RFM-анализ клиентской базы: расчет и решения для малого бизнеса
В списке покупателей рядом стоят человек с одним недавним заказом и постоянный клиент, который перестал возвращаться. Одинаковая рассылка игнорирует эту разницу. RFM-анализ помогает разделить базу по истории покупок и выбрать действие для каждой группы.
Содержание статьи
Какие данные понадобятся
RFM использует три признака. Recency — сколько времени прошло с последней покупки. Frequency — сколько покупок было за выбранный период. Monetary — какую сумму клиент потратил за этот период. В нашем расчете сумма учитывается после возвратов, а частота означает число завершенных заказов.
Зафиксируйте дату расчета и окно наблюдения. Например, состояние базы на 1 октября по заказам за предыдущие 12 месяцев. Это условные настройки, не правило для всех отраслей. Сначала посмотрите, как часто люди обычно возвращаются именно в вашей категории.
В выгрузке нужны идентификатор клиента, номер и дата заказа, статус, сумма и возвраты. Для частичного возврата можно уменьшить сумму заказа, сохранив его в частоте. Полностью возвращенный заказ требует отдельного правила. Запишите его и применяйте одинаково ко всем клиентам.
Как поставить оценки без сложной модели
Для первой версии хватит трех уровней по каждому признаку. Более высокая оценка означает более недавнюю покупку, большую частоту или сумму. Границы можно выбрать по циклу покупки и распределению вашей базы. Не подгоняйте их только ради одинакового числа клиентов в группах.
Условный магазин товаров регулярного потребления выбрал такие пороги:
| Оценка | Давность R | Заказы за год F | Сумма за год M |
|---|---|---|---|
| 3 | До 30 дней включительно | От 5 заказов | От 20 000 ₽ |
| 2 | 31–90 дней | 2–4 заказа | От 5 000 до 19 999 ₽ |
| 1 | Более 90 дней | 1 заказ | Менее 5 000 ₽ |
Таблицу можно прокрутить вправо
Если суммы содержат копейки, денежную границу второго уровня задают строго меньше 20 000 рублей. Табличная запись округлена для чтения. На этапе автоматизации такие мелочи превращаются в реальные пропуски между сегментами.
Клиент купил 10 дней назад, сделал за год 6 заказов на 24 000 рублей. Его код — 333. Другой покупал 120 дней назад, тоже сделал 6 заказов на 24 000 рублей: 133. Историческая активность похожа, но второму покупателю стоит уделить внимание из-за долгого перерыва.
Что делать с результатом
Необязательно запускать отдельную цепочку для каждой из 27 возможных комбинаций. Для небольшой команды полезнее несколько групп с понятными действиями. Оцените их численность и возможную причину поведения.
| Группа | Рабочая гипотеза | Первое действие |
|---|---|---|
| Недавняя первая покупка | Клиент еще знакомится с продуктом | Помощь с использованием и проверка сервиса |
| Частые недавние покупки | Предложение подходит человеку | Релевантные новинки с учетом купленного |
| Частые покупки в прошлом, долгий перерыв | Изменился спрос или возникла проблема | Проверка истории обращений и сценарий возврата |
| Один давний заказ | Причина отсутствия неизвестна | Небольшая проверочная группа при допустимом контакте |
Таблицу можно прокрутить вправо
Код сам по себе не объясняет причину. «133» может означать и потерю интереса, и сезонность, и покупку большой упаковки. Прежде чем давать скидку, посмотрите ассортимент и обращения в поддержку. Для отдельных проблем нужен сотрудник, который разберется с заказом.
Где RFM ошибается
Крупная сумма покупок не равна высокому вкладу в прибыль. Клиент может выбирать низкомаржинальные товары, часто возвращать покупки или требовать дорогой доставки. Добавьте рядом показатель вклада, если собираетесь распределять бюджет на удержание. Метод расчета разобран в статье про LTV.
Новые клиенты почти всегда уступают старым по годовой частоте и сумме: у них было меньше времени. Отделяйте первую покупку или сравнивайте клиентов одного возраста. Иначе модель начнет считать перспективных новичков слабыми только из-за короткой истории.
Для редких покупок годовой горизонт может быть слишком коротким. Если человек покупает мебель раз в несколько лет, «давно не покупал» не означает, что он ушел. Здесь полезнее дополнить историю покупок поводом обращения, типом проекта и ближайшей потребностью.
Как поддерживать сегменты в работе
У сегмента должны быть дата пересчета, владелец и правило выхода. Если клиент совершил покупку, сообщение «вы давно не заходили» нужно остановить до отправки. Поэтому для автоматической коммуникации одной ежемесячной выгрузки может не хватить.
Сохраните исходную версию расчета, а следующую сравните с ней по переходам между группами. Отдельно проверьте, не изменилась сама методика. Новые пороги могут искусственно увеличить число «активных», даже если покупатели ведут себя как раньше.
Для первого запуска выберите одну достаточно большую группу, одно действие и наблюдаемый результат. Например, завершенную повторную покупку за заранее выбранное окно. Подробные правила разделения базы можно связать с общей сегментацией клиентов, а возвращение после перерыва — с реактивацией.
Продолжить разбор
Источники и материалы
Обсудить задачу с командой: CRM-маркетинг.