menu

Как применить RFM-анализ в email-рассылках

Какие письма отправлять разным сегментам подписчиков

Что такое RFM

RFM-анализ — метод анализа, позволяющий сегментировать клиентов по частоте и сумме покупок и выявлять тех клиентов, которые приносят больше денег.

Аббревиатура RFM расшифровывается:

  • Recency — давность (как давно ваши клиенты что-то у вас покупали);
  • Frequency — частота (как часто они у вас покупают);
  • Monetary — деньги (общая сумма покупок).
Полезное видео
RFM-анализ подписчиков в Excel

По этим признакам можно разделить всех ваших клиентов на группы, понять, кто из клиентов покупает у вас часто и много, кто — часто, но мало, а кто вообще давно ничего не покупал.

С каждой группой можно строить отдельные коммуникации: давать им разную рекламу и делать разные email-рассылки. Например, группе постоянных VIP-клиентов высылать специальные предложения, а клиентам, которые давно не покупали — мотивирующую скидку, и настроить на них таргетированную рекламу.

Как разделить клиентов

Суть RFM-анализа в том, что мы разделяем всех клиентов на группы, в зависимости от того, как давно они сделали последнюю покупку, как часто покупали и насколько большой была сумма их заказов. По каждому из этих признаков мы выделяем по три равные группы. Затем присваиваем каждой группе числовое обозначение от 1 до 3.

По давности заказа:

  • 1 — давние клиенты;
  • 2 — относительно недавние клиенты;
  • 3 — недавние клиенты.

По частоте покупок:

  • 1 — покупает очень редко (единичные заказы);
  • 2 — покупает нечасто;
  • 3 — покупает часто.

По сумме покупок:

  • 1 — маленькая сумма покупок;
  • 2 — средняя сумма покупок;
  • 3 — большая сумма покупок.

Например, клиент «111» покупал давно, один раз и на маленькую сумму. Так себе клиент, иным словом. Или клиент «333»: покупает часто, на большую сумму и последняя покупка была недавно. Это наши лучшие клиенты.

Диапазоны для 1, 2 и 3 вы задаете сами. Я имею в виду, что вы сами определяете, что значит, например, маленькая, средняя и большая сумма продаж: для какого-то бизнеса 10 000 руб. — это много для 1 клиента, для какого-то — почти ничего.

RFM-анализ удобнее всего делать с использованием «Сводных таблиц» в Excel или даже в Google Таблицах — там тоже есть такая функция.

RFM в Google Таблицах
RFM в Google Таблицах выглядит примерно так

Не буду подробно останавливаться на технологии. Поверьте, там ничего сложного. Мы сняли видео о том, как делать RFM-анализ в Excel. Оно — самое понятное из тех, которые я встречала. Посмотрите.

Теперь о главном — как применить RFM-сегментацию в рассылках.

Как применить в email-маркетинге

Всего после разделения клиентов на группы может получиться максимум 27 сегментов. Может быть меньше — если, например, в базе нет клиентов, которые покупали много, но редко и давно.

Если получившиеся сегменты достаточно большие, с каждым из них можно работать индивидуально. Также можно объединить близкие сегменты. Главное, помнить основной принцип: лучших клиентов мы стараемся удержать, середнячков «раскрутить» до лучших, а уходящих и почти потерянных — вернуть.

Главный принцип RFM

Лучших клиентов удерживаем. Середнячков «раскручиваем» до лучших. Уходящих и почти потерянных возвращаем.

Я сделала таблицу, какие рассылки можно делать для каждого сегмента. Для удобства разбила 27 сегментов на 3 группы.

Уходящие

Уходящие подписчики в RFM
Что делать с уходящими клиентами

Спящие

Спящие клиенты в RFM
Что делать со спящими клиентами

Постоянные

Постоянные клиенты в RFM
Что делать с постоянными клиентами

Важно понимать, что клиенты могут перетекать из сегмента в сегмент. Те, кто покупал много, могут перестать делать покупки, а «спящие» клиенты от ваших рассылок могут проснуться и стать постоянными покупателями.

Как часто пересматривать сегменты

Поэтому время от времени надо пересматривать сегменты, по-новой делать RFM-анализ. Как часто — зависит от того, насколько подвижная у вас база. Если вы большой интернет-магазин с огромным количеством клиентов и частыми покупками, то можно обновлять данные раз в месяц-два. Если клиенты делают заказы редко, то обновлять анализ раз в квартал или даже раз в полгода будет достаточно.

Смысл нового RFM-анализа — посмотреть, какие из ваших клиентов изменили свой статус. Например, чтобы перестать им слать реанимационные письма.

Для кого подходит RFM-анализ

RFM-анализ подходит для всех. Но особенно наглядным будет для компаний с большими базами — от 10 000 адресов. Надо выделить 27 сегментов и понять, как работать с каждой группой сегментов. Одним — цепочку реактивации, другим — персональные скидки, третьим — регулярные рассылки, четвертых реанимировать.

  • «Всего после разделения клиентов на группы может получиться максимум 27 сегментов. Может быть меньше — если, например, в базе нет клиентов, которые покупали много, но редко и давно»

    Если нет какого-то сегмента – или давно считали, или ошиблись.
    Важно при присвоении оценок делить всех клиентов на равные части. То есть, если у вас 1000 клиентов, то 333 получит 1 бал, 333 получит 2 и 334 получит 3.
    При таком подходе очень маловероятно, что будут пустые сегменты:)