RFM-анализ
Разбиение клиентской базы на группы по трём измерениям: давность последней покупки, число покупок и суммарные деньги от клиента.
RFM оценивает каждого клиента по трём независимым шкалам. Recency — сколько прошло со дня последней покупки; это самый сильный из трёх признаков, потому что откликаемость падает вместе с давностью. Frequency — сколько покупок человек сделал за выбранный период; показывает, сложилась ли привычка. Monetary — сколько денег он принёс за тот же период; отвечает на вопрос, во сколько обойдётся его потеря. Данных нужно всего три поля: клиент, дата покупки, сумма; первый проход делается в обычной таблице.
Каждое измерение делится на группы — обычно на три или на пять, — и клиент получает оценку вида «3-3-2». Комбинации сводят в осмысленные сегменты: лучшие клиенты, новые, уходящие ценные, спящие. Ключевая особенность метода: пороги «давно» и «часто» не переносятся между бизнесами. Их задаёт ваш цикл покупки. Месяц молчания для кофейни означает потерю клиента, для мебельного салона — обычное дело. Универсальные «90 дней» из инструкций чаще вредят, чем помогают.
Метод описывает поведение, но причин не объясняет: он покажет, что клиент перестал покупать, и промолчит о том, почему. И он плохо работает на маленькой базе — на двухстах клиентах группы получаются по десять человек.
Сделать нарезку один раз, показать красивую диаграмму и забыть файл. Ценность инструмента появляется в динамике: сигналом служит переход клиента между сегментами, а увидеть переход можно, только если пересчёт идёт по расписанию и каждый срез сохраняется отдельно. Вторая по частоте ошибка — рассылать лучшим клиентам скидки: они купят и без них, а дисконт вычитается прямо из маржи и приучает ждать распродажу.
Разберём вашу систему на языке цифр
На бесплатном звонке переведём эти метрики в конкретный план роста для вашего бизнеса.
Забронировать звонок