Bazhenov Ruslan Ivanovich

Ph.D., Profesor Asociado, Jefe del Departamento de Informática y tecnologia computacional facultad de matemáticas, tecnologías de la información y equipo Priamursky Universidad Estatal a ellos. Sholom Aleichem Birobidzhan, Rusia

Resumen: Este artículo describe la segmentación de clientes basada en el análisis RFM. Se da un ejemplo de análisis basado en la base de datos de un fotógrafo. El análisis se realiza en software Microsoft Excel.

Palabras clave: análisis RFM, segmentación, clientes, base de datos, Excel.

Análisis RFM de la base de datos de clientes fotógrafos.

Dubovik Aleksey Viktorovich

Estudiante de 3er año de la Facultad de Matemáticas, Tecnologías de la Información y Técnicas Sholom-Aleichem Priamursky State University Birobidzhan, Rusia

Bazhenov Ruslan Ivanovich

candidato de ciencias pedagógicas, profesor asociado, Jefe del Departamento de Ciencias de la Computación Facultad de Matemáticas, Tecnología de la Información y Técnica Universidad Estatal Sholom-Aleichem Priamursky Birobidzhan, Rusia

Abstracto: El artículo describe la segmentación de clientes basada en el análisis RFM. Un ejemplo de análisis basado en una base de datos de emprendedores existentes. El análisis se realiza en el software Microsoft Excel.

Palabras clave: análisis RFM, segmentación, clientes, base de datos, Excel.

Hoy en día, cualquier fotógrafo quiere tener el mayor número posible de clientes, quienes muchas veces lo contratarán para fotografiar diversos tipos de eventos. Para lograr la mejor demanda, un fotógrafo debe crear condiciones favorables para el desarrollo estable de su negocio, buscar nuevos clientes para las sesiones fotográficas y ofrecer nuevas oportunidades a los clientes existentes. Para hacer esto, es necesario evaluar la base para brindar condiciones favorables. Por lo tanto, utilizaremos el análisis RFM. Es adecuado para resolver nuestro caso porque empresario individual, cuyas actividades analizaremos, se dedica a la fotografía y a la creación de álbumes de fotos. La base de datos debe estar sujeta a mutuo acuerdo y confidencialidad.

El análisis RFM es una herramienta que permite segmentar a los consumidores por nivel de lealtad en función de sus acciones pasadas y predecir su comportamiento. Es utilizado por muchos científicos y profesionales en sus actividades. Y EN. Alexandrov demostró el uso del análisis RFM en el desarrollo de estrategias de marketing dirigidas en el campo del comercio electrónico. R.I. Bazhenov y otros aportaron varias soluciones a Varias áreas. La metodología y la práctica del uso del análisis RFM fueron descritas por E.P. Análisis métodos existentes La gestión de la base de clientes para aumentar la competitividad de la organización farmacéutica estuvo a cargo de I.S. E.M. Razumovskaya y otros desarrollaron estrategias para empresas de TI comparando los resultados de la segmentación de clientes y los requisitos para el desarrollo del mercado de TI. E.V. Romanenko y A.G. Kravets implementaron el análisis RFM en sistema de informacion"TURISTA: CRM AI". T.I. Sorokina sugirió cómo aumentar las ventas de una red de distribución basándose en el análisis RFM. Los científicos extranjeros también utilizan el método seleccionado en sus investigaciones.

RFM es una abreviatura de las palabras Recency - novedad, Frequency - frecuencia y Monetary, que significa costos o inversiones.

Recencia: fecha del último pedido del cliente de nuestros servicios.

Frecuencia: el número total de compras de nuestros servicios por parte de un cliente.

Monetario: ¿Por cuánto compraron los clientes nuestros servicios?

Al calcular el análisis RFM, es necesario descubrir qué clientes son los más adecuados para trabajar con ellos y con cuáles puede interactuar lo menos posible o incluso negarse a cooperar con ellos.

Con el fin de hacer este análisis, utilizaremos MS Excel y una base de datos de clientes ya preparada (Fig. 1).

Primero, debe simplificar esta tabla y crear menos columnas. Tendremos tres columnas: Clientes; Fecha de orden; Importe del pedido (Fig. 2).

Luego de esto, es necesario proporcionar datos para el análisis RFM, para lo cual crearemos una tabla basada en la herramienta “Tabla dinámica”.

La tabla resultante (Fig. 3) muestra que “Mayor institución educativa” que realizó 12 pedidos por un valor total de 516.800 rublos, y su último pedido se realizó el 25 de diciembre de 2014.

Ahora que la tabla está lista y se muestra en el tipo correcto, pasemos directamente al análisis RFM en sí.

También evaluaremos a los clientes y los dividiremos en 5 categorías. Donde los clientes con los "peores" indicadores caerán en la primera categoría, y aquellos con los "mejores" indicadores caerán en la quinta categoría. Para cada categoría como porcentaje en incrementos del 20%.

El indicador "M", la primera categoría, incluirá a aquellos clientes que aceptaron los servicios del fotógrafo y le aportaron hasta el 20% de las ganancias de cantidad máxima todos los valores del campo “M”. La segunda categoría bajará del 20% al 40% del mismo monto máximo. Esto continuará hasta la quinta categoría, donde caerán los clientes con un porcentaje del 80% al 100% de las ganancias obtenidas. Haremos lo mismo con los indicadores “R” y “F”.

Con esto hemos completado el análisis RFM. Como podemos ver, “Foto para periódicos” es el peor cliente para nuestro fotógrafo y tiene indicadores en forma de “111” (Recencia – 1; Frecuencia – 1; Monetario – 1). Dado que esta oferta no se utiliza con frecuencia (232 días), puede rechazarla por completo, aunque los ingresos adicionales no le vendrán mal.

Los fotógrafos prefieren interactuar con estos clientes de una forma diferente. Tal vez alguien, para obtener el mayor beneficio, esté tratando de encontrar esos clientes, interactuar en diferentes círculos de sus actividades y también atraer más clientes para interesarse y contratar servicios con la mayor frecuencia posible. O algunos los consideran clientes "únicos" y prefieren no dedicarles su tiempo, sino aceptar ofertas más ventajosas. Los clientes más "prometedores" que tenían indicadores de RFM más altos estaban cerca de indicadores iguales a "; 555”. Es necesario mejorar la relación entre los clientes y el fotógrafo, y ofrecer nuevas opciones en sus servicios.

También es posible realizar diversos análisis, sacando conclusiones basadas en los indicadores RFM del cliente. Por ejemplo, hay un cliente con un indicador de “155” (Reciente – 1; Frecuencia – 5; Monetario – 5). Los datos se interpretan de la siguiente manera: se mantiene una conexión débil con este cliente, quizás el cliente no necesita con frecuencia los servicios de fotógrafos o utiliza un reemplazo del habitual. En este caso, puedes preguntar personalmente al cliente si necesita nuestros servicios en el futuro.

Hay clientes con indicadores de “511”. Estos son los clientes que acaban de contactar con el fotógrafo y son “novatos”. El fotógrafo intenta establecer relaciones cálidas con estos clientes y no decepcionarlos.

Como podemos ver, este análisis RFMÚtil para segmentar a los clientes en determinadas categorías y permitirnos estudiarlos. Después de distribuir y estudiar a los clientes, podemos crear nuestros propios enfoques individuales para aumentar las ganancias de nuestro fotógrafo.

Este estudio se puede utilizar en otros estudios fotográficos, en la formación de fotógrafos novatos y estudiantes de diversas direcciones y especialidades.

Listaliteratura:

1. Alejandrov V.I. Aplicación del análisis RFM en el desarrollo de estrategias de marketing dirigidas en el campo del comercio electrónico // Marketing e Investigación de Mercados. 2014. N° 5. Pág. 332-339.
2. Bazhenov R.I. Sobre el uso de un sistema de puntuación para la evaluación trabajo de curso en la disciplina “Sistemas y tecnologías inteligentes” // Boletín científico Privolzhsky. 2014. N° 5 (33). págs. 135-138.
3. Bazhenov R.I. Sobre la organización juegos de negocios en el curso “Gestión de Proyectos de Sistemas de Información” // Aspecto científico. 2014. T. 1. No. 1. P. 101-102.
4. Bazhenov R.I. Sobre la organización de la práctica investigadora de estudiantes de maestría en el campo de "Sistemas y tecnologías de la información" // Moderno Investigación científica e innovación. 2014. N° 9-2 (41). págs. 62-69.
5. Bazhenov R.I. Diseño de métodos de enseñanza para la disciplina “Tecnologías de la información en la gestión” // Pedagogía Moderna. 2014. N° 8 (21). págs. 24-31.
6. Bazhenov R.I., Veksler V.A., Grinkrug L.S. análisis RFM base de clientes en la solución aplicada 1C: Enterprise 8.3 // Informatización y comunicación. 2014. N° 2. págs. 51-54.
7. Bazhenov R.I., Lobanova A.M. Enseñar los conceptos básicos del emprendimiento en informática. juego económico“Capitalismo 2” // Economía y gestión tecnologías innovadoras. 2014. N° 4 (31). Pág. 35.
8. Veksler V.A., Bazhenov R.I. Determinación de la relación de elementos de nomenclatura utilizando 1C:Enterprise 8.3 // Investigación e innovación científica moderna. 2014. N° 7 (39). págs. 45-49.
9. Veksler V.A., Bazhenov R.I. Formación de un modelo para la enseñanza de los conceptos básicos de la tecnología de la información a adultos: aspecto regional: monografía. - Birobidzhan: Centro editorial de la Institución Educativa Presupuestaria de Educación Profesional Superior del Estado Federal “PSU que lleva el nombre. Sholom Aleijem", 2014. 126 p.
10. Golubkov E.P. Análisis RFM: metodología y práctica de aplicación // Marketing en Rusia y en el extranjero. 2013. No. 6. P. 11-24.
11. 11. Kaverina I.S. Análisis de los métodos existentes para gestionar la base de clientes para aumentar la competitividad de una organización farmacéutica // Boletín de Medicina Siberiana. 2014. T. 13. No. 4. P. 172-180.
12. Razumovskaya E.M., Kutsevol N.G., Popov M.L. Desarrollar una estrategia para empresas de TI comparando los resultados de la segmentación de clientes y los requisitos para el desarrollo del mercado de TI // Notas científicas de la Universidad de Kazán. Serie: ciencias humanitarias. 2011. T. 153. No. 4. P. 211-221.
13. Romanenko E.V., Kravets A.G. Algunas cuestiones de diseño e implementación del sistema de información distribuida “TOUREAST: CRM AI” // Caspian Journal: gestión y altas tecnologías. 2013. N° 4. Págs. 165-176.
14. Sorokina T.I. Cómo incrementar las ventas de una red de distribución // Industria láctea. 2015. N° 2. págs. 13-14.
15. Yakimov A.S., Bazhenov R.I. Segmentación de clientes mediante análisis RFM // Economía y gestión de tecnologías innovadoras. 2015. No. 1 [Recurso electrónico]. URL: http://ekonomika.snauka.ru/2015/01/7064 (fecha de acceso: 27/03/2015).
16. Mahboubeh K., Kiyana Z., Sarah A., Somayeh A. Estimación del valor de vida del cliente basado en el análisis RFM del comportamiento de compra del cliente: estudio de caso // Procedia Computer Science. 2011. N° 3. Págs. 57-63.
17. Wikipedia. Análisis RFM. [Recurso electrónico]. // Wikipedia, la enciclopedia libre. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/RFM-%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7 (fecha de acceso: 27.03.15).
18. Ya-Han H., Tzu-Wei Y. Descubrimiento de patrones frecuentes valiosos basados ​​en análisis RFM sin información de identificación del cliente. //Sistemas Basados ​​en el Conocimiento. 2014. T. 61. págs. 76-88.

Así, a los clientes que han comprado recientemente, son compradores frecuentes y gastan mucho se les asigna una puntuación. 5 |5|5 . Son tus mejores clientes.

En este caso, Alexandra es VIP– el cliente, no Anna, quien gastó más.

Por otro lado, el cliente que menos gastó compró hace mucho tiempo y no suele recibir una valoración. 1|1|1 . En este caso es Nikolai. Ahora eso tiene sentido, ¿no?

Cómo calcular tu puntuación RFM en una escala del 1 al 5?
Diferentes empresas pueden utilizar diferentes métodos para clasificar los valores. RFM en una escala del 1 al 5. Pero aquí están los dos métodos más comunes.

MÉTODO 1: Rangos fijos simples:

Ejemplo:

Si alguien compró en los últimos 24 horas, asígnales una calificación 5 .
Por el último 3 día - 4 . Asignar 3 , si compraron durante el mes actual, 2 - durante los últimos seis meses y 1 - para todos los demás.

Como puede ver, nosotros mismos hemos determinado el rango para cada puntuación. Los umbrales de rango se basan en la naturaleza del negocio. De la misma manera, define rangos para frecuencia y valores monetarios.

Este método de valoración depende de cada empresa, ya que decide qué rango considera ideal en cuanto a periodicidad, frecuencia y valores monetarios.

Hay algunos matices al utilizar este método de cálculo.
A medida que su negocio crece, su rango de puntuación puede requerir ajustes frecuentes.

MÉTODO 2: División porcentual en 5 valores iguales según los datos disponibles.

Este método es un poco más complicado ya que hay que trabajar con porcentajes, pero a su vez soluciona muchos de los problemas que se pueden encontrar al utilizar el primer método. Este enfoque funciona con cualquier industria, ya que los rangos se seleccionan a partir de los propios datos y se distribuyen de manera uniforme.
Por supuesto, recomendamos utilizar este método ya que la segmentación será más precisa.

Resumen de cálculos de RFM:

Toma los datos de tu cliente, dale un presupuesto de 1 antes 5 Para R, F Y METRO.
Representación grafica RFM le ayudará a usted y a otros responsables de la toma de decisiones a comprender mejor el análisis RFM de su organización.

R, F Y METRO tener calificaciones de 1 -5 , Total 5 X 5 X 5 = 125 combinaciones de valores. Tres dimensiones R, F Y METRO La mejor manera de representarlo es en un diagrama tridimensional. Si miráramos cuántos clientes tenemos por cada valor RFM, tendremos que ver 125 puntos de datos.

Pero trabajar con 3D-Los gráficos en papel o en la pantalla de una computadora no funcionarán. Necesitamos algo en dos dimensiones, algo más fácil de representar y comprender.

Representación simplificada del análisis RFM:

En este enfoque, utilizamos frecuencia + puntuación de dinero en el eje X (rango de 0 a 10) y hora de la última compra (rango de 0 a 5) en el eje Y. Esto reduce las combinaciones posibles de 125 a 50. Combinando F. y M en un criterio tiene sentido porque ambos valores están relacionados con cuánto compra el cliente. R (reciente) en el otro eje nos da mirada a niveles de interacción repetida con el cliente.

Aumento de la eficiencia: creación de segmentos.

Comprender 50 elementos todavía puede resultar tedioso. Por lo tanto, podemos resumir nuestro análisis en 11 segmentos para comprender mejor a nuestros clientes.
Si recuerda, analizamos estos segmentos al principio de este artículo.

Aquí tienes una tabla que explica cómo puedes crear 11 segmentos clientes basados ​​en calificaciones RFM.
Proporcionar un color claro para cada segmento hará que sea más fácil recordar a los clientes y comprender la situación comercial actual.

Aquí está nuestro informe resumido final RFM-¡análisis!

Especialización: CRM, Sistema de descuentos UDS Game, Certificados de regalo, Tarjetas de descuento, análisis RFM, envío de SMS, intercambio con Bitrix.

Categorías:

Cómo clasificar a los clientes. análisis RFM

La segmentación de la base de clientes ayuda a identificar aquellos clientes que tienen más probabilidades de estar interesados ​​en su oferta publicitaria. llevando a cabo campaña de publicidad, dirigido a los clientes más interesados, permite obtener beneficios con menores costes publicitarios.

análisis RFM

Uno de los más métodos efectivos La segmentación de la base de clientes puede considerarse un análisis RFM basado en tres indicadores, ordenados en orden descendente de importancia:

1. Actualidad de la compra: el período que ha transcurrido desde la última compra hasta hoy. Cuanto menos tiempo haya pasado desde la última compra, mayor será la probabilidad de que el cliente responda a la oferta promocional.
2. Frecuencia de compras ― total compras de los clientes. Cuanto más a menudo realice compras un cliente, mayor será la probabilidad de que quiera volver a realizar una compra.
3. Valor monetario de las compras: la cantidad total de dinero por la que se realizaron compras durante todo el período. Compradores que gastaron mas dinero, tienen más probabilidades de realizar una nueva compra que aquellos que gastaron menos.

El primer paso en el análisis RFM es asignar valores a cada cliente para tres indicadores (reciente compra, frecuencia de compras, valor monetario de las compras). Cada indicador tiene cinco valores de calificación del 1 al 5, siendo 5 considerado el mejor indicador y 1 el peor.

Segmentación por compra reciente

Para segmentar por antigüedad de compra, es necesario seleccionar cinco períodos de tiempo, cuya clasificación determinará el valor de cada cliente.

Un ejemplo de selección de rangos de segmentación por compra reciente:

Rango (en meses)		Nota
0 — 2	5	Recientemente
2 — 5	4	Recientemente
5 — 9	3	mediana edad
9 — 12	2	Por mucho tiempo
desde 12	1	Hace mucho tiempo

La elección de los rangos de valor depende de las características de la empresa (estacionalidad, momento de consumo de compra, intervalo medio entre compras de los clientes, vida útil del cliente, etc.).

La segmentación por frecuencia de compra y valor monetario se produce de forma similar. Vale la pena señalar que también es necesario tener en cuenta las características específicas de la empresa y los bienes o servicios vendidos (popularidad, costo de los bienes, etc.). A continuación se muestran ejemplos.

Segmentación por frecuencia de compra:

Segmentación por valor monetario de las compras:

Como resultado, cada cliente tendrá 3 calificaciones (por ejemplo, R5-F1-M1). La totalidad de estas estimaciones es un segmento. Puede haber 125 de estos segmentos.

Dividir la base de datos en segmentos

El valor monetario de las compras a menudo no se tiene en cuenta en la práctica, ya que depende en gran medida de la frecuencia de las compras, por lo que se pueden considerar segmentos basados ​​en R y F (o R y M).

	R5-F5	R4-F5	R3-F5	R2-F5	R1-F5
	R5-F4	R4-F4	R3-F4	R2-F4	R1-F4
	R5-F3	R4-F3	R3-F3	R2-F3	R1-F3
	R5-F2	R4-F2	R3-F2	R2-F2	R1-F2
	R5-F1	R4-F1	R3-F1	R2-F1	R1-F1

mejores clientes	Servicio VIP. Sin incentivos de precios, nuevos productos y programa de fidelización.
Lo mejor de lo mejor
Con gran potencial	Sin incentivos de precios, nuevos productos y programa de fidelización.
Nuevo
Leal	Motivar con promociones, descuentos, bonos.
Casi perdido	Motivar con promociones, descuentos, bonos.
Perdido	Haga una oferta lucrativa para transferirse a otro segmento y, si esto no ayuda, no desperdicie energía en ellos.
Completamente perdido
Perdido clientes habituales (mejores)	Conseguir comentario¿Por qué dejaste de comprar? Haga una oferta lucrativa para transferirse a otro segmento y, si esto no ayuda, no desperdicie energía en ellos.
Permanente Índice F = 5	Si, con este indicador, el indicador M es bajo, entonces se puede estimular ofreciendo productos relacionados para aumentar el monto del cheque.
gastan mucho Indicador M = 5	Haga ofertas rentables, descubra qué les impide comprar con más frecuencia

Después de dividir su base de clientes en segmentos, puede determinar qué clientes de su base de clientes merecen más atención y en cuáles no es necesario dedicar tiempo y esfuerzo.

Con base en los materiales del artículo, se preparó el procesamiento 1C que realiza la clasificación RFM de la base de clientes.

nuestras ventajas

Especialización

El 100% de nuestros clientes son del sector comercio.

Soluciones listas

Nuestros desarrollos han sido probados en la práctica.

Precio optimo

1200 r/hora: barato incluso para las regiones.

Comercio

• 

  Mejor vendido

  Integración del sistema de descuentos UDS Game con 1C

  9 000 frotar Añadir a la cesta
• 

  Usando cupones de descuento en UT 10.3

  20 000 frotar Añadir a la cesta
• 
  

  Chatbot en 1C para Telegram

  120 000 frotar Añadir a la cesta
• 

  Certificados de regalo en la nube para 1C UT 10.3

  30 000 frotar

Desde que Mindbox dijo por primera vez Machine Learning, el objetivo común ha sido el Gran Botón Verde. Este es un botón de pantalla completa, cuando haces clic en él, todo funciona por sí solo y genera ganancias.

En el proyecto analítico RFM, el objetivo es menos ambicioso: el pequeño botón verde. Haces clic y la base de datos se divide automáticamente en segmentos en los que se envían los correos electrónicos (por ejemplo).

Nuevo botón en nuestro sistema

Para lograr el objetivo, escribimos un segmentador RFM automático y desarrollamos un informe especial para presentar visualmente los resultados.

Le contamos cómo sucedió todo y por qué ahora puede prescindir de los analistas y dedicar más tiempo a tareas menos triviales.

¿Qué es el análisis RFM?

El resultado de una campaña de correo electrónico depende del alcance de la audiencia y de la calidad del propio correo electrónico. No se puede aumentar la cobertura infinitamente, lo que significa que es necesario aumentar la calidad. Para ello es necesario personalizar la newsletter, ya que cada persona es diferente y cada uno necesita algo diferente.

Suele haber muchos consumidores; es difícil crear una carta individual para cada uno. Para afrontar el problema, los especialistas en marketing dividen a los consumidores en grupos llamados segmentos.

Puedes dividirlo de diferentes maneras. Una opción es el análisis RFM.

Es decir, el análisis RFM es un método de segmentación. Los segmentos son grupos de consumidores que no se superponen. El análisis RFM sugiere identificar tres características de cada comprador:

• R (reciente): hace cuánto tiempo el cliente realizó su último pedido.
• F (Frecuencia): cuántos pedidos totales realizó el cliente.
• M (monetario): cuánto dinero gastó el cliente.

Muchas empresas de marketing realizan y utilizan análisis RFM. Incluyéndonos a nosotros. En el artículo sobre segmentación RFM explicamos qué tipo de informe podemos realizar y cómo puede ayudar a los especialistas en marketing.

Enfoques existentes para el análisis RFM

Todos los enfoques existentes para el análisis RFM son aproximadamente similares.

Los clientes se dividen en grupos según cada característica. Por lo general, no hay más de cinco grupos de este tipo. Las intersecciones de grupos se llaman segmentos.

Así es como se ve la segmentación de consumidores mediante el análisis RFM. Aquí, cada característica se divide en tres grupos y algunos grupos se dividen en subgrupos.

Por ejemplo, cuando se divide en cuatro grupos para cada una de las tres características, se forman 64 (4x4x4) segmentos de consumidores, y cuando se divide en cinco, se forman 125 segmentos.

La principal dificultad es definir los límites de los grupos, porque no existe una regla específica sobre cómo hacerlo.

Veamos los enfoques más populares usando una base de clientes como ejemplo:

Un ejemplo de la distribución de los consumidores por la cantidad de dinero gastado (M) y la actualidad del último pedido (R)

Usamos sólo dos de las tres dimensiones (R y M) para facilitar la percepción.

En nuestro ejemplo:

• El monto de la compra oscila entre 0 y 15 mil rublos.
• El plazo de compra oscila entre 1 hora y 240 días.

Enfoque 1. Dividir en partes iguales por rangos de valores

Con este enfoque, la división se realiza en función de los valores de las características. En nuestro caso, distinguimos tres grupos de gasto: hasta 5 mil rublos, de 5 a 10 mil y de 10 mil. Y tres grupos según la antigüedad de compra: hasta 80 días, de 80 a 160 días, a partir de 160 días.

Obtenemos nueve segmentos.

Cuando se divide en partes iguales por rangos de valor, la mayoría de los consumidores caen en el segmento "de esquina"

Ventajas del método:

• Fácil de automatizar.
• Puedes identificar a los “mejores”: los que compran más, con más frecuencia y los que llevan más tiempo sin comprar.

Desventajas del método:

• La distribución entre grupos es desigual: en el ejemplo, el 86% de los consumidores están en un segmento, el 13% en el segundo, el 1% se distribuye entre los siete segmentos restantes.
• Hay muchos segmentos (recuerde que incluso si se divide en 3 partes para cada atributo, habrá 27 segmentos).

Enfoque 2. Dividir en partes iguales según el número de consumidores

Con este enfoque, la división por cada característica se realiza de manera que el mismo número de consumidores caigan en los grupos.

Así es como se distribuyen los compradores de nuestro ejemplo (aún dividimos en tres partes para cada atributo):

Cuando se dividen en grupos de igual número de personas, tanto los clientes que gastaron mil rublos como los clientes que gastaron 15 mil rublos pueden caer en un segmento.

Ventajas del método:

• Fácil de automatizar.
• Por lo general, no existe un desequilibrio fuerte entre los grupos.

Desventajas del método:

• Los clientes “especiales” están mal identificados.
  En el ejemplo, en un segmento había consumidores que compraron 1.000 rublos y 15.000. Al mismo tiempo, aquellos que compraron por sumas realmente grandes no fueron separados en un grupo separado (a diferencia del método anterior).
• El número de grupos para cada característica es el mismo.
• Muchos segmentos.

Enfoque 3: Manual

El analista estudia la base de datos y selecciona la división correcta.

Ventajas del método:

• Buena segmentación.

Desventajas del método:

• Necesitamos un especialista.
• Se tarda mucho tiempo.

Informe RFM con un solo clic mediante aprendizaje automático

Decidimos deshacernos de las deficiencias de los viejos enfoques. Para ello tuvimos que recurrir a algoritmos.

Utilizando métodos de agrupación, determinamos automáticamente cuántos segmentos de consumidores hay realmente en la base de datos y cuáles son estos segmentos. Y con la ayuda de un árbol de decisiones reducimos estos segmentos a una forma que sea conveniente para la percepción. Cómo funciona esto se describe en el artículo sobre el dispositivo segmentador.

Para el ejemplo anterior, obtuvimos este resultado:

Para que todo esto sea conveniente y comprensible para los especialistas en marketing, hemos desarrollado un informe que describe de manera conveniente y clara (según nos parece) los resultados de la segmentación.

Para obtenerlo, simplemente presione un botón y el sistema hará todo por sí solo.

El informe cabe en una página y consta de tres tablas.

Parte 1. Evaluación del estado de la base.

La primera tabla es una tabla resumen. Contiene información sobre todos los segmentos de la base de datos, obtenida sobre la base del análisis RFM. Indicadores clave: actividad de los consumidores en el segmento y su valor.

La actividad está determinada por cuánto tiempo hace que se realizó la última compra y el valor por la cantidad gastada.

Cada segmento pertenece a una de las categorías. Cada categoría puede tener varios segmentos o ninguno. Las celdas indican el número total de consumidores de todos los segmentos de la categoría.

PD En este caso, las expresiones “abandono” y “riesgo de abandono” se utilizan como abreviatura de “clientes que no han comprado en mucho tiempo” y “clientes que han comprado hace un tiempo promedio” y no significan abandono. literalmente esta palabra. Asimismo, "Activo" es una designación para "Clientes que realizaron una compra recientemente".

En el ejemplo anterior, el 80% de los clientes no tiene compras, casi un tercio de los de alto valor están en abandono y otro tercio está en riesgo.

Evaluar el estado de la base de datos le ayuda a elegir la categoría con la que es importante trabajar primero.

Para mostrar cómo utilizar el informe, tomemos a los clientes de alto valor, es decir, los clientes que gastaron la mayor cantidad de dinero.

Parte 2. Estudiar segmentos

La segunda tabla del informe muestra: el tamaño de los segmentos, la facturación, es decir, la cantidad gastada por todos los consumidores del segmento y la factura media.

Todos los segmentos de clientes se representan en forma de lista. Por ejemplo, aquí hay una lista de segmentos de clientes que tienen compras.

Nuestra base de datos contiene 12 segmentos de clientes con compras.

Para mostrar solo los consumidores con alto valor en el informe, utilizamos un filtro.

Así es como se configura un filtro para encontrar segmentos de clientes de alto valor

Como resultado de aplicar el filtro obtenemos siete segmentos de consumidores de alto valor.

Resultado de aplicar un filtro para encontrar segmentos de clientes de alto valor

A partir de esta información se pueden sacar diferentes conclusiones.

Por ejemplo, el segmento nº 2 tiene una facturación significativamente mayor que los demás, con un control medio moderado. Esto habla de gran número compras de los consumidores en este segmento y su alta fidelidad. Sin temor a la pérdida de clientes, puede enviarles cartas e informarles, por ejemplo, sobre nuevos productos.

Ahora prestemos atención a la factura promedio: el segmento N° 7 con la factura promedio más grande está en salida, y el segmento N° 9 con la segunda factura promedio más grande está en riesgo. Los consumidores de estos segmentos están dispuestos a comprar grandes sumas de dinero, pero hace mucho tiempo que no compran. Podría tener sentido animarles a actuar con un código promocional o un boletín informativo.

Es necesario estudiar los segmentos para comprender en qué segmentos vale la pena trabajar duro.

Parte 3. Información detallada por segmentos

La última tabla muestra los límites de los segmentos para cada característica (R, F, M) y los valores promedio de ellos.

Descripción detallada en la tercera tabla ayuda a obtener más información sobre los segmentos de interés. Por ejemplo, esta tabla muestra que los consumidores del segmento 2 en realidad realizan más compras que otros: en promedio 12

Necesitamos elegir con qué segmento queremos trabajar primero. Digamos que nos interesan los segmentos con mayores cheques promedio: No. 7 y No. 9. Echemos un vistazo más de cerca.

En el segmento 7, los clientes no han realizado compras durante casi un año; no será fácil devolverlas. Pero podría valer la pena intentarlo, ya que los consumidores de este segmento realizaron un promedio de 2,1 compras, lo que significa que no quedaron decepcionados con su primera compra. Es probable que un buen descuento les ayude a volver a interesarse activamente por la marca.

El segmento número 9 es más simple: el período de compra promedio para los clientes es de solo tres meses y el número promedio de compras es de 2,8. Lo más probable es que estos clientes sean bastante leales y no requieran ninguna acción hacia ellos. Pero puedes enviarles un correo electrónico con un anuncio o un pequeño descuento para recordarles la marca.

Una vez seleccionados los segmentos para futuras acciones, se pueden lanzar las campañas de marketing deseadas.

Hasta ahora Botones verdes queda muy poco

Creamos un segmentador RFM automático y quedamos satisfechos: a una persona le lleva 20 segundos distribuir la base de clientes en segmentos.

Vamos a automatizar la configuración de campañas de marketing para segmentos para que una persona no necesite dedicar tiempo a esto.

Por supuesto, será una lástima que nadie más necesite nuestro informe, pero progreso técnico no perdona a nadie.

Equipo Mindbox

Especialista en aprendizaje automático

Lana Shakírova
Comercializador de contenidos

La segmentación RFM consta de tres parámetros:

Lo reciente (R)- fecha de la última compra

Es decir, cuánto tiempo ha pasado desde la interacción con el cliente en días, semanas o meses. Calculado como la diferencia entre la fecha del pedido actual y la del último pedido. Los clientes que le han comprado recientemente tienen más probabilidades de volver a comprar que aquellos que no han hecho negocios por un tiempo. Los usuarios que llevan mucho tiempo comprando sólo podrán renovar con ofertas que les atraigan a volver.

Frecuencia (F)- frecuencia total de compras

Muestra cuántas interacciones (compras) tuviste con el cliente durante un período de tiempo determinado. Si ambas partes están satisfechas, existe la posibilidad de mantener la frecuencia de compras o aumentarla a su favor. Cuanto más te compre un cliente, más probable será que las repita en el futuro. Normalmente, este indicador está estrechamente relacionado con la actualidad de la compra.

Monetario (M)- volumen de compras

Al igual que los indicadores anteriores, se calcula para un determinado período o número de interacciones. Muestra cuál fue el "valor para el cliente" en términos de ingresos y rentabilidad, o más precisamente, la cantidad de dinero que se gastó. Agrupados por métricas monetarias, los análisis a menudo brindan información sobre los clientes cuyas compras reflejan un mayor valor para su negocio.

Es importante calcular todos los indicadores anteriores para el período que refleje con mayor precisión los datos requeridos. Digamos que puedes tomar una muestra de un año y dividirla en trimestres.

Normalmente, un pequeño porcentaje de clientes responde a ofertas promocionales generales. RFM es excelente para predecir la respuesta de los clientes y mejorar las interacciones, además de aumentar las ganancias. RFM utiliza el comportamiento del cliente para determinar cómo dirigirse a cada grupo de clientes. La importancia de los indicadores se clasifica según la secuencia de letras: actualidad, frecuencia, dinero. A veces aparece el nombre segmentación de radiofrecuencia, cuando no se utiliza el indicador Monetario porque su valor muchas veces depende de la Frecuencia. La segmentación de la base de clientes según este principio le permite identificar aquellos con quienes realmente necesita trabajar, dividiéndolos en segmentos de clientes (activos, inactivos, en crecimiento), desarrollando el objetivo ofertas de marketing para el grupo de clientes más activo.

¿Quiere realizar un análisis RFM de la base de datos de contactos de clientes de su empresa?

• Nos pondremos en contacto contigo, te aclararemos qué datos tienes y, en base a ellos, en el plazo de una semana elaboraremos un documento con un informe de forma gratuita.
• Más de 2000 empresas confían en nosotros, pero para garantizar que los datos de sus clientes estén seguros, podemos firmar un acuerdo de protección de datos confidenciales.

Definición de condiciones RFM

Las definiciones de “reciente”, “frecuencia” y “dinero” son incluso intuitivas, pero nuestra tarea es convertirlas en números que puedan usarse para evaluar RFM, y esto es algo más difícil.

Presentemos nuestros datos en forma de tabla, ordenados por el primer valor: la fecha de la última compra (R).

	Fecha de la última compra (R)	Volumen de compra (F)	Cantidad de compras, UAH	Cheque promedio, UAH. (METRO)
Iván Petrov
Petr Ivanov
Oleg Plyushch
Sidor Petrov
Olya Sidorova
Anna Volkova

Inmediatamente asignaremos un “peso” a cada indicador (R, F, M) para cada cliente, en base a los datos recibidos. Para evaluar la cartera de clientes utilizaremos valores numéricos del 1 al 3, o en el porcentaje asignado a cada cliente como resultado del análisis. Por conveniencia, primero dividamos toda la base de clientes en 5 partes iguales para cada indicador. Digamos, en nuestro ejemplo, que el indicador F de "volumen de compras" es 1,2,3,4,5.

1 es el peor volumen para nosotros, marquémoslo como 1;

2,3,4 - resultado promedio, márquelo como 2;

5 es el mejor valor F. Este es nuestro 3.

Entonces: 1 es malo, 2 es regular y 3 es bueno. Asignando un “peso” a cada indicador para clasificar la lista utilizando estos pesos.

Ahora podemos determinar fácilmente cuál es el mejor cliente para nosotros con resultados de 333. 111 muestra que el cliente rara vez está interesado en nosotros, tal vez ni siquiera una vez. En función de los resultados obtenidos, puede elegir opciones sobre cómo tratar con tal o cual grupo de clientes.

Lo triste es que normalmente el 111 es el segmento más grande. Y es bueno que no tengamos que perder el tiempo con los que ya están perdidos y concentrarnos en los clientes que son realmente importantes para nosotros.

Otra ventaja de la segmentación RFM es que el análisis se puede realizar incluso mediante un indicador que más le interese o combinando indicadores, aunque la segmentación completa de la base de clientes le brindará muchas más oportunidades. Digamos que tomamos solo la actualidad y la frecuencia como base y mostramos los datos resultantes gráficamente:

Sector verde 5% - los mejores clientes que reaccionan activamente a todo, compran, etc., respectivamente, sector 1.1 - "los estamos perdiendo". Es necesario trabajar con cada uno de los segmentos de la tabla de forma diferente, ofreciéndoles diferentes condiciones cooperación.

Siempre decimos que es bueno ver la situación en términos estáticos (cómo estamos ahora), pero es aún más importante verla en dinámica (hacia dónde nos estamos moviendo). Si calcula la misma tabla para el período anterior y la “superpone” con la actual de hoy, puede ver cómo cambian los datos:

En el sector 1,1 la cifra cayó un 6%, debido a una disminución en el número de clientes pasivos. Pero en el sector 3.3 el número de “buenos clientes” aumentó un 2%. Bueno, eso significa que estamos trabajando en la dirección correcta. Necesitamos analizar por qué sucede esto y consolidar el resultado.

Estos datos ya son suficientes para trabajar eficazmente con los clientes, pero si agrega el segmento de dinero a este indicador, entonces trabajar en los números será aún más interesante :) RFM le permite segmentar su base para que pueda gastar tiempo y dinero en clientes adecuados. Intente segmentar al menos por un indicador, e incluso trabajar con estos datos puede contribuir al crecimiento de los clientes habituales.

artículo actualizado el 17/11/2013