R: давность
Сколько дней прошло с последней покупки. Чем меньше дней, тем выше балл: недавний клиент ближе к повторной покупке.
RFM-анализ делит клиентов по трём вопросам: как давно купил (Recency), как часто покупает (Frequency) и сколько тратит (Monetary). Это одна из самых понятных форм RFM-сегментации клиентов, и для её запуска нужны только чеки с привязкой к клиенту: дата, сумма, номер карты.
Что означают R, F и M
F: частота
Сколько раз клиент покупал за выбранный период. Здесь обычно считают визиты, то есть дни с покупками: два чека за один день дают один визит.
M: деньги
Сколько клиент потратил за тот же период. Можно брать общую сумму, можно средний чек, но для всех клиентов одинаково.
Каждый показатель переводится в балл от 1 до 5. Обычно для этого клиентов упорядочивают и делят на пять равных групп, квинтилей: самые «сильные» 20% получают 5, следующие 20% получают 4, и так до 1. Для давности порядок обратный: самый свежий пятый получает 5.
Так балл показывает положение клиента внутри вашей сети, а не по абсолютной шкале. Поэтому порог не придётся выдумывать: он определяется вашими же чеками.
Пример расчёта
Все числа ниже — пример, а не данные магазина. Допустим, мы смотрим год и сравниваем трёх клиентов.
| Клиент (пример) | Последняя покупка | Визитов за год | Сумма за год | R | F | M |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Анна | 5 дней назад | 24 | 9 000 лей | 5 | 5 | 5 |
| Виктор | 40 дней назад | 6 | 2 500 лей | 3 | 3 | 3 |
| Игорь | 200 дней назад | 2 | 1 200 лей | 1 | 1 | 2 |
Баллы часто записывают тремя цифрами. У Анны получилось 555, у Виктора 333, у Игоря 112. Эти коды удобно объединять в группы.
Обратите внимание на Виктора: он не уходит и не лоялен, он посередине. Именно такие клиенты чаще всего дают самый большой потенциал, потому что небольшого повода (напоминание, вторая покупка со скидкой на любимую категорию) бывает достаточно, чтобы сдвинуть его вверх. А вот Игорю дорогое предложение, скорее всего, не поможет: сначала полезно проверить, не случайный ли он покупатель.
Кто в углах матрицы
Возможных сочетаний 125 (5 × 5 × 5), и вести отдельную работу с каждым никто не будет. Их собирают в несколько понятных групп:
| Группа | Примерные баллы | Что это за клиент | Что делать |
|---|---|---|---|
| Чемпионы | R, F, M высокие | Недавно купил, покупает часто, тратит много | Беречь, благодарить, не тратить на них лишнюю скидку |
| Растущие | R высокий, F средний | Недавний, но ещё не привык | Подсказать вторую и третью покупку |
| Спящие ценные | R низкий, F и M высокие | Раньше был хорошим клиентом, давно не приходил | Личное сообщение, предложение вернуться |
| Новички | R высокий, F низкий | Недавно пришёл, одна покупка | Приветственное предложение |
| Потерянные | R, F, M низкие | Давно ушёл, покупал мало | Дешёвые каналы, не тратить скидки |
Названия групп условны, их можно называть как угодно. Главное — чтобы для каждой было действие.
Типичные ошибки при расчёте
- Считают чеки, а не визиты: клиент с тремя чеками за день выглядит «частым»
- Смешивают в одном расчёте оптовые и розничные покупки
- Берут слишком короткий период для товаров редкой покупки
- Включают возвраты как покупки или не исключают служебные чеки
- Не проверяют, какая доля чеков идёт без карты
Как использовать результат
Проверьте данные
Нужны чеки с привязкой к клиенту. Если карту предъявляют не в каждой покупке, картина будет неполной, и это нужно помнить.
Выберите период
Для продуктов подойдёт короткое окно, для редких покупок — год и больше.
Назначьте действия для групп
Не больше пяти-шести групп и по одному действию на каждую.
Запустите и сравните
Часть клиентов оставьте без обращения и сравните, кто вернулся.
Ограничения метода
RFM описывает прошлое поведение. Он не предсказывает, что клиент сделает завтра, а только помогает решить, с кем разговаривать в первую очередь.
RFM удобен, но не универсален: - Одно правило для всех. Клиент, который ходит раз в неделю, и клиент, который покупает раз в квартал, получат разные R при одной и той же паузе, хотя пауза в 40 дней для второго нормальна, а для первого тревожна. - Нет причин. Балл говорит, кто клиент, но не говорит, почему он такой. - Зависит от сети. Квинтили считаются внутри вашей базы: в разных сетях одинаковые баллы значат разное. - Мало данных. У новых клиентов F и M ещё ничего не показывают, а один случайный крупный чек поднимает M выше, чем заслуживает клиент.
Поэтому RFM часто дополняют анализом собственного ритма клиента: сравнивают паузу не с общим порогом, а с тем, как часто этот человек обычно покупает. Это тема статьи про сегменты жизненного цикла.
Как это выглядит в Synngate Loyalty
В модуле лояльности внутри ERP матрица RFM считается автоматически: баллы R, F и M от 1 до 5 по квинтилям сети. В профиле клиента, где собрано 60 показателей, они лежат рядом с сегментом жизненного цикла, так что одна карточка отвечает на вопросы «кто это» и «что делать». Подробнее на странице жизненного цикла и в модуле ERP. Посмотреть матрицу на ваших данных можно на демонстрации.
Частые вопросы
Сколько нужно клиентов для RFM?
Метод работает при любом размере базы, но надёжнее при нескольких сотнях клиентов с историей покупок. На совсем небольшой базе квинтили получаются грубыми.
Чем RFM отличается от сегментов жизненного цикла?
RFM смотрит на давность, частоту и деньги по общей шкале сети. Сегменты жизненного цикла сравнивают паузу с ритмом конкретного клиента и показывают, кто уходит.
Как часто пересчитывать?
Достаточно раз в месяц. Для действий по группам важна не точность до дня, а регулярность.
Нужны ли для RFM бонусы или карта?
Нужна идентификация клиента в чеке. Карта, телефон или приложение дают её, без неё анализ невозможен.