RFM-анализ от А до Я. Практический RFM анализ для увеличения повторных продаж (видео)

Офтоп: с тегом RFM на Хабре лишь 2 статьи, и обе из корпоративных блогов. Странно, почему так мало контента по тематике, ведь на Хабре много людей из e-commerce related area?

Однако, бросаю лить воду и предлагаю, для начала, договориться о терминах. Далее под RFM-анализом подразумевается анализ ценности клиента для компании. По сути, слегка продвинутый вариант ABC-анализа , только с фокусом не на товарах, а на клиентах. Во главу угла ставится формализация размера пользы каждого клиента для бизнеса. С целью выявления это пользы каждый клиент рассматривается по следующим параметрам:

R ecency - новизна (время с момента последней покупки)
F requency - частота (частота покупок за период)
M onetary - монетизация (стоимость покупок за период)

Дано :

1. История продаж интернет-магазина в виде.xlsx выгрузки, наподобие

Sic! Не ищите смысла в цифрах, все полу-рандомно изменено на 1-2 порядка

2. ТЗ от собственника, полная версия которого звучит не сложнее фразы «RFM-анализ сделать можешь?»

Результат :

Поначалу, полдня потратил на раздумья «Как все это сделать при помощи вычисляемых объектов сводной таблицы, чтобы было красиво». В итоге, забил на красоту и за час сделал с помощью промежуточного листа и обычных формул типа "=ЕСЛИ" и т.д.

3. Промежуточные вычисления

Для вычисления времени с момента последней покупки необходима текущая дата (стандартная функция в Excel =ТДАТА()) и дата последней покупки клиента. Поскольку выгрузка представляла собой неупорядоченный массив «Дата-Клиент-сумма_покупки», существовала сложность выявления последней даты покупки по каждому из клиентов. Проблема была решена сортировкой по всему объему дат в выгрузке (прошу не винить за «колхозный стиль», но в тот момент на красоту забил, так как хотел максимально быстро реализовать имевшееся в голове решение). Зеленым отмечены колонки первоначальной информации. В первой строке оставил формулы для понимания, а сортировал по колонке в порядке убывания (колонка создана при помощи сцепить)

4. Составные части листа «Итог»

Теперь собираем результат RFM-анализа на одном листе. Начинаем со списка клиентов (сортировка не имеет значения) - копируем с первого листа список клиентов оставляем только уникальные записи при помощи стандартного функционала (Данные - Удалить дубликаты). В колонку B при помощи ВПР тянем дату последнего заказа клиента. Формула в колонке С считает количество заказов клиента по всей выгрузке. В колонке D похожим образом считается сумма заказов по клиенту. А столбец E вычисляет для нас количество дней с момента последней покупки клиентом.


Sic! пример формулы для колонки E указан в ячейке K1, а в самом столбце E сохранены лишь значения для демонстрации результата

5. Recency (время с момента последней покупки)

Суть выделенной формулы в следующем: смотрим в каком из пяти равных промежутков от 0 до максимума (подсвечено в формуле красным) находится значение каждой ячейки колонки Е и проставляем оценку от 1 (клиент, купивший у нас нечто год назад) до 5 (клиент купивший что-либо в последнее время).

6. Frequency (частота покупок за период) и Monetary (cтоимость покупок за период).

Формулы идентичны, поэтому рассмотрим на примере Frequency. В данном случае мы разделили всю совокупность на 3 равных по количеству членов совокупности промежутка и смотрим к какому из этих промежутков относится значение в колонке С с выставлением оценок 1(клиент покупающий у нас реже остальных), 3, 5 (клиент покупающий у нас чаще остальных).

Для тех кому сложно или лениво понять определение медианы в википедии : медиана - это значение, делящее совокупность данных на 2 равные по количеству части. Пример: cреднее арифметическое значение 5 клиентов совершивших 1, 2, 2, 2, 100 покупок = 21,4 (ничего не говорящая нам средняя температура по больнице); медиана для этого же ряда = 2.

Заключение : про сложение всех показателей вместе и сортировку в порядке убывания самой правой колонки листа «Итог» писать не стал - думаю, итак понятно)) Моя цель - создать систему «на коленке», была полностью достигнута. Отдаю «как есть» . Дописывая эти строчки понимаю, что мое определение медианы и пример тоже не самые легкие (для тех у кого не было в университете мат.статистики). Если кто предложит более простой и понятный вариант - заменю.

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).

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.

Что это

RFM анализ - это метод анализа клиентской базы, основаный на поведенческих факторах группы или сегмента существующих клиентов.

RFM анализ позволяет оценить общее состояние базы, более эффективно организовать e-mail маркетинг и выгодно отличаться от большинства других методик наглядностью и простотой применения.

Как это работает?

Все просто. Клиентская база разбивается на сегменты по трем параметрам:

Recency (R) - давность последней покупки

То есть, сколько времени прошло со времени последней покупки в днях, неделях или месяцах. Рассчитывается от момента последнего заказа до текущей даты.

Сегменты разбиваются на 3 условные: хорошо - норма - плохо. Еще можно интерпретировать как:

«новички» - «пора покупать вновь» - «давно это было».

Так как бизнес у всех разный, то и условные «хорошо - норма - плохо» тоже будут у всех разные. У кого-то цикл повторных продаж 1 неделя, у кого то 1 мес., а у кого то и год. Поэтому в зависимости от вашей специфики бизнеса (или поставленных целей) вы можете настраивать свои «хорошо - норма - плохо» в нужных вам диапазонах.

Чтобы было проще определить, 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)

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 заданный период 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.

Здесь также, как и в сегменте давность есть свои условные «хорошо - норма - плохо». Для кого то «хорошо» - это 10-20 покупок, «норма» 5-10, а «плохо» - 1-5. А кому то а для кого-то и 5 покупок - «очень хорошо!»

Вы можете настраивать это количество по своему усмотрению, в зависимости от поставленной цели.

Monetary (M) - объём покупок

Как и предыдущие показатели, рассчитывается за определенный период или количество взаимодействий. Показывает какой была так называемая «денежная ценность клиента», проще говоря - сумма денег, которая была потрачена клиентом у вас. 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.

Зачем нужен RFM анализ

Как правило, большинство клиентов слабо реагирует на общие рекламные предложения.

RFM является отличным методом сегментации клиентов для прогнозирования реакции клиента и улучшения взаимодействия с ним, а также повышение повторных продаж.

Этот метод использует поведение покупателей, чтобы определить, как работать с каждой группой клиентов.

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.
• Тех клиентов, которым «уже пора опять покупать» - например, пора менять линзы или купить новую пачку корма, потому что прошел месяц
• Кому мы хотим сделать «особенное» предложение
• Кого мы рискуем потерять
• Даже для тех, кого скорее всего уже потеряли (реактивация)

Не менее важно следить за количественным составом важных нам сегментов во времени. Например, хорошая новость, что растет ваш сегмент «Золотые» клиенты и плохая - сегменты «Риск потерять» и «Разовые клиенты» тоже растут.

Как это использовать?

Наиболее наглядно стратегию работы с каждым сегментом отображает следующая таблица.

Таб.1 Пример работы с RFM сегментами

Стоит помнить, что это лишь один из примеров использования RFM сегментов. В каждом бизнесе свои особенности и одного универсального решения не бывает.

Несколько важных замечаний или советов:

• Никогда не раздавайте скидки сразу после первой покупки (сегмент Новички). Ничего кроме потери прибыли это не даст. Главная задача на этом этапе - понравиться! Сервисом, продуктом, вниманием. Подсказать какие ваши продукты могут идеально дополнить покупку клиента
• Внимательно отслеживайте количество клиентов в критически важных для вас сегментах: «Золотые», «активные», «Перспективные» и «Не дать уйти»
• Сегмент «Разовая покупка» в большинстве торговых бизнесов - самый большой. Это нормально, хоть и надо стремиться к уменьшению доли этого сегмента

Целевая аудитория компании редко бывает однородной – чаще встречается ситуация, когда одни и те же услуги или товары приобретают покупатели с разными доходами, ценностями, потребностями. Для каждого из них бизнес должен сохранять привлекательность: предлагать выгодные условия, создавать и поддерживать ощущение ценности, совершенствовать сервис. Для того чтобы найти индивидуальный подход к представителям целевой аудитории, компания разделяет клиентов на категории по различным критериям. Одним из современных и хорошо зарекомендовавших себя способов сегментирования покупателей признан RFM-анализ. Он позволяет выделить группы потребителей по лояльности и выбрать для них соответствующие приемы стимулирования.

Теоретические аспекты RFM -подхода

Название RFM-анализа складывается их первых букв слов, каждое из которых представляет отдельный критерий сегментации:

R (Recency) – новизна, давность действия/ время, прошедшее с момента последней покупки.

Критерий определяет вероятность возвращения клиента на основании его покупательской активности. Чем меньше времени прошло с момента приобретения продукта, тем больше существует шансов, что потребитель совершит повторную покупку. При этом под действием может пониматься как оформленный заказ, так и посещение сайта компании, переход по ссылке и др.

Рассчитываетсякак разность между текущим днем и днем последней покупки (в днях/ неделях/ месяцах). Например, выделяются следующие группы покупателей: недавние (до 3 месяцев), средней давности (от 3 до 6 месяцев) и давние (больше 12 месяцев).

F (Frequency) – частота действий за выбранный период/ суммарная частота покупок (заказов).

Критерий наглядно демонстрирует то, как часто клиент совершает покупки и, соответственно, насколько он лоялен по отношению к компании/ бренду. Чем выше данный показатель, тем больше вероятность, что потребитель будет покупать снова и снова.

Могут быть выделены три группы: частые (1 раз в квартал и чаще), средней частоты (1 раз в полгода/ год) и редкие (меньше 1 раза в год).

M (Monetary) – объем покупок в денежном выражении, финансовые вложения/сумма денег.

Критерий отражает то, насколько клиент важен для бизнеса, или, другими словами, как много денег он оставил в магазине. Взаимосвязь, как и в предыдущих случаях такова: чем больше человек потратил средств, тем выше вероятность, что он потратит столько же или больше.

Рассчитывается как сумма всех расходов покупателя за определенный промежуток времени. Иногда может не учитываться – например, в случаях, когда ценность клиента не измерима деньгами.

Таким образом, каждый клиент оценивается по трем критериям (давность, частота, деньги). Четвертым показателем становится общий «вердикт» RFM, объединяющий все три оценки в одну. Наиболее перспективными и ценными признаются те клиенты, у кого сочетание «баллов» больше, — они со значительной долей вероятности откликнутся на торговое предложение. Например, при ранжировании по 5 различным группам существует 125 возможных оценок, при этом максимальным будет значение 555.

Практика RFM -анализа

Для проведения RFM-анализа, как правило, не требуется сложного программного обеспечения – достаточно привычной таблицы Microsoft Excel. При подготовке к работе для разделения клиентов используются 5 числовых значений, где:

1 – это наихудший показатель (наименьший объем покупок, наибольшая давность, самая большая редкость);

5 – это наилучший показатель (наибольший объем, наименьшая давность, минимальная редкость).

Для оценки могут выбираться как числовые значения, так и процентные показатели. Например, в первую группу будут отнесены покупатели, которые приобрели товары и принесли компании прибыль в размере до 20% от всей совокупности денежных средств в графе Monetary, а в пятую – клиенты с показателями от 80% до 100%.

После составления первичной таблицы переходим непосредственно к RFM-анализу и составляем сводную таблицу (в область «Названия строк» пойдет «№ клиента», в область «Значения» — дата последней покупки, количество покупок и общая стоимость). Далее:

1. Каждому столбцу таблицы присваиваем свое значение («Параметры полей значений»). Для столбца «Дата» выбирается операция «Максимум»и числовой формат «дата», для столбца «Стоимость» — числовой формат «денежный»).

1. Разделяем покупателей на 5 категорий в зависимости от потраченной на приобретенные товары/ услуги суммы (до 20%, от 20% до 40%, от 40% до 60%, от 60% до 80%, от 80% до 100%).
2. Определяем количество прошедших дней (в Excel для вычисления параметра можно выбрать готовую формулу по дате и времени («Дней360»)).

ЕСЛИ (количество пройденных дней <=0,2*МАКС (диапазон столбца количества пройденных дней);5;ЕСЛИ (количество пройденных дней <=0,4*МАКС диапазон столбца количества пройденных дней);4;ЕСЛИ (количество пройденных дней <=0,6*МАКС диапазон столбца количества пройденных дней);3;ЕСЛИ (количество пройденных дней <=0,8*МАКС диапазон столбца количества пройденных дней);2;1))))

По аналогичным формулам высчитываются значения критериев Frequency и Monetary.

Итоговая таблица выглядит следующим образом:

Таким образом, наиболее ценным покупателем для компании может быть признан клиент №4 (с показателем RFM 555: и покупает часто, и тратит много в сравнении с остальными), а наименее привлекательными – клиенты №2 (131) и №6 (221), так как делают незначительные и редкие заказы.

После разделения аудитории на сегменты, становится возможным подобрать для каждого из них индивидуальные способы коммуникации:

• «сливки» клиентской базы оценят vip-обслуживание и специальные предложения, программу лояльности;
• выгодные клиенты – определиться с тем, что препятствует более частым покупкам с их стороны, и исправить это;
• постоянные покупатели с небольшим чеком – увеличить чек, предложив сопутствующие товары;
• недавно совершившие покупку – дать время для того, чтобы определиться, привлекать внимание актуальной и интересной информацией;
• наименее перспективные покупатели – сделать им «провокационное» предложение, «растормошить» или удалить из базы данных, избавиться от «балласта».

RCM-подход может быть полезен практически любому бизнесу, независимо от направления деятельности или размера товарооборота. Его главное достоинство – простота и наглядность сегментации целевой аудитории и точность определения значимости клиентов для компании.

Recency Frequency Monetary

Область применения

Анализ ассортимента товаров и услуг компании по частоте обращения (покупки, заказа и т.д.). Аналогичен ABC-анализу товарных позиций, если в качестве параметра брать число обращений. Используется для определения доходности клиентов, позволяет оценить вероятность их ухода, изучить лояльность клиентов.

Описание

RFM-анализ чаще всего используется для изучения товарного ассортимента по частоте обращений, а также его применяют для классификации клиентов.

Основу RFM-анализа составляют следующие характеристики:

1. Recency (новизна) – новизна какого-либо события. Чем меньше времени прошло с момента последней активности клиента (последней продажи товара), тем более вероятно, что действие повторится.
2. Frequency (частота или количество) – количество покупок, которые совершил клиент (количество продаж). Чем их больше, тем выше вероятность того, что клиент повторит действия в будущем. Данный параметр рассматривается за определённый промежуток времени (неделя, месяц, квартал, год и т. д.).
3. Monetary (деньги) – сумма, которую потратил клиент (выручка от продажи товара). Чем больше потраченная сумма, тем выше вероятность того, что клиент повторит заказ. На практике Monetary обычно не используют, т. к. она сильно коррелирует с Frequency. Поэтому RFM сегментацию часто называют RF сегментацией.

Алгоритм

1. Классификация по параметру Recency:
   • для каждого клиента определить дату последней покупки;
   • для каждого клиента рассчитать давность покупки (Recency) как разность между текущей датой (в примере 10.01.2008) и датой последней покупки;
   • разбить полученные данные на 5 групп (квантилей). Каждый клиент при этом получит идентификатор от 1 до 5 в зависимости от его активности. Тем, кто недавно осуществлял покупку, будет присвоен код R=5. Те, кто дольше всех не покупал ничего, получат R=1.
2. Классификация по параметру Frequency:
   • для каждого клиента определить количество покупок за определённый период;
   • разбить полученные данные на 5 групп (квантилей). Клиентам, совершившим наибольшее число покупок, будет присвоен код F=5, наименее активные покупатели получат F=1.
3. Классификация по параметру Monetary:
   • для каждого клиента определить сумму потраченных денег;
   • разбить полученные данные на 5 групп (квантилей). Клиентам, потратившим наибольшие суммы, будет присвоен код М=5, клиентам, потратившим наименьшие суммы – М=1.
4. Совместить полученные результаты, каждый клиент при этом получит код RFM, состоящий из трёх цифр.

В начале таблицы располагаются постоянные клиенты, которые чаще всего приносят основную часть прибыли. Для этих клиентов можно разработать специальные предложения. Клиенты с кодом RF=15 являются новыми, и если в этой группе есть те, чей показатель Monetization равен 5, то на них стоит обратить особое внимание.