Rfm анализ как сегментировать данные. RFM-анализ одной кнопкой

Это отдельные сегменты аудитории, выделить их позволяет RFM-анализ. В статье вы увидите все его возможности и способы применения.

Зачем нужен RFM-анализ

Группировать вручную — долго и муторно, и не всегда очевидно, какие признаки лучше применить. RFM-анализ дает готовую схему, согласно которой более «дорогим», как и менее «дорогим», клиентам нужен особый подход.

Одних мы хотим заполучить в ряды постоянных клиентов. По вторым об этом говорить рано, и наша цель — просто их удержать, чтобы они не ушли к конкурентам. Вы группируете клиентов и определяете, кто покупает часто и много, кто — часто, но по мелочи, а кто давно ничего не покупал.

В зависимости от этого можно разрабатывать релевантные коммуникации и контент. Лояльным клиентам — спецпредложения. Тем, кто давно не покупал — бонус или скидку + таргетинг, чтобы напомнить о себе. В отдельном параграфе этой статьи рассмотрим конкретные примеры.

Область применения

Данный метод подходит B2C компаниям с клиентской базой от 10 000 контактов. Можно применять и для B2B, но там база, как правило, гораздо меньше. В таком случае стоит сократить количество сегментов.

Чаще всего этот метод сегментации используется в email-рассылках. Также он пригодится при подготовке скриптов для телефонных звонков клиентам или любых узко таргетированных маркетинговых кампаний на существующих клиентов.

Кроме того, RFM-анализ подходит, если конверсионное действие отлично от покупки и не заканчивается получением денег от клиентов (допустим, просмотр статей блога).

Механика RFM-сегментации

Основа — три показателя, названия которых зашифрованы в названии метода:

Recency (давность, новизна) — как давно клиенты делали последнюю покупку;
Frequency (частота) — как часто они покупают;
Monetary (суммарная стоимость покупок; для других действий — ценность взаимодействия) — на какую сумму они покупают. Либо показатель можно привязать к просмотру страниц сайта (длительность или глубина).

Классический способ — поделить клиентскую базу по этим показателям на 3 диапазона. Например, высокий показатель новизны — до 2 месяцев, средний — от 2 до 6 и низкий — более 6. Универсальных рекомендаций нет, так как здесь влияют многие факторы — отрасль, жизненный цикл покупателя и т.д.

Вы сами решаете, что значит маленькая, средняя и большая стоимость продаж на клиента. Для одного бизнеса 10 000 рублей — приличная сумма, для другого — слишком скромная.

В Excel эти интервалы можно выделить с помощью формулы, как — смотрите в следующем параграфе.

Для простоты принадлежность клиента к определенному диапазону представляют их в виде 3-балльной системы.

Давность заказа:

1 — давние;

2 — «спящие» (относительно недавние);

3 — недавние.

Частота покупок:

1 — разовые;

2 — редкие;

3 — частые.

Сумма покупок:

1 — низкий чек;

2 — средний чек;

3 — высокий чек.

Пересечения показателей и уровней дают 27 возможных комбинаций (сегментов):

Забегая вперед, скажем, что некоторые могут быть пустыми или очень маленькими. Например, если у вас нет клиентов, которые в прошлом покупали на большие суммы.

Примечание . Можно использовать только один или два показателя, но это снизит однородность сегментов. А можно наоборот выделить больше уровней, однако это усложнит анализ и дальнейшую работу с сегментами, так как их получится еще больше. Если 4 — то 64 сегмента, 5 — уже 125 и т.д.

Делать всё это вручную трудоемко, лучше использовать сводные таблицы Excel или Google Таблиц. Данный функционал позволяет автоматически делить базу данных на три условно равные группы. Рассмотрим подробнее на примере.

Алгоритм RFM-анализа в Excel

1) Представьте данные о клиентской базе в виде таблицы со столбцами:

В примере за ID мы взяли номер, но там может быть любая контактная информация клиента — email, телефон, имя.

2) Создайте и настройте сводную таблицу, чтобы посчитать:

Сколько раз клиент заказывал — перетягиваем столбец с ID и значение количества по полю «Сумма». Так мы видим, сколько заказов по каждому ID;
На какую сумму клиент заказывал — значение суммы по полю «Сумма»;
Когда клиент в последний раз заказывал — значение максимума по полю «Дата».

Скопируйте данные на новый лист, переименуйте поля в читаемый вид и для удобства поменяйте порядок столбцов (дата — на второе место, так как дальше работать именно с ней):

3) В отдельном столбце рассчитайте, сколько дней прошло с последнего заказа по любой из формул:

Для сегодняшнего дня:

Для другой даты (в примере — 01.01.2018):

У нас готов показатель Recency (давность покупки).

4) Разбейте клиентов на группы по показателю Recency.

Можно использовать функцию ПРОЦЕНТИЛЬ.ВКЛ. Из всех вариантов давности она вытягивает те, которые входят в 33% и 66%.

Получаются три равные группы: кто совершил заказ максимум 39 дней назад (недавние), от 39 до 91 дня включительно (относительно недавние) и от 92 дня (самые давние клиенты).

Чтобы узнать, к какой группе относится каждый клиент, примените такое условие:

Вот результат:

5) Определите то же самое по столбцу «Количество», чтобы применить показатель Frequency (Частота).

Формулу ПРОЦЕНТИЛЬ перетяните и измените диапазон значений:

Получается также три равные группы: первая совершает до 2 заказов, вторая — от 2 до 4, третья — больше 4.

Примените условие:

6) Определите то же самое по столбцу «Сумма», чтобы применить показатель Monetary (Сумма покупки).

Формулу ПРОЦЕНТИЛЬ перетяните и измените диапазон значений. Примените условие:

Вы получили все нужные показатели для RFM-анализа.

7) Рассчитайте обозначение (код) каждого клиента по методу RFM:

8) Сделайте сводную таблицу на основании этих кодов. Включите в строки RFM, в значения — количество по полю «Клиент»:

Скопируйте на новый лист и переименуйте столбцы:

Из этой таблицы вы видите количество клиентов в каждом сегменте.

Все подробности смотрите в этом видео:

Технические особенности

Определять границы сегментов — основная сложность, так как нет конкретного правила.

Как вы видели в нашем примере, сегменты получаются неравномерные. Один включает 74 человека, другой — всего 1, а самих сегментов 27! Слишком широкие группы можно разбивать на несколько по дополнительным признакам, немногочисленные близкие по поведению объединять. Но это лишняя ручная работа.

Можно при разделении целенаправленно соблюдать равное количество клиентов в группах. Чем это грозит? Трудно выделить «самых-самых». В одном сегменте могут оказаться покупатели на 1 и на 15 тысяч рублей.

В обоих случаях вы получаете слишком большое количество сегментов. Не факт, что они критически отличаются друг от друга, и есть смысл в отдельных программах.

Конечно, можно всё безукоризненно сделать руками, получить оптимальное количество равномерных по содержанию сегментов. Но это десятки часов работы специально обученного сотрудника. Ведь сегменты со временем еще полезно обновлять. Это не всегда реально и эффективно.

Обойти эти ограничения позволяет специализированный сервис Mindbox , который автоматизирует RFM-анализ. Благодаря алгоритмам кластеризации он определяет, сколько на самом деле сегментов (3-15 штук) и что они включают. То есть не по заданным параметрам, а по данным в базе. Пустых сегментов не выдает.

Дополнительный и важный плюс — он подстраивается под любую сферу.

Визуализация результата:

В Mindbox можно построить отчет по сегментации. Достаточно нажать кнопку. Отчет включает три таблицы.

Оценка состояния базы

Ключевые показатели сводной таблицы: активность потребителей (давность последней покупки) и ценность (потраченная сумма).

«Отток» — это клиенты, которые давно не покупали, а «Риск оттока» — которые покупали среднее количество времени назад. Активные — те, кто недавно совершил покупку.

Этот отчет помогает выбрать сегмент, с которым стоит работать в первую очередь.

Изучение сегментов

Показатели: размер сегментов, оборот (сумма, которую потратили все клиенты сегмента), средний чек.

Например, вот список сегментов, которые совершали покупки:

Фильтр позволяет увидеть определенную категорию по ценности:

В примере вы видите 7 сегментов с высокой ценностью:

На основе этой информации можно решать, с какими сегментами работать.

Детальная информация по сегментам

Показатели: границы сегментов по каждому признаку (R, F, M) и средние значения по ним.

Когда сегменты для дальнейших действий выбраны, можно запускать для них маркетинговые кампании.

Как разрабатывать коммуникации для сегментов

Во-первых, охарактеризуйте полученные сегменты, чтобы дальше было проще с ними работать. Например, клиент 111 давно делал единичные заказы на маленькую сумму. А клиент 333 напротив покупает часто и тратит на покупки много, последняя была не так давно.

Далее оцените ценность и разработайте стратегию работы с каждым сегментом. Решите, какие сообщения подойдут для каждого сегмента. Главный принцип: лучших клиентов удерживаем, середнячков «раскручиваем» до лучших, уходящих и почти потерянных возвращаем.

Потерянные

На самых давних клиентов не стоит тратить много времени и усилий (111, 112, 113). Можно попробовать их вернуть, попытка не пытка. Например, расскажите об акциях, скидках и распродажах.

Также напишите, почему выгодно оставаться с вами, но не настаивайте — возможно, их отток неизбежен.

Если они никак не отреагируют на эти действия, можно спокойно удалять их из базы.

Под угрозой оттока

Для более перспективных, чем потерянные, можно постараться больше, чтобы их вернуть. Ведь они покупали много раз и / или на большую сумму.

Что их может заинтересовать?

Скидка или купон на покупку, информация о распродаже;
Персональная товарная подборка;
Полезные видео или статьи (как в примере ниже).

Полезно напомнить о преимуществах. Если клиенты перестали покупать недавно, также спросите причину.

Новички

Новичков с низким и средним чеком — 311, 312 — возможно, заинтересует обучающий контент, справочная информация, помощь в выборе продукта.

Постарайтесь их перевести в ряды лояльных. Для этого поделитесь другим полезным контентом (обзоры, статьи, руководства). И не забудьте поздравить с покупкой или поблагодарить за выбор вашей компании.

Перспективные

Клиенты, которые купили на большую сумму (313) — потенциальные VIP, поэтому постарайтесь удержать их интерес.

Выясните с помощью опроса, доволен ли он, какие у него пожелания. И другую информацию, которая пригодится для удержания: что ему интересно, какие у него потребности.

Будьте аккуратны со скидками. У таких клиентов все шансы стать постоянными покупателями по полной стоимости. Поэтому лучше мотивировать чем-то другим. Например, как в рассылке выше — шанс получить подарок в обмен на отзыв.

Тем, которые покупают регулярно, но на небольшую сумму (321, 322, 331, 332), предложите сопутствующие товары.

Идеальные

И наконец, самые желанные покупатели — сегмент 333. Важно убедить этих клиентов в том, что вы их цените. Попросите оставить отзыв и сообщите о персональном обслуживании. Или просто польстите им, как в примере:

Скидки для этих клиентов противопоказаны! Ваша цель — мотивировать их на дальнейшие регулярные покупки. Подайте идеи в персональной товарной подборке или, если это инфопродукт, напомните о продлении подписки:

Не стоит утомлять лишними коммуникациями тех, кто итак покупает. Сообщайте только самую важную информацию и предложения «для любимых клиентов».

Как часто обновлять сегменты

Со временем показатели RFM-анализа меняются, и клиенты переходят из одного сегмента в другой. Лояльные покупатели могут сделать тайм-аут, а «спящие» — проснуться от ваших сообщений и стать активнее.

Частота обновления данных зависит от того, насколько подвижная у вас база: какой жизненный цикл клиента, естественный период покупки, а также период, за который клиент успеет сделать повторную покупку. Для крупного успешного интернет-магазина — не чаще, чем раз в месяц. Если заказы происходят редко, достаточно пересматривать сегменты раз в квартал или полгода.

При этом учитывайте, что на качество данных влияют сезонность, акции и праздники. Если клиент с богатой историей покупок за текущий месяц ничего не покупает, это не значит, что его сразу нужно переводить в другой сегмент. Возможно, это просто влияние сезонности, и через время покупки возобновятся.

Если клиент новый, у него пока очень мало данных о покупках. Нет смысла включать его в анализ для всей базы, либо можно для таких провести отдельный анализ.

Высоких вам продаж!

С тех пор как в компании Mindbox впервые произнесли Machine Learning, общей целью стала Большая Зеленая Кнопка. Это такая кнопка во весь экран, при нажатии на которую всё работает само и приносит прибыль.

В аналитическом проекте «RFM» цель менее амбициозная — Маленькая зеленая кнопка. Нажимаешь, и база автоматически делится на сегменты, по которым запускается отправка писем (например).

Новая кнопка в нашей системе

Чтобы добиться цели, мы написали автоматический RFM-сегментатор и разработали специальный отчет, чтобы наглядно представлять результаты.

Рассказываем, как это все случилось и почему теперь можно обойтись без аналитиков уделять больше времени менее тривиальным задачам.

Что такое RFM-анализ

Результат email-рассылки зависит от охвата аудитории и качества самой рассылки. Бесконечно увеличивать охват нельзя, а значит, нужно увеличивать качество. Для этого рассылку нужно персонализировать, так как все люди разные и каждому нужно что-то свое.

Потребителей обычно много, сделать индивидуальное письмо под каждого сложно. Чтобы справиться с проблемой, маркетологи делят потребителей на группы — сегменты.

Делить можно по-разному. Один из вариантов — RFM-анализ .

То есть RFM-анализ — это способ сегментации. Сегментами называются непересекающиеся группы потребителей. RFM-анализ предлагает для каждого покупателя выделить три признака:

R (Recency) — насколько давно клиент сделал последний заказ.
F (Frequency) — сколько всего заказов сделал клиент.
M (Monetary) — сколько денег клиент потратил.

Многие маркетинговые компании делают и используют RFM-анализ. Мы в том числе. В статье про RFM-сегментацию рассказали, какой отчет умеем делать, и как он может помочь маркетологам.

Существующие подходы к RFM-анализу

Существующие подходы к RFM-анализу у всех примерно схожи.

Клиентов делят на группы по каждому признаку. Обычно таких групп не больше пяти. Пересечения групп называют сегментами.

Так выглядит сегментация потребителей с помощью RFM-анализа. Здесь каждый признак разбит на три группы, а некоторые группы разбиты на подгруппы

Например, при делении на четыре группы по каждому из трех признаков образуется 64 (4x4x4) сегмента потребителей, а на пять — уже 125 сегментов.

Основная сложность — определить границы групп, потому что нет определенного правила, как это делать.

Рассмотрим наиболее популярные подходы на примере одной базы клиентов:

Пример распределения потребителей по количеству потраченных денег (M) и давности последнего заказа (R)

Мы используем только два измерения (R и M) из трех для удобства восприятия.

В нашем примере:

Сумма покупок лежит в диапазоне от 0 до 15 тысяч рублей.
Давность покупки лежит в диапазоне от 1 часа до 240 дней.

Подход 1. Разделение на равные части по диапазонам значений

При этом подходе разделение делается исходя из из значений признаков. В нашем случае выделяем три группы по тратам: до 5 тысяч рублей, от 5 до 10 тысяч и от 10 тысяч. И три группы по давности срока покупки: до 80 дней, от 80 до 160 дней, от 160 дней.

Получаем девять сегментов.

При разделении на равные части по диапазонам значений в «угловой» сегмент попадает бо́льшая часть потребителей

Плюсы метода:

Легко автоматизировать.
Можно выявить «самых-самых»: покупающих больше всех, чаще всех и не покупавших дольше всех.

Минусы метода:

Распределение по группам неравномерное: в примере 86% потребителей в одном сегменте, 13% — во втором, 1% распределился по оставшимся семи сегментам.
Много сегментов (помним, что даже при разделении на 3 части по каждому признаку, сегментов будет 27).

Подход 2. Разделение на равные части по количеству потребителей

При таком подходе разделение по каждому признаку выполняется так, чтобы в группы попадало одинаковое количество потребителей.

Вот так распределяются покупатели из нашего примера (по-прежнему делим на три части по каждому признаку):

При разделении на равные по количеству людей группы в один сегмент могут попасть как клиенты, потратившие тысячу рублей, так и клиенты, которые потратили 15 тысяч рублей

Плюсы метода:

Легко автоматизировать.
Обычно, нет сильного дисбаланса между группами.

Минусы метода:

Плохо выделяются «особые» клиенты.
В примере в одном сегменте оказались потребители, купившие на 1 тыс. рублей и на 15 тысяч. При этом те, кто покупал на действительно крупные суммы, в отдельную группу не выделились (в отличие от предыдущего метода).
Количество групп по каждому признаку одинаковое.
Много сегментов.

Подход 3. Ручной

Аналитик изучает базу данных и подбирает правильное разделение.

Плюсы метода:

Хорошее разделение на сегменты.

Минусы метода:

Нужен специалист.
Нужно много времени.

RFM-отчет одной кнопкой с помощью Machine Learning

Мы решили избавиться от недостатков старых подходов. Для этого пришлось прибегнуть к алгоритмам .

Используя методы кластеризации, мы автоматически определяем, сколько же на самом деле сегментов потребителей в базе и что это за сегменты. А с помощью решающего дерева приводим эти сегменты к удобному для восприятия виду. Как это работает, рассказали в статье про устройство сегментатора .

Для примера выше мы получили вот такой результат:

Чтобы все это было удобным и понятным для маркетологов, мы разработали отчет, в котором удобно и понятно (как нам кажется) описаны результаты сегментации.

Чтобы получить его, достаточно нажать одну кнопку — и система все сделает сама.

Отчет помещается на одну страницу и состоит из трех таблиц.

Часть 1. Оценка состояния базы

Первая таблица — сводная. В ней собрана информация по всем сегментам базы, полученная на основе RFM-анализа. Ключевые показатели: активность потребителей в сегменте и их ценность.

Активность определяется давностью последней покупки, а ценность — потраченной суммой.

Каждый сегмент относится к одной из категорий. В каждой категории может быть несколько сегментов или вообще не быть ни одного. В ячейках указано общее количество потребителей из всех сегментов категории.

P.S. Здесь выражения “Отток” и “Риск оттока” используются как сокращения для “Давно не покупавшие клиенты” и “Клиенты, покупавшие среднее количество времени назад” и не означают отток в прямом смысле этого слова. Аналогично, “Активные” — обозначение для “Клиенты, недавно сделавшие покупку”.

В примере выше 80% клиентов не имеют покупок, почти треть высокоценных — в оттоке, еще треть — в группе риска.

Оценка состояния базы помогает выбрать категорию, с которой важно работать в первую очередь.

Чтобы показать, как пользоваться отчетом, возьмем клиентов с высокой ценностью, то есть клиентов, потративших больше всего денег.

Часть 2. Изучение сегментов

Во второй таблице отчета выводятся: размер сегментов, оборот, то есть сумма, потраченная всеми потребителями в сегменте, и средний чек.

Все сегменты потребителей представляются списком. Например, вот список сегментов покупателей, имеющих покупки.

В нашей базе получилось 12 сегментов покупателей с покупками

Чтобы вывести в отчет только потребителей с высокой ценностью, используем фильтр.

Так выглядит настройка фильтра для поиска сегментов потребителей с высокой ценностью

В результате применения фильтра получаем семь сегментов потребителей с высокой ценностью.

Результат применения фильтра для поиска сегментов потребителей с высокой ценностью

На основе этой информации можно сделать разные выводы.

Например, сегмент №2 имеет значительно больший оборот, чем другие, при умеренном среднем чеке. Это говорит о большом числе покупок потребителей в этом сегменте и их высокой лояльности. Не опасаясь оттока клиентов, им можно рассылать письма и рассказывать, например, о новинках.

Теперь обратим внимание на средний чек: сегмент №7 с самым большим средним чеком находится в оттоке, а сегмент №9 со вторым по величине средним чеком — в группе риска. Потребители из данных сегментов готовы покупать на крупные суммы, но не покупали уже давно. Возможно, имеет смысл побудить их к действиям с помощью промокода или информационного письма.

Изучение сегментов нужно, чтобы понять, с какими сегментами стоит усиленно поработать.

Часть 3. Детальная информация по сегментам

В последней таблице показаны границы сегментов по каждому признаку (R, F, M) и средние значения по ним

Подробное описание в третьей таблице помогает получить больше информации по заинтересовавшим сегментам. Например, из этой таблицы видно, что потребители из сегмента №2 действительно имеют больше покупок, чем другие — в среднем 12

Нам нужно выбрать, с каким сегментом мы хотим работать первым. Допустим, нас заинтересовали сегменты с самыми большими средними чеками: №7 и №9. Рассмотрим их подробнее.

В сегменте №7 клиенты не делали покупки почти год — вернуть их будет нелегко. Но, возможно, попробовать стоит, поскольку в среднем потребители из данного сегмента покупали 2,1 раза — это значит, что первая покупка их не разочаровала. Вполне вероятно, что хорошая скидка поможет им снова активно заинтересоваться брендом.

С сегментом №9 проще — средняя давность покупки у клиентов из него составляет всего три месяца, а среднее количество покупок — 2,8. Скорее всего, эти клиенты достаточно лояльны и не требуют по отношению к себе никаких действий. Но можно отправить письмо с рекламой или небольшой скидкой, чтобы напомнить о бренде.

Когда сегменты для дальнейших действий выбраны, можно запускать нужные маркетинговые кампании.

До настоящей Зеленой Кнопки осталось совсем немного

Мы создали автоматический RFM-сегментатор и остались довольны — нужно 20 секунд времени человека, чтобы получить распределение базы клиентов по сегментам.

Мы собираемся автоматизировать настройку маркетинговых кампаний для сегментов, чтобы человеку и на это не нужно было тратить время.

Конечно, жалко будет, что никому больше не понадобится наш отчет, но технический прогресс не щадит никого.

Команда Mindbox

Специалист по машинному обучению

Лана Шакирова
Контент-маркетолог

Николай Горпиневич о способах удержания клиентов при помощи анализа давности, частоты и суммы покупок.

В закладки

Сегментация - один из столпов, на котором стоит эффективный email-маркетинг. Существует много подходов и критериев для сегментирования базы подписчиков, но сегодня поговорим об одном из самых простых и эффективных - RFM-сегментации. И расскажем, как RFM-кампании могут увеличить конверсию на 350%, на примере омниканального ритейлера «Техносила».

Про RFM-сегментацию многие говорят, но на практике используют единицы. В основе подхода лежит RFM-анализ клиентов (Recency - давность, Frequency - частота, Monetary - деньги). Все покупатели распределяются по сегментам в зависимости от давности совершенных покупок, частоты этих покупок и размера суммы заказа.

Идея заключается в том, что клиент, проявивший активность недавно, совершивший покупки определенное количество раз и потративший наибольшую сумму, максимально лоялен интернет-магазину и гораздо легче совершит новую покупку, чем тот, кто сделал единственный заказ давно и на небольшую сумму.

Для омниканального ритейлера «Техносила» была использована RF-сегментация, то есть анализ на основе показателей Recency и Frequency, так как они дают самые важные знания о покупателях.

RF-сегментация email-подписчиков позволяет решить несколько важных задач:

Получить представление о качестве клиентской базы.
Выявить самых лояльных покупателей.
Диагностировать тех, кому требуется уделить больше внимания.
Выявить критические точки коммуникации с клиентами.
Запустить автоматизированные кампании для эффективной генерации повторных продаж и управления retention rate.

Виды RF-сегментов

Специалисты выделяют семь сегментов подписчиков: новички, перспективные, лояльные, дрейфующие, спящие, в зоне риска, в зоне потери. В матрице «удержания» по оси Х располагается количество дней с момента последнего заказа, по оси Y - количество заказов.

Новички - подписчики, которые совершили свою первую покупку в интернет-магазине. Новичками можно считать тех, кто совершил один заказ в течение последних 40 дней. Главная задача в работе с ними - превращение их в лояльных клиентов.

Для этого можно задействовать разные методы: рассказать о широком ассортименте магазина, предложить вступить в программу лояльности. Новичкам не стоит сразу показывать скидки, чтобы не снижать маржинальность интернет-магазина.

Дрейфующие - подписчики, которые совершили от одного до двух заказов, причем последний из заказов был в течение 52-75 дней, или те, кто сделал более одного заказа в течение 41-75 дней.

В этот сегмент подписчик может попасть из сегментов «Новички» и «Перспективные». Поскольку интернет-магазин уже потратил деньги на привлечение покупателя, теперь важно его удержать.

Спящие - подписчики, которые совершили один-два заказа, последний из которых был более 76 дней назад. Можно считать этих подписчиков «мертвыми».

Главная задача в этом сегменте - реанимировать подписчика, перевести в другой сегмент, поэтому здесь стоит активно использовать акции, скидки и спецпредложения. Если подписчик не реагирует на реактивационные рассылки, его можно смело отписывать, чтобы не тратить ресурсы интернет-магазина.

Перспективные - подписчики, которые совершили до двух заказов, последний из которых был не позже 51 дня назад. Это сегмент, который требует активной работы.

Перспективных подписчиков нужно вовлекать в мультиканальную коммуникацию (если у интернет-магазина она есть): предлагать различные маркетинговые активности, отправлять им полезные материалы (текстовые и видеообзоры, рекомендации по выбору и так далее), предлагать подписаться на соцсети. Как и новичкам, перспективным подписчикам не стоит давать скидок, чтобы не подсаживать сразу на скидочные предложения.

Лояльные - подписчики, которые совершили три и более заказа, последний из которых был не позже 51 дня назад. Лояльным подписчикам нужно дать понять, что магазин заботится о них, готов слушать своих клиентов и развиваться. Для этого нужно собирать обратную связь.

Лояльных покупателей нужно продолжить вовлекать в мультиканальную коммуникацию с магазином: использовать соцсети, офлайн-точки, полезные материалы, маркетинговые активности магазина. Например, у магазина Esky есть детская фотостудия и благотворительный проект, а «Техносила» ведет видеоблог и составляет текстовые обзоры и рекомендации. Лояльным покупателям также не нужно предлагать скидок, они хорошо покупают по полной цене.

В зоне риска - подписчики, которые совершили три и более заказа, последний из которых в течение 52-112 дней. Когда лояльный подписчик начинает терять интерес к магазину, его обязательно нужно вернуть. Необходимо побудить его остаться покупателем через демонстрацию полезного контента, рассказы об акциях и спецпредложениях.

В зоне потери - подписчики, которые совершили три и более заказа, последний из которых был более 113 дней назад. Подписчиков, которые в прошлом были лояльными, но совершенно потеряли интерес к магазину, нужно обязательно попытаться реанимировать. Необходимо получить обратную связь о причинах ухода, ещё раз продемонстрировать преимущества магазина. Подписчикам в зоне потери нужно демонстрировать самые выгодные предложения.

Задача триггерных RFM-рассылок, как и любой другой деятельности с RFM-сегментами, - удержание пользователей в группе «Лояльных». Чтобы отслеживать эффективность кампаний, нужно сравнивать прирост «Лояльного» сегмента с приростом сегмента «В зоне потери» и стремиться к тому, чтобы «Лояльный» сегмент рос быстрее (или соответственно уменьшался медленнее).

Сегментация и построение сетки удержания

Чтобы построить сетку удержания, необходимо разделить базу на сегменты по шкалам Recency (давность последней покупки) и Frequency (частота покупок). Для составления сегментов сначала сортируем всю базу подписчиков по давности последней покупки, затем каждый полученный сегмент сортируем по частоте покупок. Каждому сегменту присваивается цифровой индекс.

Чтобы построить сетку удержания, отмечаем на оси Х количество дней (min и max каждого сегмента) и на оси Y количество заказов (min и max каждого сегмента), а каждую ячейку размечаем кодами сегментов.

RF-сценарии для каждого из сегментов

Сценарий 1. Попадание в сегмент «Новички»

Когда пользователь совершил первую покупку, важно завоевать его лояльность и побудить к повторным заказам через предложение релевантных товаров в подходящий момент, который платформа рассчитывает автоматически.

Текст: «Поздравляем с первой покупкой».
Подборку персональных товарных рекомендаций.
Баннер: «Знакомство с категориями».
Блок: «Программа лояльности».

Пример письма для сегмента «Новички» омниканального ритейлера «Техносила»

Сценарий 2. Переход из «Новичков» в «Перспективные»

Чтобы в достаточной степени «подогреть» интерес новичков и перевести их в сегмент лояльных, необходимо вовлекать получателей полезным контентом и персональными предложениями на основе индивидуальных предпочтений.