Cum să folosiți analiza RFM a clienților și să creșteți vânzările repetate?

Baza de clienți a unui magazin poate conține câteva mii de contacte. Pare impresionant. Dar cifra în sine nu spune aproape nimic despre calitatea acestei baze.

Un cumpărător comandă în fiecare lună și mărește treptat valoarea cumpărăturilor. Altul a venit în timpul reducerilor, a cumpărat un produs ieftin și nu s-a mai întors. Un al treilea era client obișnuit, apoi a dispărut brusc. Poate a trecut la un concurent. Poate pur și simplu a uitat de magazin.

Să le trimiteți tuturor trei același mesaj nu este cea mai bună idee. Aici intervine analiza RFM. Ea arată cine contează cu adevărat pentru afacere acum, cine mai poate fi readus și pentru ce cumpărători nu mai merită cheltuită cea mai mare parte a bugetului de marketing.

Ce arată analiza RFM?

Metoda se bazează pe doar trei indicatori:

• R — Recency: cât timp a trecut de la ultima achiziție;
• F — Frequency: cât de des a plasat clientul comenzi;
• M — Monetary: câți bani a cheltuit în perioada aleasă.

Să presupunem că două persoane au cheltuit fiecare câte $500 în magazin. Dar una a plasat zece comenzi și a fost activă săptămâna trecută, iar cealaltă a cheltuit întreaga sumă acum un an și nu a mai revenit. Din perspectiva veniturilor totale, par identice. Din perspectiva RFM, nu mai sunt.

Acesta este sensul analizei RFM a bazei de clienți: ajută la observarea comportamentului cumpărătorilor individuali dincolo de statisticile generale.

Metoda este folosită de magazine online, cafenele, saloane, restaurante și alte companii unde există achiziții repetate. Totuși, intervalele vor fi diferite. Pentru o cafenea, un client care nu a mai venit de o lună poate fi deja considerat în risc de plecare. Pentru un magazin de mobilă, un asemenea interval este perfect normal.

De ce să împărțiți cumpărătorii în grupuri?

Când baza este mică, proprietarul afacerii poate avea impresia că își cunoaște deja bine clienții. Cu timpul, acest lucru nu mai funcționează. Cumpărătorii devin mai numeroși, istoricul comenzilor crește, iar schimbările sunt tot mai greu de observat manual.

Analiza RFM în marketing ajută la răspunsul la întrebări foarte practice:

• cine generează cea mai mare parte a veniturilor;
• ce clienți obișnuiți au început să cumpere mai rar;
• cui merită să i se ofere cashback mai mare;
• cine poate fi readus printr-un memento despre bonusuri;
• pentru ce segmente nu este rentabilă publicitatea costisitoare.

După această împărțire, mesajele devin mai bine direcționate. Un cumpărător obișnuit nu are nevoie de un mesaj „Ne este dor de tine” dacă a fost ieri în magazin. Iar unui client care nu a revenit de opt luni este puțin probabil să i se potrivească o știre obișnuită despre completarea sortimentului.

Cum se calculează RFM?

Mai întâi se alege perioada — de exemplu, ultimele șase luni sau un an. Apoi se colectează trei valori pentru fiecare cumpărător.

Apoi, fiecărei valori i se atribuie un scor. Se folosește frecvent o scară de la 1 la 5: unu înseamnă un rezultat slab, iar cinci, unul ridicat.

Afacerea stabilește singură pragurile. Nu există o scară gata făcută care să se potrivească la fel de bine tuturor. Nu are sens ca un magazin de haine și o cafenea să evalueze frecvența cumpărăturilor după aceleași reguli.

Să analizăm un exemplu ipotetic.

Un magazin analizează comenzile din ultimul an și observă următoarea situație:

Oleksii a cumpărat recent, a făcut-o frecvent și a cheltuit mai mult decât ceilalți. Primește scorurile maxime la toți cei trei parametri.

Mariia are indicatori medii. Încă nu este o clientă pierdută, dar activitatea ei merită deja urmărită.

Serhii nu a revenit de mult timp, are puține comenzi, iar suma este mică. Să cheltuiți pentru el același buget publicitar ca pentru Oleksii ar fi greu de justificat.

Așa funcționează metoda clasică de analiză RFM. În rezultat, fiecare client primește un cod din trei cifre, după care codurile asemănătoare sunt reunite în segmente mai mari.

Trei grupuri cu care este ușor de lucrat

Teoretic, pot exista multe segmente: noi, promițători, obișnuiți, loiali, care își reduc activitatea, pierduți și așa mai departe. Dar, pentru început, nu este deloc necesar să construiți un sistem complex cu zece sau cincisprezece categorii.

Adesea sunt suficiente trei grupuri principale.

Cei mai buni clienți

Au cumpărat recent, revin regulat și generează o parte semnificativă a veniturilor. Aceste persoane cunosc deja compania și, cel mai probabil, sunt mulțumite de experiența anterioară. Totuși, nu trebuie să considerați că loialitatea lor va dura la nesfârșit.

Este mai bine să nu copleșiți cumpărătorii obișnuiți cu reduceri banale. Pentru ei sunt mai atractive accesul anticipat la noutăți, un nivel superior în programul de loialitate, bonusurile suplimentare sau ofertele exclusive.

Scopul aici nu este să mai vindeți ceva urgent. Mai important este să păstrați obiceiul de a reveni și să arătați că observați consecvența lor.

Clienții care mai pot fi readuși

Poate că acesta este cel mai interesant segment. Înainte, oamenii cumpărau destul de activ, dar în ultima vreme au început să apară mai rar sau au încetat complet să mai vină.

Motivele pot fi diferite. Clientul poate să fi uitat de companie, să fi renunțat să aștepte produsul dorit, să fi fost dezamăgit de ultima comandă sau pur și simplu să fi primit o ofertă mai convenabilă de la un concurent.

Pentru acest grup se poate pregăti un scenariu separat:

• să le amintiți despre bonusurile acumulate;
• să oferiți cashback mai mare la următoarea achiziție;
• să prezentați produse dintr-o categorie cunoscută;
• să stabiliți un termen scurt de valabilitate pentru oferta personalizată.

Mesajul este mai bine să fie construit în jurul experienței anterioare a clientului. Dacă a cumpărat mereu produse de îngrijire a pielii, o ofertă dintr-o categorie aleatorie este puțin probabil să îl readucă mai repede.

Clienții pierduți

Nu au mai cumpărat nimic de mult timp, aproape nu reacționează la mesaje și au, de obicei, un scor Recency scăzut. O parte dintre ei pot fi readuși, dar așteptările trebuie să rămână realiste.

Creșterea continuă a reducerii este periculoasă în acest caz. La un moment dat, clientul va reveni doar pentru un preț foarte mic și va dispărea din nou după comandă.

Este mai rezonabil să desfășurați o campanie separată: să oferiți un cadou pentru revenire, să acordați un bonus limitat sau să întrebați de ce persoana a încetat să cumpere. Ultima variantă este uneori mai utilă decât încă o promoție. Cel puțin arată motivul plecării.

Dacă segmentul nu reacționează deloc, este mai bine să reduceți frecvența mesajelor. Bugetul de marketing nu este nelimitat.

Cum se aleg pragurile pentru scoruri?

Una dintre greșelile frecvente este preluarea unor intervale gata stabilite din articolul altcuiva și aplicarea lor fără modificări.

Să ne imaginăm că scorul 5 la Recency este acordat tuturor celor care au cumpărat în ultimele 30 de zile. Pentru un magazin de bijuterii, condiția poate fi prea strictă: bijuteriile sunt rareori comandate în fiecare lună. Pentru o cafenea, dimpotrivă, este prea permisivă.

Este mai bine să construiți pragurile pe baza propriilor date. Vedeți cât de des revin de obicei clienții, ce sume sunt considerate mari și câte comenzi diferențiază cu adevărat un cumpărător obișnuit de unul ocazional.

Uneori este convenabil să împărțiți baza în părți egale. De exemplu, cei 20% dintre clienți cu cele mai recente achiziții primesc R5, următorii 20% — R4 și așa mai departe. În altă afacere, pot fi mai clare intervalele fixe: până la 14 zile, de la 15 la 30, de la 31 la 60.

Ambele abordări sunt acceptabile. Important este ca scorurile să reflecte comportamentul real al publicului, nu doar să arate bine într-un tabel.

Prin ce diferă analiza ABC/RFM de RFM obișnuit?

RFM clasic ia în considerare momentul ultimei achiziții, frecvența comenzilor și suma cheltuită. Analiza ABC/RFM adaugă încă un nivel — distribuirea clienților după contribuția lor la venituri sau profit.

De obicei, se disting trei clase:

• A — cumpărători cu cea mai mare contribuție;
• B — clienți cu valoare medie;
• C — cumpărători cu o contribuție mică.

Apoi, în interiorul fiecărei clase, se analizează indicatorii R, F și M.

Acest lucru ajută la observarea diferențelor pe care segmentarea obișnuită le estompează uneori. De exemplu, doi clienți pot avea coduri RFM asemănătoare, dar unul cumpără produse cu marjă mare, iar celălalt doar articole la promoție. Formal, activitatea este similară, dar valoarea pentru afacere diferă.

Pentru o bază mică, acest nivel de detaliu poate fi inutil. Însă, cu un sortiment larg și mii de cumpărători, oferă o imagine mai precisă.

Cum simplifică analiza un program de loialitate?

Calcularea manuală a RFM este posibilă. Aveți nevoie de istoricul comenzilor, de un tabel și de puțin timp. Problema începe mai târziu: datele se schimbă permanent.

Clientul plasează o nouă comandă — Recency se actualizează. Mai face două achiziții — Frequency se schimbă. Cheltuiește o sumă mare — Monetary crește. Într-o bază mare, recalcularea manuală a tuturor acestor valori în fiecare săptămână este incomodă.

Un program de loialitate preia partea de rutină. Leagă achizițiile de clienți concreți, păstrează valorile bonurilor, calculează frecvența vizitelor și actualizează segmentele.

Apoi, afacerea poate configura acțiuni separate pentru fiecare grup.

De exemplu, un client dintre cei mai buni primește acces la noutăți. Un cumpărător din grupul de risc primește un memento despre bonusuri. Unui client pierdut i se trimite o singură ofertă personalizată — fără o serie nesfârșită de mesaje identice.

În acest caz, analiza RFM a bazei de clienți încetează să mai fie un tabel deschis o dată pe an. Devine un instrument de lucru: ajută la alegerea publicului pentru campanii, la evitarea reducerilor oferite tuturor fără discernământ și la observarea la timp a clienților care au început să plece.

Analiza în sine nu crește vânzările. Ea arată doar unde să căutați oportunități. Creșterea începe mai târziu — când afacerea își schimbă ofertele, testează diferite scenarii și verifică ce grupuri au început cu adevărat să revină mai des.