RFM сегментация: пошаговая инструкция HOW TO

RFM сегментация: пошаговая инструкция HOW TO

О сегментации клиентов сегодня не говорит разве что ленивый. Это — тема почти любой более-менее серьезной конференции для бизнесов и маркетинга. Однако, несмотря на свою популярность, сегментация у многих вызывает трудности, начиная от формирования методик ее реализации и заканчивая практическим использованием результатов. В данной статье мы рассмотрим вопрос: как провести первичную сегментацию клиентской базы на примере RFM сегментации.

Сегментация клиентской базы — это разделение клиентов на однородные группы по определенным критериям. В зависимости от критериев, вариантов сегментации может быть несколько. Например: по однородному поведению, доходу, предпочтению, риску и прочее.

Основная задача сегментации клиентов — определение продуктовых, маркетинговых, рисковых и бизнес-стратегий для однородной группы клиентов.

Одной из самых простых разновидностей сегментации является RFM сегментация, базирующаяся на RFM-анализе (Recency — давность, Frequency — частота, Monetary — деньги). Клиенты распределяются между сегментами в зависимости от давности совершенных покупок, частоты и суммы потраченых денег . Основной ее посыл такой: что клиент, совершивший активность недавно, или показывающий повышенную активность (частота), или тратящий на товары больше денег, будет более заинтересован в кампании.


RFM сегментация на примере

В качестве примера возьмем розничный магазин и выборку из 1200 клиентов с данными о количестве совершаемых покупок за месяц и их средний чек. Далее пройдемся пошагово к распределению клиентов по сегментам.

ШАГ 1. Определить метрику шкал

Для примера возьмем период в 1 месяц, хотя вообще выбор периода отслеживания зависит от жизненного цикла товара. Для магазина бытовой техники вряд ли подойдет такой маленький период, т.к. повторная покупка в такой период маловероятна.

  1. Шкала Recency.  Давность последней покупки можно учитывать несколькими способами:
    1. разбить на временные интервалы от даты последней покупки. В этом случае в выборке могут быть клиенты, которые в данном периоде не совершали покупок (для примера — период от последней траты более 30 дней).
    2. использовать среднее значение частоты за несколько периодов, например, за последние 3 месяца (снова-таки, интервал зависит от типа организации и товарного ряда). Этот вариант будет сглаживать колебания в каждом временном интервале (например, в первом периоде 3 дня, во втором — 9, в третьем — 4: среднее 5,3 дня). Стоит отметить, что для покупателей с пустыми периодами (отсутсвие покупок) необходимо определиться со стратегией: делить на количество месяцев с активностями или на общее количество месяцев. Разные варианты могут привести к разным результатам и к разным решениям, связанными с маркетинговыми активностями.
      Для нашего примера рассмотрим вариант со средней частотой в периоде за 3 мес.
  2. Шкала Frequency. Частота — это количество совершаемых сделок. Рекомендуем в частоте считать не чеки клиента, а количество дней с покупками. Это позволит избежать неправильного учета в случаях, когда клиент совершает повторную покупку в тот же самый день, забыв изначально приобрести все необходимые товары.
  3. Шкала Monetary. Доходность — это может быть, например, средний чек или косвенный доход от каждого клиента. Уточню, что средний чек также необходимо считать за 3 месяца, по той же методике, что и частоту. После подготовки выборки необходимо определиться с пороговой суммой чека для входа в сегментацию, например, уберем все значения с чеком менее 20 грн. После этого в нашей выборке в 1200 человек осталось 1178 человек с чеком от 20 грн. Визуализируем полученные результаты на графике: ось X — средний чек, а Y — частота.

RFM сегментация crosssellguide

ШАГ 2. Определить принцип разбиения клиентов по группам [RF оси].

Для этого разделим частоту и средний чек на 3 интервала.

Каким образом выбирать интервал?

Исходя из предпочтений и внутренних правил компании. Например, в продуктовых магазинах покупатель считается редким, если у него от 0 до 5 дней с покупками в месяце (максимум 1.25 дня в неделю), средним — от 5 до 11 дней (до 2.75 дней в неделю) и частым — выше 10 дней.

Аналогично по средним чекам:

  • низкий — до 120 грн.
  • средний — от 120 до 400 грн.
  • большой — свыше 400 грн.

Можно побить и по процентилям, т.е. по доле выборки, которая будет попадать в интервал, например:

  • редкий — до 20% выборки
  • средние — 60%
  • частые — 20% выборки.

Тогда процентили будут такие: 20% и 80%.

Для частоты покупок это будет: 5,3 раза и 11.0 раз. Это означает, что при значении частоты <=5.3 содержится около 20% выборки, а от 5.3 до 11.0 — 60%.

Аналогично и для среднего чека найдем 20% и 80%: 136,13 грн. и 374,81 грн. соответственно.

Для примера остановимся на первом варианте группировки (что приблизительно будет разбивать нашу выборку по каждому из показателей на 20%, 60% и 20%). Итого получилось 9 групп. Отобразим на графике вместе с долей сегмента от изначальной выборки:

RFM сегментация crosssellguide

ШАГ 3. Наложить на полученные результаты третью метрику [M]

Можно ли сейчас ответить на вопрос какой клиент ценнее для магазина?

Посмотрите на график. Очевидно, что клиенты из группы 33 — с самым высоким чеком и самой высокой частотой покупок, но как быть с клиентами из групп 13 или 31? Какой тип поведения лучше для бизнеса: тот что покупает большое количество раз на маленькие чеки или наоборот? RFM сегментация даже при добавления показателя Monetary не дает прямой ответ на этот вопрос и сейчас мы рассмотрим, почему.

Решим, какой мерой будем определять ценность: выручкой или доходом? В примере остановимся на выручке с клиента в месяц и посчитаем показатель для каждого клиента. Далее отобразим на графике ценность в зависимости от выручки. Напомню, что в данном случае выручка будет средняя за 3 месяца (исходя из начального алгоритма расчета).

RFM сегментация crosssellguide

ШАГ 4. Приступим к анализу

Как можно заметить, клиенты в группах 21 и 12, 31 и 13, 32 и 23 приблизительно равны по ценности. Таким образом с точки зрения выручки клиенты из разных групп эквиваленты, но при этом отличаются по поведению — кто-то более часто покупает на меньшие суммы, а кто-то наоборот — редкий покупатель, но его тикет больше. Теперь построим распределение клиентов по ценности для магазина. Разобьем на промежутки равные в 500 грн., а также сразу отобразим 20й и 80й процентили.

RFM сегментация crosssellguide

20й и 80й процентили будут соответственно такими: 796 грн. и 3 294 грн. Как видно на графике, распределение клиентов по выручке смещено влево, при этом до 796 грн. содержится 20% выборки, до 3294 грн. — 80%.

Что можно сказать о клиентах? Большая часть приносит нам в месяц выручку до 3 000 грн. и лишь чуть более 20% — свыше 3 000 грн. При этом максимальные значения могут превышать 11 000 грн. для самых «ценных». Сделаем сегментацию по ценности (низкой, средней, высокой) в соответствии с процентилями. Отобразим их на графике.

RFM сегментация crosssellguide

Чистыми группами по ценности являются только 11 и 33, остальные содержат характеристики не менне 2х смежных групп. Таким образом, подитоживая, еще раз акцентирую внимание, что RFM сегментация не позволяет прямо ответить на вопрос, какой клиент для нас ценнее. Однако, задачу с определением маркетинговой стратегии, стратегии обслуживания и кросс-продаж для разных сегментов он вполне решает. Проведя сегментацию по RFM методике, Вам необходимо передать данные всем сотрудникам компании, которые хотя бы минимально связаны с разработкой товаров и услуг, заняты в продажах или продвижении, занимаются отчетностью или стратегическим планированием. Понимание количества клиентов в сегментах и их характеристик дает много ответов на вопросы каждому из перечисленных подразделений и позволяет действовать эффективнее.

Несколько слов хочу сказать напоследок о выборе критерия ценности. Если вместо выручки взять доход, будет ли ценность совпадать? Однозначно НЕТ. Если взять 2х клиентов с одинаковой выручкой, доход они будут приносить разный в зависимости от позиций в их чеке, ведь разные товары имеют разную маржинальность для магазина. Поэтому сегменты по доходу будут отличаться от сегментов по выручке, хотя оба показателя могут выражать ценность клиента для компании.

Напомню, что это всего лишь один из множества подходов к сегментации клиентов, но если нет никакого подхода или данных на больше не хватает, то это уверенный шаг в правильном направлении.

У большинства компаний на этом работа с сегментацией заканчивается,  дальше никакого применения ей не находится, поэтому в следующей статье опишем, как можно работать с сегментами и каких результатов можно достичь. Подпишитесь, если хотите получить эту статью по почте:

 

P.S.: Пример виртуальный, исходные данные получены в результате генерации случайных чисел на языке R.

RFM сегментация: пошаговая инструкция HOW TO

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *