Analiza RFM dla skutecznej segmentacji klientów

Na tej stronie będziesz dowiedz się wszystkiego, czego potrzebujesz, aby dowiedzieć się o RFM .

Wraz z podstawami nauczysz się również jak zastosować model RFM we własnym biznesie .

Co to jest analiza RFM?

Analiza RFM ( Recency, Frequency, Monetary ) to sprawdzony model marketingowy do segmentacji klientów opartej na zachowaniu. Grupuje klientów na podstawie ich historii transakcji – jak ostatnio, jak często i ile kupili.

RFM pomaga podzielić klientów na różne kategorie lub klastry, aby zidentyfikować klientów, którzy z większym prawdopodobieństwem zareagują na promocje, a także dla przyszłych usług personalizacji.

Co to jest analiza aktualności, częstotliwości i monetarna?

Wycena klientów na podstawie jednego parametru jest niewystarczająca.

Na przykład możesz powiedzieć, że ludzie, którzy wydają najwięcej, są Twoimi najlepszymi klientami. Większość z nas zgadza się i myśli tak samo.

Ale poczekaj! A jeśli kupili tylko raz? A może bardzo dawno temu? Co się stanie, jeśli nie będą już używać Twojego produktu?

Więc… czy nadal mogą być uważani za Twoich najlepszych klientów? Prawdopodobnie nie.

Oceniając wartość klienta tylko w jednym aspekcie, otrzymasz niedokładny raport na temat bazy klientów i ich wartości życiowej.

Dlatego model RFM łączy trzy różne atrybuty klienta w celu uszeregowania klientów.

Jeśli kupili w niedawnej przeszłości, dostają wyższe punkty. Jeśli kupili wiele razy, uzyskują wyższy wynik. A jeśli wydali więcej, dostają więcej punktów. Połącz te trzy wyniki, aby utworzyć ocenę RFM.

Na koniec możesz podzielić bazę danych klientów na różne grupy na tej podstawie Aktualność – Częstotliwość – Pieniężna wynik.

Analiza segmentów klientów RFM za pomocą modelu RFM

Możesz tworzyć różne typy segmentów klientów za pomocą modelowania RFM, ale tutaj jest 11 segmentów, które zalecamy.

Zastanów się, jaki procent Twoich obecnych klientów byłby w każdym z tych segmentów. I oceń, jak skuteczne może być zalecane działanie marketingowe dla Twojej firmy.

Z drugiej strony: powracająca smutna opowieść o e-mail marketingu

Rozważ ten przypadek…

Carol przygotowała idealny biuletyn e-mailowy – treść, projekt, temat, wezwanie do działania, linki do mediów społecznościowych… Wysyła biuletyn oczekując znakomitych współczynników konwersji. Jej mentalna matematyka uzasadnia, że ​​nawet jeśli przeliczy się z „niskim” 10% współczynnikiem od 3500 klientów, będzie bogatsza o kilka tysięcy dolarów w ciągu kilku godzin.

Dziesięć minut... pół godziny... dwie godziny... mija 8 godzin. Ale pod koniec dnia tylko 1,5% osób kliknęło link i pojedynczą sprzedaż.

Bardzo rozczarowujące, prawda?

Co przegapiła?

Carol zrobiła wszystko doskonale, z wyjątkiem jednego – targetowanie .

Wysłała wszystkim ten sam e-mail.

Jestem pewien, że się zgodzisz: różni klienci reagują na różne komunikaty.

Klient wrażliwy na cenę skorzysta z oferty rabatowej, ale ktoś, kto regularnie u Ciebie kupuje, może być podekscytowany tylko wprowadzeniem nowego produktu.

To jest haczyk!

Zamiast docierać do 100% swoich odbiorców, musisz identyfikować i kierować reklamy tylko na określone grupy klientów, które okażą się najbardziej opłacalne dla Twojej firmy.

Zostawiamy złoto na stole…

Większość z nas nie jest nawet blisko Carol.

Niezależnie od tego, czy zajmujesz się handlem internetowym, handlem detalicznym, marketingiem bezpośrednim czy B2B – większość z nas jest tak zajęta codziennymi obowiązkami, że nie poświęcamy wystarczająco dużo czasu na marketing. Nasze kampanie marketingowe są pospieszne, brakuje nam copywritingu, brakuje profesjonalnego projektu i nie przykładamy wystarczającej uwagi do śledzenia lub poprawy konwersji.

Oczywiście chcemy to wszystko zrobić. Ale my nie.

Co by było, gdybyśmy trochę lepiej zrozumieli naszych klientów i wysłali im bardziej trafne kampanie?

Obiecuję, że nasz wskaźnik sukcesu będzie znacznie wyższy.

Nie tylko zarobimy więcej pieniędzy, ale także nasi klienci będą szczęśliwsi i lojalni.

Nadal nie jesteś przekonany? Będziesz za kilka minut.

Zalety segmentacji RFM: Oto jak analiza RFM staje się bardzo przydatna…

Wysłanie wiadomości dopasowanej do grupy klientów będzie generować znacznie wyższe konwersje.

Czy to nie oczywiste?

Wszystkie kampanie marketingowe powinny najpierw wybrać segment docelowy, następnie stworzyć materiały promocyjne, które będą rezonować z tą publicznością, a następnie wcisnąć pedał do dechy.

Niestety większość z nas tego nie robi.

W tym przypadku analiza RFM jest bardzo przydatna.

RFM ułatwia identyfikację grup klientów .

Segmentacja RFM z łatwością odpowiada na te pytania dla Twojej firmy…

• Kim są moi najlepsi klienci?
• Którzy klienci są na skraju rezygnacji?
• Kto ma potencjał do przekształcenia się w bardziej dochodowych klientów?
• Kim są zagubieni klienci, na których nie trzeba zwracać większej uwagi?
• Jakich klientów musisz zatrzymać?
• Kim są Twoi lojalni klienci?
• Która grupa klientów najprawdopodobniej zareaguje na Twoją obecną kampanię?

Sprawdzona skuteczność – Dekady badań akademickich i przemysłowych

RFM ma za sobą dziesięciolecia. To nie jest moda ani chwyt marketingowy. To naukowo udowodniony proces.

Przede wszystkim opiera się na zasadzie Pareto – zwanej potocznie zasadą 80-20 .

Zasada Pareto mówi, że 80% wyników pochodzi z 20% przyczyn.

Podobnie 20% klientów ma udział w 80% całkowitych przychodów.

Osoby, które wydały raz, częściej wydają ponownie. Osoby, które dokonują dużych zakupów biletów, częściej je powtarzają.

U podstaw modelu RFM leży zasada Pareto. Skupienie wysiłków na krytycznych segmentach klientów prawdopodobnie zapewni znacznie wyższy zwrot z inwestycji!

Korzenie w marketingu bezpośrednim, biznesie bazodanowym/katalogowym

Koncepcja RFM została pierwotnie wprowadzona przez Bult i Wansbeek w 1995 roku. Została skutecznie wykorzystana przez sprzedawców katalogów w celu zminimalizowania kosztów drukowania i wysyłki przy jednoczesnej maksymalizacji zwrotów.

Rosnąca popularność komputeryzacji jeszcze bardziej ułatwiła prowadzenie badań RFM, ponieważ ewidencja klientów i zakupów została zdigitalizowana. Obszerne badanie przeprowadzone przez Blattberg et al. w 2008 roku udowodnił skuteczność RFM w odniesieniu do baz danych marketingowych. Wiele innych badań akademickich również potwierdziło, że RFM obniża koszty marketingu i zwiększa zyski.

Windsor circle odnotował znaczący sukces przy użyciu RFM dla swoich klientów detalicznych:

• Eastwood zwiększył swoje zyski z e-mail marketingu o 21%
• L'Occitane odnotowało 25-krotnie większe przychody z wiadomości e-mail. 25 razy, nie 25%…
• Frederick's of Hollywood odnotował w swoich kampaniach współczynniki konwersji sięgające 6-9%

Mam nadzieję, że jesteś teraz przekonany o przydatności analizy RFM dla Twojego biznesu.

Teraz przejdźmy do matematyki, która kryje się za tymi wszystkimi wynikami.

Jak obliczyć wyniki RFM? – uproszczone obliczenia punktacji RFM

Zastanawiasz się, jak obliczyć wyniki RFM dla swojej bazy danych klientów? Oto jak…

Potrzebujemy kilku danych każdego klienta:

• Identyfikator klienta/e-mail/nazwisko itp : w celu ich identyfikacji
• Czas od ostatniego zakupu (R) w dniach od ostatniego zakupu : Ile dni temu był ich ostatni zakup? Odejmij ostatnią datę zakupu od dzisiaj, aby obliczyć wartość recency. 1 dzień temu? 14 dni temu? 500 dni temu?
• Częstotliwość (F) jako całkowita liczba transakcji : Ile razy klient dokonywał zakupów w naszym sklepie? Na przykład, jeśli ktoś złożył 10 zamówień w określonym czasie, ich częstotliwość wynosi 10.
• Wartość pieniężna (M) jako łączna wydana kwota : Ile $$ (lub jaka jest Twoja waluta obliczeniowa) wydał ten klient? Ponownie ogranicz do dwóch lat – lub weź cały czas. Po prostu zsumuj pieniądze ze wszystkich transakcji, aby uzyskać wartość M.

Przykład analizy RFM

Weź pod uwagę klienta Roberta Johnsona – ostatnio zamówił 3 dni temu i złożył do tej pory łącznie 6 zamówień o wartości 540 USD.

Stosowanie formuły punktowej RFM

Gdy mamy już wartości RFM z historii zakupów, każdemu klientowi indywidualnie przypisujemy punktację od jednego do pięciu do aktualności, częstotliwości i wartości pieniężnej . Pięć to najlepsza/najwyższa wartość, a jedna to najniższa/najgorsza wartość. Ostateczny wynik RFM jest obliczany po prostu przez połączenie poszczególnych liczb wyniku RFM.

Pamiętaj, że wartości RFM i wyniki RFM są różne. Wartość to rzeczywista wartość R/F/M dla tego klienta, natomiast Score to liczba od 1 do 5 oparta na wartości.

Spójrz na poniższą tabelę. Aby obliczyć wynik, najpierw sortujemy wartości w kolejności malejącej (od najwyższej do najniższej). Ponieważ mamy 15 klientów i pięć wyników, przypisujemy ocenę od pięciu do pierwszych trzech rekordów, cztery do kolejnych trzech i tak dalej. Aby uzyskać ogólny wynik RFM, po prostu łączymy wynik R, F i M klienta, aby utworzyć trzycyfrową liczbę.

Uwaga : najnowsze zakupy są uważane za lepsze i dlatego otrzymują wyższy wynik.

Zatem, klienci, którzy niedawno kupili, często kupują i dużo wydają, otrzymują ocenę 555 – Recency(R) – 5, Frequency(F) – 5, Monetary(M) – 5. To Twoi najlepsi klienci. Alexander Diesel w tym przypadku, a nie Ammar Fahad – największy wydający.

Na drugim biegunie są klienci, którzy wydają najmniej, nie robiąc prawie żadnych zakupów i to zbyt dawno temu – wynik 111. Recency(R) – 1, Frequency(F) – 1, Monetary(M) – 1. Andy Smith w tym przypadku.

Ma sens, prawda?

Teraz szybko wyjaśnię, dlaczego dla każdego wyniku utworzyliśmy grupy po trzy.

Jak obliczyć wynik RFM w skali 1-5?

Różne firmy mogą stosować różne metody formuł RFM do rankingu wartości RFM w skali od 1 do 5. Oto dwie najbardziej powszechne metody.

Metoda 1: Proste stałe zakresy

Przykład:

Jeśli ktoś kupił w ciągu ostatnich 24 godzin, przypisz mu 5. W ciągu ostatnich 3 dni oceń 4. Przypisz 3, jeśli kupił w bieżącym miesiącu, 2 za ostatnie sześć miesięcy i 1 dla wszystkich pozostałych.

Jak widać, sami zdefiniowaliśmy zakres dla każdego wyniku. Progi zasięgu są uzależnione od charakteru działalności. Zdefiniujesz również takie zakresy częstotliwości i wartości pieniężnych.

Ta metoda scoringu zależy od poszczególnych firm – ponieważ to one decydują, jaki zakres uważają za idealny pod względem aktualności, częstotliwości i wartości pieniężnych.

Ale są wyzwania związane z tak ustalonym obliczaniem okresu/zakresu dla wyników RFM.

Wraz z rozwojem firmy zakresy wyników mogą wymagać częstych korekt.

Jeśli masz cykliczną działalność płatniczą, ale z różnymi terminami płatności – miesięcznymi, rocznymi itp. – obliczenia są błędne.

Metoda 2: kwintyle – zrób pięć równych części na podstawie dostępnych wartości

Przypomnij sobie dni szkolne. W matematyce był termin – Percentyl . Percentyl to po prostu odsetek wartości, które przypadają na lub poniżej określonej obserwacji.

Oto grafika z MathIsFun.com, która jasno to wyjaśnia:

Kwintyle są jak percentyl, ale zamiast dzielić dane na 100 części, dzielimy je na 5 równych części.

Jeśli rozumiesz percentyle, łatwiej jest zrozumieć kwintyle. Jeśli zrobimy pięć równych przedziałów percentyla, wynik 18 percentyla będzie mieścił się w przedziale 0-20, który byłby pierwszym kwintylem. Wartość 81 percentyla będzie mieścić się w przedziale 80-100, a więc w piątym kwintylu.

Ta metoda wymaga nieco skomplikowanej matematyki, ale rozwiązuje wiele problemów w metodzie stałego zakresu. Firma Quintiles współpracuje z każdą branżą, ponieważ zakresy są wybierane z samych danych, dystrybuują klientów równomiernie i nie mają skrzyżowań.

Quintiles to zalecana przez nas metoda obliczania wyniku RFM . Używamy kwintyli do tworzenia segmentacji RFM w Putler – naszym rozwiązaniu do analizy biznesowej i analizy marketingowej dla sprzedawców internetowych.

Wizualizacja danych RFM

Graficzna reprezentacja RFM pomoże Tobie i innym decydentom lepiej zrozumieć analizę RFM Twojej organizacji.

R, F i M mają wyniki od 1-5, w sumie jest 5x5x5 = 125 kombinacji wartości RFM. Trzy wymiary R, ​​F i M najlepiej wykreślić na wykresie 3D. Gdybyśmy mieli przyjrzeć się, ilu mamy klientów dla każdej wartości RFM, musielibyśmy przyjrzeć się 125 punktom danych.

Ale praca z wykresami 3D na papierze lub ekranie komputera nie zadziała. Potrzebujemy czegoś w dwóch wymiarach, czegoś łatwiejszego do zobrazowania i zrozumienia.

Prostsza reprezentacja analizy RFM

W tym podejściu my częstotliwość wykresu + wynik pieniężny na osi Y (zakres od 0 do 5) i ostatnia (zakres od 0 do 5) na osi X . Zmniejsza to możliwe kombinacje ze 125 do 50. Łączenie F i M w jedno ma sens, ponieważ oba są związane z tym, ile kupuje klient. R na drugiej osi daje nam szybki wgląd w poziomy ponownego zaangażowania z klientem.

Rozważmy na przykład biznes subskrypcyjny. Dla klienta z miesięczną subskrypcją 100 USD, jego wartość pieniężna wyniesie 1200 USD za cały rok, ale częstotliwość wyniesie 12 z powodu miesięcznego rozliczenia.

Z drugiej strony, jednorazowa działalność lub roczna subskrypcja za 1200 USD wskazuje na dobrą wartość pieniężną, ale częstotliwość wynosi tylko 1 z powodu pojedynczego zakupu.

W obu przypadkach klient jest równie ważny. A nasze podejście polegające na łączeniu wyników częstotliwościowych i finansowych nadaje im jednakowe znaczenie w naszej analizie RFM.

Zwiększanie efektywności – tworzenie segmentów RFM

Zrozumienie 50 elementów nadal może być żmudne. Więc możemy podsumować naszą analizę w 11 segmentach aby lepiej zrozumieć naszych klientów.

Jeśli pamiętasz, omówiliśmy te segmenty na początku tego artykułu.

Oto tabela wyjaśniająca, jak możesz tworzyć 11 segmentów klientów na podstawie wyników RFM .

Nasza ostateczna prezentacja analizy RFM

Nadanie odrębnego koloru każdemu segmentowi ułatwi przypomnienie. A jeśli mądrze dobierzemy kolory, nasza graficzna reprezentacja RFM będzie znacznie łatwiejsza do udostępnienia i zrozumienia.

Oto nasz końcowy raport podsumowujący RFM!

Oprogramowanie/narzędzia do segmentacji RFM i analizy RFM

Wraz z rosnącym naciskiem na zarządzanie relacjami z klientami (CRM), RFM stał się integralną częścią marketingu i analityki biznesowej. Jeśli przeprowadzasz jednorazową ocenę zachowań zakupowych swoich klientów, możesz uniknąć ręcznej lub półautomatycznej analizy RFM.

Ale jeśli masz nieco dużą bazę danych, nie chcesz samodzielnie wykonywać wszystkich skomplikowanych obliczeń.

Obliczenia RFM w Excelu

Bruce Hardie i Peter Fader napisali szczegółową notatkę na temat używania programu Excel do obliczania wyników RFM. Mają też przykładowy plik Excel, którego możesz użyć. Ale ta notatka pochodzi z 2008 roku i może wymagać aktualizacji.

Istnieje również szablon Excel od UMacs Business Solutions, który kosztuje 3,99 USD.

W witrynie CogniView znajduje się również przewodnik dotyczący konfigurowania analizy RFM w programie Excel.

Kolejnym źródłem, na które natknąłem się, był Dave Langer, entuzjasta analityki danych. Oto krótki film o tym, jak wykonuje obliczenia RFM za pomocą programu Excel.

Niektóre narzędzia CRM wykonują RFM

Istnieje wiele programów CRM, które mogą automatycznie obliczać wyniki RFM i segmentować klientów. Sprawdź w wybranym przez siebie CRM, czy mają już wsparcie RFM.

Segmentacja RFM za pomocą Pythona / R i innych narzędzi analitycznych

R i Python są popularne w analizach statystycznych i biznesowych. Jeśli masz własny zespół ds. analizy danych, najlepiej byłoby utworzyć niestandardowy model RFM dla swojej firmy przy użyciu istniejących narzędzi.

Segmentacja RFM dla Shopify, BigCommerce i TicTail

RetentionGrid to usługa oprogramowania specjalizująca się w analizie RFM. Może pobierać dane z Twojego sklepu Shopify, BigCommerce lub TicTail i wyświetlać piękną wizualizację segmentów RFM.

Analiza RFM i wiele więcej dla wszystkich sklepów internetowych

Putler zapewnia kompleksowa analiza RFM oraz wiele innych narzędzi do analizy biznesowej i raportowania . Jest przeznaczony do handlu elektronicznego i obsługuje automatyczną synchronizację z głównymi bramkami płatności i systemami handlu elektronicznego. Putler dostarcza również szczegółowe raporty dotyczące wielu innych rzeczy – sprzedaży, produktów i odwiedzających.

Analiza RFM w Putler jest dostępna na pulpicie klienta. Oto jak to wygląda .

Analiza RFM w marketingu

Analiza RFM Putlera pomaga marketerom znaleźć odpowiedzi na następujące pytania:

• Kim są Twoi najlepsi klienci?
• Którzy z Twoich klientów mogą przyczynić się do Twojego wskaźnika rezygnacji?
• Kto ma potencjał, aby stać się wartościowym klientem?
• Których z Twoich klientów można zatrzymać?
• Którzy z Twoich klientów najchętniej zareagują na kampanie angażujące?

Odmiany modelu RFM

RFM to proste ramy do ilościowego określania zachowań klientów. Wiele osób rozszerzyło model segmentacji RFM i stworzyło wariacje.

Dwie godne uwagi wersje to:

• RFD (Recency, Frequency, Duration) – Czas trwania to czas spędzony. Szczególnie przydatne przy analizie zachowań konsumenckich produktów zorientowanych na oglądalność/czytelnictwo/surfing.
• RFE (Recency, Frequency, Engagement) – Zaangażowanie może być wartością złożoną opartą na czasie spędzonym na stronie, stronach na wizytę, współczynniku odrzuceń, zaangażowaniu w mediach społecznościowych itp. Szczególnie przydatne dla firm internetowych.

Możesz wykonać segmentację RFM dla całej bazy klientów lub tylko podzbioru. Na przykład, możesz najpierw podzielić klientów na segmenty na podstawie obszaru geograficznego lub innych danych demograficznych, a następnie według RFM dla historycznych segmentów zachowań opartych na transakcjach.

Nasza rekomendacja: zacznij od czegoś prostego, eksperymentuj i buduj dalej.

Stosowanie segmentacji RFM w Twojej firmie

Marketerzy od lat stosują segmentację opartą na RFM, aby zoptymalizować zwrot z inwestycji w kampanie marketingowe. Zwykle odbywa się to poprzez wysyłanie ukierunkowanych wiadomości do tych 11 segmentów, o których mówiliśmy wcześniej – lub dowolnej innej niestandardowej segmentacji, której wymaga sytuacja.

Segmentacja klientów/użytkowników nie jest czymś obcym w świecie marketingu. Wielkie marki sprowadzają to do T, a mali dopiero zaczynają dostrzegać siłę stojącą za strategią skoncentrowaną na laserze – skoncentrowaną na segmentacji użytkowników.

Neil Patel o tym, jak działa segmentacja użytkowników w content marketingu

Segmentacja RFM dla lepszego e-mail marketingu

Twórz segmentowane listy w swoim oprogramowaniu do e-mail marketingu (MailChimp, Campaign Monitor itp.) na podstawie analizy RFM. Następnie uruchom automatyczną kampanię kroplową w każdym segmencie. Jeśli to możliwe, zautomatyzować przenoszenie osób między segmentowanymi listami, gdy przechodzą z jednego segmentu RFM do drugiego .

Możesz dalej segmentować na podstawie współczynników otwarć i kliknięć oraz zakupionych produktów. Daje to skoncentrowane na laserze, wysoce odpowiednie segmenty rynku. Ta strategia radykalnie poprawia wyniki.

RFM w celu poprawy wartości życiowej klienta

To, ile klient spędza u Ciebie w ciągu swojego życia, zależy od wielu czynników. RFM może pomóc w wielu z tych aspektów – zmniejszeniu churn, oferowaniu up-sellingu i cross-sellingu segmentom, które są bardziej skłonne do reagowania, zwiększaniu lojalności i poleconych, sprzedawaniu pozycji o wysokiej wartości i nie tylko.

Jedno słowo ostrzeżenia. Nie przesadzaj . Jeśli będziesz nadal wysyłać kampanie marketingowe do jednego segmentu swoich klientów, mogą się zirytować i przestać kupować.

Segmentacja RFM pod kątem wprowadzania nowych produktów

Promowanie nowych produktów wśród lojalnych klientów to świetny sposób na uzyskanie wstępnego zainteresowania i opinii. Możesz skontaktuj się ze swoimi mistrzami i lojalnymi klientami jeszcze przed zbudowaniem produktu. Dzięki nim uzyskasz doskonały wgląd w to, co warto zbudować i jak to promować. Ta grupa osób również chętnie skieruje Twój produkt do swoich kręgów wpływów.

RFM w celu zwiększenia lojalności i zaangażowania użytkowników

Jeśli prowadzisz program lojalnościowy, Potencjalny Lojalista jest pierwszym segmentem, na który możesz kierować reklamy. Chcesz mieć pewność, że ich początkowe doświadczenie z Twoim produktem i usługą będzie przyjemne i niezapomniane. Kontynuuj z kilkoma aktualnymi promocjami, a istnieje duże prawdopodobieństwo, że kupią ponownie. Wysyłanie treści edukacyjnych do tych klientów zwiększy również ich zaangażowanie w Twoją markę.

RFM w celu zmniejszenia rotacji klientów

Zagrożony i Hibernacja to dwa segmenty, na które należy zwrócić szczególną uwagę. Wyślij spersonalizowane e-maile lub zadzwoń, aby ponownie skontaktować się z tymi klientami. Możesz nawet oferować powtórne zakupy ze zniżką lub przeprowadzać ankiety, aby rozwiać ich obawy, zanim stracisz je na rzecz konkurencji/alternatywy.

RFM w celu zminimalizowania kosztów marketingu i poprawy zwrotu z inwestycji

Nieukierunkowane kampanie marketingowe mogą być kosztowne. Skupienie się na mniejszym segmencie klientów znacznie obniży koszty, pozwalają przeprowadzać więcej eksperymentów i podejmować decyzje na podstawie danych.

W rzeczywistości korzenie RFM tkwią w marketingu bezpośrednim. Obniżyli koszty drukowania i wysyłki katalogów, kierując reklamy tylko do tych klientów, którzy byli bardziej skłonni zareagować na te kampanie. Niezależnie od tego, czy zajmujesz się marketingiem cyfrowym, drukiem czy mediami, segmentacja obniży koszty i poprawi zwrot z inwestycji.

RFM dla kampanii remarketingowych / retargetingowych

Remarketing to sprytna technika, dzięki której wyświetlasz reklamy/promocje osobom, które przynajmniej raz odwiedziły Twoją witrynę, ale teraz są w innej witrynie. Będą widzieć Twoje reklamy w innych odwiedzanych witrynach – poprawia to współczynniki kliknięć i ogólną skuteczność.

Prostym sposobem wykorzystania remarketingu z RFM może być: wyeksportuj segment swoich klientów – zwłaszcza Ostatnich Klientów lub Obiecujących – do Facebook Audiences lub innego rozwiązania do zarządzania kampaniami, z którego korzystasz. Następnie pokaż promocje tej grupie osób.

RFM, aby lepiej zrozumieć Twój biznes

Większość małych firm nie w pełni rozumie swoich klientów. Mogą nie znać danych demograficznych ani firmograficznych swoich klientów. Zbieranie i zrozumienie tych informacji może być również czasochłonne i kosztowne.

Analiza RFM staje się szybką metodą zrozumieć zachowanie swoich klientów . A ponieważ opiera się na rzeczywistej historii transakcji, to dużo. Spojrzenie na różne segmenty RFM może ujawnić spostrzeżenia dotyczące Twojej firmy. Zadawanie pytań o porównanie segmentów ze sobą może otwierają ogromne możliwości rozwoju .

Jak korzystać z analizy RFM – Praktyczne strategie

Teraz, gdy wiesz, jak przeprowadzić analizę RFM, musisz pomyśleć, jak wykorzystać segmenty RFM, prawda? Cóż, można to zrobić na wiele sposobów. Zobacz, jakie strategie możesz wdrożyć dla każdego z 11 segmentów RFM-

Najczęściej zadawane pytania dotyczące segmentacji RFM/analizy RFM

Co to jest segmentacja RFM?

Segmentacja RFM to metoda segmentacji klientów na podstawie ich zachowań zakupowych. Analizując segmenty RFM, klienci są oceniani na podstawie trzech czynników – odbycia, częstotliwości i wartości pieniężnej. Grupuje klientów na podstawie ich historii zakupów – jak ostatnio, z jaką częstotliwością i jaką wartość pieniężną kupowali.

Dlaczego firma miałaby korzystać z analizy RFM?

Firmy mogą używać analizy RFM do segmentacji klientów, wysyłania ukierunkowanych wiadomości e-mail, poprawy relacji z klientami, zwiększenia ROI, poprawy marketingu, zmniejszenia kosztów marketingu, lepszego retargetingu, zmniejszenia churnu i wielu innych. Zapoznaj się szczegółowo z tymi praktycznymi zastosowaniami tutaj.

Podsumowanie segmentacji RFM – plusy, minusy, rekomendacje

Technika RFM to sprawdzony model marketingowy, który pomaga sprzedawcom detalicznym i firmom e-commerce zmaksymalizować zwrot z inwestycji marketingowych.

Zalety analizy RFM i segmentacji RFM

• RFM jest przydatny dla różnych rodzajów firm – internetowych, detalicznych, marketingu bezpośredniego, subskrypcji, organizacji non-profit…
• Poznajesz różne segmenty klientów i możesz zidentyfikować swoich najlepszych klientów
• RFM pomaga tworzyć wysoce ukierunkowane kampanie marketingowe
• Pomaga w marketingu relacji z klientami i lojalności klientów
• Połącz go z innymi narzędziami, aby uzyskać szczegółowe analizy i informacje o klientach
• RFM obniża koszty marketingu dzięki optymalizacji targetowania
• Zmniejsza negatywne reakcje klientów dzięki kontrolowanemu targetowaniu

Niektóre ograniczenia RFM:

• Może to nie być przydatne, gdy większość klientów jest tylko jednorazowymi nabywcami
• Kiedy sprzedajesz tylko jeden produkt i to tylko raz, RFM może nie być odpowiedni
• RFM to analiza historyczna. To nie jest dla perspektyw.
• Bez oprogramowania/narzędzia obliczanie wyników i segmentów RFM może być skomplikowane
• Wysyłanie zbyt wielu kampanii do jednego konkretnego segmentu może zdenerwować klientów

Przeprowadzaj analizy RFM i segmentuj klientów w ciągu kilku sekund za pomocą Putler

RFM wygląda świetnie na papierze, ale komplikuje się, jeśli trzeba wdrożyć go od zera. Musisz więc albo zrób to sam, budując algorytm, albo skonsultować się z agencją marketingową, która zrobi to za Ciebie. W obu przypadkach tracisz dużo czasu i pieniędzy. To tam firmy tracą zainteresowanie i rezygnują z segmentacji RFM.

Oto, gdzie wkracza Putler

Nasze narzędzie analityczne Putler ma gotowy do użycia wykres RFM. Po połączeniu platformy eCommerce, bramki płatności z Putlerem, automatycznie przetwarza ona wszystkie dane klienta i dzieli je na 11 segmentów w oparciu o czas odbycia, częstotliwość i parametr pieniężny.

Ciekawostka: obliczenie RFM dosłownie zajmuje tylko 3 kroki w Putler.
Kroki do uruchomienia analizy RFM w Putler

1. Połącz swoje źródła danych z Putlerem
2. Przejdź do panelu Klientów
3. Kliknij dowolny segment RFM. Gotowe!

Oto jak wygląda wykres RFM w Putler –

Zalety korzystania z analizy RFM Putlera w porównaniu z konkurencją

Oszczędza czas
Czas jest najważniejszy. Rozumiemy, że jako właściciele firm Twój czas jest cenny. I cenimy to. W Putler analiza RFM jest w 100% zautomatyzowana. Nie musisz wykonywać żadnych ręcznych obliczeń wyniku RFM, nie ma potrzeby bawić się arkuszami Excela lub czymkolwiek innym. Putler will analyze your customer database and divide customers based on their shopping behavior into 11 segments. You need to simply click the RFM segment you want to work on and Putler will show you all the customers that fall in that segment.

Nie wymaga znajomości kodowania
Nie każda firma jest wspierana przez wewnętrzny zespół techniczny i rozumiemy to. Dlatego sprawiliśmy, że segmentacja RFM Putlera jest bardzo prosta. Nie potrzebujesz umiejętności kodowania, zrozum to. Putler wykonuje wszystkie ciężkie prace i zapewnia gotowe do użycia segmenty w ciągu kilku sekund.

Bardzo przystępny cenowo
Gdybyś musiał stworzyć narzędzie RFM od podstaw lub skorzystać z zewnętrznych agencji marketingowych w celu segmentacji klientów, wydasz tysiące dolarów. Prawidłowy? Weź również pod uwagę, że RFM nie jest ostatnim krokiem. To dopiero początek, gdy segmentujesz klientów, musisz przeznaczyć budżet na prowadzenie działań marketingowych, takich jak retargeting, wysyłanie ukierunkowanych wiadomości e-mail, ulepszanie marketingu itp. Oznacza to, że musisz wydać jeszcze więcej pieniędzy, gdy masz pod ręką segmenty RFM. Biorąc to wszystko pod uwagę, Putler sprawia, że ​​RFM jest dostępny dla każdego. Wystarczy wybrać środkowy plan (wzrost – 79 USD/mies.) i możesz podzielić klientów na mniej niż 80 USD. Kraść?

Przyjazny użytkownikowi
Analiza RFM ma wiele zastosowań. Muszą mieć do niego dostęp marketerzy, konsultanci, pracownicy wsparcia, menedżerowie najwyższego szczebla itp. Aby więc zaspokoić potrzeby wszystkich tych grup, Putler uczynił interfejs RFM bardzo łatwym w użyciu i bardzo prostym do zrozumienia.

Analiza RFM w czasie rzeczywistym
Analiza RFM Putlera opiera się na danych w czasie rzeczywistym. Oznacza to, że gdy klient kupi coś w Twoim sklepie, Putler przeprowadzi analizę RFM na kliencie i doda go do odpowiedniego segmentu na podstawie obliczonego wyniku RFM. Analiza RFM w czasie rzeczywistym zapewnia segmentację wszystkich klientów w dowolnym momencie.

Możliwość filtrowania według segmentów RFM
Analiza RFM Putlera dzieli klientów na 11 segmentów w oparciu o datę, częstotliwość i wartość pieniężną. Ale to nie to. Możesz dalej analizować te segmenty na podstawie różnych parametrów, takich jak – status zamówienia, zakupione produkty, odbiorca, geolokalizacja, ceny i wiele innych. Ta możliwość dalszego filtrowania klientów należących do określonego parametru pomaga zawęzić targetowanie i jeszcze bardziej usprawnić marketing.

Wypróbuj Putlera za darmo

To całkowicie Twój wybór – jeśli prowadzisz działalność online i chcesz przeprowadzić analizę RFM na swojej bazie klientów i podzielić ją na różne segmenty, to Putler jest świetnym sposobem na rozpoczęcie. Putler ma 14-dniowy BEZPŁATNY okres próbny. Otrzymasz dostęp do wszystkich funkcji (w tym segmentacji RFM).

Uwaga: wersja próbna będzie pobierać tylko dane z ostatnich 3 miesięcy. Możesz więc segmentować klientów, którzy dokonali u Ciebie zakupów w ciągu ostatnich 3 miesięcy w wersji próbnej. Gdy wypróbujesz wersję próbną i będziesz przekonany o produkcie, wybierz plan wzrostu, a Putler pobierze więcej danych historycznych. Następnie możesz uruchomić segmentację RFM również na starszych klientach.

Zostaw odpowiedź ze swoimi komentarzami lub pytaniami. I nie zapomnij podzielić się tym artykułem z innymi marketerami.