A análise de RFM permite que você dê uma nova olhada na base de clientes: esses caras estão prestes a nos deixar, vamos tentar mantê-los, mas eles perdem o interesse há muito tempo - nossos códigos promocionais dão a eles um cataplasma morto.
O trabalho de compilar segmentos de RFM consome bastante tempo. Mas, com a comunicação construída adequadamente com esses segmentos, você obtém resultados na forma de retenção de clientes e vendas repetidas.
Análise RFM - análise da base de clientes com base no histórico de compras. A análise de RFM ocorre de acordo com três indicadores:
Tempo de espera - a prescrição da compra - o período desde a última compra. Os clientes que compraram recentemente têm maior probabilidade de comprar novamente.
Frequência - frequência de compras - o número de compras por um determinado período. A probabilidade de vender aos clientes será maior se uma pessoa tiver feito muitas compras.
Monetário - quantidade de compras - a soma de todas as compras por um determinado período. Os clientes que gastam muito dinheiro em compras provavelmente gastam novamente.
Como resultado da análise de RFM, são encontrados os grupos dos clientes mais fiéis, geradores de dinheiro e mais inativos. Como resultado, com base na análise de RFM, é possível construir comunicações de forma a estimular a transição de clientes de um grupo para outro, mantê-los e motivá-los para compras repetidas.
A abordagem RFM pode ser usada em qualquer empresa, independentemente da linha de negócios, e tem maior visibilidade se houver mais de 10.000 endereços no banco de dados. A simplicidade e a visibilidade da segmentação são a principal vantagem dessa abordagem.
Dados de origem para análise de RFM
Para realizar uma análise de RFM, você precisará de dados sobre todas as compras feitas por todos os clientes e a soma de todas essas compras. Eles são descarregados da plataforma de CRM ou analítica. Por exemplo, em projetos onde fizemos análise de RFM, as informações foram armazenadas no Magento.
Pode haver dificuldade com os dados: é improvável que você os receba imediatamente em perfeita forma, como regra, é necessário um processamento preliminar de dados.
Você precisará de um upload de transação. Cada linha é uma transação separada, o número de colunas pode ser diferente, mas deve ser:
- identificador exclusivo do cliente (email, número de telefone, identificação);
- ;
- .
RFM-:
RFM-
1.
: (Recency), (Frequency) (Monetary).
2.
«Recency», «Frequency» «Monetary» .
:
. , , .
:
106 6
, R F 3 .
Recency:
1 — 214–320
2 — 107–213
3 — 0–106
Frequency:
1 — 13–18
2 — 7–12
3 — 0–6
— . ( 90% , — 1%).
, .
, . — .
, Recency — — , .
. .
. , :
, , , .
, , Recency , Monetary — . Frequency .
:
Recency:
1 — 6
2 — 3-6
3 — 0-3
Frequency:
1 — 1–2
2 — 3–5
3 — 6
F, , , , . , , - . .
53 , — 36. , . , , .
. , 1 2 — , , , . , 1 2 — , .
Monetary — c — : , , , .
— 50 000 . , 4000 — ,
: , . . — , .
— . R, F, M .
3. : R, F, M
, , — . , 1 3, , . 3 — .
, 1 — , 3 — . . :
- R1—F1—M(1-3) —
- R1—F(2-3)—M(1-3) — ,
- R2-F(1-2)-M(1-3) —
- R2-F(3)-M(1-3) —
- R3—F1—M(1-3) —
- R3—F2—M(1-3) —
- R3—F3—M3 —
:
:
RFM-:
RF, RM, FM
RFM-.
RF-
. monetary — — frequency — , .
RF , , , .
RM-
RM- Recency Monetary. , , , .
FM-
FM- . , , , , , .
