RFM-анализ для успешной сегментации клиентов

На этой странице вы будете узнать все, что вам нужно, чтобы узнать о RFM .

Наряду с основами вы также узнаете как вы можете применить модель RFM в своем бизнесе .

Что такое RFM-анализ?

Анализ RFM ( новизна, частота, денежный ) — это проверенная маркетинговая модель для сегментации клиентов на основе поведения. Он группирует клиентов на основе их истории транзакций — как недавно, как часто и сколько они покупали.

RFM помогает разделить клиентов на различные категории или кластеры, чтобы определить клиентов, которые с большей вероятностью откликнутся на рекламные акции, а также на будущие услуги персонализации.

Что такое анализ недавности, частоты и монетарного анализа?

Недостаточно оценивать клиентов по одному параметру.

Например, вы можете сказать, что люди, которые тратят больше всего, являются вашими лучшими клиентами. Большинство из нас согласны и думают так же.

Но ждать! Что, если они купили только один раз? Или очень давно? Что делать, если они больше не используют ваш продукт?

Итак... можно ли их по-прежнему считать вашими лучшими клиентами? Возможно нет.

Оценка ценности клиента только по одному аспекту даст вам неточный отчет о вашей клиентской базе и их пожизненной ценности.

Вот почему модель RFM сочетает в себе три различных атрибута клиентов для ранжирования клиентов.

Если они купили в недавнем прошлом, они получают более высокие баллы. Если они купили много раз, они получают более высокий балл. И если они потратили больше, они получают больше очков. Объедините эти три оценки, чтобы создать оценку RFM.

Наконец, вы можете сегментировать свою базу данных клиентов на разные группы на основе этого Недавность – Частота – Денежный счет.

Анализ клиентских сегментов RFM с помощью модели RFM

Вы можете создавать различные типы клиентских сегментов с помощью RFM-моделирования, но мы рекомендуем 11 сегментов.

Подумайте, какой процент ваших существующих клиентов будет в каждом из этих сегментов. И оцените, насколько эффективными могут быть рекомендуемые маркетинговые действия для вашего бизнеса.

С другой стороны: повторяющаяся грустная история электронного маркетинга

Рассмотрим этот случай…

Кэрол подготовила идеальную электронную рассылку — содержание, дизайн, тема, призыв к действию, ссылки в социальных сетях… Она рассылает рассылку, ожидая звездных коэффициентов конверсии. Ее расчеты в уме заключаются в том, что, даже если она будет конвертировать с «низкой» 10%-ной ставкой для ее 3500 клиентов, она станет богаче на несколько тысяч долларов в течение нескольких часов.

Десять минут.. полчаса.. два часа.. восемь часов. Но, в конце концов, только 1,5% людей перешли по ссылке и совершили одну продажу.

Очень разочаровывает, не так ли?

Что она упустила?

Кэрол сделала все идеально, кроме одного — таргетинг .

Она отправила одно и то же письмо всем.

Я уверен, вы согласитесь: разные клиенты реагируют на разные сообщения.

Чувствительный к цене клиент воспользуется предложением скидки, но тот, кто регулярно покупает у вас, может быть в восторге только от запуска нового продукта.

Это улов!

Вместо того, чтобы охватить 100% своей аудитории, вам нужно определить и настроить таргетинг только на определенные группы клиентов, которые окажутся наиболее прибыльными для вашего бизнеса.

Мы оставляем золото на столе…

Большинство из нас даже не близки с Кэрол.

Независимо от того, занимаетесь ли вы онлайн-торговлей, розничной торговлей, прямым маркетингом или B2B, большинство из нас настолько заняты повседневными делами, что не уделяют достаточно времени маркетингу. Наши маркетинговые кампании торопятся, им не хватает копирайтинга, им не хватает профессионального дизайна, и мы не уделяем должного внимания отслеживанию или улучшению конверсий.

Конечно, мы хотим сделать все это. Но мы этого не делаем.

Что, если бы мы лучше понимали наших клиентов и отправляли им более релевантные кампании?

Я обещаю, что наш уровень успеха будет намного выше.

Мы не только заработаем больше денег, но и наши клиенты станут счастливее и лояльнее.

Все еще не убежден? Вы будете через несколько минут.

Преимущества сегментации RFM: вот как RFM-анализ становится очень полезным…

Отправка сообщения, адаптированного для группы клиентов, приведет к гораздо более высоким показателям конверсии.

Разве это не очевидно?

Все маркетинговые кампании должны в первую очередь охватывать целевой сегмент, затем создавать рекламные материалы, которые найдут отклик у этой аудитории, а затем давить на педаль газа до упора.

К сожалению, большинство из нас этого не делает.

Вот где RFM-анализ очень полезен.

RFM упрощает идентификацию групп клиентов .

Сегментация RFM легко отвечает на эти вопросы для вашего бизнеса…

• Кто мои лучшие клиенты?
• Какие клиенты находятся на грани оттока?
• У кого есть потенциал превратиться в более прибыльных клиентов?
• Кто такие потерянные клиенты, на которых не нужно обращать особого внимания?
• Каких клиентов вы должны сохранить?
• Кто ваши постоянные клиенты?
• Какая группа клиентов, скорее всего, отреагирует на вашу текущую кампанию?

Доказанная эффективность – десятилетия академических и промышленных исследований

RFM имеет многолетний опыт работы. Это не причуда или маркетинговый трюк. Это научно доказанный процесс.

Прежде всего, он основан на принципе Парето, обычно называемом правилом 80-20 .

Правило Парето гласит, что 80% результатов исходят из 20% причин.

Точно так же 20% клиентов приносят 80% вашего общего дохода.

Люди, которые потратили один раз, с большей вероятностью потратят снова. Люди, которые совершают крупные покупки билетов, с большей вероятностью повторят их.

Принцип Парето лежит в основе модели RFM. Сосредоточение ваших усилий на важнейших сегментах клиентов, вероятно, даст вам гораздо более высокую отдачу от инвестиций!

Корни в прямом маркетинге, бизнесе баз данных / каталогов

Концепция RFM была первоначально представлена ​​Bult и Wansbeek в 1995 году. Она эффективно использовалась продавцами каталогов для минимизации затрат на печать и доставку при максимальном возврате.

Растущая популярность компьютеризации еще больше упростила проведение RFM-исследований, поскольку записи о клиентах и ​​покупках были оцифрованы. Обширное исследование Blattberg et al. в 2008 году доказали эффективность RFM применительно к маркетинговым базам данных. Многочисленные другие академические исследования также подтвердили, что RFM снижает затраты на маркетинг и увеличивает отдачу.

Windsor Circle сообщила о значительном успехе использования RFM для своих розничных клиентов:

• Компания Eastwood увеличила прибыль от маркетинга по электронной почте на 21%
• L'Occitane получила в 25 раз больше доходов от одного электронного письма. 25 раз, а не 25%…
• Frederick's of Hollywood зафиксировал коэффициент конверсии в своих кампаниях на уровне 6-9%.

Надеюсь, теперь вы убедились в полезности RFM-анализа для вашего собственного бизнеса.

Теперь давайте перейдем к математике всех этих результатов.

Как рассчитать баллы RFM? - Упрощен расчет баллов RFM

Хотите знать, как рассчитать баллы RFM для вашей базы данных клиентов? Вот как…

Нам нужны некоторые данные о каждом клиенте:

• Идентификатор клиента/электронная почта/имя и т. д .: для их идентификации
• Недавность (R) в днях с момента последней покупки : сколько дней назад была их последняя покупка? Вычтите самую последнюю дату покупки из сегодняшнего дня, чтобы рассчитать значение недавности. 1 день назад? 14 дней назад? 500 дней назад?
• Частота (F) как общее количество транзакций : сколько раз покупатель совершал покупки в нашем магазине? Например, если кто-то разместил 10 заказов за определенный период времени, их частота равна 10.
• Денежный (M) как общая сумма потраченных денег : сколько долларов США (или любой другой валюты, в которой вы рассчитываете) потратил этот клиент? Снова ограничьтесь последними двумя годами – или возьмите все время. Просто суммируйте деньги от всех транзакций, чтобы получить значение M.

Пример RFM-анализа

Возьмем, к примеру, покупателя Роберта Джонсона. В последний раз он делал заказ 3 дня назад и на сегодняшний день разместил в общей сложности 6 заказов на сумму 540 долларов.

Применение формулы оценки RFM

Получив значения RFM из истории покупок, мы присваиваем оценку от одного до пяти новизне, частоте и денежной ценности индивидуально для каждого клиента . Пять — это лучшее/наивысшее значение, а единица — наименьшее/наихудшее значение. Окончательная оценка RFM рассчитывается просто путем объединения отдельных чисел оценки RFM.

Помните, что значения RFM и оценки RFM различны. Значение — это фактическое значение R/F/M для этого клиента, а Score — это число от 1 до 5, основанное на значении.

Посмотрите на таблицу ниже. Чтобы рассчитать балл, мы сначала сортируем значения в порядке убывания (от большего к меньшему). Поскольку у нас 15 клиентов и пять оценок, мы присваиваем оценку пять первым трем записям, четыре — следующим трем и так далее. Для получения общего балла RFM мы просто объединяем баллы R, F и M клиента, чтобы получить трехзначное число.

Примечание . Самые последние покупки считаются лучшими и, следовательно, им присваивается более высокий балл.

Таким образом, клиенты, которые купили недавно, часто покупают и тратят много, получают оценку 555 — Недавность (R) — 5, Частота (F) — 5, Денежный (M) — 5. Это ваши лучшие клиенты. Александр Дизель в данном случае, а не Аммар Фахад – самый большой транжира.

С другой стороны, клиенты тратят меньше всего, почти не совершая покупок, и это тоже давно — оценка 111. Недавность (R) — 1, Частота (F) — 1, Денежный (M) — 1. Энди Смит в таком случае.

Имеет смысл, верно?

Теперь позвольте мне быстро объяснить, почему мы сделали группы по три для каждой оценки.

Как рассчитать балл RFM по шкале от 1 до 5?

Различные предприятия могут использовать разные методы формул rfm для ранжирования значений RFM по шкале от 1 до 5. Но вот два наиболее распространенных метода.

Метод 1: простые фиксированные диапазоны

Пример:

Если кто-то купил в течение последних 24 часов, назначьте ему 5. За последние 3 дня начислите ему 4. Назначьте 3, если он купил в течение текущего месяца, 2 за последние шесть месяцев и 1 для всех остальных.

Как видите, мы сами определили диапазон для каждой оценки. Пороговые значения диапазона зависят от характера бизнеса. Вы бы также определили диапазоны для частоты и денежных значений.

Этот метод оценки зависит от отдельных компаний, поскольку они сами решают, какой диапазон они считают идеальным с точки зрения давности, частоты и денежной стоимости.

Но есть проблемы с таким фиксированным расчетом периода/диапазона для оценок RFM.

По мере роста бизнеса диапазоны оценок могут нуждаться в частых корректировках.

Если у вас есть регулярные платежи, но с разными условиями оплаты — ежемесячно, ежегодно и т. д. — расчеты будут ошибочными.

Метод 2: квинтили. Сделайте пять равных частей на основе доступных значений.

Вспомни свои школьные годы. В математике был термин — процентиль . Процентиль — это просто процент значений, которые соответствуют определенному наблюдению или ниже него.

Вот рисунок с MathIsFun.com, который ясно объясняет это:

Квинтили похожи на процентили, но вместо того, чтобы делить данные на 100 частей, мы делим их на 5 равных частей.

Если вы понимаете процентили, вам будет легче понять квинтиль. Если мы создадим пять равных диапазонов процентилей, процентиль с 18 баллами попадет в диапазон от 0 до 20, что будет 1-м квинтилем. Значение процентиля 81 будет находиться в диапазоне 80-100 и, следовательно, в 5-м квинтиле.

Этот метод включает в себя немного сложную математику, но решает множество проблем в методе фиксированного диапазона. Quintiles работают с любой отраслью, поскольку диапазоны выбираются из самих данных, они распределяют клиентов равномерно и не имеют пересечений.

Quintiles — это рекомендуемый нами метод расчета оценки RFM. . Мы используем квинтили для создания RFM-сегментации в Putler — нашем решении для бизнес-аналитики и маркетинговой информации для онлайн-продавцов.

Визуализация данных RFM

Графическое представление RFM поможет вам и другим лицам, принимающим решения, лучше понять RFM-анализ вашей организации.

R, F и M имеют баллы от 1 до 5, всего имеется 5x5x5 = 125 комбинаций значений RFM. Три измерения R, F и M лучше всего отображать на трехмерной диаграмме. Если бы нам нужно было посмотреть, сколько клиентов у нас есть для каждого значения RFM, нам пришлось бы просмотреть 125 точек данных.

Но работать с 3D-графиками на бумаге или экране компьютера не получится. Нам нужно что-то двухмерное, что-то, что легче изобразить и понять.

Более простое представление RFM-анализа

В этом подходе мы частота графика + денежная оценка по оси Y (диапазон от 0 до 5) и давность (диапазон от 0 до 5) по оси X . Это уменьшает количество возможных комбинаций со 125 до 50. Объединение F и M в одну имеет смысл, потому что обе они связаны с тем, сколько покупатель покупает. R на другой оси дает нам быстрый взгляд на уровни повторного взаимодействия с клиентом.

Возьмем, к примеру, бизнес по подписке. Для клиента с ежемесячной подпиской в ​​размере 100 долларов США его денежная стоимость составит 1200 долларов США за весь год, но частота будет равна 12 из-за ежемесячного выставления счетов.

С другой стороны, одноразовая подписка или годовая подписка за 1200 долларов США указывает на хорошую денежную ценность, но частота составляет всего 1 из-за разовой покупки.

Клиент одинаково важен в обоих случаях. И наш подход к объединению частотных и денежных оценок придает им равную важность в нашем RFM-анализе.

Повышение эффективности — создание сегментов RFM

Понимание 50 элементов все еще может быть утомительным. Так что мы можем резюмировать наш анализ в 11 сегментов чтобы лучше понять наших клиентов.

Если вы помните, мы обсуждали эти сегменты в начале этой статьи.

Вот таблица, которая объясняет, как вы можете создать 11 сегментов клиентов на основе оценок RFM .

Наша окончательная презентация RFM-анализа

Присвоение каждому сегменту отдельного цвета облегчит запоминание. И если мы будем подбирать цвета с умом, нашим графическим представлением RFM будет намного легче поделиться и понять.

Итак, вот наш окончательный сводный отчет RFM!

Программное обеспечение/инструменты для RFM-сегментации и RFM-анализа

С ростом внимания к управлению взаимоотношениями с клиентами (CRM) RFM стал неотъемлемой частью маркетинга и бизнес-аналитики. Если вы проводите однократную оценку покупательского поведения ваших клиентов, вам может сойти с рук выполнение ручного или полуавтоматического анализа RFM.

Но если у вас немного большая база данных, вам не захочется выполнять все сложные вычисления самостоятельно.

RFM-расчеты в Excel

Брюс Харди и Питер Фейдер написали подробную заметку об использовании Excel для расчета оценок RFM. У них также есть образец файла Excel, который вы можете использовать. Но эта заметка от 2008 года и может нуждаться в обновлениях.

Существует также шаблон Excel от UMacs Business Solutions, который продается за 3,99 доллара США.

На сайте CogniView также есть пошаговое руководство по настройке RFM-анализа в Excel.

Еще один ресурс, на который я наткнулся, принадлежит Дейву Лангеру, энтузиасту анализа данных. Вот краткое видео о том, как он выполняет расчеты RFM с помощью Excel.

Некоторые инструменты CRM выполняют RFM

Существует множество программ CRM, которые могут автоматически рассчитывать оценки RFM и сегментировать ваших клиентов. Обратитесь в выбранную вами CRM, есть ли у них уже поддержка RFM.

Сегментация RFM с использованием Python/R и других инструментов аналитики

R и Python популярны для статистической и бизнес-аналитики. Если у вас есть собственная команда специалистов по обработке и анализу данных, было бы лучше создать собственную RFM-модель для вашего бизнеса, используя имеющиеся у вас инструменты.

Сегментация RFM для Shopify, BigCommerce и TicTail

RetentionGrid — это программный сервис, специализирующийся на RFM-анализе. Он может получать данные из вашего магазина Shopify, BigCommerce или TicTail и показывать красивую визуализацию сегментов RFM.

RFM-анализ и многое другое для всех интернет-магазинов

Путлер предоставляет комплексный RFM-анализ, а также множество других инструментов бизнес-аналитики и отчетности. . Он создан для электронной коммерции и поддерживает автоматическую синхронизацию с основными платежными шлюзами и системами электронной коммерции. Путлер также предоставляет вам подробные отчеты о многих других вещах — продажах, продуктах и ​​посетителях.

RFM-анализ в Putler доступен в личном кабинете клиента. Вот как это выглядит .

RFM-анализ в маркетинге

RFM-анализ Путлера помогает маркетологам найти ответы на следующие вопросы:

• Кто ваши лучшие клиенты?
• Кто из ваших клиентов может повлиять на уровень оттока?
• У кого есть потенциал стать ценными клиентами?
• Кого из ваших клиентов можно удержать?
• Кто из ваших клиентов с наибольшей вероятностью откликнется на кампании по привлечению внимания?

Варианты модели RFM

RFM — это простая система для количественной оценки поведения клиентов. Многие люди расширили модель сегментации RFM и создали вариации.

Две известные версии:

• RFD (Recency, Frequency, Duration) — Продолжительность — это затраченное время. Особенно полезно при анализе потребительского поведения продуктов, ориентированных на зрительскую/читательскую аудиторию/серфинг.
• RFE (Recency, Frequency, Engagement) — Вовлеченность может быть составной величиной, основанной на времени, проведенном на странице, количестве страниц за посещение, показателе отказов, вовлеченности в социальных сетях и т. д. Особенно полезно для онлайн-бизнеса.

Вы можете выполнить RFM-сегментацию для всей клиентской базы или только для ее части. Например, вы можете сначала сегментировать клиентов на основе географического региона или других демографических данных, а затем с помощью RFM для исторических сегментов поведения на основе транзакций.

Наша рекомендация: начните с чего-то простого, экспериментируйте и развивайте.

Применение сегментации RFM к вашему бизнесу

Маркетологи уже много лет используют сегментацию на основе RFM для оптимизации окупаемости инвестиций в маркетинговые кампании. Обычно это делается путем отправки целевых сообщений тем 11 сегментам, которые мы обсуждали ранее, или любой другой пользовательской сегментации, которую требует ситуация.

Сегментация клиентов/пользователей не является чем-то чуждым в мире маркетинга. Крупные бренды справляются с этим на «Т», а маленькие парни только начинают осознавать силу лазерно-ориентированной стратегии — лазерно-ориентированной на сегментацию пользователей.

Нил Патель о том, как работает сегментация пользователей в контент-маркетинге

Сегментация RFM для лучшего маркетинга по электронной почте

Создавайте сегментированные списки в своем программном обеспечении для электронного маркетинга (MailChimp, Campaign Monitor и т. д.) на основе анализа RFM. Затем запустите автоматическую капельную кампанию для каждого сегмента. Если возможно, автоматизировать перемещение людей между сегментированными списками по мере их перехода из одного сегмента RFM в другой .

Вы можете дополнительно сегментировать на основе показателей открытий и кликов, а также приобретенных продуктов. Это дает вам лазерно-ориентированные, очень релевантные сегменты рынка. Эта стратегия значительно улучшает результаты.

RFM для повышения пожизненной ценности клиента

Сколько клиент тратит с вами в течение своей жизни, зависит от ряда факторов. RFM может помочь во многих из этих аспектов — сокращение оттока, предложение дополнительных и перекрестных продаж сегментам, которые с большей вероятностью отреагируют, повышение лояльности и рефералов, продажа дорогих товаров и многое другое.

Однако одно слово предостережения. Не переусердствуйте . Если вы продолжите отправлять маркетинговые кампании одному сегменту своих клиентов, они могут разозлиться и перестать покупать.

Сегментация RFM для запуска новых продуктов

Продвижение новых продуктов среди постоянных клиентов — отличный способ получить первоначальную поддержку и отзывы. Вы можете свяжитесь со своими чемпионами и постоянными клиентами еще до создания продукта. Они могут дать вам отличное представление о том, что строить и как это продвигать. Эта группа людей также с радостью порекомендует ваш продукт своим кругам влияния.

RFM для повышения лояльности и вовлеченности пользователей

Если вы запускаете программу лояльности, потенциальный лоялист — это первый сегмент, на который вы можете ориентироваться. Вы хотите, чтобы их первое знакомство с вашим продуктом и услугой было приятным и запоминающимся. Следите за несколькими своевременными акциями, и они, скорее всего, купят снова. Отправка образовательного контента этим клиентам также повысит их вовлеченность в ваш бренд.

RFM для снижения оттока клиентов

At Risk и Hibernating — два сегмента, на которые нужно обратить особое внимание. Отправьте персонализированные электронные письма или позвоните, чтобы восстановить связь с этими клиентами. Вы даже можете предлагать повторные покупки со скидкой или проводить опросы, чтобы решить их проблемы, прежде чем вы проиграете их конкурентам/альтернативам.

RFM для минимизации затрат на маркетинг и повышения рентабельности инвестиций

Нецелевые маркетинговые кампании могут быть дорогими. Ориентация на меньший сегмент клиентов позволит значительно сократить расходы, позволяют больше экспериментировать и принимать решения на основе данных.

На самом деле, корни RFM уходят в прямой маркетинг. Где они сократили расходы на печать и доставку каталогов, ориентируясь только на тех клиентов, которые с большей вероятностью откликнутся на эти кампании. Независимо от того, занимаетесь ли вы цифровым маркетингом, печатью или СМИ, сегментация сократит ваши расходы и повысит рентабельность инвестиций.

RFM для кампаний ремаркетинга/ретаргетинга

Ремаркетинг — это умный метод, при котором вы показываете свои объявления/продвижения людям, которые хотя бы раз были на вашем сайте, но сейчас находятся на каком-то другом сайте. Они увидят вашу рекламу на других посещаемых ими сайтах — это повысит количество кликов и общую эффективность.

Простым способом использования ремаркетинга с RFM может быть экспортируйте сегмент ваших клиентов, особенно недавних или перспективных клиентов, в Facebook Audiences или другое используемое вами решение для управления кампаниями. Затем покажите акции этой группе людей.

RFM для лучшего понимания вашего бизнеса

Большинство малых предприятий не полностью понимают своих клиентов. Они могут не знать демографические или фирмографические данные своих клиентов. Сбор и понимание этой информации также может занять много времени и средств.

RFM-анализ становится быстрым методом понять поведение ваших клиентов . И поскольку он основан на фактической истории транзакций, это много. Взглянув на различные сегменты RFM, вы сможете получить представление о своем собственном бизнесе. Задавая вопросы о том, как ваши сегменты сравниваются друг с другом, вы можете открыть огромные возможности роста .

Как использовать RFM-анализ – Практические стратегии

Теперь, когда вы знаете, как выполнять RFM-анализ, вы, должно быть, думаете, как использовать сегменты RFM, верно? Ну, есть несколько способов сделать это. Посмотрите, какие стратегии вы можете реализовать для каждого из 11 сегментов RFM.

Часто задаваемые вопросы по сегментации RFM / анализу RFM

Что такое RFM-сегментация?

Сегментация RFM — это метод сегментации клиентов на основе их покупательского поведения. При анализе сегментов RFM клиенты оцениваются по трем факторам: давность, частота и денежная стоимость. Он группирует клиентов на основе их истории покупок — как недавно, с какой частотой и на какую денежную сумму они покупали.

Зачем компании использовать RFM-анализ?

Компании могут использовать RFM-анализ для сегментации клиентов, рассылки целевых электронных писем, улучшения отношений с клиентами, повышения рентабельности инвестиций, улучшения маркетинга, снижения затрат на маркетинг, улучшения ретаргетинга, сокращения оттока клиентов и многого другого. Подробно изучите эти практические приложения здесь.

Резюме сегментации RFM – плюсы, минусы, рекомендации

Техника RFM — это проверенная маркетинговая модель, которая помогает розничным торговцам и предприятиям электронной коммерции максимизировать отдачу от своих маркетинговых инвестиций.

Преимущества RFM-анализа и RFM-сегментации

• RFM полезен для разных типов бизнеса — онлайн, розничной торговли, прямого маркетинга, подписки, некоммерческих организаций…
• Вы познакомитесь с различными сегментами клиентов и сможете определить своих лучших клиентов.
• RFM помогает создавать целенаправленные маркетинговые кампании
• Это помогает маркетингу отношений с клиентами и лояльности клиентов
• Объедините его с другими инструментами, чтобы получить подробную клиентскую аналитику и информацию о клиентах.
• RFM снижает затраты на маркетинг за счет оптимизации таргетинга
• Уменьшает негативную реакцию клиентов благодаря контролируемому таргетингу.

Некоторые ограничения RFM:

• Это может быть бесполезно, когда большинство клиентов являются разовыми покупателями.
• Когда вы продаете только один продукт, и то только один раз, RFM может не подойти.
• RFM — это исторический анализ. Это не для перспектив.
• Без программного обеспечения/инструмента расчет показателей и сегментов RFM может быть сложным.
• Отправка слишком большого количества кампаний в один конкретный сегмент может расстроить клиентов.

Запустите RFM-анализ и сегментируйте клиентов за считанные секунды с помощью Putler

RFM отлично выглядит на бумаге, но становится сложным, если вам нужно реализовать его с нуля. Так что вам нужно либо создать алгоритм своими руками, либо проконсультироваться с маркетинговым агентством, чтобы сделать это за вас. В обоих случаях вы теряете много времени и денег. Именно здесь компании теряют интерес и отказываются от сегментации RFM.

Вот где вступает Путлер

Наш инструмент аналитики Putler имеет готовую к использованию диаграмму RFM. Как только вы подключаете свою платформу электронной коммерции, платежный шлюз к Putler, он автоматически обрабатывает все клиентские данные и делит их на 11 сегментов в зависимости от давности, частоты и денежного параметра.

Забавный факт: расчет RFM буквально занимает всего 3 шага в Putler.
Шаги для запуска RFM-анализа в Putler

1. Подключите свои источники данных к Putler
2. Перейти в панель управления клиентами
3. Нажмите на любой сегмент RFM. Сделанный!

Вот как выглядит диаграмма RFM в Путлере –

Преимущества использования RFM-анализа Путлера перед конкурентами

Экономит время
Время имеет существенное значение. Мы понимаем, что как владельцы бизнеса, ваше время драгоценно. И мы это ценим. В Putler анализ RFM автоматизирован на 100 %. Вам не нужно делать никаких ручных вычислений оценки RFM, не баловаться таблицами Excel или чем-то еще. Путлер проанализирует вашу базу данных клиентов и разделит клиентов на основе их покупательского поведения на 11 сегментов. Вам нужно просто щелкнуть сегмент RFM, над которым вы хотите работать, и Путлер покажет вам всех клиентов, которые попадают в этот сегмент.

Не требуется знаний кодирования
Не каждый бизнес поддерживается собственной технической командой, и мы это понимаем. Поэтому мы сделали RFM-сегментацию Путлера очень простой. Вам не нужны навыки кодирования для использования, поймите это. Putler берет на себя всю тяжелую работу и предоставляет готовые к использованию сегменты за считанные секунды.

Очень доступный
Если бы вам пришлось создавать инструмент RFM с нуля или прибегать к услугам сторонних маркетинговых агентств для сегментации ваших клиентов, вы бы потратили тысячи долларов. Верно? Также учтите, что RFM — это не конечный шаг. Это только начало, когда вы сегментируете клиентов, вам нужно выделить бюджет для проведения маркетинговых мероприятий, таких как ретаргетинг, отправка целевых электронных писем, улучшение маркетинга и т. д. Это означает, что вам нужно потратить еще больше денег, когда у вас есть сегменты RFM. Учитывая все это, Putler делает RFM доступным для всех. Вам просто нужно выбрать средний план (рост — 79 долларов в месяц), и вы сможете сегментировать своих клиентов менее чем за 80 долларов. Воровать?

Удобный
RFM-анализ имеет множество применений. К нему должны иметь доступ маркетологи, консультанты, специалисты службы поддержки, менеджеры высшего уровня и т. д. Поэтому, чтобы удовлетворить все эти группы, Путлер сделал интерфейс RFM очень простым в использовании и очень простым для понимания.

RFM-анализ в реальном времени
RFM-анализ Путлера основан на данных в реальном времени. Это означает, что когда покупатель что-то покупает в вашем магазине, Путлер проведет RFM-анализ покупателя и добавит его/ее в соответствующий сегмент на основе рассчитанного показателя RFM. RFM-анализ в реальном времени гарантирует, что все ваши клиенты будут сегментированы в любой момент времени.

Возможность фильтрации по сегментам RFM
RFM-анализ Путлера делит клиентов на 11 сегментов в зависимости от давности, частоты и денежного обращения. Но это не так. Вы можете дополнительно детализировать эти сегменты на основе различных параметров, таких как статус заказа, приобретенные продукты, количество клиентов, геолокация, цены и многое другое. Эта возможность дополнительной фильтрации клиентов, принадлежащих к определенному параметру, помогает вам сузить таргетинг и еще больше улучшить маркетинг.

Попробуйте Путлер бесплатно

Это полностью ваш выбор — если у вас есть онлайн-бизнес и вы хотите провести RFM-анализ своей клиентской базы и разделить их на различные сегменты, то Putler — отличный способ начать. У Putler есть 14-дневная БЕСПЛАТНАЯ пробная версия. Вы получаете доступ ко всем функциям (включая сегментацию RFM).

Примечание . Пробная версия будет использовать данные только за последние 3 месяца. Так вы сможете сегментировать клиентов, которые покупали у вас за последние 3 месяца в пробной версии. После того, как вы попробуете пробную версию и убедитесь в продукте, выберите план роста, и Путлер получит больше исторических данных. Затем вы можете запустить RFM-сегментацию и для старых клиентов.

Оставьте ответ с вашими комментариями или вопросами. И не забудьте поделиться этой статьей с коллегами-маркетологами.