Если ваша база контактов не допускает сегментации,
считайте, что у вас вообще нет базы контактов.
Что такое RFM анализ?
Это анализ по трем базовым метрикам активности клиентов:
- Recency — давность совершения клиентом последнего заказа
- Frequency — частота заказов клиента
- Monetary — средний чек клиента по проектам
RFM-анализ впервые применили в прошлом веке в области адресной почтовой рассылки, однако сегодня он широко используется для оптимизации маркетинговой деятельности.
Что дает RFM-анализ?
На основании результатов RFM-анализа в большинстве случаев удается: правильно сегментировать группы клиентов, определить текущее состояние взаимоотношений с ними, сделать специальное предложение тем, кто находится в зоне “риска” и реактивировать тех пользователей, которые перестали приносить прибыль компании.
Таким образом, грамотный RFM-анализ это:
- Повышение коэффициента удержания клиентов
- Повышение среднего чека
- Возвращение “потерянных” клиентов
- Повышение доходов компании в целом
Сегментация клиентов при помощи RFM-анализа
Alisa TMS оснащена удобным инструментом для проведения RFM-анализа. Им и воспользуемся.
Для начала разделим клиентов на равные группы, согласно распределению значений давности, частоты и величины покупок. Alisa TMS предлагает нам 7 таких групп и фиксирует потенциальные доходы, которые могут быть получены из определенного сегмента:
- Ахтунг – клиенты, которые оплатили больше 5-ти проектов более одного года назад.
- В зоне риска – клиенты, которые оплатили больше 5-ти проектов в промежутке от 3-х до 12-ти месяцев назад
- Лояльные – лучшие друзья бюро переводов. Это постоянные заказчики
- Спящие – клиенты, которые оплатили менее 3-х проектов за период более 6-ти месяцев назад и более
- Подвисшие – клиенты, которые оплатили до 3-х заказов в последние 2-3 месяца
- Перспективные – клиенты, которые оплатили 2-3 заказа в промежутке от 0 до 60 дней
- Новые – клиенты, которые оплатили только 1 проект не более 30-ти дней назад
Рассмотрим это более наглядно. Вся база сегментируется в соответствии с методикой RFM, причем по каждой метрике допускается 7 значений, где наиболее предпочтительным является сегмент R=1, F=1, M=1. Такой клиент часто заказывает большие объемы и последний заказ совершил совсем недавно. Чем меньше номер блока, тем более ценным является данный клиент. В целом RFM матрица выглядит так:
Давность (R) | Частота (F) | Деньги (М) |
Блок 1 (R=1) | Блок 1 (F=1) | Блок 1 (M=1) |
Блок 2 (R=2) | Блок 2 (F=2) | Блок 2 (M=2) |
Блок 3 (R=3) | Блок 3 (F=3) | Блок 3 (M=3) |
Блок 4 (R=4) | Блок 4 (F=4) | Блок 4 (M=4) |
Блок 5 (R=5) | Блок 5 (F=5) | Блок 5 (M=5) |
Блок 6 (R=6) | Блок 6 (F=6) | Блок 6 (M=6) |
Блок 7 (R=7) | Блок 7 (F=7) | Блок 7 (M=7) |
Допустим, есть клиент Олег А. и он: находится в группе оставляющих заявки наиболее часто (R=1), находится в группе совершивших наибольшее количество заказов (F=1) и находится в группе потративших наибольшую сумму денег (M=1). Таким образом, Олег А. принадлежит RFM-сегменту 1-1-1 (Лучшие клиенты), (R=1, F=1, M=1).
А вот клиент Владимир У. попал в сегмент «Ахтунг» – он не обращался довольно давно (R=7), переводил немного (F=7) и потратил мало (M=7).
По этому принципу модуль Alisa TMS распределяет клиентов от “Лояльных” до “Ахтунг”:
Сегмент | RFM | Описание | Необходимые действия |
Лояльные | 1-1-1 | Клиенты, оставляющие заказы чаще остальных, и тратящие денег больше остальных | Без ценовых стимулов, новые продукты и программа скидок для постоянных клиентов |
Ахтунг | 7-7-7 | Клиенты, которые оплатили больше 5-ти проектов более одного года назад. | Обязательно позвонить им, чтобы их вернуть |
После того, как Alisa TMS распределила базу, она выводит результат на экран пользователя:
Теперь непосредственно перейдем к работе с блоками.
При наведении курсора и нажатии на определенный блок, система сразу же оповещает, что необходимо сделать, чтобы не потерять этот сегмент клиентов, а также выводит список клиентов, которые находятся в этой группе:
Вот и все! Теперь база сегментирована методом RFM-анализа. Главное, что позволяет сделать RFM-анализ – это понять структуру клиентской базы, увидеть происходящие в ней процессы. Это не просто рекомендация позвонить клиенту, а четкая “дорожная карта” последующих маркетинговых ходов.
RFM-анализ необходим для поиска в существующей базе бюро переводов тех клиентов, которые заказывают переводы постоянно, помогает отследить тот момент, когда хороший клиент постепенно перестаёт делать такой же объем заказов, как раньше, выявляет контрагентов, наиболее важных для бизнеса.
Прокачайте свой e-mail маркетинг путем RFM-сегментации
В Alisa TMS есть интеграция с популярным сервисом e-mail рассылок UniSender, что позволяет делать рассылки клиентам в пару кликов. И если RFM-анализ впервые был применен для рассылок, значит, для этого примера так поступим и мы.
Вот небольшой чек-лист, как грамотно работать с полученной в ходе анализа информацией для рассылки в бюро переводов:
- Выберите необходимый RFM-сегмент (лояльные клиенты, спящие и т.д.).
- Решите, как лучше всего поступить с данным RFM-сегментом в вашем случае, исходя из целей и задач бюро переводов.
- Определите задачу для данных email кампании в вашем конкретном случае (реактивация, дожим, продажа, восстановление отношений).
- Создайте рассылку согласно рекомендациям, которые дает Alisa TMS для каждого сегмента.
- Проанализируйте результаты.
Со временем, или по мере расширения бюро переводов, будет увеличиваться и клиентская база, следовательно, грамотная сегментация аудитории позволит определить наиболее доходных клиентов и вовремя выявить “проблемных”.
В арсенале Alisa TMS имеется простой и эффективный блок RFM-анализа, который позволит бюро удерживать больше клиентов и повысит продажи услуг в целом.