RFM-анализ клиентов

RFM-анализ клиентов

RFM-анализ клиентов

27 октября

Продолжая серию статей об анализе клиентов компании, сегодня расскажем о таком методе сегментирования покупателей, как RFM-анализ.

Клиенты компании ведут себя по-разному: покупают меньше или больше, реже или чаще, совершают 1 или несколько покупок. Покупательское поведение – источник данных RFM-анализа, с помощью которого компания может разделить своих клиентов для индивидуальной работы с каждой из групп.

Что такое RFM-анализ

Ещё раз вспомним принцип Парето, который применительно к данному виду анализа звучит так: лишь 20% клиентов являются на 80% ценными для компании. И если в ABC-анализе мы сравнивали клиентов по сумме покупок и рентабельности, то RFM-анализ предполагает сравнение по 3 характеристикам, первые буквы которых и составляют аббревиатуру:

Recency — давность покупок. Параметр оценивает какое время прошло с момента последней покупки. Стандартная классификация: до 90 дней – хороший уровень, 90-180 дней – средний уровень, более 180 дней – плохо. 

Frequency — частота покупок. Параметр оценивается на основе данных о количестве покупок за период: более 5 покупок – хорошо, 2-4 – средний показатель, 1 покупка – плохо. 

Monetary – вложения или общая сумма покупок клиента за определенный период. 

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. В соответствии с полученными результатами сформировать стратегию взаимодействия и делать группам клиентов точечные предложения, на которые они с большой вероятностью откликнутся.

Важно понимать, что в зависимости от сферы деятельности компании и накопленного опыта, критерии сегментирования могут различаться. Например, доставкой воды в офис или клининговыми услугами одной компании клиенты пользуются несколько раз в месяц, а закупка жалюзи на окна или мебели в большинстве случаев случается один раз за несколько лет.

Поэтому RFM-анализ не подойдёт компаниям, которые: 

Компании, товары которых реализуются на регулярной основе, имеют достаточное количество клиентов и заказов и хранят историю по ним, могут провести анализ продаж клиентов по методу RFM и с его помощью выявить: 

RFM-анализ в Excel 

Провести анализ клиентов по методу RFM можно с помощью средств Excel, воспользовавшись функцией сводных таблиц и нескольких формул. Подробно останавливаться на этом варианте мы не будем, потому что последовательность стандартна: собрать данные о клиентах, дате последней покупки и количестве покупок за период в таблицу, сделать сводную, сортировать и вывести итог.

Автоматический RFM-анализ 

Проще и быстрее реализовать RFM-анализ с помощью автоматических средств сбора данных и аналитики, например сервис Business Scanner. Функция реализована в полностью автоматическом режиме, все данные подгружаются из учётной системы 1С компании, без необходимости ручного ввода.

RFM-анализ

Business Scanner вместо классических 3 групп делит клиентов на 5 групп, что позволяет точнее разделять покупателей. В верхней части экрана вы можете установить фильтры: давность с последней сделки, количество сделок, объём продаж, либо выбрать необходимый сегмент из выпадающего списка «Группа клиентов». 

Например, вы хотите вернуть обратно клиентов, которые совершали у вас покупки. Выбрав в верхней части экрана группу «Потеряные» вы увидите информацию по сегменту в средней части экрана, а в нижней части список клиентов, которые не совершали покупок больше года, объединённых по видам. Развернув список вы увидите список клиентов. 

Так, например, мы видим всех индивидуальных предпринимателей, которые не совершали покупок больше года с указанием выручки, прибыли, уровня рентабельности и прошедших с последней покупки дней. 

Основываясь на этих данных вы можете принять решение о том, следует ли возвращать этих клиентов и какие методы для этого использовать. Например, Покупатель №1316 давно ничего не покупал, но при этом уровень рентабельности и прибыль от сотрудничества явно мала. Намного более привлекательным выглядит сотрудничество с Покупателями №175 и №118, которые отказались от покупок чуть больше года назад, однако же уровень рентабельности был достаточно высок. 

Менеджеру по продажам стоит узнать какие товары данные клиенты покупали и сделать индивидуальное предложение, чтобы вернуть клиентов и увеличить прибыль компании. 

RFM-анализ потерянные

Если вы хотите использовать для анализа клиентов современное средство, которое будет экономить ваше время и делать решения точными и быстрыми, напишите нам или оставьте заявку на сайте. 

 

Поделиться новостью

Последние новости

item.title

Разумная мотивация персонала

26 ноября

Сотрудник любой компании хочет зарабатывать больше, при этом часто не понимает своего вклада в деятельность компании. Руководитель во многих случаях также хочет оплачивать труд работника справедливо, однако не знает, как объяснить сотруднику в чём заключается его эффективность и оценить её правильно.

item.title

Кейсы российских компаний по аналитике данных

20 ноября

Несмотря на то, что опыт отдельных корпораций редко применим в других отраслях, мы хотим продемонстрировать как сбор и аналитика данных помогают создавать выдающиеся проекты.

Заказать обратный звонок

Заполните форму и наш менеджер свяжется с вами в ближайшее время!

This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.

Подтверждение

Спасибо за регистрацию. Мы пришлём письмо с подтверждением на ваш E-mail. В рабочее время письма доставляются в течение часа. Если вы не получили подтверждение – проверьте папку «СПАМ» в почтовом сервисе.