RFM анализ для розничной торговли

Однажды мы писали про RFM анализ в розничной сети.
В данной статьей актуализируем и дополним информацию по этой теме.

RFM (Recency, Frequency, Monetary) анализ - один из самых простых, но в то же время наиболее эффективных инструментов для анализа клиентов и их потребительского поведения в розничной торговле. 

Этот метод основан на трех ключевых параметрах:

— недавности покупки (Recency);
— частоте покупок (Frequency);
— сумме потраченных денег (Monetary).

Сегментация клиентской базы по этим трем параметрам позволяет определять ценность и лояльность клиентов, а также более точно настраивать маркетинговые активности.  

Преимущества RFM анализа для розничной торговли:

— Классификация клиентов на основе их активности и значимости.
— Определение приоритетных направлений маркетинговых активностей.
— Определения потенциала роста и прогнозирования будущего поведения клиентов.

Для того, чтобы применить RFM анализ нужно иметь надежную систему учета и анализа данных о клиентах, чтобы получить достоверные и точные результаты. В kilbil такая есть. Наша программа не только эффективна с системами лояльности, но и ведет учет покупательской активности, поведения, составляет отчеты, в ней можно настроить каналы коммуникации с покупателями из разных сегментов.

Важно. Не всегда можно рассчитывать на этот метод сегментации клиентской базы.

Шаги выполнения RFM анализа в розничной торговле: от сбора данных до интерпретации

1. Соберите данные о клиентах. Вам потребуется информация о датах покупок, суммах покупок и частоте покупок каждого клиента. Эти данные можно получить из вашей системы POS или CRM. 
2. Рассчитайте показатели RFM. Для каждого покупателя рассчитайте показатели давности, частоты и денежной ценности.
3. Сегментируйте клиентов. Разделите своих клиентов на группы по их показателям RFM. Обычно используется пятибалльная шкала, где 1 - это самый низкий балл, а 5 - самый высокий. Т.е. каждому клиенты приваевается индекс, и уже потом создаются группы покупателей со схожими поведенческими признаками. 

Пятибалльная шкала. Значения дней, рублей, количество покупок даны для примера, в реальной жизни каждый маркетолог задает свои параметры исходя из особенностей ритейла

Клиенты с наивысшими баллами по всем трем показателям (давность, частота, денежная ценность) являются вашими самыми ценными покупателями, а сегмент с низкими баллами подсвечивает группы с менее активными клиентами.

Интерпретация сегментации RFM

Вот несколько советов по интерпретации сегментации RFM:

Ключевые факторы успеха RFM анализа в розничной торговле: правильный выбор метрик и учет особенностей бизнеса

 Успех RFM анализа зависит от учета особенностей ритейла. Анализируя данные RFM, необходимо учитывать эти особенности. Например, для магазина сезонных товаров следует учитывать время года при определении "Recency". Кроме того, в розничной торговле часто используется скидочная система или программа лояльности. При проведении RFM анализа нужно адаптировать метрики и индикаторы, учитывая уровень участия клиентов в программе лояльности и то, как он пользуется скидками.

RFM анализ должен быть интегрирован в общую стратегию управления клиентами. Анализ должен быть связан с другими маркетинговыми инструментами и стратегиями продвижения товаров и услуг, такими как email-маркетинг, персонализированное обслуживание и т.д.

RFM анализ необходимо регулярно обновлять и анализировать, так как поведение клиентов может измениться со временем. Разработка стратегии на основе RFM анализа требует внимания к деталям и аналитического подхода, но может привести к значительному росту прибыли и удовлетворенности клиентов.

В CRM kilbil есть  все актуальные и регулярно обновляющиеся данные для RFM-анализа. Автоматическая сегментация клиентов выполняется программой на основе заданных параметров, которые можно настраивать с учетом нюансов бизнеса или продуктовой ниши ритейла. А маркетолог или руководитель может выгружать и анализировать отчеты по этим параметрам, следить за динамикой изменения индекса покупателей в ответ на маркетинговые ходы. 

Так как платформа kilbil связывает все кассы сети, благодаря RFM анализу можно видеть полную картину по клиентам, а также анализировать трафик, количество клиентов и их качество в отдельных торговых точках.