Как ранжировать клиентов и перестать тратить бюджет на тех, кто не купит
RFM-сегментация — метод, который делит клиентскую базу на группы по трём параметрам: давность, частота и сумма покупок. 12 тем, каждая с тестами на понимание. Около 45 минут на всю лекцию.
Вы научитесь: считать RFM-баллы, строить сегменты, выбирать стратегию для каждого из них и находить клиентов, которых выгоднее отпустить, чем удерживать.
Нажмите «Начать», чтобы перейти к первой теме.
Одинаковые письма — неодинаковые клиенты
Средний бизнес тратит на привлечение нового клиента в 5-25 раз больше, чем на удержание существующего. При этом рост удержания всего на 5% увеличивает прибыль на 25-95% (Bain & Company). Цифры известные. Менее известно другое: большинство компаний всё равно шлют одинаковые рассылки всей базе.
Проблема не в отсутствии данных. Данные есть в любой CRM, в 1С, даже в таблице заказов. Проблема — в отсутствии системы, которая превращает историю покупок в конкретное действие: кому звонить, кому отправить скидку, а кого оставить в покое.
RFM-анализ решает именно эту задачу. Три параметра — давность, частота, сумма — и клиентская база разбивается на группы, для каждой из которых есть своя стратегия. Не нужен data scientist. Достаточно выгрузки заказов и Excel.
RFM не предсказывает будущее. Он показывает, кто из клиентов прямо сейчас заслуживает внимания — и какого именно.
R, F, M — три измерения клиента
Recency (давность) — сколько дней прошло с последней покупки. Клиент, купивший вчера, с высокой вероятностью купит снова. Клиент, пропавший на полгода, — уже почти потерян. 90 дней без покупки — критический порог для большинства ниш.
Frequency (частота) — сколько раз клиент покупал за выбранный период. Один заказ — случайность. Три заказа — привычка. Частота показывает лояльность лучше любого опроса NPS.
Monetary (сумма) — сколько денег клиент принёс за всё время. Клиент, который покупает часто, но на 500 рублей, и клиент, который покупает раз в квартал, но на 150 000, — это принципиально разные стратегии.
Каждый параметр описывает свою грань поведения. По отдельности — полезно, но не достаточно. Вместе — карта всей клиентской базы.
Шкала от 1 до 5: как выставить баллы
Каждый клиент получает три оценки — по одной на R, F и M. Шкала: от 1 (худший) до 5 (лучший). Метод — квинтили: отсортировать всех клиентов по параметру и разбить на пять равных групп по 20%.
Recency: клиенты с самой недавней покупкой получают 5, с самой давней — 1. Чем свежее контакт, тем выше балл.
Frequency: клиенты с наибольшим числом покупок получают 5, с одной покупкой — 1.
Monetary: клиенты с максимальной суммой — 5, с минимальной — 1.
Результат — трёхзначный код для каждого клиента. 555 — чемпион: покупал недавно, часто, на большую сумму. 111 — потерянный клиент: давно, редко, на копейки. Между ними — 123 комбинации, из которых формируются сегменты.
Пример: интернет-магазин, 1 000 клиентов. Топ-20% по давности (купили в последние 10 дней) = R5. Следующие 20% (11-30 дней) = R4. И так далее до R1 (больше 180 дней).
Дальше нужен аккаунт
Первые 3 темы из 12 — свободно. Оставьте почту, чтобы продолжить бесплатно (ещё 3 темы). Пароль придумывать не нужно — пришлём его письмом.
Прогресс и монеты сохранятся.