#StandWithUkraine
Click to support
Datawiz BI

Приймайте рішення на основі реальних даних

PlanoHero

Заощаджуйте до 50% часу на побудові планограм

Store Manager

Контролюйте показники з будь-якого місця, у будь який час

Data Monetization

Компенсуйте свої витрати на продукти платформи

Кейси
24 жовтня 2022 р.
RFM аналіз + Факторний аналіз продажів = Збільшення продажів мережі
RFM аналіз + Факторний аналіз продажів = Збільшення продажів мережі
Алла

Алла

К.е.н., Фінансовий консультант Datawiz

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:

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.

Поділитися

BI

Приймайте рішення на основі реальних даних Datawiz BI

Інші статті

Всі статті
Економічна кількість замовлення (EOQ): як оптимізувати закупівельну логістику в мережі?
Кейси
02 лютого 2023 р.
Економічна кількість замовлення (EOQ): як оптимізувати закупівельну логістику в мережі?

Кожна мережа має справу з дефіцитом та надлишками товарів, що веде до значних втрат прибутку. Як оптимізувати закупівлю товарів та збалансувати їх залишки? Як EOQ може в цьому допомогти? Детальніше читайте в статті.

Виручка, Дохід, Прибуток та Маржа: в чому відмінність та як їх розраховувати?
Кейси
17 січня 2023 р.
Виручка, Дохід, Прибуток та Маржа: в чому відмінність та як їх розраховувати?

Виручка, Дохід, Прибуток, Маржа – це найважливіші показники ефективності ритейлу. Проте саме вони часто викликають плутанину та непорозуміння. У чому відмінності між ними і як їх правильно розрахувати? Детальніше читайте у статті.

ТОП-6 діаграм візуалізації даних і коли їх варто використовувати
Кейси
10 січня 2023 р.
ТОП-6 діаграм візуалізації даних і коли їх варто використовувати

Ритейл аналітика - це не просто величезний масив показників та метрик, а ціла історія бізнес-процесів у мережі. Для кращого їх розуміння потрібно використовувати широке коло технік та інструментів візуалізації даних. Як з поміж десятків обрати найбільш оптимальний підхід? Детальніше читайте в статті.