Сегментация RFM для вашего магазина Shopify

Мы говорили о различных подходах к сегментации клиентов в нашем предыдущем посте. На этот раз мы сосредоточимся на RFM-анализе и объясним, как он работает, почему он лучше других методов сегментации и как его автоматизировать в Shopify.

Что такое RFM-анализ?

RFM означает недавность, частоту и денежную стоимость заказов. Модель RFM сегментирует клиентов по этим параметрам: она оценивает, когда человек в последний раз совершал покупку, как часто он делал заказы и сколько тратил.

На основании этой оценки каждому клиенту присваивается балл RFM. Расчет основан на диапазоне от 1 до 5 для каждого параметра (новизна, частота и денежная стоимость) и приводит к оценкам RFM от 111 до 555.

Как рассчитать сегменты RFM?

Процесс происходит следующим образом:

1. Установите значения для каждой оценки в каждом параметре
2. Определите, являются ли некоторые параметры для вас более важными, чем другие
3. Отфильтруйте данные о заказах клиентов на основе ваших значений баллов
4. Создание клиентских сегментов RFM

Теперь некоторые подробности.

В диапазоне баллов 1 представляет наименьшее значение (например, клиенты, совершившие одну покупку), а 5 — наивысшее значение (клиенты, сделавшие наибольшее количество заказов). Хотя RFM-анализ представляет собой чистый расчет, вы сами можете установить определенные уровни для каждого параметра: например, для частоты вы можете назначить 5 баллов клиентам с 20, 50 или 100+ заказами — количество зависит от ваших конкретных требований. бизнес.

Вы можете выбрать, как рассчитывать баллы RFM: вы можете относиться к каждому параметру одинаково или придать больший вес одному или двум из них . Если вы продаете товары с длительным сроком службы, денежная стоимость, вероятно, будет наиболее значительной, но если вы продаете что-то, что обновляется ежемесячно или около того, то частота будет вашим основным параметром.

Когда у вас есть таблица со всеми оценками, вы можете создавать потребительские сегменты RFM. Те, у кого самый высокий общий балл, являются вашими самыми лояльными клиентами, а те, кто находится на самом низком уровне, подвергаются наибольшему риску оттока.

Групп может быть разное количество — вам решать, что имеет смысл для вашего магазина. С приложением Loyal мы выбрали 6 сегментов клиентов RFM, выделив наиболее важные из них, чтобы общаться по-разному:

Преимущества стратегии сегментации RFM

Сегментация RFM основана исключительно на данных истории заказов, что делает ее наиболее объективным методом. Это не означает, что следует отказаться от всех других методологий: всякий раз, когда они применимы к вашему бизнесу, вы можете различать группы клиентов на основе демографических, географических и других характеристик. Но с формулой RFM вы получаете наиболее универсальные сегменты и разбивку клиентов в зависимости от того, насколько они доверяют и лояльны к вашему магазину.

Если говорить о наиболее существенных преимуществах сегментации клиентов RFM, то это:

• 100% основаны на данных и точны. RFM-анализ не подвержен человеческим ошибкам и субъективной интерпретации. Он зависит исключительно от данных истории заказов и дает вам удобоваримые сегменты клиентов на основе того, как они взаимодействуют с вашим магазином.

Кроме того, он всегда актуален. В отличие от других методов сегментации, которые сложно своевременно обновлять, поскольку они основаны на разных сторонних данных, модель RFM всегда точна и актуальна.

• Помогает оптимизировать маркетинговые бюджеты. Данные RFM позволяют продавцам понять, для каких групп клиентов стоит создавать кампании, а какие лучше игнорировать, экономя ресурсы.

Когда RFM-анализ был впервые использован в 1990-х годах, его основной целью была оптимизация затрат на маркетинг. Предприятия хотели сократить расходы на рассылку прямой почтовой рассылки потребителям, которые не будут для них выгодны, за счет более точной оценки спроса.

• Легко автоматизируется. Вы можете выполнить RFM-анализ в Excel, но нет необходимости вручную просматривать параметры давности, частоты и денежного значения — некоторые инструменты сделают это за вас.

В сервисах для клиентской аналитики можно найти разные возможности: например, Panoply предлагает простую RFM-сегментацию с помощью SQL-запросов, а RFM Calc предлагает RFM-отчет на основе данных о заказах, экспортированных из Shopify. Кроме того, приложения Shopify могут быть посвящены или включать данные RFM.

Shopify Сегментация RFM с помощью приложений

Проверьте эти приложения на Shopify для сегментации клиентов RFM:

• Верный (бесплатно): приложение автоматически выделяет 6 групп клиентов на основе формулы RFM. Вы можете запускать анализ так часто, как хотите, чтобы всегда иметь свежие отчеты — независимо от масштаба вашего магазина приложение оценит данные вашего заказа за считанные минуты. Кроме того, Loyal дает вам советы о том, как создавать лазерно-целевые кампании для каждого из сегментов RFM. И все это бесплатно!

УСТАНОВИТЕ ЛОЯЛ БЕСПЛАТНО

• RetentionX Analytics (от $179 в месяц): приложение выделяет 6 групп клиентов от лучших до худших. Он также интегрируется с различными сервисами для расчета таких показателей, как стоимость привлечения клиентов, средняя стоимость заказа, процент возврата продукта и валовая прибыль.
• Reveal: Customer Data Platform (доступен бесплатный план, от 99 долларов в месяц для индивидуальных сегментов RFM и других функций): приложение создает 11 групп клиентов и дает им забавные имена (у вас будут «родственные души» как ваши самые лояльные клиенты и «распад» как группа потерянных клиентов). В платном плане вы можете настраивать сегменты и основывать их на параметрах, отличных от RFM: доход/маржа, CLV и другие.
• Repeat Customer Insights (от 29 долл. США в месяц): приложение идентифицирует 10 групп клиентов и показывает их в разных сетках RFM, принимая во внимание только два параметра (то есть модель частоты недавности, частоту и денежное выражение или денежное значение и давность).

Примеры применения RFM-анализа в маркетинговых кампаниях

Существует бесконечное количество способов подхода к различным сегментам клиентов. Давайте рассмотрим несколько примеров того, как вы можете использовать сегменты RFM, чтобы лучше взаимодействовать со своими клиентами и продавать больше.

• Эффективный запуск продукта. Когда у вас запланирован выпуск нового продукта, имеет смысл предоставить ранний доступ вашим самым преданным клиентам. Они оценят эксклюзивность вашего предложения и смогут рассказать о вашем продукте. Если реакция лояльных клиентов хорошая, вы можете использовать их отзывы при продвижении новинки всем остальным.

Он может работать как для физических, так и для программных продуктов. Например, компания, производящая последний, может пригласить давних подписчиков на эксклюзивное бета-тестирование новой функции. Вы можете прибить двух зайцев одним выстрелом: получить отзывы о своем продукте и сделать так, чтобы клиенты чувствовали себя более вовлеченными и, следовательно, более лояльными к вам.

• Взаимодействие с недавними первыми покупателями. Важно общаться с новыми покупателями, чтобы не упустить шанс вернуть их в ваш магазин. Группе новых недавних клиентов вы можете отправлять электронные письма со скидкой на следующий заказ, приглашением в программу лояльности, объяснением преимуществ соответствующих продуктов, предложениями кросс-продаж и т.д.

• Удержание неактивных клиентов. Анализ RFM покажет вам группу людей, которых вы рискуете потерять. Вы можете повторно взаимодействовать с ними, напоминая им о ваших продуктах, новых запусках, рекламных акциях и т. д.

Сегментация RFM, чтобы привлечь больше клиентов

По определению, сегментация RFM опирается на три характеристики заказа: давность, частота и денежная стоимость. Прелесть этого метода в том, что он основан на точных и точных данных — вы не ошибетесь с группами клиентов, созданными с помощью RFM-анализа. Это поможет вам понять процент лояльных клиентов и тех, кто рискует уйти, определить, у кого есть потенциал купить больше и доверять вам больше, и выделить тех, кого вы можете позволить себе игнорировать, чтобы сэкономить маркетинговые доллары.