Профессиональные маркетологи понимают важность принципа «знай своего клиента». Вместо того, чтобы просто сосредоточиться на получении большего количества кликов, они стремятся к удержанию, лояльности и построению долгосрочных отношений с клиентами. RFM-анализ — это маркетинговый метод, используемый для ранжирования и группировки клиентов на основе давности, частоты и суммы их покупок. Система присваивает каждому клиенту числовые оценки на основе этих факторов для того, чтобы обеспечить объективный анализ. RFM расшифровывается как «новизна», «частота» и «денежная стоимость», каждая из которых соответствует какой-либо ключевой характеристике клиента. Эти метрики являются важными индикаторами поведения клиента, поскольку частота и денежная стоимость влияют на пожизненную ценность клиента, а давность влияет на удержание, показатель вовлеченности.
RFM-анализ позволяет маркетологам увеличить доход, ориентируясь на определенные группы существующих клиентов с сообщениями и предложениями, которые с большей вероятностью будут актуальными на основе данных о конкретном наборе моделей поведения. Каждая из метрик RFM эффективна для прогнозирования поведения клиентов в будущем и увеличения доходов. Клиенты, совершившие покупку в недавнем прошлом, с большей вероятностью сделают это в ближайшем будущем. Те, кто чаще взаимодействует с вашим брендом, с большей вероятностью сделают это снова в ближайшее время. И те, кто потратил больше всего, с большей вероятностью станут «лидерами» по суммам покупок в будущем.
Как работает RFM-анализ?
Исследования рынка традиционно концентрируются на демографических и психографических данных, которые маркетологи используют для сегментации клиентов. Затем эти данные используются для прогнозирования поведения клиентов среди гораздо более крупных групп людей с одинаковым набором характеристик. Однако эти методы зависят от данных небольшой выборки потребителей.
С появлением таких систем, как платформы данных о клиентах (CDP), которые помогают собирать, унифицировать и синтезировать информацию о поведении клиентов, маркетологи получают гораздо более детальные данные о привычках отдельных клиентов. Вместо того, чтобы сегментировать клиентов, используя только демографические и психографические данные, маркетологи могут создавать сегменты на основе реального поведения людей, включая историю покупок по любому каналу (онлайн или офлайн), историю просмотров и многое другое. Неудивительно, что этот тип сегментации называется поведенческой сегментацией. И даже базовая CRM-система должна уметь выполнять элементарное отслеживание трех, которые необходимы для анализа:
· Давность (Recency). Этот показатель характеризует количество времени, прошедшее с момента последнего взаимодействия клиента с брендом, которое может включать его последнюю покупку, посещение веб-сайта, использование мобильного приложения, отметку «Нравится» в социальных сетях и многое другое. Давность — это ключевой показатель, поскольку клиенты, которые недавно взаимодействовали с вашим брендом, с большей вероятностью отреагируют на новые маркетинговые усилия.
· Частота (Frequency). Означает, сколько раз клиент совершал покупку или иным образом взаимодействовал с вашим брендом в течение определенного периода времени. Это ключевой показатель, потому что он показывает, насколько глубоко клиент вовлечен в ваш бренд. Большая частота указывает на более высокую степень лояльности клиентов.
· Деньги (Monetary). Это общая сумма, которую клиент потратил на покупку товаров и услуг вашего бренда за определенный период времени. Денежная ценность является ключевым показателем, поскольку клиенты, которые тратили больше всего в прошлом, с большей вероятностью потратят больше и в будущем.
Почему RFM-анализ может быть эффективным для малого и среднего бизнеса?
Для стартапов и небольших розничных продавцов с ограниченными маркетинговыми ресурсами RFM-анализ может быть особенно эффективным инструментом, поскольку он:
· Прост в использовании. RFM-анализ сам по себе не требует сложных инструментов или сложных аналитических возможностей. Его принципы легко понять, а результаты легко интерпретировать.
· Доступен. Во многих случаях специалисты по маркетингу, не имеющие специальной статистической или аналитической подготовки, могут выполнять сегментацию клиентов RFM, используя только стандартную электронную таблицу.
· Эффективен. RFM-анализ, выросший из маркетинга баз данных, показал свою эффективность при использовании относительно недорогих цифровых стратегий прямого маркетинга, которые могут себе позволить небольшие бренды, таких как маркетинговая кампания с использованием электронной почты.
Таким образом, RFM — это метод сегментации клиентов на основе данных, который позволяет маркетологам принимать правильные тактические решения. Этот метод позволяет маркетологам быстро идентифицировать и сегментировать пользователей на однородные группы и ориентировать их на дифференцированные и персонализированные маркетинговые стратегии.
