Как работать с разными сегментами пользователей
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:
Recency — давность (как давно ваши пользователи что-то у вас покупали);
Frequency — частота (как часто они у вас покупают);
Monetary — деньги (общая сумма покупок).
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):
1 — давние клиенты;
2 — относительно недавние клиенты;
3 — недавние клиенты.
По частоте покупок (frequency):
1 — покупает очень редко (единичные заказы);
2 — покупает нечасто;
3 — покупает часто.
По сумме покупок (monetary):
1 — маленькая сумма;
2 — средняя сумма;
3 — большая сумма.
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.
Или получить автоматический отчет при достижении в базе 200 клиентов в UDS

Теперь о главном — как применить RFM-сегментацию в рассылках.
Как применить RFM-анализ на практике
После разделения людей на группы может получиться максимум 27 сегментов. Может быть меньше — если, например, в базе нет клиентов, которые покупали много, но редко и давно.
Если получившиеся сегменты достаточно большие, с каждым из них можно работать индивидуально. Также можно объединить близкие сегменты. Главное, помнить основной принцип: лучших клиентов мы стараемся удержать, середнячков «раскрутить» до лучших, а уходящих и почти потерянных — вернуть.
ГЛАВНЫЙ ПРИНЦИП RFM
Лучших клиентов удерживаем. Середнячков «раскручиваем» до лучших. Уходящих и почти потерянных возвращаем.
Я покажу на примере email-рассылок, как можно работать с каждым сегментом. Для удобства я разбил данные всех клиентов на 27 сегментов на 3 группы.
В зоне риска
Сегмент | Характеристика | Что отправляем |
---|---|---|
111 | Потерянные экономные | Скорее всего, эти клиенты уже ушли от нас, и не стоит тратить слишком больших усилий на этот сегмент. Отправляем автоматическую цепочку реактивации. |
112 | Одноразовые | |
113 | Одноразовые | |
121 | Уходящие редкие | Эти клиенты сделали у нас несколько покупок, а потом перестали покупать. Их можно попытаться вернуть и обязательно получить обратную связь, почему они от нас ушли. Отправляем реактивационную рассылку с опросом. |
122 | ||
123 | ||
131 | Уходящие постоянные | Этих клиентов обязательно нужно попытаться вернуть. Отправляем им реактивационные письма, запрашиваем обратную связь, предлагаем бонусы, программы лояльности. |
132 | Уходящие хорошие постоянные | |
133 | Уходящие VIP |
Спящие
Сегмент | Характеристика | Что отправляем |
---|---|---|
211 | Спящие разовые с маленьким чеком | Эти клиенты ещё помнят о нас. Нужно попробовать расшевелить их стимулирующими акциями. Отправляем им рассылки с интересными акциями и выгодными предложениями. |
212 | ||
213 | ||
221 | Спящие редкие с маленьким чеком | |
222 | Спящие редкие со средним чеком | |
223 | Спящие редкие с высоким чеком | |
231 | Спящие постоянные с маленьким чеком | Ещё не так давно они часто покупали у вас, а сейчас перестали. Нужно обязательно узнать, в чём дело, и попытаться вернуть их. Отправляем им рассылку с интересными акциями и рассылку с опросом. |
232 | Спящие постоянные со средним чеком | |
233 | Спящие постоянные с высоким чеком |
Постоянные
Сегмент | Характеристика | Что отправляем |
---|---|---|
311 | Новички с маленьким чеком | Отправялем welcome-цепочку с описанием преимуществ, ответами на частые вопросы, обучающие материалы |
312 | Новички со средним чеком | |
313 | Новички с высоким чеком. Потенциальные VIP | В дополнение к welcome-цепочке отправляем им интересное предложение, чтобы удержать интерес |
321 | Постоянные с маленьким чеком | Нужно попытаться увеличить средний чек допродажей. Отправляем им рассылки с сопутствующими товарами |
322 | Постоянные со средним чеком | |
323 | Постоянные с высоким чеком | Эти клиенты и так хорошо покупают, не стоит утомлять их лишними рассылками. Отправляем только обычные рассылки |
331 | Постоянные с маленьким чеком | Можно попытаться увеличить сумму чека допродажей. Отправляем им рассылки с сопутствующими товарами |
332 | Постоянные со средним чеком | Наши самые хорошие клиенты, можно попробовать увеличить сумму чека. Отправляем им специальные предложения, сопутствующие товары |
333 | VIP | Отправялем им особые предложения, например, участие в программе лояльности — приглашение в клуб любимых клиентов |
Важно понимать, что пользователи могут перетекать из сегмента в сегмент. Те, кто покупал много, могут перестать делать покупки, а «спящие» клиенты могут проснуться и стать постоянными покупателями
Как часто пересматривать сегменты
Время от времени надо пересматривать сегменты и снова делать RFM-анализ. Как часто — зависит от того, насколько подвижная у вас база. Если вы большой интернет-магазин с огромным количеством посетителей и частыми покупками, то можно обновлять данные аналитики раз в месяц-два. Если клиенты делают заказы редко, то обновлять RFM-анализ раз в квартал или даже раз в полгода будет достаточно.
Смысл нового RFM-анализа — посмотреть, какие из ваших клиентов изменили свой статус. Например, чтобы перестать им слать реанимационные письма.
Для кого подходит RFM-анализ
RFM-анализ подходит для всех. Но особенно наглядным будет для компаний с большими базами — от 10 000 адресов. Надо выделить 27 сегментов и понять, как работать с каждой группой сегментов. Одним — цепочку реактивации, другим — персональные скидки, третьим — регулярные рассылки, а четвёртых реанимировать. С малым количеством клиентов сделать такое получится не всегда.