rfm сегментация что это
Применение RFM-анализа в сегментировании клиентской базы
Сегментация и таргетинг — это альфа и омега маркетинга, и email-маркетинг — не исключение. Даже если у вас есть накопленная за годы работы клиентская база, веерные рассылки могут принести вам не меньше вреда, чем пользы. Вам нужно уметь отправлять именно те письма, которые будут нужны вашим клиентам и принесут вам необходимые продажи или, например, регистрации на сайте, при этом не заваливая ящики ваших клиентов ненужными сообщениями, которые они бы воспринимали как спам. Для этого необходимо чётко понимать, кому и зачем вы отправляете каждое ваше письмо.
Специально для хабраблога компании Unisender мы подготовили цикл материалов «Таргетинг и сегментация email-рассылок». Во второй статье мы переходим к рассмотрению конкретных методик сегментации и расскажем о применении RFM-анализа в сегментации клиентской базы.
В классическом маркетинге существует методика RFM-анализа, который применяется для прогнозирования поведения клиента на основе его прошлых действий. RFM – аббревиатура слов Recency (новизна), Frequency (частота), Monetary (вложения).
Recency – это время, прошедшее с последней активности клиента, будь то покупка, переход по ссылке или просто открытие письма.
Frequency – количество действий, совершенных клиентом.
Monetary – денежные затраты клиента на товары и услуги компании.
Предполагается, что клиент, проявивший себя недавно, показывающий повышенную активность с момента своей регистрации или тратящий на ваши товары больше денег, будет более заинтересован в вашей рекламной кампании.
Существует также довольно актуальная для легальных рассылок вариация RFD, в которой D (Duration) – общая продолжительность знакомства с клиентом. Для описанной мною ниже методики непринципиально, учитываются ли вложения клиента или то, насколько давно он является подписчиком.
В ходе деления на сегменты нашего адресного списка мы рассмотрим каждую из деталей паззла по отдельности и придадим картине целостность в конце.
R = Recency
В соответствии со спецификой предлагаемых вами услуг необходимо определиться с критерием активности клиента. Будет это дата совершения последней покупки, момент последнего перехода по ссылке в письме или же достаточно и последнего открытия письма – решать вам.
Следует условно определить несколько временных циклов, активность за которые будет учитываться. Как правило, если речь идет о рассылках, маркетологи останавливаются на пяти периодах совершения последнего действия: последний месяц, два месяца, три, полгода и год.
Теперь, используя собранные данные, следует «раскидать» клиентов по временным группам. У вас должно получиться нечто подобное:
1. 0-30 дней: 5,100 покупателей/подписчиков
2. 31-60 дней: 12,300
3. 61-90 дней: 32,800
4. 91-180 дней: 75,000
5. 181-365 дней: 123,400
Группа 1 здесь и далее будет включать самых выгодных клиентов. «Лучший» сегмент всегда будет иметь наименьшее число покупателей/подписчиков, в то время как «худший» будет самым крупным. Не пытайтесь изменить критерии групп так, чтобы они были равны. Напротив, у вас должно выйти нечто вроде пирамиды.
F = Frequency
Здесь мы будем рассматривать то, насколько часто клиент проявлял активность. Как и в случае с Recency, мы остановимся на пяти пунктах, каждый из которых будет содержать определенный количественный спектр покупок/действий.
Опять же, группа 1 будет учитывать наиболее активных. Хорошенько подумайте, после какого количества действий ваш клиент считается самым выгодным: установка слишком высокой или слишком низкой планки может сбить точность подсчета.
Конечный вариант может выглядеть примерно так:
1. 16+ покупок/действий
2. 11-15
3. 5-11
4. 2-4
5. 0-1
M = Monetary
Этот пункт определяет «качество» совершаемых пользователем действий, как правило, измеряемое в потраченных на ваши товары и услуги деньгах. Это может быть также и непрямой доход от действий клиента. В некоторых случаях, когда выгоду от действий пользователя сложно учесть в деньгах или иной конкретной величине, или ценность каждого действия, совершенного пользователем, одинакова, этот пункт может быть заменен на продолжительность подписки клиента или отсутствовать вовсе.
Так же, как и в предыдущем пункте, необходимо определить индивидуальные для каждой компании значимые пределы денежных вложений.
Таким образом, мы получим без малого 125 групп: 555, 554, 553, 552, 551, 545, и так вплоть до 111. Но это далеко не значит, но нужно адресовать каждой из групп индивидуальные письма: как правило, такое детальное разделение применяется для анализа. Сгруппировав клиентов таким образом, вы сразу получите целостную картину происходящего с вашей клиентской базой. Скажем, клиенты 5R-5F-1M могли обратиться к вашим услугам лишь разово, потратив немалую сумму, но не рассчитывая на долговременное сотрудничество. А вот 5R-3F-1M с большей вероятностью стали недовольны услугами компании или потеряли к ней интерес.
1R-1F-1M
Это – сливки вашего клиентского списка. Если вы верно избрали пределы групп R, F и M, то этот сегмент должен быть крайне мал – не более 5% адресной базы. Что бы вы ни делали, вам уже вряд ли удастся испортить отношения с такими клиентами.
В связи с этим многие компании полагают, что лучше оставить отношения с такими клиентами как есть – и они продолжат лидировать в списках продаж. Но – этим они теряют возможность дать им лидировать с большим отрывом. У совершенства не бывает предела.
Можно расширить границы сотрудничества с этими людьми, учредив программу лояльности, приглашая на специальные мероприятия или же анкетируя их на предмет пожеланий к развитию компании. Важно всячески показывать таким клиентам, что они – уважаемые и желанные гости, а не случайные прохожие.
5R-5F-5M
Хоть эти клиенты и кажутся наименее перспективными, не стоит совсем скидывать их со счетов: хоть раз, но они все же проявили интерес к вашей продукции. Чаще всего рекламщики готовят для них специальные, «провокационные» сообщения, которые позволяют избавиться от балласта из тех, кто совсем не проявляет интереса (или просто забросил электронный ящик), а остальных перевести в следующую категорию.
«1» только в одной категории
Тем, у кого единица только в категории Recency, следует дать немного времени, чтобы определиться. Они знают о ваших услугах и, возможно, скоро проявят к ним интерес. Аппетитные рассылки в этом случае – самый эффективный способ удержать их внимание.
Клиенты, покупающие часто (1F), но на небольшие суммы, ценны для вас своим постоянством. Попробуйте воспользоваться методикой из предыдущей статьи: предложить им товары, которые как правило покупают за компанию с теми, что приобрели они. Возможно, это сможет расширить ассортимент их покупок.
Клиент с 1М крайне цене для вашей компании своими существенными вложениями, но не проявляет активности. Следует показать его особую ценность для вас. Взгляните на то, что они покупали и как давно не совершали никаких действий. Вам необходимо аккуратно выяснить, чего бы они хотели от вашей компании? Чего им не хватает, чтобы стать вашими постоянными покупателями? Небольшое анкетирование может пойти на пользу.
«5» только в одной из категорий
Эти пользователи – подающий большие надежды сегмент и простор для вашей исследовательской деятельности. Они достаточно постоянны, чтобы вы смогли поэкспериментировать и найти подходящий под специфику вашей компании способ вытягивать клиентов со значений в 2-4 в каждом из пунктов.
Методика RFM – далеко не абсолютный, но крайне полезный инструмент анализа адресного списка. Оглянитесь: проделав сравнительно6о небольшую работу, вы уже видите индивидуальный подход к своим клиентам. Дело за малым: приступать к действию.
По материалам статей Kelly Lorenz — RFM Segmentation and Analysis: Part 1, Part 2, Part 3.
Чтобы не пропустить следующие материалы по этой теме, нажмите сердечко 
в нашем профиле и отметьте блог компании Unisender в настройках вашей хабраленты.
Rfm сегментация что это
Понятие RFM-сегментации
RFM (сокращ. от англ. слов recency, frequency, monetary) — это методика анализа клиентской базы на основании лояльности по следующим критериям:
R = Recency, давность последней покупки клиента
F = Frequency, частота (общее количество) покупок клиента
M = Monetary, сумма денег, потраченных клиентом
RFM — это инструмент для сегментирования по интересующим вас активностям: покупки, услуги, подписка на новости, звонки от клиента и т. д.
Как использовать RFM?
Классические учебники (Артур М. Хьюз «Маркетинг на основе баз данных» и др.) предлагают разбивать отсортированную по выбранному критерию базу на сегменты с равным количеством элементов.
Рассмотрим на примере давности покупки (recency)
Недостатки такого разделения:
Наблюдение за динамикой объема сегментов — самый простой и наглядный способ выявления тенденций.
Идеальная ситуация — когда клиенты из сегмента 1F-5R перемещаются по вертикали последовательно до сегмента 5F-5R (т.е. делают покупки одну за другой с минимальными интервалами).
Положительной можно назвать динамику клиентской базы, если «недавний», «частый» и «выгодный» сегменты стабильно увеличиваются, а «давний», «редкий» и «невыгодный» — уменьшаются.
В противном случае динамика базы отрицательная, и это серьезный повод искать проблемы.
Особенности RFM в retailCRM:
Как настроить сегменты в retailCRM?
Важно! Данные по настройке приведены для конкретного магазина, и могут отличаться для Вашего.
Диапазоны сегментов частоты покупок регулируются количеством заказов клиентов.
Давность последней покупки также указывается абсолютным временем с даты ее совершения.
За границы диапазона Monetary принимается доля покупок клиентами диапазона. В данном примере 20% всех покупок обеспечили клиенты высокой важности, еще 15% — средней важности, и все остальные — низкой важности.
Работа с сегментами в retailCRM
Рассмотрим работу с сегментами на примере RF-диапазонов.
Фактически все сегменты можно свести к следующим основным группам покупателей, с которыми следует работать:
Примеры автоматических триггеров при смене RFM-диапазона:
VIP: «Мы благодарны вам за долгое сотрудничество. Будем и впредь радовать вас сервисом. Теперь вы можете обращаться со всеми вопросами к своему персональному менеджеру Петру Петрову.»
Уходящие: «Мы заметили, что вы покупали у нас несколько раз, но уже давно не оформляли новый заказ. Предлагаем вам подборку товаров, которые должны вам понравится. Сделайте заказ в течение 24 часов и получите скидку 10% по промокоду Comeback»
Одноразовые: «Вы делали у нас свой первый заказ, но потом ни разу не вернулись к нам. Рады сообщить, что в нашем ассортименте появились отличные штуковины! Нам также очень важно ваше мнение, что пошло не так? Пройдите, пожалуйста, по ссылке и ответьте на два простых вопроса. Это не займет много времени.»
Обычно в сегменте одноразовых клиентов 50−70% клиентской базы. Как правило, вернуть их практически невозможно. Но если вы хотите попробовать, сегментируйте их дополнительно и начните со следующих:
Отдельные триггеры внутри каждого диапазона при совершении покупки (разные шаблоны письма при оформлении заказа)
Новички: «Спасибо за заказ. Уверены, вам понравится наш мед. Наши пчелы собирали его с особой тщательностью. Вот здесь вы сможете увидеть рецепты пирогов с медом (ссылка).
Обратите внимание, что благодаря регистрации на сайте вам не придется вводить свои данные при следующем заказе, а также вы можете отслеживать состояние заказа в вашем личном кабинете (ссылка).»
VIP: «Иван Иванович, спасибо за ваш заказ. Мы особенно рады нашим постоянным покупателям. Напоминаем, что ваш статус в программе лояльности — Gold. Он позволяет вам без спроса входить в кабинет нашего директора и пить кофе с его секретаршей. Получите статус Platinum, и директор лично доставит ваш следующий заказ с оркестром шотландских волынщиков»
Задачи-триггеры менеджерам при смене сегмента (при значительном количестве клиентов более актуально для VIP-сегмента и уходящих VIP)
Клиент вошел в VIP-сегмент: «Позвонить клиенту Иванову И.И., представиться персональным менеджером, сообщить свои контакты, рассказать о программе лояльности и ответить на вопросы»
Клиент вышел из VIP-сегмента (эта задача скорее не для персонального менеджера, а его руководителя): «Позвонить клиенту Иванову И.И., спросить как у него дела, как ему работается с менеджером Петровым. Поинтересоваться, что пошло не так и чем мы можем быть ему полезны. Предложить подарок или повышение статуса при следующей покупке.»
Что такое RFM-анализ и как его использовать
Блочный редактор писем, готовые шаблоны email, формы подписки и автоматизация. Запускайте email-рассылки, чтобы быть на связи со своими клиентами.
Как развиваться в диджитал. Какие каналы сейчас в тренде. Как зарабатывать больше и поднимать чек за свои услуги.
Рассказываем про инструменты для email-рассылок. Обсуждаем лучшие примеры и механики. Говорим о деньгах. Публикуем вакансии.
Что такое RFM
RFM-анализ — метод анализа, позволяющий сегментировать клиентов по частоте и сумме покупок и выявлять тех клиентов, которые приносят больше денег.
Аббревиатура RFM расшифровывается:
По этим признакам можно разделить всех ваших клиентов на группы, понять, кто из клиентов покупает у вас часто и много, кто — часто, но мало, а кто вообще давно ничего не покупал.
С каждой группой можно строить отдельные коммуникации: давать им разную рекламу и делать разные email-рассылки. Например, группе постоянных VIP-клиентов высылать специальные предложения, а пользователям, которые давно не покупали — мотивирующую скидку, и настроить на них таргетированную рекламу.
Как разделить клиентов
Суть RFM-анализа в том, что мы разделяем всех клиентов на группы, в зависимости от того, как давно они сделали последнюю покупку, как часто покупали и насколько большой была сумма их заказов. По каждому из этих признаков мы выделяем по три равные группы. Затем присваиваем каждой группе числовое обозначение от 1 до 3.
По давности заказа (recency):
По частоте покупок (frequency):
По сумме покупок (monetary):
Например, пользователь «111» покупал давно, один раз и на маленькую сумму. Так себе клиент, иным словом. Или пользователь «333»: покупает часто, на большую сумму и последняя покупка была недавно. Это наши лучшие клиенты.
Диапазоны для 1, 2 и 3 вы задаете сами. Я имею в виду, что вы сами определяете, что значит, например, маленькая, средняя и большая сумма продаж: для какого-то бизнеса 10 000 руб. — это много для 1 клиента, для какого-то — почти ничего.
RFM-анализ удобнее всего делать с использованием «Сводных таблиц» в Excel или даже в Google Таблицах — там тоже есть такая функция.
Главное об RFM-анализе. Как сегментировать клиентов, чтобы они покупали больше и чаще
Зачем делить всех клиентов по трем характеристикам — частоте, давности и сумме их покупкок. Как такой подход к сегментированию помогает найти то, что сможет заинтересовать клиента, и тем самым простимулировать его на новую покупку.
Я сооснователь WIM.Agency, мы занимаемся CRM-маркетингом и не только. Если кратко, то к нам приходят клиенты с базой на полмиллиона пользователей (или больше) и просят выявить барьеры, с которыми сталкиваются их потенциальные покупатели.
Мы помогаем: рассматриваем сегменты по отдельности и выстраиваем стратегию коммуникации, чтобы каждый пользователь получал только интересный для него контент. Один из основных инструментов, который мы используем для сегментации пользователей, — это RFM-анализ. Мы с моей коллегой Надеждой Лобашовой решили рассказать об этом способе сегментации более подробно — раскрыть методику и привести примеры использования.
Вы продаете определенный продукт, пусть это будут валенки. И вы предлагаете их Жозефине, которая живет на Шри-Ланке и у которой круглый год — лето. Или русалке, у которой вообще хвост вместо ног. Как думаете, им нужны валенки? Вряд ли. Но вы все равно запускаете рекламу на этих людей (а русалка — это человек или рыба?), даете им скидки, промокоды, всеми силами пытаетесь вовлечь их в коммуникацию. А им это не нужно и не будет нужно. Если Жозефина из Шри-Ланки и купит у вас что-то, то это будут не валенки, а шлёпки.
Эти гипертрофированные примеры отлично отражают ситуацию, когда руководство компании не хочет разбираться в том, кто их клиент и для кого предназначен продукт, и просто спускает рекламные бюджеты на всех подряд, хочет охватить сразу всех — все равно кто-то да купит товар.
Конечно, это в корне неправильный подход. Клиентов необходимо сегментировать не только для того, чтобы отсечь ненужные категории пользователей, но и выделить тех, с кем нужно работать в первую очередь, кто может принести бизнесу больше прибыли.
Если вы хотите продавать эффективно — недостаточно просто сформировать общий список клиентов без каких-либо показателей «покупательской способности». Что имеется в виду: мы можем создать более релевантные (в том числе персонализированные) предложения для клиента, если мы знаем, например, какие категории товаров он покупал, сколько товаров было в его чеке, сколько он тратит в среднем и что было мотивом его покупки (предположим, покупает только перед праздниками).
Сегментировать клиентов можно по совершенно разным параметрам — вы даже можете придумать их сами. Но мы считаем, что не стоит изобретать велосипед, и чтобы гарантированно увидеть результаты, лучше воспользоваться классическим инструментом маркетинга — применить RFM-анализ.
Этот анализ чаще всего используется на b2c-рынках. Он разделяет базу клиентов по трём важным покупательским характеристикам: давности покупки, частоте покупке и сумме чека.
Цель RFM-анализа — выявить тех клиентов, которые приносят компании деньги (или могут приносить деньги), и придумать такую коммуникацию, которая простимулирует этих клиентов покупать у вас еще чаще и в больших количествах. Тем самым получится увеличить общую прибыль компании.
Показатели «когда покупал», «сколько обычно покупает» и «сколько обычно тратит» каждая компания определяет индивидуально в зависимости от специфики бизнеса и продукта. Например, частота покупок в продуктовом магазине и магазине кожгалантереи будет разная. Суммы чеков тоже будут различаться.
RFM-анализ: сегментируем клиентов для оптимизации рекламной кампании
Некоторые клиенты нуждаются в индивидуальном подходе. Только так они совершают целевые действия, повышают частоту покупок и начинают тратить больше денег. Но как понять, на каких потребителей распространять персональные предложения? В этом помогает RFM-анализ, о котором вы подробно узнаете из этой статьи.
RFM-анализ — метод сегментации клиентов по частоте и сумме покупок для выявления потребителей, приносящих больше денег.
Еще Парето говорил, что 80% прибыли приносит 20% клиентов. Задача маркетолога — определить тех самых покупателей, приносящих большую часть прибыли. В этом поможет RFM-анализ, предусматривающий классификацию потребителей по трем значениями:
Классификация по трем факторам помогает определить лояльных и неактивных клиентов. На основе этой информации создаются рекламные кампании, ориентированные на потребителей, приносящих большую часть прибыли. В результате доходы увеличиваются, а расходы на рекламу снижаются.
RFM-анализ применяют компании из B2C-сегмента, клиентская база которых превышает 10 тысяч контактов. Но это не значит, что B2B-организациям или фирмам с меньшим количеством контактов стоит отказаться от метода. Просто в таком случае эффективность будет немного меньше. Этот негативный фактор обычно минимизируют уменьшением количества сегментов.
Метод применяют для организации эффективных email-рассылок, подготовки скриптов для телефонных звонков клиентам или любых узкотаргетированных рекламных кампаний на существующих клиентов.
Некоторые маркетологи применяют RFM-анализ для корректировки существующих кампаний. Например, когда переходы по рекламе происходят, но потенциальные клиенты читают блог вместо совершения целевых действий.
Как видите, метод достаточно универсальный и его используют во многих случаях. Для получения качественного результата важно правильное проведение RFM-анализа, о чем поговорим чуть позже.
Ничего идеального в этом мире нет, RFM-анализ — не исключение. У него есть как плюсы, так и минусы, о которых лучше узнать до начала применения.
Для осуществления RFM-анализа исходные данные приводят к определенному формату, о чем поговорим дальше.
Для проведения RFM-анализа используют данные о покупках всех клиентов и суммах сделок. Как правило, их выгружают из CRM-систем или систем аналитик.
Просто выгруженная информация не подойдет для осуществления анализа. Сначала потребуется предварительная обработка.
Для проведения анализа выгрузите данные о транзакциях (каждая следующая строчка — новая покупка). По количеству столбцов жестких требований нет, кроме наличия следующих данных в обязательном порядке:
Приступаем к практике. Проведем анализ на примере небольшой организации. Сразу обозначим: навыков работы в специальном программном обеспечении не требуется. RFM-анализ легко провести в Excel или Google Таблицах.
Конечно, такой метод не подойдет для крупных компаний, клиентская база которых насчитывает десятки тысяч контактов. Они используют в работе специальный софт (как правило, самописный).
Начинайте со сбора данных. Определите период анализа. Здесь строгих рамок нет, по большому счету все зависит от особенностей организации (в том числе направление работы — B2B или B2C). Обычно берут сведения за последние 1-2 года.
Как уже говорили выше, есть несколько обязательных требований к исходным данным. Они должны содержать следующие сведения:
Не формируйте таблицу вручную, это займет много времени. Воспользуйтесь CRM или системой аналитики, которые автоматизируют экспорт нужной информации. Например, отлично подходит Битрикс24 или Мегаплан.
После выгрузки добавьте еще несколько столбцов:
Начинается самое интересное и важное — группировка и оценка потребителей. Чем больше исходная база данных, тем больше групп и шире шкала оценок. Обычно ориентируются на три группы (оценки от 1 до 3). Но некоторые маркетологи, работая с большими массивами информации (от нескольких сотен тысяч контактов), берут 4 или 5 групп.
В нашем случае такой необходимости нет, поэтому остановимся на трех группах:
Крупные суммы и частые покупки — относительные понятия. Каждый определяет это индивидуально для своего бизнеса. Например, для маленького цветочного магазина в остановочном комплексе выгодным потребителем будет человек, делающий две покупки в год на 3-4 тысяч рублей. А для крупного гипермаркета — делающий покупки несколько раз в неделю на 5-7 тысяч рублей.
Для каждой буквы (R, F и M) база разбирается отдельно. Поэтому после окончания анализа получается 27 сегментов потребителей.
Отсортируем потребителей по количеству дней с последний покупки (или иного целевого действия). Определите, что для вашего бизнеса считается хорошим, средним и плохим показателем в соответствии со средней длительностью сделок.
В нашем примере градация следующая:
Для упрощения и ускорения сортировки сделайте несколько дополнительных манипуляций. Во-первых, заполните столбец «Количество дней с последней покупки».
Для этого посчитайте разность между текущей датой и днем последней покупки. Автоматизируйте процесс специальной формулой:
После ввода формулы нажмите клавишу Enter и программа сама посчитает количество дней с последней покупки. Протяните формулу на остальных клиентов, чтобы Excel автоматически определил искомые значения. Для этого нажмите левой кнопкой мыши на ячейку с формулой у первого клиента и потяните ее за правый нижний угол:
Распределите всех клиентов по группам. Но чтобы было еще проще, отсортируем массив данных по количеству дней с последней покупки. Выделите массив данных (как на изображении ниже), найдите в Excel «Сортировка и фильтры» и выберите «от Я до А»:
В столбце R расставьте цифры 1, 2 и 3 в соответствии со значениями, ранее определенными для каждой группы: хороший, средний и плохой. В нашем примере все, кто совершал покупки в течение полугода (до 180 дней), попадут в первую группу и т.п.:
Отсортируем клиентов по активности — частоте совершения покупок или иных целевых действий. Градация по группам, опять же, зависит от специфики бизнеса.
В нашем примере она такая:
Эти данные вы должны были получить при выгрузке из CRM или системы аналитики, поэтому дополнительные расчеты, как в случае с днями с последней покупки, не требуется. Просто отсортируйте клиентов по количеству покупок для удобной расстановки показателей:
По отлаженной схеме распределите клиентов в группы по потраченным на покупки средствам. Но сначала определите градацию для своего бизнеса.
В нашем примере она следующая:
Не забудьте предварительно отсортировать базу по затраченным средствам, чтобы проще и быстрее распределить клиентов по группам.
После классификации клиентов по всем критериям у вас должно получиться 27 сегментов: 111, 112, 121, 211 и т.п до 333. Определение всех сегментов следующее:
Чтобы быстро ориентироваться по сегментам в полученной таблице, примените фильтры:
В правом нижнем углу каждой ячейки первой строки появится стрелочка. С помощью нее временно можно исключать информацию о клиентах определенных групп. Посмотрим, кто совершает покупки часто, на большие суммы и последняя сделка была недавно. Для этого во всех трех столбцах R, F и M оставим первую группу:
Это самые ценные клиенты компании, для которых стоит придумать специальные предложения с выгодными условиями. Но об этом поговорим в следующем разделе статьи.
Потребители разбиты на сегменты, что делать дальше? Придумывать индивидуальные маркетинговые стратегии для повышения вовлеченности и количества целевых действий.
В работу вступает маркетолог. Успешность дальнейшей работы зависит от его навыков и опыта. Давайте посмотрим несколько примеров:
В примерах выше нет двоек и это не случайно. Такие клиенты хорошо и стабильно покупают, поэтому выделять их отдельно нет смысла. Как показывает практика, на них хорошо действуют стандартные рекламные кампании, разрабатывать какие-то индивидуальные варианты не стоит.
Сегодня вы узнали, что такое RFM-анализ. В отличие от других аналогичных методик он прост в реализации, поэтому его выбирают начинающие продакты и предприниматели. Ознакомьтесь с примером из статьи, чтобы успешно воспользоваться инструментом и повысить эффективность маркетинговой стратегии.