Анализ RFM (RFM-analysis)

Синонимы: RFM-анализ

Разделы: Бизнес-задачи

Решения: Loginom Customer Segmentation

RFM-анализ — это анализ клиентов компании с целью их сегментации по ценности для бизнеса. Широко используется в маркетинге, директ-маркетинге и, особенно, в розничной торговле и сфере услуг.

Анализ использует 3 измерения:

  • Recency (давность) — как давно клиент совершил последнюю покупку? Чем меньше времени прошло с момента последней активности клиента, тем больше вероятность, что он повторит действие.
  • Frequency (частота) — как часто клиент совершал покупки? Чем больше покупок совершит клиент, тем больше вероятность того, что он их повторит в будущем.
  • Monetary (деньги) — сколько клиент тратит? Чем больше денег было потрачено, тем больше вероятность того, что клиент будет совершать покупки и в дальнейшем.

Предполагается, что клиент, проявивший себя недавно, показывающий повышенную активность и тратящий на покупки больше денег, будет проявлять активное потребительское поведение и в дальнейшем.

История покупок клиента или продаж товара представляется в виде таблицы или RFM-матрицы, в которой три колонки — давность, частота и деньги. Каждая колонка разбивается на категории.

Например, давность можно разбить на интервалы 1-30 дней (настоящее время), 31-60 дней (недавно), 61-90 дней (давно). Частоту покупок можно разделить на частые (более 10 в месяц), редкие (3-10 в месяц) и разовые (менее 3-х раз в месяц). Затраты клиентов можно разделить на высокие (5-10 тыс.), средние (2-5 тыс.) и низкие (менее 2 тыс.). Тогда можно составить RFM-матрицу вида:

RFM-анализ

Нетрудно увидеть, что наиболее «перспективные» клиенты окажутся в верхнем левом углу таблицы, в выделенном сегменте (содержит клиентов, которые делают покупки часто, в настоящее время или недавно, тратя при этом средние или большие суммы). Наименее «перспективные» окажутся в нижнем выделенном сегменте (разовые покупки, сделанные давно или недавно на низкие и средние суммы).

В зависимости от особенностей анализа могут использоваться и другие представления RFM-матрицы. Например, иногда используют не 3 категории для каждого измерения, когда получается 27 сегментов, а 5 категорий, что позволяет создать 125 сегментов. В этом случае результаты анализа оказывается более детальными.

Иногда сегментам матрицы присваивают баллы от 1 (самые «непривлекательные») до 5 (самый «привлекательный» сегмент). В этом случае «лучший» сегмент будет обозначен 5R-5F-5M, а «худший» 1R-1F-1M. Тогда клиентов, попавших в сегмент 3R-3F-3M можно интерпретировать как средних по привлекательности.

Преимуществом метода является простота (не требует специального статистического ПО), а результаты легко интерпретируются. При использовании в директ-маркетинге применение анализа RFM может увеличить количество откликов на рекламные акции.

Существуют несколько модификаций RFM-анализа:

  • RFD — Recency (давность), Frequency (частота), Duration (продолжительность) — модифицированная версия RFM-анализа для изучения поведения потребителей бизнес-продуктов, ориентированных на зрителей, читателей, интернет-сёрферов (например, количество времени, проведенного серферами в онлайн-кинотеатре).
  • RFE — Recency (давность), Frequency (частота), Engagement (вовлечённость) расширенная версия RFD-анализа, где можно оценить вовлечение клиента в работу с бизнес-продуктом. Кроме продолжительности при этом используют, например, количество посещённых web-страниц, количество переходов по ссылкам и другие действия клиента, свидетельствующие о его активном пользовании бизнес-продуктом. Предполагается, что наиболее активные клиенты более склонны к отклику на маркетинговые акции.
  • RFM-I — Recency (давность), Frequency (частота), Monetary-Interactions (деньги-взаимодействие) — является версией RFM-анализа для учета давности и частоты маркетинговых взаимодействий с клиентом, например, для изучения возможных сдерживающих эффектов частых рекламных мероприятий (когда слишком назойливая реклама отталкивает клиента).