Крутить наверх
Связь с нами
Украина, Киев
info@iproweb.org
Тел: +38 (073) 884-82-98
Запросы по работе
da@iproweb.org
Тел: +38 (097) 884-82-98

Как сегментировать базу для ретаргетинга с помощью RFM-анализа

RFM расшифровывается как Recency (давность), Frequency (частота) и Monetary (денежная ценность). Это три показателя, по которым ведется расчет ценности клиента.

Как сегментировать базу для ретаргетинга с помощью RFM-анализа | iProWeb

Хотя сегментировать базу клиентов можно бесчисленным множеством способов, RFM-анализ популярен по трем причинам:

  1. Он использует объективные числовые шкалы, которые дают краткое и информативное описание клиентов.

  2. Маркетологи могут эффективно использовать его, не обращаясь при этом к специалистам по данным и не используя сложное программное обеспечение.

  3. Результат этого метода сегментации легко понять и интерпретировать.

С помощью RFM-анализа вы увидите потенциал вашей клиентской базы, поймете, какие сегменты готовы платить больше и при каких условиях. Зная поведение пользователя в прошлом, легче предсказать его будущее поведение. Кроме того, RFM-анализ помогает сформировать индивидуальный подход к клиенту в зависимости от его действий.

В итоге применение анализа влияет на рост общей прибыли бизнеса.

Рассмотрим в статье:

Где применяется сегментация по RFM-анализу

Эта сегментация нужна для повторного привлечения клиентов. Поэтому у бизнеса должна быть база клиентов.

Сегментация по RFM-анализу подойдет тем бизнесам, которые ориентированы на регулярные покупки: интернет-магазину косметики или кормов для животных, маркетплейсам, B2B-компаниям. А вот для бизнеса с редкими покупками RFM-сегментация будет бесполезна: это, например, автобизнес и продажа недвижимости.

Для разных ниш и бизнес-целей можно использовать RFM-сегментации по разным метрикам:

  • истории покупок;

  • посещения веб-сайтов;

  • социальная активность.

Как сегментировать базу для ретаргетинга с помощью RFM-анализа | iProWebВарианты данных, которые могут использоваться при анализе в разных нишах

Из чего рассчитывается ценность клиента

Некоторые клиенты реагируют, другие — нет. Как можно предсказать поведение? Лучший метод — посмотреть на прошлое поведение.

На ваше предложение с большей вероятностью откликнутся недавние покупатели, те, кто покупает часто и клиенты, которые отдают компании больше всего денег. («Покупку» здесь можно заменить на любую другую конверсию.)

Отсюда — три фактора, по которым проводят RFM-анализ. Всё это измеримые показатели:

  1. Давность — сколько времени прошло с момента последнего действия или покупки.

  2. Частота — как часто пользователь взаимодействовал с брендом в течение определенного периода времени.

  3. Денежная ценность — сколько покупатель потратил денег в течение определенного периода времени. Деление денежной ценности на частоту показывает среднюю сумму покупки — важный второстепенный фактор, который следует учитывать при сегментировании клиентов.

Каков алгоритм проведения RFM-анализа

Выгружаем из CRM или из системы веб-аналитики данные по транзакциям:

  • клиент (User ID);

  • дата покупки;

  • сумма покупки.

Как сегментировать базу для ретаргетинга с помощью RFM-анализа | iProWeb

Рассчитываем RFM для каждого пользователя.

Ниже представлена таблица с результатами. Ее можно составить с помощью Excel, SQL, Python.

Как сегментировать базу для ретаргетинга с помощью RFM-анализа | iProWeb

Находим распределение для каждой метрики.

Как сегментировать базу для ретаргетинга с помощью RFM-анализа | iProWeb

Проводим сегментацию.

Как сегментировать базу для ретаргетинга с помощью RFM-анализа | iProWeb

Как назначить оценки для сегментации

Наиболее распространены три способа:

Как сегментировать базу для ретаргетинга с помощью RFM-анализа | iProWeb

Приведем пример с третьим способом — конкатенацией оценок.

У нас есть все данные по RFM.

Сейчас мы будем присваивать значения от 1 до 3 в соответствии с этими данными.

Нужно взять выгрузку из базы данных и рассчитать для каждого клиента:

  • Recency — давность (количество дней с последней покупки);

  • Frequency — частота (сумма всех покупок);

  • Monetary — денежная ценность (сумма дохода от всех покупок).

Как сегментировать базу для ретаргетинга с помощью RFM-анализа | iProWeb

Рассчитываем медиану по давности и доходу, а также средний доход.

У нас получаются следующие значения:

  • медиана по давности: 250.0;

  • медиана по доходу: 3865.0;

  • средний доход: 8825.0.

Горячими клиентами будем считать тех, кто купил за последние 30 дней.

Как сегментировать базу для ретаргетинга с помощью RFM-анализа | iProWeb

Проводим оценку клиентов.

Как сегментировать базу для ретаргетинга с помощью RFM-анализа | iProWeb

Присваиваем номера сегментам.

Простановка баллов Recency:

  • если Recency ≤ 30, тогда присваиваем 3 балла;

  • если Recency > 30 и Recency ≤ 250, тогда присваиваем 2 балла;

  • если Recency > 250, тогда 1 балл.

Простановка баллов Frequency:

  • если Frequency = 1, тогда 1 балл;

  • если Frequency = 2, тогда 2 балла;

  • если Frequency > 2, тогда 3 балла.

Простановка баллов Monetary:

  • если Monetary < 3865, тогда 1 балл;

  • если Monetary ≥ 3865 и Monetary < 8825, тогда 2 балла;

  • если Monetary > 8825, тогда 3 балла.

В результате получится таблица такого рода:

Как сегментировать базу для ретаргетинга с помощью RFM-анализа | iProWeb

Она называется сегментированной таблицей RFM.

Чтобы получить окончательную оценку RFM, объединим числа. Таким образом, клиент с самым высоким рейтингом будет иметь оценку RFM 333, а c самым низким — 111.

Как сегментировать базу для ретаргетинга с помощью RFM-анализа | iProWeb

Теперь определяем сегменты RFM-анализа и визуализируем их

Приведем шаблон расшифровки сегментов с разными кодами (всего их получается 3³=27).

Как сегментировать базу для ретаргетинга с помощью RFM-анализа | iProWeb

Визуализируем для наглядности.

Как сегментировать базу для ретаргетинга с помощью RFM-анализа | iProWeb

Графическое представление помогает быстрее и проще ориентироваться в результатах RFM-анализа. При визуализации хорошо использовать простые гистограммы, которые покажут распределение клиентов по отдельным сегментам. Вы также можете добавить средние значения RFM для сегментов, индивидуальные рекомендации для определенных сегментов и подробные отчеты RFM для каждого клиента.

Как использовать полученную сегментацию

На основании расчетов можно выделить разные группы клиентов и далее распределить бюджеты и определить стратегию коммуникации.

В таблице ниже представлена пятерка лучших групп клиентов. «Лучших клиентов» в этой таблице можно скорее назвать «лучшими из лучших«.Также сюда вошли постоянные клиенты, потенциальные лояльные, новые с высокими расходами и лояльные, но с низкими расходами.

Как сегментировать базу для ретаргетинга с помощью RFM-анализа | iProWeb

Кроме того, можно выделить несколько видов «тревожных» клиентов — тех, которые обращались в компанию, но которых нельзя считать надежной аудиторией.

Как сегментировать базу для ретаргетинга с помощью RFM-анализа | iProWeb

Как работать с каждой группой клиентов? Мы предлагаем остановиться на пятерке лучших, на клиентах, подверженных риску и потерянных лучших клиентах.

Как сегментировать базу для ретаргетинга с помощью RFM-анализа | iProWeb

Если вас интересует, какой канал приносит больше всего лучших клиентов, вы можете:

  1. Загрузить результаты RFM-анализа в Google Analytics или Яндекс.Метрику.

  2. Настроить таргетинг на этих клиентов с помощью персональной рекламы.

В результате вы с высокой вероятностью снизите затраты и увеличите прибыль.

Если вы используете email-адреса для анализа RFM, можете импортировать email в рекламную платформу и нацеливаться на пользователей, которые похожи на ваших лучших клиентов, или исключать из рекламы клиентов, принадлежащих к потерянному сегменту.

Как часто пересматривать сегменты

Время от времени надо пересматривать сегменты, заново делать RFM-анализ. Как часто — зависит от того, насколько подвижная у вас база.

  • Если у вас большой интернет-магазин с огромным количеством клиентов и частыми покупками, то можно обновлять данные один раз в месяц-два.

  • Если клиенты делают заказы редко, то обновлять анализ раз в квартал или даже раз в полгода будет достаточно.

Смысл нового RFM-анализа — посмотреть, какие из ваших клиентов изменили статус. Например, чтобы перестать им слать реанимационные письма.

Как провести RFM-анализ пошагово — на примере

Создаем файлы с нужными нам сегментами и загружаем в сервис Яндекс.Аудитории.

Как сегментировать базу для ретаргетинга с помощью RFM-анализа | iProWeb Как сегментировать базу для ретаргетинга с помощью RFM-анализа | iProWeb

На основе наших аудиторий мы задаем корректировки ставок в настройках кампаний. До этого ретаргетинг был настроен на всех пользователей, которые посещали сайт. Теперь же делаем настройку с учетом RFM-портрета пользователя.

Как сегментировать базу для ретаргетинга с помощью RFM-анализа | iProWeb

Сравниваем с сегментом «Все посетители сайта». У пользователей из сегментов с высокой денежной ценностью средний чек выше. И, наоборот, пользователи с низкой денежной ценностью имеют низкий средний чек.

Как сегментировать базу для ретаргетинга с помощью RFM-анализа | iProWeb

Как правило, коэффициент конверсии у лояльных пользователей выше. Разовые пользователи не так охотно совершают повторную покупку.

Как сегментировать базу для ретаргетинга с помощью RFM-анализа | iProWeb

Привлекать пользователей из сегментов получается дешевле за счет более низкой стоимости клика.

Как сегментировать базу для ретаргетинга с помощью RFM-анализа | iProWeb

Рентабельность у сегментов с высокой денежной ценностью выше, чем у сегмента «Все посетители сайта». Сегменты с низкой денежной ценностью имеют низкую рентабельность.

Как сегментировать базу для ретаргетинга с помощью RFM-анализа | iProWeb

Таким образом, правильно используя данные RFM-анализа, вы можете настроить корректировки ставок так, чтобы тратить меньше денег на привлечение пользователей.

Источник статьи

На нашем сайте мы используем файлы cookies.