Что такое RFM-анализ и откуда он взялся
RFM — частный случай поведенческой сегментации, о которой в общем виде рассказано в материале о сегментации базы. Там описаны признаки деления по убыванию отдачи; здесь — конкретный метод с расчётом, в котором три самых сильных признака совмещены в один код.
Метод вырос из директ-маркетинга, где каждое обращение стоило денег — печать и доставка каталога, — и нужно было решить, кому его не отправлять. По описанию в Википедии, RFM ценят за простоту: для него не нужно специальное статистическое программное обеспечение. Там же приведён распространённый вариант с пятью группами на каждую ось, что даёт 125 сегментов.
Фейдер, Харди и Ли в работе об изолиниях ценности показали, что те же три величины — давность, частота и денежная ценность — служат достаточными входными данными для моделей прогноза пожизненной ценности клиента (Journal of Marketing Research, 2005). Практический смысл: RFM — не только деление для рассылки, но и первая приближённая оценка того, сколько клиент ещё принесёт. Как эту ценность считают точнее — в материале о LTV.
Расшифровка: три оси и что каждая говорит
| Ось | Что измеряет | Как считается | Что подсказывает |
|---|---|---|---|
| R — Recency | Давность последней покупки | Дней от последнего заказа до дня расчёта | Насколько клиент ещё «тёплый» и когда обращаться |
| F — Frequency | Частота | Число заказов за период | Привычка покупать у вас |
| M — Monetary | Деньги | Сумма заказов за период (или средний чек) | Сколько стоит потерять клиента |
Оси описывают разное и по отдельности вводят в заблуждение. Клиент с большой суммой, не появлявшийся полгода, и клиент с той же суммой, купивший вчера, — разные задачи: первого возвращать, второго не трогать. Ось M их не различает, R — различает.
Как провести RFM-анализ: пошаговый расчёт
- Выгрузить заказы. Нужны три поля: идентификатор клиента, дата заказа, сумма. Источник — CRM-система или учёт заказов, а не сервис рассылок.
- Выбрать период. Обычно 12 месяцев; для товаров с длинным циклом — больше. Период должен быть длиннее обычного интервала между покупками.
- Посчитать три величины по каждому клиенту.
- Разделить базу на равные группы по каждой оси и присвоить баллы: лучшей трети — 3, средней — 2, худшей — 1.
- Сложить код из трёх баллов.
- Объединить коды в сегменты и назначить каждому действие.
RFM-код = балл R, балл F, балл M → например, 3 · 3 · 2 = «332»
Условный пример: девять клиентов, период — год, шкала из трёх баллов. Для давности меньше дней — выше балл; для частоты и суммы — наоборот.
| Клиент | Дней с последней покупки | Заказов | Сумма, у. е. | R | F | M | Код |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| А | 5 | 12 | 9 600 | 3 | 3 | 3 | 333 |
| Б | 12 | 8 | 4 800 | 3 | 3 | 2 | 332 |
| В | 20 | 2 | 1 100 | 3 | 1 | 1 | 311 |
| Г | 35 | 6 | 7 200 | 2 | 2 | 3 | 223 |
| Д | 60 | 1 | 400 | 2 | 1 | 1 | 211 |
| Е | 90 | 4 | 2 600 | 2 | 2 | 2 | 222 |
| Ж | 150 | 9 | 8 100 | 1 | 3 | 3 | 133 |
| З | 210 | 1 | 900 | 1 | 1 | 1 | 111 |
| И | 300 | 3 | 1 500 | 1 | 2 | 2 | 122 |
Как получены баллы. По давности девять клиентов отсортированы от 5 до 300 дней: первые трое (А, Б, В) получают 3, следующие трое — 2, последние — 1. По частоте лучшая тройка — А (12), Ж (9), Б (8). По сумме — А, Ж, Г. Границы взяты из распределения самой базы, а не из круглых чисел вроде «больше пяти заказов»; почему это важно — в разделе о границах в материале о сегментации.
Самая важная строка примера — Ж с кодом 133. Это второй по ценности клиент базы, и он полгода не покупал. В отчёте по выручке за последний месяц его нет вообще, а в RFM-таблице он сразу становится первым кандидатом на личное обращение.
Таблица сегментов: что делать с каждым
Для пятибалльной шкалы сегменты обычно называют так; в описании Braze, например, лучшие клиенты — профиль 5-5-5, а «под угрозой» — 1-2-2. На трёхбалльной шкале логика та же, границы грубее.
| Сегмент | Типичный код (шкала 1–5) | Кто это | Действие |
|---|---|---|---|
| Лучшие | 555, 554, 545 | Покупают недавно, часто и много | Не давать скидок, предлагать новое, просить отзыв и рекомендацию |
| Лояльные | 4–5 по F, 3–5 по R | Регулярные покупатели | Поддерживать повод для возврата, расширять ассортимент |
| Новички | 5 по R, 1 по F | Купили впервые и недавно | Довести до второй покупки — самый узкий переход |
| Перспективные | 4–5 по R, 2–3 по F | Купили пару раз недавно | Сопутствующие товары, напоминание по циклу |
| Под угрозой | 1–2 по R, 4–5 по F и M | Были ценными, перестали покупать | Личное обращение, выяснить причину ухода |
| Нельзя потерять | 1 по R, 5 по F и M | Самые ценные из ушедших | Приоритет менеджера, а не автоматическая рассылка |
| Спящие | 1–2 по всем осям | Давно, редко, мало | Общий поток или одна попытка возврата без затрат |
Работа с новичками разобрана в материале о повторных продажах, с уходящими — в материале о возврате клиентов. Спящим не стоит тратить усилия: попытка их вернуть обычно не окупается, что проверяется расчётом юнит-экономики.
RFM, ABC-XYZ и когорты: что чем дополнять
RFM отвечает на вопрос «кто из клиентов в каком состоянии сейчас». ABC- и XYZ-анализ решают похожую задачу для товаров и клиентов по вкладу в выручку и стабильности спроса: ABC близок к оси M, но не учитывает давность. Совмещать их удобно: клиент группы A с низким баллом R — тот же «нельзя потерять», найденный другим путём.
Когортный анализ отвечает на другой вопрос — меняется ли качество клиентов со временем. RFM-сегменты подвижны: человек сегодня «лучший», через полгода «под угрозой». По динамике доли сегментов нельзя отличить улучшение удержания от притока новых, поэтому тренды смотрят по когортам, а действия выбирают по RFM.
Почти вся база в сегменте «спящие». Период слишком длинный или в выгрузку попали клиенты, которые никогда не покупали повторно из-за природы товара. Сократить период, проверить, повторяются ли покупки вообще.
Сегменты есть, обращения одинаковые. Деление построено ради отчёта. Оставить только те сегменты, для которых написано отдельное сообщение, остальные объединить.
«Лучшие» клиенты — одни оптовики. Ось M забита несколькими крупными заказами. Считать M по среднему чеку или вынести юридических лиц в отдельный расчёт.
После пересчёта половина клиентов сменила сегмент. Границы слишком узкие или пересчёт слишком частый. Пересчитывать с шагом, соизмеримым с интервалом между покупками.
Как часто пересчитывать и как встроить в работу
Разовый RFM-анализ даёт снимок, который устаревает вместе с базой. Пользу приносит регулярный пересчёт, привязанный к действиям.
Периодичность. Пересчитывать стоит с шагом короче обычного интервала между покупками: если клиенты возвращаются раз в два месяца, ежемесячного пересчёта достаточно, еженедельный даст шум. Как найти этот интервал, разобрано в материале о повторных продажах.
Переходы между сегментами важнее самих сегментов. Клиент, переехавший из «лояльных» в «под угрозой», — повод для обращения сегодня. Клиент, который полгода стабильно в «спящих», — нет. Поэтому в таблице полезно хранить не только текущий код, но и предыдущий: сам переход и есть триггер.
Автоматизация. Когда коды пересчитываются автоматически, переход между сегментами может запускать сценарий — письмо, задачу менеджеру, отключение рекламных показов. Порядок, в котором такие сценарии стоит включать, — в материале об автоматизации маркетинга.
Проверка, что деление работает. Сравнить сегменты по отклику на одинаковое обращение и по доле ушедших через квартал. Если «под угрозой» и «лояльные» откликаются одинаково, границы выбраны неудачно или признаки не отражают реального поведения.
Где RFM не работает
Разовые покупки. Если товар покупают раз в несколько лет, оси F и R почти не различают клиентов. Полезнее деление по составу покупки и оценка готовности рекомендовать.
Молодая база. Пока у большинства один-два заказа, «частые» клиенты — шум.
Подписка с фиксированной платой. Частота и сумма у всех одинаковы; вместо них работают признаки использования продукта.
Объяснение причин. RFM показывает, кто перестал покупать, но не почему. Причину узнают вопросом, а не расчётом.
Спорное место
Я рекомендую делить оси по распределению собственной базы, а не по фиксированным порогам. Слабость этого правила в том, что ранговые баллы относительны: если вся база перестанет покупать, лучшая треть всё равно получит «3», и таблица покажет «лучших клиентов», которые полгода ничего не покупали. Фиксированные пороги давности — «покупал в последние 30 дней» — этого недостатка лишены.
Компромисс, который я считаю честным: для R использовать пороги, выведенные из собственного интервала между покупками, и пересматривать их раз в год, а для F и M — ранги. Тогда ось давности остаётся абсолютной и ловит общее ухудшение, а частота и сумма сравнивают клиентов между собой. Это менее изящно, чем единая шкала, но защищает от главного самообмана метода — красивой таблицы на тающей базе.
Частые вопросы
Что такое RFM-анализ?
Как расшифровывается RFM?
Как провести RFM-анализ?
Что такое RFM-сегментация?
Что такое RFM-анализ клиентской базы на практике?
Что такое RFM-матрица?
Сколько баллов брать на каждую ось — три или пять?
Источники
- RFM and CLV: Using Iso-Value Curves for Customer Base Analysis — Fader, Hardie, Lee — Journal of Marketing Research, 2005
- RFM (market research) — Wikipedia
- Understanding RFM segmentation for smarter customer targeting — Braze