Pisahkan pelanggan dengan loyalitas menggunakan analisis RFM

Analisis RFM memungkinkan Anda melihat basis pelanggan: orang-orang ini akan meninggalkan kami, mari kita coba pertahankan, tetapi orang-orang ini telah lama kehilangan minat - kode promosi kami memberi mereka tapal mati.


Pekerjaan menyusun segmen RFM cukup memakan waktu. Tetapi, dengan komunikasi yang dibangun dengan benar dengan segmen-segmen ini, Anda mendapatkan hasil dalam bentuk retensi pelanggan dan penjualan berulang.


Analisis RFM - analisis basis pelanggan berdasarkan riwayat pembelian. Analisis RFM terjadi berdasarkan tiga indikator:


Kekinian - resep pembelian - periode waktu sejak pembelian terakhir. Pelanggan yang membeli baru-baru ini lebih mungkin untuk membeli lagi.


Frekuensi - frekuensi pembelian - jumlah pembelian untuk periode tertentu. Probabilitas penjualan kepada pelanggan akan lebih besar jika seseorang telah melakukan banyak pembelian.


Moneter - jumlah pembelian - jumlah semua pembelian untuk periode tertentu. Pelanggan yang menghabiskan sejumlah besar uang untuk pembelian cenderung untuk membelanjakan lagi.


Sebagai hasil dari analisis RFM, kelompok pelanggan yang paling loyal dan paling menghasilkan uang dan yang paling tidak aktif ditemukan. Akibatnya, berdasarkan analisis RFM, dimungkinkan untuk membangun komunikasi sedemikian rupa untuk merangsang transisi pelanggan dari satu kelompok ke kelompok lain, untuk mempertahankan mereka dan memotivasi pembelian berulang.



RFM-   ,   ,    ,    10 000 .    β€” .


RFM-


RFM-,   ,   .    CRM . ,  ,   RFM-,  Magento.


  :        , , .


 .  β€” , ,   :


  • (email, , id);
  • ;
  • .

RFM-:




RFM-


 1.  


  :   (Recency), (Frequency)   (Monetary).




 2.


  Β«RecencyΒ», Β«FrequencyΒ»  Β«MonetaryΒ» .


:


  •   ;
  •   ;
  •   .

 


    .       , ,       .


      :





 106  6 


  ,  R  F  3 .


Recency:


1 β€” 214–320


2 β€” 107–213


3 β€” 0–106


Frequency:


1 β€” 13–18


2 β€” 7–12


3 β€” 0–6


 β€” .   (   90% ,   β€” 1%).


 


    ,   .





, .    β€” .


  ,   Recency β€”  β€”   ,   .


 


.   .


.     , :


  • ;
  • ;
  • ;
  • ;
  • .

,  , , .





  , ,  Recency         ,  Monetary β€”   .  Frequency    .


  :


Recency:


1 β€” 6 


2 β€” 3-6


3 β€” 0-3


Frequency:


1 β€” 1–2


2 β€” 3–5


3 β€” 6 


 F, ,     , , .    ,    , - .     .


      53 ,    β€” 36.   , . ,     ,       .


    . , 1   2  β€” ,     , ,   .     ,  1   2  β€” , .


 Monetary β€” c  β€” : , , , .


 β€” 50 000 .   , 4000  β€” ,  


: ,     .   .  β€” ,   .


 β€”     . R, F, M  .


 3.   : R, F, M


,   ,    β€” . ,  1  3,        ,   . 3 β€” .


 , 1 β€” ,  3 β€” .     .     :


  • R1β€”F1β€”M(1-3) β€”
  • R1β€”F(2-3)β€”M(1-3) β€” ,
  • R2-F(1-2)-M(1-3) β€”
  • R2-F(3)-M(1-3) β€”
  • R3β€”F1β€”M(1-3) β€”
  • R3β€”F2β€”M(1-3) β€”
  • R3β€”F3β€”M3 β€”

  :



    :





  RFM-:





RF, RM, FM


   RFM-.


RF-


    . monetary β€”  β€”  frequency β€” ,  .


 RF ,   ,   ,       .





RM-


RM-   Recency  Monetary. , ,  ,   .





FM-


FM-       . , ,    ,  , ,    .



All Articles