Estos son segmentos de audiencia separados; el análisis RFM le permite identificarlos. En el artículo verás todas sus capacidades y métodos de aplicación.

¿Por qué necesita el análisis RFM?

Agrupar manualmente es largo y tedioso, y no siempre es obvio qué funciones son mejores para usar. El análisis RFM proporciona un esquema ya preparado según el cual los clientes más "caros", así como los menos "caros", necesitan un enfoque especial.

Queremos que algunos de ellos se conviertan en clientes habituales. Para estos últimos, es demasiado pronto para hablar de ello y nuestro objetivo es simplemente conservarlos para que no vayan a manos de la competencia. Agrupa a los clientes y determina quién compra con frecuencia y mucho, quién compra con frecuencia pero en pequeñas cantidades y quién no ha comprado nada en mucho tiempo.

En base a esto, se pueden desarrollar comunicaciones y contenidos relevantes. Clientes leales- ofertas especiales. Para aquellos que no han comprado durante mucho tiempo: un bono o descuento + orientación para recordarse a sí mismos. En un párrafo separado de este artículo consideraremos ejemplos específicos.

Área de aplicación

Este método es adecuado para empresas B2C con una base de clientes de 10.000 contactos. También se puede utilizar para B2B, pero la base suele ser mucho más pequeña. En este caso, conviene reducir el número de segmentos.

Muy a menudo, este método de segmentación se utiliza en campañas de correo electrónico. También será útil al preparar guiones para llamadas telefónicas a clientes o cualquier campaña de marketing altamente dirigida a clientes existentes.

Además, el análisis RFM es adecuado si la acción de conversión no es una compra y no termina en recibir dinero de los clientes (por ejemplo, ver artículos de blog).

Mecánica de segmentación RFM.

La base son tres indicadores, cuyos nombres están cifrados en el nombre del método:

• Actualidad (reciente, novedad): hace cuánto tiempo los clientes realizaron su última compra;
• Frecuencia: con qué frecuencia compran;
• Monetario (valor total de las compras; para otras acciones, valor de interacción): por cuánto compran. O el indicador puede vincularse a las visitas a la página del sitio (duración o profundidad).

La forma clásica es dividir la base de clientes según estos indicadores en 3 rangos. Por ejemplo, un indicador alto de novedad es de hasta 2 meses, el promedio es de 2 a 6 y el mínimo es más de 6. No existen recomendaciones universales, ya que esto influye en muchos factores: la industria, ciclo vital comprador, etcétera.

Tú decides qué significa el coste de ventas pequeño, mediano y grande por cliente. Para una empresa, 10.000 rublos es una cantidad decente, para otra es demasiado modesta.

En Excel, estos intervalos se pueden resaltar mediante una fórmula, como ver en el siguiente párrafo.

Para simplificar, la pertenencia de un cliente a un determinado rango se presenta en forma de un sistema de 3 puntos.

Fecha de orden:

1 - viejo;

2 — “latente” (relativamente reciente);

3 - reciente.

Frecuencia de compra:

1 - una sola vez;

2 - raro;

3 - frecuente.

Monto de la compra:

1 — cheque bajo;

2 - cheque promedio;

3 - control alto.

Las intersecciones de indicadores y niveles dan 27 combinaciones posibles (segmentos):

De cara al futuro diremos que algunas pueden estar vacías o ser muy pequeñas. Por ejemplo, si no tienes clientes que hayan realizado grandes compras en el pasado.

Nota. Puede utilizar sólo uno o dos indicadores, pero esto reducirá la homogeneidad de los segmentos. O, por el contrario, puedes seleccionar más niveles, pero esto complicará el análisis y más trabajo con segmentos, ya que habrá aún más. Si 4 - entonces 64 segmentos, 5 - ya 125, etc.

Hacer todo esto manualmente requiere mucha mano de obra; es mejor utilizar tablas dinámicas de Excel o Google Sheets. Esta funcionalidad le permite dividir automáticamente la base de datos en tres grupos condicionalmente iguales. Echemos un vistazo más de cerca a un ejemplo.

Algoritmo de análisis RFM en Excel

1) Proporcionar datos sobre base del cliente como una tabla con columnas:

En el ejemplo, tomamos un número como ID, pero podría contener cualquier información de contacto del cliente: correo electrónico, teléfono, nombre.

2) Cree y configure una tabla dinámica para calcular:

• ¿Cuántas veces ha pedido el cliente? Arrastre la columna con ID y valor. cantidades por el campo "Importe". Así vemos cuantos pedidos hay para cada ID;
• ¿Por cuánto pidió el cliente - valor? cantidades por el campo "Monto";
• ¿Cuándo fue la última vez que el cliente realizó un pedido? Valor máximo por el campo "Fecha".

Copiar datos a nueva hoja, cambie el nombre de los campos a un formato legible y, por conveniencia, cambie el orden de las columnas (la fecha ocupa el segundo lugar, ya que continuaremos trabajando con ella):

3) En una columna aparte, calcula cuántos días han pasado desde el último pedido utilizando cualquiera de las fórmulas:

• Para hoy:

• Para otra fecha (en el ejemplo - 01/01/2018):

Tenemos un indicador de actualidad listo.

4) Divida a los clientes en grupos según el indicador de actualidad.

Puede utilizar la función PERCENTIL ON. De todas las opciones de prescripción destaca aquellas que se incluyen en el 33% y el 66%.

Obtenemos tres grupos iguales: los que realizaron un pedido hace como máximo 39 días (recientes), de 39 a 91 días inclusive (relativamente reciente) y de 92 días (clientes más antiguos).

Para saber a qué grupo pertenece cada cliente, aplique la siguiente condición:

Aquí está el resultado:

5) Determine lo mismo en la columna Cantidad para aplicar la métrica Frecuencia.

Arrastra la fórmula PERCENTIL y cambia el rango de valores:

También resulta que hay tres grupos iguales: el primero forma hasta 2 pedidos, el segundo, de 2 a 4, el tercero, más de 4.

Aplicar la condición:

6) Determine lo mismo en la columna “Monto” para aplicar el indicador Monetario (Monto de Compra).

Arrastra la fórmula PERCENTIL y cambia el rango de valores. Aplicar la condición:

lo tienes todo indicadores necesarios para análisis RFM.

7) Calcular la designación (código) de cada cliente utilizando el método RFM:

8) Haga una tabla dinámica basada en estos códigos. Incluya el RFM en las líneas y la cantidad en el campo “Cliente” en los valores:

Copie a una hoja nueva y cambie el nombre de las columnas:

En esta tabla puede ver el número de clientes en cada segmento.

Mira este vídeo para conocer todos los detalles:

Características técnicas

Determinar los límites de los segmentos es la principal dificultad, ya que no existe una regla específica.

Como vio en nuestro ejemplo, los segmentos son desiguales. Uno incluye 74 personas, el otro solo 1, ¡y hay 27 segmentos! Los grupos que son demasiado amplios se pueden dividir en varios según características adicionales, y algunos que sean similares en comportamiento se pueden combinar. Pero este es un trabajo manual innecesario.

Al dividir, puede mantener intencionalmente un número igual de clientes en grupos. ¿Qué quiere decir esto? Es difícil destacar a los "mejores". En un segmento puede haber compradores por 1 y 15 mil rublos.

En ambos casos tú también obtienes un gran número de segmentos. No es un hecho que sean críticamente diferentes entre sí, y tiene sentido tener programas separados.

Por supuesto, puede hacer todo perfectamente a mano y obtener la cantidad óptima de segmentos con contenido uniforme. Pero esto significa decenas de horas de trabajo por parte de un empleado especialmente capacitado. Después de todo, sigue siendo útil actualizar los segmentos con el tiempo. Esto no siempre es realista o eficaz.

Un servicio especializado le permite evitar estas restricciones. caja mental, que automatiza el análisis RFM. Gracias a los algoritmos de agrupación, determina cuántos segmentos hay realmente (de 3 a 15 piezas) y qué incluyen. Es decir, no según los parámetros dados, sino según los datos de la base de datos. No produce segmentos vacíos.

Un plus adicional e importante es que se adapta a cualquier zona.

Visualización del resultado:

Puede crear un informe de segmentación en Mindbox. Simplemente presione un botón. El informe incluye tres tablas.

Evaluación de la condición base

Indicadores clave de la tabla dinámica: actividad del consumidor (compra reciente) y valor (cantidad gastada).

"Curn" se refiere a los clientes que no han comprado durante mucho tiempo, y "Riesgo de abandono" se refiere a los clientes que compraron hace un tiempo promedio. Activo: aquellos que realizaron una compra recientemente.

Este informe le ayuda a elegir a qué segmento dirigirse primero.

Estudiar segmentos

Indicadores: tamaño de los segmentos, facturación (la cantidad gastada por todos los clientes del segmento), factura media.

Por ejemplo, aquí hay una lista de segmentos que realizaron compras:

El filtro le permite ver una categoría específica por valor:

En el ejemplo ves 7 segmentos de alto valor:

En función de esta información, puede decidir con qué segmentos trabajar.

Información detallada por segmentos

Indicadores: límites de segmentos para cada característica (R, F, M) y valores medios de los mismos.

Una vez seleccionados los segmentos para futuras acciones, puede lanzar campañas de marketing para ellos.

Cómo diseñar comunicaciones para segmentos.

Primero, caracterice los segmentos resultantes para que sea más fácil trabajar con ellos más adelante. Por ejemplo, el cliente 111 lleva mucho tiempo realizando pedidos únicos por un importe pequeño. Por el contrario, el cliente 333 compra con frecuencia y gasta mucho en compras, la última fue no hace mucho.

A continuación, evalúe el valor y desarrolle una estrategia para trabajar con cada segmento. Decida qué mensajes son apropiados para cada segmento. El principio fundamental: retenemos a los mejores clientes, “promovemos” a los del medio a mejores, devolvemos a los que se van y casi pierden.

Perdido

No vale la pena dedicar mucho tiempo y esfuerzo a tus clientes más antiguos (111, 112, 113). Puedes intentar devolverlos, intentarlo no es una tortura. Por ejemplo, cuéntenos sobre promociones, descuentos y rebajas.

Escriba también por qué es beneficioso quedarse con usted, pero no insista; tal vez su partida sea inevitable.

Si no reaccionan de ninguna manera a estas acciones, puede eliminarlos de la base de datos de forma segura.

Bajo amenaza de salida

Para aquellos que son más prometedores que los perdidos, puedes esforzarte más para recuperarlos. Después de todo, compraron muchas veces y/o por una gran cantidad.

¿Qué podría interesarles?

• Descuento o cupón de compra, información sobre ventas;
• Selección personal de productos;
• Vídeos útiles o artículos (como en el ejemplo siguiente).

Es útil recordar los beneficios. Si los clientes han dejado de comprar recientemente, pregunte también por qué.

Principiantes

Los principiantes con controles bajos y medios (311, 312) pueden estar interesados ​​en contenido educativo, informacion de referencia, asistencia en la elección de un producto.

Intenta transferirlos a las filas de los leales. Para ello, comparta otro contenido útil (reseñas, artículos, guías). Y no olvides felicitarlos por su compra o agradecerles por elegir tu empresa.

Prometedor

Los clientes que compraron una gran cantidad (313) son VIP potenciales, así que trate de mantener su interés.

Descubra mediante una encuesta si está satisfecho y cuáles son sus deseos. Y otra información que será útil para la retención: qué le interesa, cuáles son sus necesidades.

Ojo con los descuentos. Estos clientes tienen todas las posibilidades de convertirse en clientes habituales a precio completo. Por tanto, es mejor motivar con otra cosa. Por ejemplo, como en el boletín informativo anterior: la posibilidad de recibir un regalo a cambio de una reseña.

Para quienes compran habitualmente, pero por poca cantidad (321, 322, 331, 332), ofrezca productos relacionados.

Ideal

Finalmente, los clientes más deseables son el segmento 333. Es importante convencerlos de que los valora. Solicite comentarios e informe sobre el servicio personalizado. O simplemente halagarlos, como en el ejemplo:

¡Los descuentos para estos clientes están contraindicados! Su objetivo es motivarlos a continuar realizando compras regulares. Envíe ideas en una selección de productos personal o, si se trata de un producto informativo, recuerde renovar su suscripción:

No aburras a quienes ya están comprando con comunicaciones innecesarias. Informar sólo lo más información importante y ofertas "para clientes queridos".

Con qué frecuencia actualizar los segmentos

Con el tiempo, las métricas del análisis RFM cambian y los clientes pasan de un segmento a otro. Los clientes leales pueden tomarse un tiempo de descanso y los clientes "dormidos" pueden despertarse de sus mensajes y volverse más activos.

La frecuencia de actualización de los datos depende de qué tan móvil sea su base de datos: cuál es el ciclo de vida del cliente, el período natural de compra, así como el período durante el cual el cliente tendrá tiempo para repetir la compra. Para una gran tienda en línea exitosa, no más de una vez al mes. Si los pedidos se producen con poca frecuencia, basta con revisar los segmentos una vez cada trimestre o seis meses.

Tenga en cuenta que la calidad de los datos se ve afectada por la estacionalidad, las promociones y los días festivos. Si un cliente con un rico historial de compras no compra nada durante el mes actual, esto no significa que deba ser transferido inmediatamente a otro segmento. Quizás esto sea simplemente la influencia de la estacionalidad, y después de un tiempo se reanudarán las compras.

Si el cliente es nuevo, todavía tiene muy pocos datos de compra. No tiene sentido incluirlo en el análisis de toda la base de datos, o puede realizar un análisis por separado para dichas bases.

¡Felices ventas para ti!

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 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.

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Offtopic: solo hay 2 artículos sobre Habré con la etiqueta RFM, ambos de blogs corporativos. ¿Es extraño por qué hay tan poco contenido sobre el tema, ya que hay mucha gente del área relacionada con el comercio electrónico en Habré?

Sin embargo, dejaré de echar agua y propondré, primero, llegar a un acuerdo sobre los términos. Además, el análisis RFM significa un análisis del valor del cliente para la empresa. Esencialmente, una versión ligeramente avanzada del análisis ABC, sólo que no se centra en los productos, sino en los clientes. El objetivo principal es formalizar el alcance del beneficio de cada cliente para la empresa. Para identificar este beneficio, se considera a cada cliente según los siguientes parámetros:

R ecencia - novedad(tiempo desde la última compra)
F frecuencia - frecuencia(frecuencia de compras por período)
METRO onetario - monetización(costo de compras del período)

Dado:

1. Historial de ventas de la tienda online en forma de carga .xlsx, como

¡Sic! No busques significado en los números, todo cambia semialeatoriamente en 1 o 2 órdenes de magnitud.

2. Términos de referencia del propietario, versión completa lo cual no suena más complicado que la frase "¿Puedes hacer un análisis RFM?"

Resultado:

Al principio, pasé medio día pensando en "Cómo hacer todo esto usando objetos calculados de la tabla dinámica para que fuera hermoso". Como resultado, renuncié a la belleza y lo hice en una hora usando una hoja intermedia y fórmulas ordinarias como “=IF”, etc.

3. Cálculos intermedios

Para calcular el tiempo desde la última compra, necesita la fecha actual (función estándar en Excel =TDATE()) y la fecha de la última compra del cliente. Dado que la carga era una matriz desordenada “Fecha-Cliente-Monto_Compra”, era difícil identificar la última fecha de compra para cada cliente. El problema se resolvió clasificando todo el volumen de dátiles en la carga (no me culpen por el "estilo de granja colectiva", pero en ese momento me olvidé de la belleza, porque quería implementar la solución que tenía en mi cabeza lo más rápido posible). Las columnas de información inicial están marcadas en verde. En la primera línea dejé las fórmulas para su comprensión y las ordené por columna en orden descendente (la columna se creó usando concatenar)

4. Componentes de la hoja “Total”

Ahora recopilamos el resultado del análisis RFM en una hoja. Comenzamos con la lista de clientes (la clasificación no importa): copiamos la lista de clientes de la primera hoja, dejando solo registros únicos utilizando la funcionalidad estándar (Datos - Eliminar duplicados). Usando una BUSCARV, arrastramos la fecha del último pedido del cliente a la columna B. La fórmula de la columna C cuenta el número de pedidos de clientes para toda la descarga. En la columna D, la cantidad de pedidos por cliente se calcula de forma similar. Y la columna E nos calcula el número de días desde la última compra del cliente.


¡Sic! se indica una fórmula de ejemplo para la columna E en la celda K1, y en la propia columna E solo se almacenan valores para demostrar el resultado

5. Actualidad (tiempo desde la última compra)

La esencia de la fórmula seleccionada es la siguiente: observamos cuál de los cinco intervalos iguales de 0 al máximo (resaltado en la fórmula en rojo) contiene el valor de cada celda de la columna E y le damos una calificación de 1 (un cliente que nos compró algo hace un año) a 5 (un cliente que compró algo -ya sea en Últimamente).

6. Frecuencia (frecuencia de compras por período) y Monetaria (costo de compras por período).

Las fórmulas son idénticas, así que veamos la Frecuencia como ejemplo. En este caso, dividimos toda la población en 3 intervalos iguales en número de miembros del agregado y observamos a cuál de estos intervalos pertenece el valor de la columna C, asignando calificaciones 1 (cliente que nos compra con menos frecuencia que otros), 3, 5 (cliente que nos compra con más frecuencia que otros).

Para aquellos a quienes les resulta difícil o les da pereza entender la definición de mediana en Wikipedia: una mediana es un valor que divide un conjunto de datos en 2 partes iguales. Ejemplo: el valor aritmético promedio de 5 clientes que hicieron 1, 2, 2, 2, 100 compras = 21,4 (la temperatura promedio en el hospital no nos dice nada); mediana para la misma serie = 2.

Conclusión: No escribí sobre sumar todos los indicadores y ordenarlos en orden descendente de la columna más a la derecha de la hoja "Total" - creo que está claro)) Mi objetivo - crear un sistema "en la rodilla" se logró por completo . Lo doy "tal cual". Mientras escribo estas líneas, entiendo que mi definición de la mediana y mi ejemplo tampoco son los más fáciles (para aquellos que no tenían estadística matemática en la universidad). Si alguien ofrece una opción más sencilla y clara, la reemplazaré.

Frecuencia de actualidad Monetaria

Área de aplicación

Análisis de la gama de bienes y servicios de la empresa por frecuencia de circulación (compra, pedido, etc.). Similar al análisis ABC de artículos de productos, si se toma el número de visitas como parámetro. Se utiliza para determinar la rentabilidad de los clientes, permite estimar la probabilidad de que se vayan y estudiar la fidelidad de los clientes.

Descripción

El análisis RFM se utiliza con mayor frecuencia para estudiar gama de productos por frecuencia de solicitudes, y también se utiliza para clasificar a los clientes.

La base del análisis RFM son las siguientes características:

1. Lo reciente (novedad)- la novedad de un evento. Cuanto menos tiempo ha pasado desde Última actividad cliente (última venta de producto), más probable será que la acción se repita.
2. Frecuencia (frecuencia o cantidad)– el número de compras realizadas por el cliente (número de ventas). Cuantos más haya, mayor será la probabilidad de que el cliente repita la acción en el futuro. Este parámetro se considera para un período de tiempo determinado (semana, mes, trimestre, año, etc.).
3. Monetario (dinero)– el importe gastado por el cliente (ingresos por la venta de bienes). Cuanto mayor sea el importe gastado, mayor será la probabilidad de que el cliente repita el pedido. En la práctica, Monetario no se suele utilizar, ya que está altamente correlacionado con la Frecuencia. Por lo tanto, la segmentación RFM a menudo se denomina segmentación RF.

Algoritmo

1. Clasificación por parámetro de actualidad:
   • Para cada cliente, determine la fecha de la última compra;
   • para cada cliente, calcule la actualidad de la compra (Recency) como la diferencia entre la fecha actual (en el ejemplo, 10/01/2008) y la fecha de la última compra;
   • Divida los datos obtenidos en 5 grupos (cuantiles). Cada cliente recibirá un identificador del 1 al 5 en función de su actividad. A quienes hayan realizado una compra recientemente se les asignará el código R=5. Aquellos que lleven más tiempo sin comprar nada recibirán R=1.
2. Clasificación por parámetro Frecuencia:
   • para cada cliente, determinar el número de compras durante un período determinado;
   • Divida los datos obtenidos en 5 grupos (cuantiles). Para clientes que han completado mayor número compras se asignará el código F=5, los compradores menos activos recibirán F=1.
3. Clasificación según el parámetro Monetario:
   • para cada cliente determine la cantidad de dinero gastado;
   • Divida los datos obtenidos en 5 grupos (cuantiles). A los clientes que gastaron las cantidades más grandes se les asignará el código M=5, a los clientes que gastaron las cantidades más pequeñas se les asignará M=1.
4. Combinando los resultados obtenidos, cada cliente recibirá un código RFM compuesto por tres dígitos.

Al principio de la tabla se encuentran los clientes habituales, que suelen aportar la mayor parte de los beneficios. Se pueden desarrollar ofertas especiales para estos clientes. Los clientes con código RF=15 son nuevos, y si hay aquellos en este grupo cuyo puntaje de Monetización es 5, entonces debes prestarles especial atención.

En otro artículo. Preparé un análisis RFM para nuestro servicio eSputnik para comprender el panorama de nuestros clientes. Me gustó este método como una forma muy sencilla de visualizar el comportamiento del cliente. Sí, fue interesante, pero muy pronto me di cuenta de que esta imagen no tenía ningún uso práctico.

Los números no sirven de nada si no cambian nuestras acciones de mañana.

Análisis RFM en marketing por correo electrónico

En esta ocasión compartiré con ustedes mi experiencia y observaciones sobre cómo beneficiarse de RFM incluso sin tener historial de ventas de tres años. Realizamos análisis RFM para docenas de tiendas diferentes y encontramos una serie de obstáculos en el camino para obtener resultados reales. Antes de describirlos todos, recordemos una vez más lo que nos aporta RFM. El análisis RFM se basa en 3 indicadores:

• R ecencia - prescripciónúltima compra
• F frecuencia - total frecuencia compras
• METRO onetario - factura promedio

Me parece que el indicador monetario no tiene por qué estar ligado al dinero. Puede ser cualquier filtro aplicado a los principales indicadores de este método: actualidad y frecuencia. Por ejemplo, para portal de información Puede tomar el tiempo de visualización de la página o la profundidad de visualización de la página en el sitio. La matriz de RF se puede considerar por separado para diferentes tipos clientes, filtrando por fuente de clientes, por región, por categoría de productos comprados, por edad y mucho más.

¿Cómo realizar un análisis RFM?

Si divides a todos tus clientes por el momento de su última compra en varios grupos y por el número de compras realizadas, podrás construir una matriz a partir de la cual podrás ver cómo dividir a tus clientes en grupos en función de su actividad:

• Principiantes
• Compradores únicos
• Creciente
• Clientes perdidos

De hecho, hay muchos más grupos, pero hablaremos de eso más adelante. Normalmente construyo escalas basadas en la frecuencia y lo reciente, según el principio: de malo a bueno. Resulta:

• Por prescripción médica: a la izquierda están los que compraron hace mucho tiempo y a la derecha, los que compraron recientemente.
• Por frecuencia: en la parte inferior están aquellos que realizaron una compra y en la parte superior, muchas. Entonces la división visual de los grupos se verá así:

Ya hemos escrito sobre esto antes, pero veamos con más detalle cómo dividir la base de datos en grupos y marcar las escalas, cuántos grupos seleccionar y qué hacer con ellos a continuación.

El indicador más importante es la “reciente”. Cuanto más tiempo ha pasado desde la última venta, menos probable es la próxima compra. Y esta probabilidad está cayendo muy rápidamente. Abordemos la "prescripción" desde el principio. Por ejemplo, tenemos 3 clientes (cuadrado, círculo, triángulo), y en el gráfico marcaremos el momento en que cada cliente realizó una compra.

Importante, Pido disculpas, por alguna razón dibujé un gráfico de actualidad en la dirección opuesta de bueno a malo, lo corregiré, pero un poco más tarde :(

La tarea es determinar cuántos clientes según "Recencia" caerán en cada período. Es importante entender que lo reciente es un indicador que solo toma en cuenta la compra más reciente, las compras anteriores se anotarán en frecuencia. Por tanto, la respuesta correcta al problema sería:

• Periodo 1: 1 (sólo círculo)
• Periodo 2: 1 (solo triángulo)
• Periodo 3: 1 (sólo el cuadrado, porque el círculo y el triángulo se compraron después de eso)
• Periodo 4: 0 (todos hicieron una compra después de eso)

Y nuevamente la pregunta es: ¿cuál de las tres opciones es mejor?

A menudo escucho eso "rojo (3)"- porque es estable. De hecho, demuestra que constantemente atraemos clientes que realizan una compra y nunca regresan. Es bueno que el indicador esté aumentando un poco, pero aún así "lila (1)"- mejor. Muestra que la mayoría de nuestra audiencia ha comprado recientemente y está muy involucrada en el proceso de compra. Por supuesto, el peor es "verde (2)" gráfico. En este caso, tuvimos un aumento en la actividad (tal vez Año Nuevo o fuertes inversiones en contexto), y luego lo perdió todo.

La mayoría de los libros de análisis, incluido el popular Database Marketing de Arthur M. Hughes, ofrecen un mecanismo muy simple para dividir la actualidad en segmentos: ordenar todos los contactos por antigüedad y dividirlos en 5 grupos iguales. Se recomienda hacer lo mismo con Frecuencia y Dinero:

Este método funciona y ayuda a dividir a todos los clientes en: recién comprados, recientemente, regular, hace mucho tiempo, hace mucho tiempo entre sí. Pero ¿qué significa “cuándo”? Si no podemos decir exactamente “cuándo”, entonces también será difícil evaluar a este grupo. Por ejemplo, los grupos vecinos pueden incluir contactos que compraron el mismo día. Esto sólo significa que nos comportaremos de manera diferente con clientes idénticos... ¿Por qué entonces hacer tal análisis? Intentaré mostrar toda la profundidad del problema con dos ejemplos:

Ejemplo 1: Todo iba bien en tu tienda y de repente no se realizó ni una sola compra durante un mes. Todo está mal, pero si lo divides en partes iguales, nada cambiará y los mismos últimos compradores acabarán en el segmento de “recién comprados”.

Ejemplo 2: Si aún no dispone de datos de ventas de varios años y acaba de iniciar su negocio, los límites serán muy diferentes cada día y no tiene ningún sentido utilizar el resultado de dicho análisis.

La estacionalidad, las promociones y las vacaciones también influyen mucho en el panorama general.

Cualquier segmento de contactos sobre el que no puedas decir algo concreto es un mal segmento

Me parece más lógico registrar no la cantidad, sino el tiempo. Entonces optimizar el número en grupos será nuestra tarea. Necesita obtener tantos contactos como sea posible en el grupo "justo ahora" y la menor cantidad posible de contactos "hace mucho tiempo".

Sólo queda determinar qué plazos es mejor fijar. Para hacer esto, debe responder usted mismo varias preguntas:

• ¿Cuál es el período natural de compra?
• ¿Qué es la estacionalidad?
• ¿Cuánto tiempo les toma a la mayoría de los clientes repetir la compra?
• ¿Qué periodo de inactividad del cliente podemos considerar que hemos perdido un cliente (duración del ciclo de vida del cliente)?

Para las empresas que no disponen de datos se pueden asumir estos periodos. Para empresas con trayectoria, serán de gran ayuda varios gráficos (que comentaré más adelante) con la diferencia entre compras.

Di un ejemplo de un gráfico con la diferencia en meses entre la primera y la segunda compra. En la mayoría de las tiendas se ve aproximadamente igual que en la imagen. Aquí puedes ver que el 50% de todas las compras repetidas se realizan dentro de los primeros 2 meses. En seis meses, el 75% realiza su segundo pedido y el 90% de los que vuelven a comprar lo hacen en un plazo de 13 meses. ¿Qué conclusión práctica se puede sacar de esto? Me parece que no hay necesidad de apresurarse a dar un descuento a quienes comprarán de todos modos, sin nuestra ayuda. El descuento deberá ofrecerse 2 meses después de la primera compra. Antes de eso, es necesario mostrar ofertas relevantes, ser escuchado y, lo más importante, ser útil para el cliente.

Si construye una matriz de la diferencia entre compras vecinas, obtendrá algo como la siguiente imagen:

Curiosamente, la diferencia entre la primera y la segunda compra es siempre mayor que entre la segunda y la tercera. Y entre el segundo y el tercero hay más que entre el tercero y el cuarto, pero cuanto más se avanza menos influye el número de compras en la diferencia entre ellas. Resulta que al principio una persona necesita tiempo para creer. Quizás la próxima vez intente comprar en otro lugar o simplemente espere. Pero cuanto más a menudo compra, más corto es el tiempo entre compras. Jim Novo en su libro Drilling Down dice que esta gráfica primero cae, luego se estabiliza y luego comienza a subir. Esto es muy similar al ciclo de vida del cliente, cuando poco a poco deja de ser cliente y compra cada vez menos. Pero nunca he visto esta imagen en la práctica.

Importante: Para obtener estos números, es mejor utilizar la mediana que el promedio. Ahora intentaré explicar rápidamente la diferencia. El promedio es la suma de todos los valores dividida por su número y la mediana es el valor del elemento que se encuentra en el medio de la secuencia ordenada. Es decir, se garantiza que el 50% de todos los valores serán menores o iguales a la mediana, y el 50% serán mayores o iguales a la mediana. La mediana es mejor que el promedio porque en promedios fuerte influencia tienen "valores anormales". Esos valores que son muy raros, pero que van mucho más allá de la mayoría. Normalmente, las medianas son significativamente menores que los promedios.

También sería bueno tener en cuenta la estacionalidad. a menudo son 12 meses . Habiendo visto todos los números, podemos concluir qué período fijar para los grupos, por ejemplo:

• hasta 1 mes
• hasta seis meses
• hasta un año
• hasta dos años
• más de dos años

Pero incluso con este enfoque surgen preguntas. ¿Qué pasa si algunos clientes tienen un período de compra natural corto, mientras que otros tienen uno largo? En este caso, creo un perfil para cada cliente y para cada perfil creo mi propia gradación, que normalizo a lo largo del eje Actualidad en categorías relativas:

• tiempo esperado de compra
• si no lo compraste algo raro
• lo estamos perdiendo
• Lo perdimos, pero hay una última oportunidad.
• probablemente lo perdimos

Es exactamente la misma historia para “Frequency”, pero casi siempre termino aproximadamente con la misma escala. Los que lo hicieron:

• 1 compra(estos son la mayoría)
• 2 compras(venció barrera psicológica y volví, sabiendo ya cómo funciona la tienda)
• 3-4 compras(pase lo que pase, siguen comprando. Hay que conservarlo a toda costa)
• 5-15 compras(ellos creyeron, toda esperanza está en ellos. Aquí el límite superior puede ser muy diferente)
• más de 15 compras(maníacos, a menudo se trata de revendedores, socios, etc. Es necesario examinarlos más de cerca por separado)

Bueno, eso es todo análisis de RF. Si observa la matriz de RF y sabe cómo se dividen los segmentos, inmediatamente queda claro quiénes son los recién llegados: hicieron una compra recientemente. Desechable: hiciste la compra hace mucho tiempo y probablemente ya te hayas olvidado de ella. Es poco probable que vuelvan a visitarnos. Jim Novo dice que estos clientes representan siempre el 50-60% de toda la base de clientes y hay que aceptarlo. Normalmente veo al 70% de toda la base en este triste segmento. Para asegurarse de que el segmento sea triste, puede intentar traer a alguien de regreso y, para ello, Jim Novo sugiere una estrategia: "llegar a un acuerdo", pero si no lo cree, comience con:

1. Quienes tengan varios artículos en su recibo
2. Los que tienen un cheque más grande.
3. Los compradores únicos que devolvieron un artículo tienen más probabilidades de acudir a usted para una segunda compra que aquellos que están "satisfechos con todo".

Si no puedes recuperarlos, no podrás recuperar a nadie.

La única forma de recuperar a los clientes para una segunda compra es contactarlos lo más rápido posible. Pero no demasiado pronto

Si presenta su solicitud demasiado pronto, será intrusivo y ofrecerá descuentos innecesarios que acabarán con su negocio.

Veamos la RF en dinámica. Es interesante que, según la escala de actualidad, siempre comenzamos con lo bueno (recién comprado) y bajamos hasta lo malo (no he comprado en mucho tiempo). Y en cuanto se realiza una compra, siempre volvemos de nuevo al segmento más optimista:

Con la frecuencia ocurre lo contrario. Siempre comenzamos con el peor segmento (1 compra) y mejoramos con cada compra. Prácticamente no hay posibilidad de volver atrás (si cuenta la frecuencia durante alguna ventana (por ejemplo, 2 años), entonces la frecuencia puede disminuir)

Ahora veamos el panorama completo en la matriz de RF:

Siempre empezamos en el segmento “Justo ahora” y con “1 compra”. Soñamos que todos los clientes sean incluidos en el segmento VIP. Y la forma más corta de hacer esto es compras regulares. Si el cliente no hace nada desde el principio, se “desliza” según la Prescripción hacia “rara vez”, al segmento “Clientes únicos”. Nuestro objetivo es evitar que se vaya. Por eso se crearon las cartas de reanimación automática ;)

Hay otro punto sutil: qué hacer si la pausa es “larga” y el cliente no ha comprado durante mucho tiempo (excediendo significativamente el ciclo de vida del cliente). Me parece que en este caso si vuelve a venir a nosotros será sólo si le volvemos a “comprar” con contexto, SEO, o si deja de gustarle la tienda donde compró todo este tiempo. En cualquier caso, vendrá a nosotros una persona completamente diferente con diferentes intereses y oportunidades. Por ello, te proponemos cómo hacer un “reset” en un juego infantil.

La peculiaridad de este enfoque de RFM es que se puede aplicar desde el primer día de uso de la tienda. Configure inmediatamente activadores basados ​​en la inactividad del cliente. Monitoriza la dinámica de actividad de tus clientes. ¿A quién estás perdiendo? ¿Qué hay que hacer para recuperar clientes cuando todavía es posible?

Con esto concluye mi artículo de revisión y prometo escribir el siguiente, en el que intentaré responder las siguientes preguntas:

• ¿Cómo lee cada segmento el correo? ¿El segmento "perdido" responde algún correo electrónico?
• ¿Cuál es la participación en las ventas de cada segmento?
• ¿Cuál es la proporción típica de clientes por segmento?
• ¿Cómo cambia la estrategia para trabajar con cada segmento?
• ¿A quién debería venderle y a quién debería dejar de comprar?

Buenos clientes para ustedes, que todos sigan el camino más corto desde novatos hasta VIP :)