разделении на равные части по диапазонам значений в «угловой» сегмент попадает бо́льшая часть потребителей

Плюсы метода:

• Легко автоматизировать.
• Можно выявить «самых-самых»: покупающих больше всех, чаще всех и не покупавших дольше всех.

Минусы метода:

• Распределение по группам неравномерное: в примере 86% потребителей в одном сегменте, 13% — во втором, 1% распределился по оставшимся семи сегментам.
• Много сегментов (помним, что даже при разделении на 3 части по каждому признаку, сегментов будет 27).

Подход 2. Разделение на равные части по количеству потребителей

При таком подходе разделение по каждому признаку выполняется так, чтобы в группы попадало одинаковое количество потребителей.

Вот так распределяются покупатели из нашего примера (по-прежнему делим на три части по каждому признаку):

При разделении на равные по количеству людей группы в один сегмент могут попасть как клиенты, потратившие тысячу рублей, так и клиенты, которые потратили 15 тысяч рублей

Плюсы метода:

• Легко автоматизировать.
• Обычно, нет сильного дисбаланса между группами.

Минусы метода:

• Плохо выделяются «особые» клиенты.
  В примере в одном сегменте оказались потребители, купившие на 1 тыс. рублей и на 15 тысяч. При этом те, кто покупал на действительно крупные суммы, в отдельную группу не выделились (в отличие от предыдущего метода).
• Количество групп по каждому признаку одинаковое.
• Много сегментов.

Подход 3. Ручной

Аналитик изучает базу данных и подбирает правильное разделение.

Плюсы метода:

• Хорошее разделение на сегменты.

Минусы метода:

• Нужен специалист.
• Нужно много времени.

RFM-отчет одной кнопкой с помощью Machine Learning

Мы решили избавиться от недостатков старых подходов. Для этого пришлось прибегнуть к алгоритмам .

Используя методы кластеризации, мы автоматически определяем, сколько же на самом деле сегментов потребителей в базе и что это за сегменты. А с помощью решающего дерева приводим эти сегменты к удобному для восприятия виду. Как это работает, рассказали в статье про устройство сегментатора .

Для примера выше мы получили вот такой результат:

Чтобы все это было удобным и понятным для маркетологов, мы разработали отчет, в котором удобно и понятно (как нам кажется) описаны результаты сегментации.

Чтобы получить его, достаточно нажать одну кнопку — и система все сделает сама.

Отчет помещается на одну страницу и состоит из трех таблиц.

Часть 1. Оценка состояния базы

Первая таблица — сводная. В ней собрана информация по всем сегментам базы, полученная на основе RFM-анализа. Ключевые показатели: активность потребителей в сегменте и их ценность.

Активность определяется давностью последней покупки, а ценность — потраченной суммой.

Каждый сегмент относится к одной из категорий. В каждой категории может быть несколько сегментов или вообще не быть ни одного. В ячейках указано общее количество потребителей из всех сегментов категории.

P.S. Здесь выражения “Отток” и “Риск оттока” используются как сокращения для “Давно не покупавшие клиенты” и “Клиенты, покупавшие среднее количество времени назад” и не означают отток в прямом смысле этого слова. Аналогично, “Активные” — обозначение для “Клиенты, недавно сделавшие покупку”.

В примере выше 80% клиентов не имеют покупок, почти треть высокоценных — в оттоке, еще треть — в группе риска.

Оценка состояния базы помогает выбрать категорию, с которой важно работать в первую очередь.

Чтобы показать, как пользоваться отчетом, возьмем клиентов с высокой ценностью, то есть клиентов, потративших больше всего денег.

Часть 2. Изучение сегментов

Во второй таблице отчета выводятся: размер сегментов, оборот, то есть сумма, потраченная всеми потребителями в сегменте, и средний чек.

Все сегменты потребителей представляются списком. Например, вот список сегментов покупателей, имеющих покупки.

В нашей базе получилось 12 сегментов покупателей с покупками

Чтобы вывести в отчет только потребителей с высокой ценностью, используем фильтр.

Так выглядит настройка фильтра для поиска сегментов потребителей с высокой ценностью

В результате применения фильтра получаем семь сегментов потребителей с высокой ценностью.

Результат применения фильтра для поиска сегментов потребителей с высокой ценностью

На основе этой информации можно сделать разные выводы.

Например, сегмент №2 имеет значительно больший оборот, чем другие, при умеренном среднем чеке. Это говорит о большом числе покупок потребителей в этом сегменте и их высокой лояльности. Не опасаясь оттока клиентов, им можно рассылать письма и рассказывать, например, о новинках.

Теперь обратим внимание на средний чек: сегмент №7 с самым большим средним чеком находится в оттоке, а сегмент №9 со вторым по величине средним чеком — в группе риска. Потребители из данных сегментов готовы покупать на крупные суммы, но не покупали уже давно. Возможно, имеет смысл побудить их к действиям с помощью промокода или информационного письма.

Изучение сегментов нужно, чтобы понять, с какими сегментами стоит усиленно поработать.

Часть 3. Детальная информация по сегментам

В последней таблице показаны границы сегментов по каждому признаку (R, F, M) и средние значения по ним

Подробное описание в третьей таблице помогает получить больше информации по заинтересовавшим сегментам. Например, из этой таблицы видно, что потребители из сегмента №2 действительно имеют больше покупок, чем другие — в среднем 12

Нам нужно выбрать, с каким сегментом мы хотим работать первым. Допустим, нас заинтересовали сегменты с самыми большими средними чеками: №7 и №9. Рассмотрим их подробнее.

В сегменте №7 клиенты не делали покупки почти год — вернуть их будет нелегко. Но, возможно, попробовать стоит, поскольку в среднем потребители из данного сегмента покупали 2,1 раза — это значит, что первая покупка их не разочаровала. Вполне вероятно, что хорошая скидка поможет им снова активно заинтересоваться брендом.

С сегментом №9 проще — средняя давность покупки у клиентов из него составляет всего три месяца, а среднее количество покупок — 2,8. Скорее всего, эти клиенты достаточно лояльны и не требуют по отношению к себе никаких действий. Но можно отправить письмо с рекламой или небольшой скидкой, чтобы напомнить о бренде.

Когда сегменты для дальнейших действий выбраны, можно запускать нужные маркетинговые кампании.

До настоящей Зеленой Кнопки осталось совсем немного

Мы создали автоматический RFM-сегментатор и остались довольны — нужно 20 секунд времени человека, чтобы получить распределение базы клиентов по сегментам.

Мы собираемся автоматизировать настройку маркетинговых кампаний для сегментов, чтобы человеку и на это не нужно было тратить время.

Конечно, жалко будет, что никому больше не понадобится наш отчет, но технический прогресс не щадит никого.

Команда Mindbox

Специалист по машинному обучению

Лана Шакирова
Контент-маркетолог

RFM сегментация состоит из трёх параметров:

Recency (R) - давность последней покупки

То есть, сколько времени прошло со времени взаимодействия c клиентом в днях, неделях или месяцах. Рассчитывается как разность между текущей и датой последнего заказа. Клиенты, которые недавно совершали у вас покупки, более предрасположены к повторным заказам, чем те, кто давно уже не проявлял никаких действий. Пользователей, которые покупали давно, можно возобновить только предложениями, которые привлекают вернуться обратно.

Frequency (F) - суммарная частота покупок

Показывает сколько взаимодействий (покупок) в течение определённого периода времени было у вас с клиентом. Если обе стороны остались довольны - есть шанс поддержать частоту покупок или увеличить в свою пользу. Чем больше клиент совершал покупок у вас, тем больше вероятность, что он их будет повторять и в будущем. Обычно, этот показатель тесно взаимосвязан с давностью покупки.

Monetary (M) - объём покупок

Как и предыдущие показатели, рассчитывается за определенный период или количество взаимодействий. Показывает какой была «стоимость клиентов» с точки зрения доходов и прибыльности, а точнее, сумма денег, которая была потрачена. Сгруппированные по денежным показателям анализы часто получают представление клиентов, чьи покупки отражают более высокую ценность для вашего бизнеса.

Все вышеуказанные показатели важно рассчитывать за период, который наиболее точно отобразит нужные данные. Допустим, можно взять выборку за один год и разделить её на кварталы.

Как правило, небольшой процент клиентов реагирует на общие рекламные предложения. RFM является отличным для прогнозирования реакции клиента и улучшения взаимодействия, а также повышение прибыли. RFM использует поведение покупателей, чтобы определить, как работать с каждой группой клиентов. Важность показателей ранжируется согласно последовательности букв – давность, частота, деньги. Иногда встречается название RF сегментация , когда показатель Monetary не используется, потому что его значение часто зависит от Frequency. Сегментация клиентской базы по такому принципу позволяет выделить тех с кем вам действительно надо работать, разделяя их на сегменты клиентов (активный, спящий, растущий), разрабатывая целевые маркетинговые предложения для наиболее активной группы клиентов.

Хотите провести RFM анализ контактной базы клиентов вашего бизнеса?

• Мы свяжемся с вами, уточним, какие данные у вас есть и на их основе в течение недели подготовим документ с отчетом бесплатно.
• Нам доверяют более 2 000 компаний, но чтобы вы были уверены в сохранности данных ваших клиентов, мы можем подписать договор о защите конфиденциальных данных.

Определение условий RFM

Определения «давность», «частота» и «деньги» понятны даже интуитивно, но наша задача, превратить их в цифры, которые можно использовать для оценки RFM, а это уже несколько сложнее.

Представим наши данные в виде таблицы, упорядоченной по первому значению - дате последней покупки (R).

	Дата последней покупки (R)	Объём покупок (F)	Сумма покупок, грн	Средний чек, грн. (M)
Иван Петров
Петр Иванов
Олег Плющ
Сидор Петров
Оля Сидорова
Анна Волкова

Сразу же проставим по каждому показателю (R, F, M) «вес» для каждого клиента, исходя из полученных данных. Для оценки клиентской базы будем использовать числовые значения от 1 до 3, или же в процентном соотношении, назначенном каждому клиенту в результате анализа. Для удобства разделим всю клиентскую базу для начала на 5 равных частей по каждому из показателей. Допустим, из нашего примера по показателю «объём покупок» F - 1,2,3,4,5.

1 - наихудший для нас объём, пометим, как 1;

2,3,4 - средний результат, отметим его, как 2;

5 - самое лучшее значение F. Это наше 3.

Итак: 1 - это плохо, 2 - средний показатель и 3 - хороший. Проставив по каждому показателю «вес», чтобы с помощью этих весов ранжировать список.

Теперь мы можем легко определить, что для нас лучший клиент с результатами 333. 111 показывает, что клиент интересуется нами редко, возможно даже единоразово. Исходя из полученных результатов можно выбирать варианты, как поступать с той или иной группой клиентов.

Грустно то, что обычно 111 - самый большой сегмент. А радостно, что можно не тратить время на тех, кто уже потерян и сконцентрироваться на действительно важных для нас киентах.

Плюс RFM сегментации ещё и в том, что анализ можно делать даже по одному показателю, котрый вас наиболее интересует или комбинировать показатели, хотя полная сегментация клиентской базы даст вам гораздо больше возможностей. Допустим, возьмём за основу только давность и частоту, а получившиеся данные изобразим графически:

Зелёный сектор 5% - самые лучшие клиенты, которые активно на всё реагируют, покупают и т.д., соответственно сектор 1,1 - «мы их теряям». С каждым из сегментов таблицы нужно работать по-разному, предлагая им разные условия сотрудничества.

Мы всегда говорим, что хорошо видеть ситуацию в статике (как у нас дела сейчас), но еще важнее увидеть в динамике (куда мы движемся). Если рассчитать такую же таблицу за предыдущий период и «наложить» её на актуальную сегодняшнюю - можо увидеть, как изменяются данные:

В секторе 1,1 показатель упал на 6%, благодаря уменшению числа пассивных клиентов. Зато в секторе 3,3 число «хороших клиентов» увеличилось на 2%. Что же, значит мы работаем в нужном направлении. Надо проанализировать за счет чего это происходит и закрепить результат.

Этих данных уже достаточно для эффективной работы с клиентами, но если ещё к этому показателю добавить и сегмент денег, то работать над цифрами станет ещё интереснее:) RFM позволяет сегментировать базу так, чтобы вы тратили время и деньги на нужных клиентов. Попробуйте сделать сегментацию хотя бы по одному показателю и даже работа с этими данными может способствовать росту постоянных клиентов.

статья обновлена от даты 17.11.2013