Бізнесу важливо не тільки залучати нових клієнтів, але й утримувати їх, повертати на сайт і мотивувати робити повторні покупки. Мій чотирирічний досвід роботи веб-аналітиком показав, що багато власників бізнесу не взаємодіють з поточними клієнтами просто тому, що не знають як це робити. В цій темі Роби бізнес розповість вам, як RFM-аналіз допоможе вам повертати клієнтів знову і знову.
Сегментація і таргетинг — альфа та омега маркетингу. Можна не погоджуватися з цим твердженням і нескінченно довго стріляти з гармати по горобцях. Розумніше та ефективніше аналізувати поведінку користувачів, розбивати аудиторію на сегменти й пропонувати кожній групі персональне рішення. Розгляньмо конкретну методику і навчимося застосовувати RFM-аналіз для сегментації клієнтської бази.
Отже, RFM — це аналіз клієнта за трьома показниками: давність, частота і цінність покупок. У ході цього аналізу дані сегментуються відповідно до показників:
- Давність — показує, як давно користувач купував що-небудь у вас на сайті.
- Частота — як часто користувач купує щось на сайті.
- Сумарна вартість покупок — прибуток, що вам приносить клієнт.
За цими показниками база клієнтів сегментується, і далі з кожною з цих груп можна вести індивідуальну комунікацію. Такий підхід призводить до збільшення загального числа покупок, оскільки клієнти повертаються.
Кому і навіщо потрібен RFM-аналіз?
В першу чергу це необхідно В2С-компаніям з клієнтською базою від 10 000 контактів. Це умовне обмеження, база може бути і менше, в цьому випадку просто буде скорочується кількість кластерів, на які ділиться аудиторія. У В2В-компаніях RFM-аналіз не дуже популярний, але також може використовуватися маркетологами та власниками бізнесу.
RFM-аналіз дає готову схему, яка дозволяє застосовувати до кожної групи клієнтів індивідуальний підхід. Ви групуєте клієнтів і прогнозуєте їх поведінку на основі минулих дій. Приміром, тим, хто купує часто і багато, — спецпропозиції, а хто давно нічого не купував, отримують бонус або знижку + таргетинг, щоб нагадати про себе.
Найбільш часто результати RFM-аналізу використовують у роботі з email-розсилками. Також він стане в нагоді при підготовці скриптів телефонних дзвінків (по скрипту менеджер може обробляти клієнта з певного кластера) і, в принципі, для будь-яких вузькотаргетованих маркетингових кампаній: наприклад, ретаргетинг або ремаркетинг.
Як провести RFM-аналіз?
Весь RFM-аналіз розбивається за трибальною системою: давність замовлення, частота і сума покупок. У свою чергу давність замовлення поділяють на давні, «сплячі» і нещодавні замовлення. Покупки по частоті поділяються на разові, рідкі й часті. Сума покупок ділиться на низько-, середньо- і високочекові.
Зіставляємо ці параметри та отримуємо сегменти користувачів сайту. Їх може бути до 27.
На практиці їх може бути менше. Кількість сегментів залежить від бази клієнтів, наскільки вона різносортна, наскільки різні групи користувачів.
Проводити аналіз вручну трудомістко, краще використовувати зведені таблиці Excel. Я навчу вас, як швидко і просто зробити RFM-аналіз в Excel за 5-7 хвилин.
Алгоритм RFM-аналізу
Для початку треба вивантажити з CRM або іншої бази даних:
- унікальні дані клієнта (це може бути пошта, номер телефону, те, що ідентифікує клієнта);
- дати покупок клієнта;
- суми покупок клієнта.
Цих трьох параметрів достатньо, щоб зробити простий, швидкий і, головне, безкоштовний RFM-аналіз. Далі давайте створимо і налаштуємо зведену таблицю. За допомогою зведених таблиць (клікаєте на Вставка — Зведена таблиця), переносимо на новий екран всі три параметри.
В полях Зведеної таблиці три поля, email, Дата покупки і Сума покупки — їх потрібно розбити на Рядки та Значення. В Рядки ми виносимо один єдиний показник, в даному випадку — це email-адреси (це можуть бути і номери телефонів, будь-які контакти). Важливо відзначити, що в email цьому стовпці вже унікальні, вони не повторюються.
У значенні Далі рахуємо кожному користувачеві такі показники, як: кількість покупок і сума усіх покупок. Важливий параметр — Максимум по полю дата покупки. Сюди виводиться дата останньої покупки користувача. Він потрібен, щоб вираховувати, як давно користувач щось купував, цей розрахунок буде визначати клієнтів в той чи інший кластер.
Ось така виходить проста зведена таблиця практично в три кліка. Все, що потрібно для розрахунку – винести в окремі поля:
- унікальний email користувача (просто копіюємо з зведеної попередньої таблиці);
- число покупок унікального клієнта;
- сума покупок;
- дата останньої покупки.
- Далі за формулою, яка вже є Eхсel, розраховуються показники RFM.
Тепер у нас є зведена таблиця з розрахунком RFM. В залежності від того, як багато, як часто і на яку суму клієнт робив покупки, формула розраховує і присвоює від 1 до 3 значень кожного клієнта. Далі у нас визначається кластер RFM – формула, за якою об’єднуються три ці цифри, виходить сегмент або група, до якої відносяться ті або інші користувачі.
Ці дані збираються в кластер RFM. Ось так всі ці кластери виглядають.
Тепер можна виділити сегмент (наприклад, клієнтів, які купували дуже давно всього один раз) і вже цілеспрямовано працювати з цією базою. Сегменти можуть бути нерівномірними, тобто один включає 74 людини, інший — 1, а самих сегментів 27. Іноді буває так, що в окремому кластері виявляється лише один користувач. У таких випадках краще приєднати його до найближчого великому кластеру, де клієнти зі схожими ознаками.
Після того, як ми навчилися ділити клієнтів на кластери, розберімось з тим, як з ними працювати.
Втрачені клієнти
Клієнти, які зробили один раз невелику покупку і більше не поверталися. Я рекомендую не витрачати на них багато часу. Їх можна одноразово спробувати повернути. Наприклад, нагадати про себе, розповівши про якісь акції, спецпропозиції, розпродажах. Якщо після таких розсилок користувачі вам все ж не повертаються, варто заспокоїтися і відпустити їх. Краще переключитися на інші кластери.
Користувачі, які знаходяться під загрозою відтоку
Користувачі, які зробили один раз велику покупку і зникли. Як правило такі клієнти більш перспективні, ніж втрачені. Можна докласти більше зусиль, щоб їх зацікавити та повернути. В першу чергу це можуть бути:
- хороші знижки;
- купони на купівлю;
- інформація про розпродажі;
- персональна добірка залежно від того, що вони у вас вже купували;
- пропозицію з аналогічними товарами, схожими або супутніми.
Крім того, можна залучити і зацікавити таку аудиторію розсилкою з корисним контентом. Було б чудово зв’язатися з клієнтом і дізнатися, з яких причин вони перестали у вас купувати. Що сталося, що б могло спонукати їх продовжити купувати у вас.
Колишні лояльні клієнти
Для цієї групи підійдуть ті ж заходи, що і для попереднього кластера клієнтів. Крім вищеописаного, можна запропонувати їм якісь більш довгострокові мотивації, наприклад, програми лояльності. Не соромтеся в комунікаціях хвалити свій магазин, продукт, послугу, показувати, що вони краще за інших.
«Сплячі» клієнти
Це цікавий кластер клієнтів, які пам’ятають про вас, але з якихось причин перестали купувати. Що допоможе їх розбудити? В першу чергу це:
- вигідні акції та пропозиції;
- збірки до тематичного свята;
- подарунки й бонуси до дня народження клієнта.
Новачки з низьким і середнім чеком
Є ймовірність, що цю групу клієнтів зацікавить якийсь навчальний контент, довідкова інформація. Важливо, щоб перше враження склалося гарне, щоб ці користувачі перейшли в лояльних. З ними можна поділитися статтею, оглядом, керівництвом. Привітати їх з покупкою, подякувати за вибір вашої компанії, запросити до групи в соцмережах, на заходи, де можна буде з ними детально поспілкуватися і пояснити, чому ваш продукт їм підходить.
Перспективні клієнти
Перспективні – ті, хто купували на великі суми, потенційні VIP-клієнти. Потрібно намагатися утримувати їх інтерес. Наприклад, можна з допомогою опитування з’ясувати, чи задоволені вони послугами, що їм цікаво, які у них потреби. Знижок цій групі клієнтів пропонувати не варто, вони й так лояльні та купують.
Ідеальні клієнти
Дуже важливо показувати, що ви їх цінуєте, що ви їх любите! Можна трохи потішити якимись цікавими зауваженнями, як, наприклад, Яндекс.Музика пише, що музичному смаку користувача можна позаздрити. Я б не рекомендувала втомлювати клієнта якимись зайвими посиланнями, розсилками СМС і дзвінками. Вони з вами, вони вас люблять, і зайвий раз набридати не варто. Коли їм буде потрібно, вони самі звернуться за допомогою.
Згодом показники RFM-аналізу змінюються, і клієнти переходять з одного сегмента в інший. Частота оновлення даних залежить від того, наскільки рухома у вас база: який життєвий цикл клієнта, природний період покупки, а також період, за який клієнт встигне зробити повторну покупку. Для великого успішного інтернет-магазину — не частіше, ніж раз на місяць. Якщо замовлення відбуваються рідко, досить переглядати сегменти раз у квартал або півроку.
RFM-аналіз – це простий, але ефективний метод. Потрібно всього 15-20 хвилин часу, щоб розібратися, зробити сегментування бази та почати працювати з клієнтами на новому рівні. Можна далі розвиватися і працювати зі спеціалізованими сервісами.
