Клієнтська аналітика: RFM аналіз + Факторний аналіз продажів
Успіх мережі напряму залежить від грамотної взаємодії з клієнтами. Адже покупці - це та ланка, від якої буде залежати чи буде прибутковим магазин або ж навпаки - його функціонування буде збитковим.
Тому важливо розпізнавати потреби клієнтів, оскільки це дозволить:
✅ оптимізувати асортимент і пропонувати те, що насправді потрібно покупцям;
✅ розробляти дієві маркетингові кампанії;
✅ збільшувати охоплення клієнтів;
✅ підвищувати ROI та LTV.
Ефективним методом в дослідженні клієнтської бази є RFM-аналіз. Головна його задача - сегментація покупців та детальне вивчення їх купівельної поведінки.
В результаті такої сегментації за трьома параметрами (давність (R), частота (F), цінність (M)) можна зрозуміти:
- які клієнти (20%) є найбільш цінними для мережі, оскільки генерують 80% продажів;
- хто з клієнтів купує багато, але рідко;
- яких клієнтів мережа може скоро втрати скоро.
Така інформація дає підказки кому та яку саме рекламу надсилати, які бонуси пропонувати або ж використовувати інші канали інформування.
Приклад. Для постійних клієнтів краще використовувати розсилку з новими товарами по тих категоріях, які найчастіше зустрічаються в їх купівельних кошиках, а "сплячим" покупцям - надавати мотивуючу знижку.
Де краще впроваджувати RFM-аналіз?
- у компаніях (B2C та B2B) для налаштування таргетованої реклами, складання скриптів (шаблонів) для телефонних дзвінків та email-розсилок.
- сфери застосування: ритейл, e-commerce, прямі продажі, некомерційна взаємодія.
- обов'язкова умова: потреба в товарах (послугах) має періодичний характер і є необхідність у налагодженні довготривалих відносин.
Примітка! Для дослідження бізнесу з рідкісними покупками (продаж нерухомості, дитячих меблів) RFM-аналіз буде неефективним.
Приклад сегментація клієнтів у RFM-аналізі
Розглянемо на прикладі як відбувається поділ по групах за цінністю (М) (оборотом). Візьмемо дані обороту 5 клієнтів за вибраний період: 120, 250, 300, 140 та 20 грн. Посортуємо їх в порядку зростання обороту:
Клієнт Оборот (грн)
1 20
2 120
3 140
4 250
5 300
Щоб розділити на три рівні групи, необхідно визначити чому буде дорівнювати 33% та 66% (треті частини вибірки) в обороті всіх клієнтів. Надалі ці значення будуть межами групування для трьох груп (розраховується на підставі квантилів):
- (0 - 33%] - 3 група - вартість покупок низька;
- (33,1 - 66%] - 2 група - вартість покупок середня;
- (66,1 -100%] - 1 група - вартість покупок висока.
За даними прикладу 33% становитиме 126,4 грн, а 66% - 210,4 грн. Тоді критерії поділу клієнтів за оборотом будуть наступними:
- 20,0 - 126,4 грн - 3 група;
- 126,5 - 210,4 грн - 2 група;
- 210,5 грн і більше - 1 група.
Клієнт Оборот (грн) Групи (М)
1 20 3
2 120 3
3 140 2
4 250 1
5 300 1
Аналогічно групування виконується за частотою покупок (F). Всі клієнти розподіляються на три групи:
- (0 - 33%] - 3 група - рідко здійснюють покупку;
- (33,1 - 66%] - 2 група - нечасто здійснюють покупку;
- (66,1 -100%] - 1 група - часто здійснюють покупку.
Розподіляючи клієнтів за давністю покупок (R), слід враховувати зворотний принцип виділення груп:
- (0 - 33%] - перша група (1) - нещодавно відвідали магазин;
- (33,1 - 66%] - друга група (2) - не так давно відвідали магазин;
- (66,1 -100%] - третя група (3) - давно відвідали магазин.
Так, знаючи, що клієнт знаходиться в групі 211 (не так давно відвідував магазин, часто здійснює покупки, вартість покупок велика), варто йому нагадати про вигідність покупок в мережі та стимулювати відвідати магазин. А клієнти групи 333 є найменш цінними й не має сенсу витрачати час та зусилля на цей сегмент.
Факторний аналіз в клієнтській аналітиці
Головне завдання RFM-аналізу - збільшити продажі мережі через правильну взаємодію з кожною окремою групою покупців.
В такому ланцюжку важливо проводити оцінку отриманих результатів: перевіряти чи досягли бажаних цілей і як це відбулось?
Для цього по кожному сегменту варто проводити факторний аналіз продажів. Він дозволить зрозуміти, що вплинуло на зміну обороту:
- кількість клієнтів;
- кількість чеків на одного клієнта;
- величина середнього чека.
Факторна модель:
Оборот = К-сть клієнтів × К-сть чеків на 1 клієнта × Середній чек
Для проведення факторного аналізу можна застосувати будь-який метод елімінування.
Розглянемо приклад:
В групі клієнтів 233 (RFM-аналізу) менеджер розіслав розсилку з пропозиціями, акціями та запропонував бонуси, після чого було зафіксовано:
Факторний аналіз обороту магазину для клієнтів 233 групи
Показник |
Звітний період |
Попередній період |
Абсолютне відхилення |
Вплив показника на Оборот |
К-сть клієнтів, осіб |
15 |
15 |
0 |
(15-15) × 5 × 120 = 0 |
К-сть чеків на 1 клієнта, шт. |
5 |
7 |
+2 |
15 × (7-50) ×120 = 3600 |
Середній чек, грн. |
120 |
145 |
+25 |
15 × 7 × (145-120) = 2625 |
Оборот, грн. |
9000 |
15225 |
+6225 |
Σ 6225 |
! Давайте проаналізуємо. Оборот клієнтів 233 групи зріс на ↑ 6 225 грн. Така зміна відбулася під впливом наступних факторів:
- к-сть чеків (покупок) по кожному клієнту зросло на ↑ 2 чеки та призвело до збільшення обороту на ↑ 3600 грн.
- середній чек зріс на ↑ 25 грн, що забезпечило збільшення обороту на ↑ 2625 грн.
- к-сть клієнтів в цій групі залишилась незмінною, а отже і не вплинула на величину обороту.
В такому випадку виявлено, що найбільш результативними є заходи, які спонукають клієнтів збільшувати кількість покупок. Саме на цьому надалі слід зосереджувати увагу менеджерам магазину.
Висновки
RFM-аналіз - високоефективний інструмент, якщо використовувати його в комплексі з грамотною системою заходів для кожної окремої групи клієнтів.
При цьому обов'язковою умовою успіху є регулярна оцінка ефективності проведених розсилок та взаємодій. Факторний аналіз в такому дослідженні дозволить зрозуміти, як змінились ключові показники купівельної поведінки клієнтів і як це вплинуло на величину продажів.
Для проведення такого аналітичного напрямку рекомендуємо застосовувати звіт "RFM-аналіз" на аналітичній платформі для ритейлерів Datawiz.io.
Функціонал звіту не тільки швидко виконає сегментацію клієнтів, але допоможе вам відстежувати "міграцію" клієнтів з однієї групи в іншу, вивчати їх купівельні корзини, проводити факторний аналіз показників продажів за допомогою динамічних візуалізацій.