RFM-анализ в лояльности: кому, когда и что предлагать

Если отправлять всей аудитории одинаковые предложения, часть покупателей получит ненужные скидки, а часть — не заметит коммуникацию вовсе. Чтобы этого избежать, аудиторию делят на группы и подбирают для каждой свою стратегию. Один из инструментов для этого — RFM-анализ.

Что такое RFM и как он работает

RFM — это метод сегментации покупателей по трем показателям:

• Recency (давность) — как давно человек совершил последнюю покупку.
• Frequency (частота) — как часто он покупает.
• Monetary (сумма) — сколько денег он потратил в торговой сети.

Каждому покупателю присваивают оценку по каждому показателю. Если использовать шкалу от 1 до 5, получится 125 возможных комбинаций — от 111 до 555. Их удобно представить в виде куба: каждый блок в нем соответствует отдельному сегменту. Так можно увидеть, где находится каждый покупатель и какие группы требуют внимания.

Можно использовать и более простой вариант RFM-куба — его двумерный срез. Например, оставить два показателя: частоту покупок и давность последней покупки.

Тогда:

• В верхней левой части окажутся самые активные покупатели: приходят часто и покупали недавно.
• В правой части (особенно внизу) — «предотточные» и «отточные» покупатели. Часть из них только начинает терять интерес, а остальные — уже давно выпали из клиентской базы.

Если учитывать все три показателя, можно выделить условно «хорошие» и «плохие» сегменты. К первым относятся покупатели, которые недавно совершали покупки, часто возвращаются и оставляют большие чеки. Ко вторым — те, кто приходит редко и тратит мало.

Что делать с разными RFM-сегментами

Просто разделить базу на «хороших» и «плохих» недостаточно. Важно понять, какого поведения мы ждем от каждой группы, и подобрать подходящую коммуникацию. Вся стратегия строится вокруг перемещения по трем показателям: одних покупателей нужно мотивировать приходить чаще, других — увеличивать сумму чека, третьих — возвращаться быстрее.

Например, покупателей из верхнего левого угла (тех, кто часто приходит и недавно покупал) — нужно удерживать в этом статусе. Им можно отправлять благодарность за регулярные покупки и предлагать дополнительную мотивацию:

• «Спасибо, что выбираете нас так часто! Сегодня только для вас — +20% бонусов на покупки от 3000 руб. Попробуйте новые товары — бонусы вернутся на счет»

Для покупателей, которые давно не появлялись, задача другая — сократить время до следующего визита. Здесь могут помочь предложения с ограниченным сроком действия — они дают дополнительный повод прийти. Сработает, например, «тающий» купон:

• Только для вас — персональный купон −20% на любимые категории на следующие 3 дня. Вернитесь, мы приготовили новинки!

Но скидки и бонусы нужны не всегда. В кампаниях с сильным стимулирующим предложением мы нередко видим, что покупатели реагируют на рассылку и приходят в магазин, влияние коммуникации — статистически значимое. При этом, они не использовали тот стимул, которым мы пытались их мотивировать. 

Иногда достаточно сообщить человеку что-то полезное. Представим покупателя, который обычно приходит в магазин за свежей рыбой. Если сообщить ему, что любимый продукт снова появился в продаже, он может прийти именно за ним, а заодно купить и что-нибудь еще. В такой ситуации сработала не скидка, а информация, которая оказалась человеку кстати.

Поэтому при работе с RFM важно учитывать интересы покупателя: для одной группы подойдет бонусная механика, для другой — персональное предложение, а для третьей — обычное сообщение о поступлении товара.

Как работать с RFM в Set Loyalty

В Set Loyalty есть инструмент, который помогает распределять покупателей по RFM-сегментам и автоматизировать этот процесс. Функционал пригодится тем, кто уже работает с RFM: созданные сегменты можно применять в коммуникациях, акциях и аналитике — во всех инструментах Set Loyalty.

Для тех, кто только осваивает метод, мы автоматизировали настройку сегментации. Нужно указать три параметра:

• Период анализа — за какое время учитывать покупки. Не стоит автоматически учитывать всю историю покупок, иначе в сегменте оттока окажутся и те, кто перестал покупать недавно, и те, кто не возвращался уже несколько лет. Различать эти группы и выбирать для них подходящую стратегию будет сложнее. Поэтому период анализа лучше ограничить — например, последними 365 днями. Продолжительность зависит от отрасли бизнеса и частоты покупок.
• Частоту пересчета — как часто обновлять сегменты. При ежедневном пересчете покупатель, вернувшийся после коммуникации, быстрее перейдет из сегмента оттока в другую группу. А значит, можно будет отправлять более подходящие предложения.
• Границы уровней — по каким значениям распределять покупателей. Можно задать фиксированные пороговые значения: например, количество дней с последней покупки или сумму расходов за период. Либо использовать процентили.

После указания параметров нажимаем кнопку «Заполнить автоматически».

Система проанализирует покупателей, совершивших хотя бы одну покупку за выбранный период, и распределит их по микросегментам. Из них Set Loyalty формирует укрупненные сегменты — это помогает не запутаться в большом количестве микрогрупп и быстрее определить общую стратегию работы с каждой из них.

Но автоматическое распределение — не жесткое правило. Можно гибко менять состав групп и их названия под задачи бизнеса. Для коммуникаций можно использовать и отдельные микросегменты, если нужна более точная настройка. 

Смотрите ролик, как использовать RFM-сегментатор Set Loyalty:

• ВК Видео
• YouTube

Сегментация — первый шаг в работе с лояльностью. Каждого клиента Set Loyalty сопровождает Customer Success Manager с опытом работы в ритейле — поможем выбрать стратегии и механики для разных групп покупателей и оценить их эффективность.

Хотите узнать больше?