RFM-анализ: как сегментировать клиентов и повысить лояльность

Обновлено: 3 октября 2026

Любой ритейлер зависит от повторных покупок, а эффективность взаимодействия с клиентами напрямую зависит от применения правильного подхода к каждому из них. Всё начинается с грамотной сегментации клиентской базы, и RFM-анализ - один из самых надежных способов решения этой задачи.

Что такое RFM-анализ?

RFM-анализ - это маркетинговый подход распределения всех покупателей сети на основе давности, частоты и стоимости покупок. Полученные сегменты позволяют проанализировать клиентскую базу, выявить ключевых покупателей и создать наиболее действенную стратегию взаимодействия с каждым сегментом.

RFM - это аббревиатура, которая объясняет принцип сегментирования и оценки клиентской базы:

• Recency (R) - давность покупки - показывает, как давно клиент совершал покупку в вашей сети.
• Frequency (F) - частота покупок - отображает общее количество покупок за выбранный период. То есть насколько регулярно покупатель покупает в магазине.
• Monetary (M) - ценность клиента - показывает общую стоимость покупок клиента или его средний чек.

При интеграции с системой бизнес-аналитики (BI) RFM-анализ может работать в реальном времени на данных всей сети, а не одного магазина. Это позволяет заметить изменение в поведении клиента сразу, а не через несколько недель.

Какая цель RFM анализа?

RFM-анализ построен на основе закона Парето: "80% оборота приносят 20% постоянных клиентов, а остальные 80% клиентов - только 20% оборота".

Поэтому важно для каждого ритейлера сосредоточить внимание и усилия именно на этой группе (20% клиентов).

Выявить таких покупателей можно легко с помощью RFM-сегментации. Кроме того, такой анализ клиентской базы позволит минимизировать маркетинговые расходы и получить больший размер прибыли.

Вопросы, на которые можно получить ответ во время сегментирования:

• Какие клиенты генерируют наибольший доход и являются наиболее ценными для сети?
• Кто из клиентов на грани потери?
• Какие клиенты лучше всего реагируют на рекламные кампании?
• Какой маркетинговый ход будет наиболее действенным для каждого сегмента?
• Кого из клиентов можно удержать и повысить интерес к покупкам?
• Как перевести клиентов из "спящей" группы в "активных покупателей"?

Главный принцип RFM-анализа:

Лучших клиентов удерживаем, середнячков - переводим в группу лучших, а "почти утраченных" - возвращаем.

RFM-анализ хорошо сочетается с ABC- и XYZ-анализом: первый сегментирует клиентов, а вторые сегментируют товары. При совместном использовании BI-система может автоматизировать оба подхода и направлять маркетинговые расходы на те сочетания, которые действительно увеличивают выручку.

Последовательность RFM-анализа

Достижение желаемых результатов анализа зависит от правильной и точной его последовательности. Для проведения RFM-анализа нужно выполнить четыре шага.

Шаг 1. Сбор информации

Для начала нужно собрать необходимые данные о клиентах сети за исследуемый период (год, полгода, квартал):

• Фамилия и имя (или номер карты) клиента;
• Номер телефона и адрес электронной почты для дальнейшей коммуникации;
• Дата покупок клиента;
• Стоимость покупок;
• Средний чек.

Такая информация легко доступна при правильной организации программы лояльности и ее интеграции с данными чеков.

Шаг 2. Сегментация клиентской базы

На этом этапе всех клиентов необходимо разделить на группы по давности, частоте и стоимости покупок. Чаще всего по каждому критерию (R, F, M) выделяют 3 группы:

• Recency:
  • 1 - недавно совершали покупку;
  • 2 - не так давно покупали товары;
  • 3 - давно совершали покупки в магазине.
• Frequency:
  • 1 - часто покупают;
  • 2 - нечасто покупают;
  • 3 - редко покупают.
• Monetary:
  • 1 - стоимость покупок высока;
  • 2 - стоимость покупок средняя;
  • 3 - стоимость покупок низкая.

Группировка может осуществляться с помощью экспертного оценивания или с использованием квантилей.

В первом случае диапазон для групп определяет аналитик самостоятельно.

Во втором случае распределение осуществляется на базе арифметических расчетов в следующем виде:

• для Recency:
  • (0 - 33%] - 1 группа;
  • (33,1 - 66%] - 2 группа;
  • (66,1 - 100%] - 3 группа.
• для Frequency и Monetary:
  • (0 - 33%] - 3 группа;
  • (33,1 - 66%] - 2 группа;
  • (66,1 - 100%] - 1 группа.

Значения 33% и 66% (трети) будут зависеть от значений показателей (давности, частоты, оборота/среднего чека) в сгенерированной выборке. В дальнейшем эти значения будут пределами группировки для трех сегментов.

Каждый сегмент клиентов получает свои трехзначный номер.

Например: Покупатель из группы 333 - наименее ценный для сети, поскольку совершил одноразовую покупку довольно давно и на маленькую сумму.

Клиент 111 - стратегически важный покупатель, который часто покупает товары высокой стоимости.

В результате RFM-сегментирования может образоваться матрица из 27 групп (3 * 9).

Шаг 3. Изучение сегментов клиентов и разработка маркетинговых кампаний

Это один из наиболее важных шагов в RFM-анализе. Ведь любая аналитическая процедура либо расчет показателей должен ориентироваться на последующие управленческие решения. В данном случае - это разработка персональных предложений и стратегических действий для повышения лояльности покупателей и продаж товаров.

Мы систематизировали основные направления действий для каждого сегмента:

Постоянные клиенты

"Спящие" клиенты

Клиенты, которые уходят

Шаг 4. Пересмотр RFM-сегментов после внедрения маркетинговых мер

Важно просматривать RFM-сегменты и их состав после принятых мер (рассылок, акций, опроса). Частота повторного просмотра зависит от динамичности бизнеса. Если ваш бизнес масштабный с высокими продажами и значительным наплывом клиентов, то нужно обновлять данные RFM-анализа раз в месяц. В других случаях - можно реже.

Главная цель повторного RFM-анализа - понять, какой результат получен от проведенных мероприятий и как изменился состав сегментов. И если потерянные клиенты перешли в другую группу, то перестать им посылать "реанимационные" письма.

Преимущества и ограничения применения RFM-анализа

В качестве заключения рассмотрим главные достоинства и ограничения использования данного аналитического подхода.

Основные преимущества подхода:

• повышение лояльности покупателей;
• оптимизация расходов на рекламу за счет целевого ее направления;
• простота и быстрота проведения;
• легкость интеграции с другими инструментами взаимодействия с клиентами;
• возможность использования в малом, среднем и крупном бизнесе;
• способность профилировать каждый сегмент RFM-анализа, чтобы точнее изучить целевую аудиторию.

Кому не подходит RFM-анализ:

• компаниям, у которых клиентская база менее 10 000 контактов;
• компаниям, которые ориентируются на разовые продажи.

Для выполнения описанных шагов рекомендуем применять отчет "RFM-анализ" на аналитической платформе для ритейлеров Datawiz.io.

Функционал отчета не только быстро выполнит сегментацию клиентов, но и поможет вам отслеживать "миграцию" клиентов из одной группы в другую, изучать их покупательские корзины, выявлять тенденции изменений показателей продаж с помощью динамических визуализаций.

FAQ

Что такое RFM-анализ?

RFM-анализ - это метод сегментации клиентов по трем показателям: как недавно они совершали покупку (Recency), как часто покупают (Frequency) и сколько тратят (Monetary). Он распределяет клиентов по сегментам, чтобы ритейлер мог работать с каждым по своей стратегии, а не одинаково со всей клиентской базой.

Что означает RFM-оценка вроде 111 или 333?

Каждая цифра обозначает группу клиента по давности, частоте и ценности покупок соответственно, от 1 (лучшая) до 3 (худшая) при типичной схеме из трех групп. 111 - лучший клиент: недавние, частые покупки на высокую сумму. 333 - наименее ценный клиент: давняя разовая покупка на небольшую сумму.

Как часто нужно повторять RFM-анализ?

Это зависит от динамичности бизнеса. Крупной сети с большим числом транзакций стоит обновлять сегменты раз в месяц. Небольшие или менее динамичные компании могут делать это реже, но после крупной кампании анализ нужно повторять всегда, чтобы увидеть, как сегменты изменились на самом деле.

Когда RFM-анализ работает плохо?

Он плохо подходит бизнесу с клиентской базой менее 10 000 контактов, поскольку сегменты получаются слишком маленькими для работы, а также компаниям, построенным на разовых продажах, поскольку у них нет постоянных отношений, которые можно сегментировать.

Чем RFM-анализ отличается от ABC- и XYZ-анализа?

RFM сегментирует клиентов. ABC и XYZ сегментируют товары: по прибыльности и по предсказуемости спроса. Они отвечают на разные вопросы, а при совместном использовании через BI-платформу помогают направлять маркетинговые расходы на сочетания товаров и клиентов, которые действительно приносят выручку.