RFM-сегментация в RetailCRM: как анализировать клиентов и увеличивать повторные продажи

Что такое RFM-анализ

Три буквы, три вопроса к каждому клиенту. Когда он покупал в последний раз? Это R, Recency, давность. Как часто возвращается? Это F, Frequency, частота за выбранный период. Сколько денег оставил? Это M, Monetary.

Теперь двое из одной базы. Клиент А купил вчера, заказов у него десять, всего он принес 150 000 рублей. Клиент Б заглядывал год назад, сделал один заказ на 2 000 рублей и пропал. Первому в самый раз новинка или закрытая распродажа. Второму сначала нужно напомнить, кто вы такие, и дать повод вернуться. Одно письмо на двоих не подойдет ни тому, ни другому.

RFM как раз для этого. Данных он требует немного: даты, количество и суммы заказов, а они у вас в CRM уже есть.

Как работает RFM-сегментация

Берете базу и по каждому клиенту смотрите на три показателя. Каждому присваиваете балл, баллы собираются в код вроде 333. Близкие коды сводите в сегменты, например «лояльные» или «уснувшие», и у каждого сегмента появляется свое письмо. Клиент купил что-то еще, показатели изменились, и он переезжает в другую группу, а вместе с ним меняется и рассылка.

Теперь по порядку о каждой букве.

Что означает Recency

Давность последней покупки. Чем меньше времени прошло, тем выше шанс, что клиент еще помнит вас и откликнется. Купивший позавчера ждет посылку и охотно читает письма, а покупавший два года назад мог забыть, как называется ваш магазин.

Но «недавно» и «давно» зависят от бизнеса. Продукты покупают каждую неделю, и месяц тишины тут уже тревожный знак. Диван покупают раз в несколько лет, и полгода без заказов ничего не значат. Чужие цифры к своей базе подставлять нельзя.

Что означает Frequency

Количество покупок за определенный период. Здесь важны повторные покупки, то есть сам факт, что человек вернулся хотя бы раз, и регулярность: ровно ли он покупает или появляется рывками.

Отдельно о сезонных товарах. Елочные игрушки берут раз в год, и это не признак слабой лояльности. Для таких магазинов период в условиях сегмента лучше брать длиннее, иначе покупатель, который каждый декабрь приходит за подарками, окажется среди «редких».

Что означает Monetary

Объем выручки, которую принес клиент за выбранный период. Его легко перепутать с соседними показателями.

От среднего чека он отличается тем, что считает общую сумму, а не сумму одного заказа. Покупатель с чеком 500 рублей, заказывавший сорок раз, принесет больше, чем покупатель с чеком 5 000 рублей, заказавший один раз. Средний чек этого не покажет, а M покажет. От LTV он отличается горизонтом: LTV обычно считают за все время отношений с компанией, нередко с прогнозом, а M берет только то, что клиент уже заплатил за выбранный период.

Как рассчитывается RFM-анализ

Классическая схема такая. Каждый показатель делят на три уровня и ставят баллы от 1 до 3. Для R чем свежее покупка, тем выше балл. Для F тройка у тех, кто покупает часто, единица у тех, кто купил один раз. Для M тройка у тех, кто принес много денег.

Возьмем двух покупателей. Ольга купила на прошлой неделе, заказывает уже в пятый раз и оставляет в магазине больше остальных: это 333. Максим сделал один недорогой заказ полгода назад и пропал: это 111. Новичок с единственным скромным заказом на прошлой неделе получит индекс вроде 311. Запоминать всю матрицу из 27 комбинаций нет смысла, потому что на практике их все равно объединяют в четыре-пять рабочих групп.

Как настроить границы сегментов

Самый простой путь — разбить базу на три равные доли по каждому показателю через квантили.

Правда, при таком подходе вы получите абстрактные цифры, оторванные от реального спроса. Если пачку кофе или чай у вас заказывают каждые три недели, то понятие «редко» здесь кардинально отличается от мебельного магазина, куда покупатель за новым диваном возвращается в лучшем случае через три года. Отталкивайтесь от реального цикла повторной сделки в вашей нише и выставляйте временные пороги под него, а не под красивую математику. Трех градаций для первого запуска вполне достаточно.

Как собирать сегменты: вручную или внутри системы

Собрать таблицу в Excel ради разового теста можно за пару часов.

Беда в том, что ручной расчет устаревает в ту же минуту, когда менеджер закрывает файл, ведь пока маркетолог сводил формулы, пара десятков покупателей уже оформили новые корзины на сайте. К тому же готовую базу потом придется руками выгружать в сторонний почтовый сервис, рискуя потерять отписавшихся.

Как работает RFM в RetailCRM

В RetailCRM есть виджет «RFM-анализ по клиентам». Он находится в разделе «Аналитика», в аналитике по клиентам, и считает показатели по данным ваших заказов.

Устроен он не так, как в учебниках с кодами вроде 333. Вместо кодов RetailCRM показывает три матрицы: сумма и частота (M-F), давность и сумма (R-M), давность и частота (R-F). В каждой девять ячеек, по три уровня на каждой оси: низкий, средний, высокий. Это три разных среза одной и той же базы. Каждый клиент попадает в одну ячейку каждой матрицы, поэтому 27 ячеек на экране не равны 27 отдельным группам.

В ячейке стоит число клиентов. Нажмете на него, откроется список клиентов этой группы, если у вас есть права доступа. Границы между уровнями настраиваются шестеренкой в углу виджета.

Виджет не зависит от фильтра по датам и считает по всей истории заказов. Нужный период вы задаете уже в условиях сегмента. Пороги из виджета в сегменты автоматически не переносятся: матрицы показывают, где скапливаются клиенты и какие границы разумны, а рабочие сегменты для рассылок вы собираете отдельно.

Как подобрать диапазоны RFM

Чаще всего спотыкаются именно здесь: берут чужой пример и удивляются, почему сегменты выходят странными. Своя граница зависит от того, как часто у вас покупают. Кому-то хватает сезона, кому-то нужен год. Прикиньте цикл повторной покупки, средний чек, размер базы, сезонность и ассортимент.

Вот живая иллюстрация. Кофе заканчивается за пару недель, и два месяца молчания клиента уже тревожный звонок. Диван люди меняют раз в несколько лет, и тот, кто брал его полгода назад, для вас все еще свежий покупатель. А запчасти покупают, когда что-то сломалось, так что у них вообще нет «нормального» ритма.

Свою границу проще всего найти так. Посмотрите, через сколько после первой покупки люди обычно возвращаются за второй. Допустим, у вас это полтора месяца. Тогда тишину в три-четыре месяца можно считать «давно». Цифра стартовая, после первых запусков ее стоит подправить.

Основные RFM-сегменты

Двадцать семь кодов в голове не удержишь, поэтому их собирают в несколько понятных групп. Вот типичный набор:

Названия и границы условные, у каждого бизнеса они свои. Главное, чтобы у каждой группы были собственная цель и собственное сообщение.

Как создать RFM-сегмент в RetailCRM

Покажем на примере группы «под угрозой ухода». Цифры условные, подставьте свои.

1. Откройте «Маркетинг → Сегменты» и создайте новый сегмент, лучше динамический.
2. Добавьте условие по количеству заказов: не меньше трех.
3. Добавьте условие по давности заказа: старше четырех месяцев. Уточните в интерфейсе, от какого заказа система считает давность.
4. Посмотрите, сколько клиентов попало в сегмент. Если вышло слишком много или слишком мало, поправьте границы.
5. Сохраните сегмент и привяжите к нему рассылку или задачу менеджеру.

В условиях доступны данные клиента, заказы (количество, суммарный оборот, давность), коммуникации, программа лояльности и LTV. Код вроде 333 в сегментах воспроизводится условиями по давности, числу и сумме заказов.

Статические и динамические сегменты

Статический сегмент проверяется один раз при сохранении, и клиенты остаются в нем навсегда. Такой подходит для разовой акции.

Динамический пересчитывается автоматически: по документации RetailCRM раз в два часа клиенты входят в него и выходят, когда меняются их данные. Для RFM это удобно. Клиент купил, показатели изменились, он перешел в другой сегмент, и если на сегмент настроена рассылка или триггер, пойдет другая коммуникация. Новичок со второй покупкой уходит к «потенциально лояльным», а три месяца молчавший попадает в «уснувших». На базе в десятки тысяч клиентов вручную за такими переходами не уследить.

Но условия задаете вы. Если бизнес изменился, пороги придется пересмотреть.

Что отправлять каждому RFM-сегменту

Допустим, Иван купил кофемашину позавчера. Через пару дней ему стоит прийти письму «Как машина?» с советом по уходу. Это «новички». А Анна, которая брала у вас кофе каждый месяц и замолчала четыре месяца назад, должна получить письмо с вопросом, что случилось. Теперь по группам.

Новички. Человек только что купил и присматривается к вам. Ему нужны приветствие, рекомендации и знакомство с программой лояльности. Цель одна: получить вторую покупку, она и превращает случайного клиента в постоянного.

Лояльные. Эти люди про вас все знают, и скидки в каждом письме им не нужны. Хорошо работают персональные предложения, ранний доступ к новинкам и VIP-условия.

Уснувшие. Давно не покупали. Напомните о себе, покажите подборку товаров и добавьте промокод с ограниченным сроком. Без срока предложение теряет смысл.

Под угрозой ухода. Раньше покупали часто, а теперь замолчали. Здесь разница между возвратом и потерей максимальна. Подходит персональная коммуникация: опрос, чтобы узнать, что случилось, и предложение вернуться.

Потерянные. Не нужно бесконечно повышать скидку. Оцените экономику: сколько стоит вернуть человека и сколько он принесет, если вернется. Иногда проще оставить такую группу для коротких недорогих кампаний.

RFM и email-маркетинг

Рассылка по RFM-сегменту работает как цепочка. Клиент попал в сегмент, сработал триггер, ушло письмо. Клиент оформил заказ, его показатели изменились, и поменялся сегмент. Следующее письмо уже будет другим.

Клиент из «уснувших» получает подборку с промокодом, возвращается и покупает, а потом оказывается среди «потенциально лояльных», где его ждет другая цепочка.

RFM и мессенджеры

Почта не единственный путь до сегмента: в RetailCRM есть и другие подключенные каналы, например SMS и мессенджеры. Какие именно доступны, зависит от настройки, так что сверяйтесь с документацией и своим аккаунтом.

Короткие и срочные сообщения лучше отправлять через мессенджеры или SMS, длинные подборки оставьте для почты. И не дублируйте одно и то же клиенту сразу в трех каналах.

RFM и программа лояльности

Сегмент подсказывает, кому что предложить, а программа лояльности дает инструменты. Лояльным можно дать повышенный статус. Новичкам предложить бонус за вторую покупку. Уснувшим начислить бонусы на возвращение с ограниченным сроком, чтобы не снижать цену всего заказа.

Какие показатели отслеживать после сегментации

Open Rate приятно смотреть, но письмо можно открыть и тут же закрыть. Для старта хватит трех цифр по каждому сегменту: доля повторных заказов (Repeat Purchase Rate), выручка на клиента и сколько «уснувших» вернулось. Дальше добавляйте Conversion Rate, средний чек, Retention (сколько клиентов осталось с вами за период), LTV, ROMI (окупаемость маркетинга) и Churn Rate, то есть долю ушедших.

Считайте их по каждому сегменту отдельно. Среднее по всей базе смешивает лояльных с потерянными и прячет ту разницу, ради которой вы затевали сегментацию.

Как часто пересматривать RFM-сегменты

Тут все упирается в скорость вашего цикла покупки: чем он короче, тем быстрее устаревают пороги. Для старта подойдет раз в квартал и после заметных перемен, например смены ассортимента. Сами пороги система не пересмотрит, это ваша задача.

Пример RFM-сегментации интернет-магазина

Придумаем магазин на 50 000 клиентов. Цифры ниже выдуманы, к реальной компании они отношения не имеют, это способ показать логику. Допустим, после настройки порогов база выглядит так:

Что из этого следует? Основной бюджет на самую большую группу, «потерянных», тратить не стоит. Восьми процентам «лояльных» нужна отдельная забота: их мало, а ценность для магазина обычно высокая. Пробный запуск разумно сделать на «под угрозой ухода»: пять тысяч человек, которых еще можно вернуть.

Результатов в таблице нет: они появятся только после запуска.

Когда RFM недостаточно

Возьмем двух клиентов с кодом 333. Один каждые полтора месяца покупает дорогие смартфоны, другой регулярно закупает расходники. RFM видит у них одну картину: недавно, часто, много. А письма им нужны разные. Метод смотрит на историю заказов и не знает, что в них лежало и чем человек интересуется.

Поэтому поверх RFM добавляют другие слои: категорию товара, поведение на сайте, источник, любимый канал связи, NPS, LTV. Начните с RFM, он быстрый и понятный, а остальное подключайте, когда базовая схема заработает.

RFM и AI

Искусственный интеллект к сегментации подключают через отдельные сервисы. Он умеет предсказывать следующую покупку, оценивать риск ухода (churn scoring), подбирать рекомендации, подстраивать тексты и находить сегменты, которых вы сами бы не заметили.

Главное отличие от RFM в прозрачности. Почему клиент попал в RFM-сегмент, вы объясните одной фразой: давно не покупал, заказов мало. С моделью на десятках признаков так не выйдет. Поэтому к AI переходят, когда базовая сегментация уже работает и понятно, что именно хочется улучшить.

Ошибки RFM-анализа

Ошибки бывают разные, но почти все из одного набора:

• одни и те же интервалы для кофе и для мебели;
• неподходящий период анализа: слишком короткий для сезонных товаров и слишком длинный для быстрых;
• забытая сезонность, и в мертвый месяц половина клиентов внезапно «засыпает»;
• сегментов так много, что на каждый не хватает сил;
• скидка в каждом сегменте, и клиенты привыкают покупать только по акции;
• нет контрольной группы, поэтому не понять, вернулись люди из-за письма или сами;
• сегменты есть, сценариев нет;
• результаты никто не считает.

Чек-лист внедрения RFM в RetailCRM

Прежде чем запускать кампании, сверьтесь со списком:

• [ ] заказы корректно передаются в CRM, ничего не теряется по дороге;
• [ ] дубли клиентов склеены, история покупок собрана в одной карточке;
• [ ] период анализа задан в условиях сегментов;
• [ ] посчитан цикл покупки;
• [ ] выставлены интервалы R, F и M;
• [ ] сегменты созданы;
• [ ] для каждого сегмента готово свое сообщение;
• [ ] автоматизация настроена и проверена на тестовом клиенте;
• [ ] KPI определены;
• [ ] раз в квартал вы смотрите на результаты и пересматриваете пороги.

Частые вопросы об RFM-сегментации

Что такое RFM-сегментация? Клиентов делят на группы по трем признакам: как давно они покупали, как часто и на какую сумму. Каждой группе дальше пишут свое письмо.

Что означают R, F и M? Давность (Recency), частота (Frequency) и деньги (Monetary).

Как рассчитывать RFM? Разделите каждый показатель на три уровня и ставьте от 1 до 3 баллов, получится код из трех цифр. Купил недавно, берет часто и тратит много: 333. Давно, редко и мало: 111. Границы подбирайте по циклу покупки, а не по чужим примерам.

Сколько сегментов делать? Ровно столько, на сколько хватит сил. Для старта достаточно пяти-семи. Если для сегмента нет своего письма, пока обойдетесь без него.

Как сделать RFM в RetailCRM? Откройте в аналитике виджет «RFM-анализ по клиентам» и посмотрите, как распределились клиенты. Пороги правятся шестеренкой. Для рассылок потом соберите динамические сегменты в «Маркетинг → Сегменты»: условия по количеству заказов, суммарному обороту и давности.

Нужно ли выгружать данные в Excel? Для самого расчета нет, система считает сама.

Как выбрать границы сегментов? Отталкивайтесь от того, как часто у вас покупают повторно. Допустим, за вторым заказом обычно возвращаются через месяц-полтора. Тогда «давно» начинается заметно позже, скажем, с трех-четырех месяцев тишины.

Как часто пересчитывать RFM? Динамические сегменты пересчитываются сами, а вот пороги за вас никто не проверит. Смотрите на них раз в квартал и при смене ассортимента или сезона.

Что отправлять лояльным клиентам? Не скидку: они и так покупают. Ранний доступ к новинкам, особые условия, персональное предложение.

Как работать с уснувшими клиентами? Напомните о себе подборкой товаров и промокодом на ограниченный срок. Не сработало с первого раза? Скидку по кругу не повышайте. Сначала посчитайте, стоит ли возврат этих денег, и только потом пробуйте второй заход.

Подходит ли RFM малому бизнесу? Да, просто сегментов будет меньше: при небольшой базе хватит трех-четырех.

Можно ли применять RFM в B2B? Можно. Пороги придется поменять: заказов меньше, цикл длиннее, суммы крупнее. Еще в B2B иногда полезнее следить не за частотой, а за динамикой закупок, то есть растет клиент или сокращает объем.

Чем RFM отличается от обычной сегментации? По городу, полу или источнику заказа клиент сидит в своей группе годами. В RFM он переезжает из группы в группу вместе со своим поведением.

Итог

Начать можно с одного письма для одной группы. Откройте виджет RFM-анализа, подберите пороги под свой цикл покупки и возьмите сегмент «под угрозой ухода». Соберите для него динамический сегмент, подготовьте письмо, запустите и посчитайте, сколько клиентов вернулось. Сработало, добавляйте следующие группы.

Схема при этом простая: виджет в аналитике показывает, где скапливаются клиенты, сегменты в маркетинге превращают это в рассылки, а динамический пересчет избавляет от ручной сборки.

Если проще доверить настройку, обращайтесь к специалистам «Деломатики»: подберем пороги и сценарии под вашу базу и ваши заказы.