Используем RFM-анализ для повышения конверсии: пошаговое руководство

20% клиентов приносят 80% прибыли — закон Парето работает в большинстве розничных сетей. Выявить ценных покупателей и выстроить эффективные отношения с ними помогает RFM-анализ — сегментация клиентов на основе поведения при покупках.

Разберём, как применять анализ, какие метрики использовать и как превратить данные в прибыльные стратегии.

Суть метода заключается в оценке по трём показателям.

Recency (Давность): как давно клиент совершал покупку. Те, кто покупал недавно, более лояльны и с большей вероятностью откликаются на предложения.

Frequency (Частота покупок): как часто клиент покупает. Регулярные покупки — основа и стабильный доход.

Monetary (Денежная ценность): сколько денег оставляет в бизнесе за конкретный срок.

Показатели помогают определить наиболее ценных и лояльных клиентов и выявить тех, кто находится в зоне риска, чтобы настроить персонализированные коммуникации для каждой группы.

Почему метод представляет ценность?

RFM-анализ позволяет бизнесу сосредоточить маркетинговые усилия на наиболее перспективных клиентах, оптимизировать расходы и повысить лояльность. Подход особенно важен для компаний, которые хотят увеличить эффективность маркетинговых кампаний и улучшить взаимодействие с клиентами.

Пример: Как магазин «Ромашка» использует RFM для рассылок

Магазин «Ромашка» столкнулся с проблемой. Маркетинговый бюджет рос с каждым месяцем, а отдачи не было. Провели RFM-анализ и оказалось, что 60% рассылок уходило клиентам, которые покупали крайне редко, либо единоразово совершали покупку. Решением стала персонализация:

• Для VIP-клиентов создали программу эксклюзивных предложений.

• Перспективных покупателей стимулировали срочными предложениями.

• На «спящих» клиентов запустили целевую реактивационную кампанию.

В результате увидели рост повторных продаж на 35% за квартал и сокращение маркетинговых расходов на 20%.

Как провести RFM-анализ

1. Сбор данных. Нужны данные о датах покупок, суммах заказов и ID клиентов. Их можно собрать из источников типа CRM-систем.

2. Расчёт показателей для каждого клиента. Разделите клиентов на группы по баллам:

• Recency ^®: 3 балла — покупал недавно, 1 балл — давно.

• Frequency (F): 3 балла — покупает часто, 1 балл — редко.

• Monetary (M): 3 балла — высокий средний чек, 1 балл — низкий.

3. Сегментация. В зависимости от получившихся показателей клиенты делятся на сегменты.

Лояльные (R=3, F=3): постоянные покупатели с высоким чеком. Ими нужно дорожить — дарить подарки, давать доступ к новинкам и распродажам раньше других, сделать отдельный VIP-статус.

Перспективные (R=3, F=2): начали покупать регулярно. Их потенциал надо развивать — давать персональные рекомендации, бонусы за частоту покупок.

Новые (R=3, F=1): пришли недавно и совершили пару покупок. Требуют активного вовлечения и стимулирования для повторных покупок. Рассказывайте о преимуществах, собирайте обратную связь.

Засыпающие (R=2, F=2): раньше часто покупали, сейчас менее активны. Предлагайте специальные условия, напоминайте о себе («Мы скучаем по вам!»), спросите причины.

В зоне риска (R=1, F=2/3): не покупали долго, раньше были активно, вот-вот уйдут. Для таких работают реактивационные предложения, программы возврата и персональные промокоды.

SOS (R=1, F=1): почти потерянные клиенты, но с шансом на возврат. Для работы с ними нужно использовать альтернативные каналы коммуникации, делать агрессивные и ограниченные по времени спецпредложения.

Спящие (R=1, F=1): долго не покупали и в целом покупали редко. На них работают массовые акции. Иногда лучше сфокусироваться на новых клиентов вместо них.

Визуализация результатов RFM-анализа

Как применить на практике:

1. Определите границы для каждого сегмента. Например, в «новые» попадут те, кто совершил покупку в последние 14 дней.

2. Разработать стратегии коммуникации для каждого сегмента.

3. Настройте автоматические триггерные цепочки.

4. Проанализируйте переходы между сегментами.

5. Скорректируйте стратегии на основе результатов.

Инструменты RFM-анализа:

• Excel или Google Таблицы — для ручного расчёта (скачать шаблон).

• Power BI или Tableau — для визуализации.

• CRM система — автоматический RFM-анализ.

Для получения максимального эффекта рекомендуем проводить RFM-анализ не реже одного раза в квартал и оперативно корректировать маркетинговые стратегии на основе полученных данных. RFM-анализ помогает не тратить бюджет впустую и увеличивать прибыль за счёт персонализации.

Мнение редакции может не совпадать с мнением автора. Ваши статьи присылайте нам на 42@cossa.ru. А наши требования к ним — вот тут.