Как делать адаптацию. Как произвести адаптацию дроссельной заслонки в автомобиле

Recency Frequency Monetary

Область применения

Анализ ассортимента товаров и услуг компании по частоте обращения (покупки, заказа и т.д.). Аналогичен ABC-анализу товарных позиций, если в качестве параметра брать число обращений. Используется для определения доходности клиентов, позволяет оценить вероятность их ухода, изучить лояльность клиентов.

Описание

RFM-анализ чаще всего используется для изучения товарного ассортимента по частоте обращений, а также его применяют для классификации клиентов.

Основу RFM-анализа составляют следующие характеристики:

1. Recency (новизна) – новизна какого-либо события. Чем меньше времени прошло с момента последней активности клиента (последней продажи товара), тем более вероятно, что действие повторится.
2. Frequency (частота или количество) – количество покупок, которые совершил клиент (количество продаж). Чем их больше, тем выше вероятность того, что клиент повторит действия в будущем. Данный параметр рассматривается за определённый промежуток времени (неделя, месяц, квартал, год и т. д.).
3. Monetary (деньги) – сумма, которую потратил клиент (выручка от продажи товара). Чем больше потраченная сумма, тем выше вероятность того, что клиент повторит заказ. На практике Monetary обычно не используют, т. к. она сильно коррелирует с Frequency. Поэтому RFM сегментацию часто называют RF сегментацией.

Алгоритм

1. Классификация по параметру Recency:
   • для каждого клиента определить дату последней покупки;
   • для каждого клиента рассчитать давность покупки (Recency) как разность между текущей датой (в примере 10.01.2008) и датой последней покупки;
   • разбить полученные данные на 5 групп (квантилей). Каждый клиент при этом получит идентификатор от 1 до 5 в зависимости от его активности. Тем, кто недавно осуществлял покупку, будет присвоен код R=5. Те, кто дольше всех не покупал ничего, получат R=1.
2. Классификация по параметру Frequency:
   • для каждого клиента определить количество покупок за определённый период;
   • разбить полученные данные на 5 групп (квантилей). Клиентам, совершившим наибольшее число покупок, будет присвоен код F=5, наименее активные покупатели получат F=1.
3. Классификация по параметру Monetary:
   • для каждого клиента определить сумму потраченных денег;
   • разбить полученные данные на 5 групп (квантилей). Клиентам, потратившим наибольшие суммы, будет присвоен код М=5, клиентам, потратившим наименьшие суммы – М=1.
4. Совместить полученные результаты, каждый клиент при этом получит код RFM, состоящий из трёх цифр.

В начале таблицы располагаются постоянные клиенты, которые чаще всего приносят основную часть прибыли. Для этих клиентов можно разработать специальные предложения. Клиенты с кодом RF=15 являются новыми, и если в этой группе есть те, чей показатель Monetization равен 5, то на них стоит обратить особое внимание.

Что это

RFM анализ - это метод анализа клиентской базы, основаный на поведенческих факторах группы или сегмента существующих клиентов.

RFM анализ позволяет оценить общее состояние базы, более эффективно организовать e-mail маркетинг и выгодно отличаться от большинства других методик наглядностью и простотой применения.

Как это работает?

Все просто. Клиентская база разбивается на сегменты по трем параметрам:

Recency (R) - давность последней покупки

То есть, сколько времени прошло со времени последней покупки в днях, неделях или месяцах. Рассчитывается от момента последнего заказа до текущей даты.

Сегменты разбиваются на 3 условные: хорошо - норма - плохо. Еще можно интерпретировать как:

«новички» - «пора покупать вновь» - «давно это было».

Так как бизнес у всех разный, то и условные «хорошо - норма - плохо» тоже будут у всех разные. У кого-то цикл повторных продаж 1 неделя, у кого то 1 мес., а у кого то и год. Поэтому в зависимости от вашей специфики бизнеса (или поставленных целей) вы можете настраивать свои «хорошо - норма - плохо» в нужных вам диапазонах.

Чтобы было проще определить, надо ответить для себя на несколько вопросов:

• Какой естественный период покупки?
• Какая сезонность?
• За какое время большинство клиентов успевает совершить повторную покупку?
• Какой период неактивности клиента можно считать, что мы потеряли клиента (длина жизненного цикла клиента)

Клиенты, которые недавно совершали у вас покупки, более предрасположены к повторным заказам, чем те, кто давно уже не проявлял никаких действий. Пользователей, которые покупали давно, можно возобновить только предложениями, которые привлекают вернуться обратно.

Frequency (F) - суммарная частота покупок

Показывает сколько взаимодействий (покупок) в заданный период времени было у вас с клиентом. Если обе стороны остались довольны - есть шанс поддержать частоту покупок или увеличить в свою пользу. Чем больше клиент совершал покупок у вас, тем больше вероятность, что он их будет повторять и в будущем. Обычно, этот показатель тесно взаимосвязан с давностью покупки.

Здесь также, как и в сегменте давность есть свои условные «хорошо - норма - плохо». Для кого то «хорошо» - это 10-20 покупок, «норма» 5-10, а «плохо» - 1-5. А кому то а для кого-то и 5 покупок - «очень хорошо!»

Вы можете настраивать это количество по своему усмотрению, в зависимости от поставленной цели.

Monetary (M) - объём покупок

Как и предыдущие показатели, рассчитывается за определенный период или количество взаимодействий. Показывает какой была так называемая «денежная ценность клиента», проще говоря - сумма денег, которая была потрачена клиентом у вас. Сгруппированные по денежным показателям анализы часто получают представление клиентов, чьи покупки отражают более высокую ценность для вашего бизнеса.

Все вышеуказанные показатели важно рассчитывать за период, который наиболее точно отобразит нужные данные. Допустим, можно взять выборку за один год и разделить её на кварталы.

Зачем нужен RFM анализ

Как правило, большинство клиентов слабо реагирует на общие рекламные предложения.

RFM является отличным методом сегментации клиентов для прогнозирования реакции клиента и улучшения взаимодействия с ним, а также повышение повторных продаж.

Этот метод использует поведение покупателей, чтобы определить, как работать с каждой группой клиентов.

Иногда встречается название RF сегментация, когда показатель Monetary не используется, потому что его значение часто зависит от Frequency.

Сегментация клиентской базы по такому принципу позволяет выделить тех с кем вам действительно надо работать, разделяя их на сегменты клиентов (активный, спящий, растущий), разрабатывая целевые маркетинговые предложения для:

• Наиболее активной группы клиентов.
• Тех клиентов, которым «уже пора опять покупать» - например, пора менять линзы или купить новую пачку корма, потому что прошел месяц
• Кому мы хотим сделать «особенное» предложение
• Кого мы рискуем потерять
• Даже для тех, кого скорее всего уже потеряли (реактивация)

Не менее важно следить за количественным составом важных нам сегментов во времени. Например, хорошая новость, что растет ваш сегмент «Золотые» клиенты и плохая - сегменты «Риск потерять» и «Разовые клиенты» тоже растут.

Как это использовать?

Наиболее наглядно стратегию работы с каждым сегментом отображает следующая таблица.

Таб.1 Пример работы с RFM сегментами

Стоит помнить, что это лишь один из примеров использования RFM сегментов. В каждом бизнесе свои особенности и одного универсального решения не бывает.

Несколько важных замечаний или советов:

• Никогда не раздавайте скидки сразу после первой покупки (сегмент Новички). Ничего кроме потери прибыли это не даст. Главная задача на этом этапе - понравиться! Сервисом, продуктом, вниманием. Подсказать какие ваши продукты могут идеально дополнить покупку клиента
• Внимательно отслеживайте количество клиентов в критически важных для вас сегментах: «Золотые», «активные», «Перспективные» и «Не дать уйти»
• Сегмент «Разовая покупка» в большинстве торговых бизнесов - самый большой. Это нормально, хоть и надо стремиться к уменьшению доли этого сегмента

В другой статье. Я подготовил RFM анализ для нашего сервиса eSputnik, чтобы понять картину с нашими клиентами. Мне понравился этот метод, как очень простой способ визуализации поведения клиентов. Да, это было интересно, но очень скоро я понял, что в этой картинке нет практической пользы.

В цифрах вообще нет пользы, если они не меняют наших действий на завтра.

RFM анализ в email маркетинге

В этот раз я поделюсь с вами опытом и наблюдениями как извлекать пользу из RFM даже не имея трёхлетней истории продаж . Мы провели RFM анализ для десятков различных магазинов и столкнулись с рядом преград на пути к получению реальных результатов. До того как описать их все, давайте ещё раз вспомним, что нам даёт RFM. RFM анализ основан на 3 показателях:

• R ecency - давность последней покупки
• F requency - суммарная частота покупок
• M onetary - средний чек

Мне кажется, показатель Monetary не обязательно привязывать к деньгам. Это может быть любой фильтр, наложенный на основные показатели этого метода: Давность и Частота. Например, для информационного портала можно взять время просмотра страницы или глубину просмотра страниц на сайте. RF матрицу можно рассматривать отдельно для разных типов клиентов, фильтруя по источнику клиента, по регионам, по категориям купленых товаров, по возрасту и многое другое.

Как провести RFM анализ?

Если разбить всех ваших клиентов по давности последней покупки на несколько групп и по количеству сделанных покупок, то можно построить матрицу из которой видно как разбить ваших клиентов по группам, на основании их активности:

• Новички
• Одноразовые покупатели
• Растущие
• Потерянные клиенты

На самом деле групп гораздо больше, но об этом потом. Обычно я строю шкалы по частоте и давности, по принципу: от плохого к хорошему. Получается:

• По давности : слева те, кто покупал очень давно, а справа - кто покупал недавно.
• По частоте: снизу те, кто сделал одну покупку, а сверху - много. Тогда визуально разделение групп будет выглядеть примерно так:

Об этом мы уже писали и раньше, но давайте посмотрим детальнее как разбить базу на группы и разметить шкалы, сколько групп выделить и что с ними делать дальше.

Самый важный показатель - «Давность». Чем больше времени прошло с момента последней продажи, тем меньше вероятность следующей покупки. И падает эта вероятность очень стремительно. Давайте разберёмся с «Давностью» с самого начала. К примеру, у нас есть 3 клиента (квадрат, круг, треугольник), и на графике мы отметим время когда каждый клиент делал покупку.

Важно , прошу прощения, я почему-то нарисовал график давности в обратном направлении от хорошего к плохому, исправлю, но чуть позже:(

Задача - определить сколько клиентов по «Давности» попадёт в каждый из периодов. Важно понимать, что давность - это показатель, который принимает во внимание только последнюю покупку, предыдущие покупки будут отмечены в частоте. Таким образом правильным ответом на задачку будет:

• Период 1: 1 (только круг)
• Период 2: 1 (только треугольник)
• Период 3: 1 (только квадрат, потому что круг и треугольник покупали и после того)
• Период 4: 0 (все делали покупку после этого)

И снова вопрос: какой из трёх вариантов лучше?

Часто я слышу что «красный (3)» - потому что он стабильный. На самом деле, он показывает что мы постоянно привлекаем клиентов, которые делают покупку и не возвращаются снова. Хорошо что показатель немного нарастает, но всё же «сиреневый (1)» - лучше. По нему видно, что большинство нашей аудитории недавно покупали и сильно вовлечены в процесс покупки. Конечно, самый плохой - «зеленый (2)» график.В этом случае у нас был всплеск активности (может быть Новый год или сильные инвестиции в контекст), а потом всё растеряли.

В большинстве книг по анализу, в том числе в популярном издании «Маркетинг на основе баз данных» Артура М. Хьюза, предлагается очень простой механизм разделения «Давности» по сегментам: отсортировать все контакты по давности и разбить на 5 равных групп. То же самое рекомендуется сделать и с Частотой и с Деньгами:

Этот способ работает и помогает разбить всех клиентов на: покупали только что, недавно, так себе, давно, очень давно относительно друг друга. Но что значит «когда»? Если мы не можем сказать точно «когда», то и оценивать эту группу тоже тяжело. Например, в соседние группы могут попасть контакты покупавшие в один и тот же день. Это лишь значит, что для одинаковых клиентов мы будем по разному себя вести... Зачем тогда вообще такой анализ? Всю глубину проблемы я постараюсь показать на двух примерах:

Пример 1 : В вашем магазине всё было хорошо, и вдруг в течение месяца ни одной покупки. Всё плохо, но если разбивать на равные части - ничего не изменится и всё те же последние покупатели попадут в сегмент «только что покупали».

Пример 2 : Если у вас ещё нет данных о продажах за несколько лет, а Вы только начали свой бизнес, то границы с каждым днём будут очень сильно отличаться и пользоваться результатом такого анализа вообще нет смысла.

Сезонности, акции и праздники тоже сильно влияют на общую картину.

Любой сегмент контактов, о которых вы не можете сказать что-то определённое - плохой сегмент

Мне кажется логичнее фиксировать не количество, а время. Тогда оптимизация количества в группах и будет нашей задачей. Надо как можно больше получить контактов в группе «только что» и как можно меньше «давно».

Осталось только определить какие временные пределы лучше выставить. Для этого надо ответить для себя на несколько вопросов:

• Какой естественный период покупки?
• Какая сезонность?
• За какое время большинство клиентов успевает совершить повторную покупку?
• Какой период неактивности клиента можно считать, что мы потеряли клиента (длина жизненного цикла клиента)

Для компаний, у которых нет данных, можно предположить эти периоды. Для компаний «с историей» очень помогут несколько графиков (о которых я расскажу дальше) с разницей между покупками.

Я привёл пример графика с разницей в месяцах между первой и второй покупками. У большинства магазинов он выглядит примерно также, как на рисунке. Тут видно, что 50% всех повторных покупок делаются в течение 2 первых месяцев. За полгода 75% процентов делают свой второй заказ и 90% из тех кто покупают снова - покупают в течение 13 месяцев. Какой из этого можно сделать практический вывод? Мне кажется, ненадо спешить давать скидку тем, кто купит и так, без нашей помощи. Предлагать скидку надо через 2 месяца после первой покупки. До этого надо показывать релевантные предложения, быть на слуху и главное - быть полезным клиенту.

Если построить матрицу разности между любыми соседними покупками, то получится примерно следующая картина:

Интересно, что разница между первой и второй покупкой всегда больше, чем между второй и третьей. А между второй и третьей больше, чем между третьей и четвёртой, но чем дальше, тем меньше влияет количество покупок на разницу между ними. Выходит, что вначале человеку надо время, чтобы поверить. Возможно, в следующий раз он попробует купить в другом месте или просто подождёт. Но чем чаще он покупает, тем время между покупками становится меньше. Джим Ново в своей книге Drilling Down говорит, что этот график сначала падает, потом стабилизируется, потом начинает расти. Это очень похоже на жизненный цикл клиента, когда он понемногу перестаёт быть клиентом, все реже покупая. Но я ни разу не видел этой картины на практике.

Важно : для получения этих цифр лучше использовать не среднее, а медиану. Сейчас быстро попытаюсь объяснить разницу. Среднее - это сумма всех значений делённая на их количество, а медиана - это значение элемента, который находится посередине в отсортированной последовательности. То есть гарантировано 50% всех значений меньше или равны медиане, и 50% больше или равны медиане. Медиана лучше среднего, потому что в средних значениях сильное влияние имеют «аномальные значения». Те значения, которые очень редкие, но сильно выходящие за пределы большинства. Обычно медианы значительно меньше средних.

Ещё хорошо бы посмотреть на сезонность - часто это 12 месяцев. Посмотрев на все цифры можно сделать вывод, какой период поставить для групп, например:

• до 1 месяца
• до полугода
• до года
• до двух лет
• более двух лет

Но даже с таким подходом есть вопросы. А что если у одних клиентов естественный период покупки маленький, а у других большой? В таком случае я создаю каждому из клиентов профиль и для каждого профиля создаю свою градацию, которую нормализую по оси Давности в относительные категории:

• ожидаемого времени покупки
• если не купил - что-то странное
• мы его теряем
• мы его потеряли, но есть последний шанс
• наверняка мы его потеряли

Точно такая же история и для «Частоты», только почти всегда у меня получается приблизительно одна и та же шкала. Те, кто сделали:

• 1 покупку (этих большинство)
• 2 покупки (преодолели психологический барьер и пришли снова, уже зная о том, как работает магазин)
• 3-4 покупки (несмотря ни на что, продолжают покупать. Надо удержать любой ценой)
• 5-15 покупок (поверили, на них вся надежда. Тут верхняя граница бывает очень разная)
• больше 15 покупок (маньяки, часто это перекупщики, партнёры, т.п. К ним надо присмотреться отдельно)

Ну вот и весь RF анализ. Если посмотреть на матрицу RF, зная как разбиты сегменты, то сразу понятно кто такие новички: совершили одну покупку совсем недавно. Одноразовые - совершили покупку давно, и уже наверняка забыли об этом. Вряд ли они придут к нам снова. Джим Ново говорит, что таких клиентов всегда 50-60% от всей базы клиентов и с этим надо смириться. Я обычно вижу 70% от всей базе в этом грустном сегменте. Для того, чтобы убедиться, что сегмент грустный можно попробовать вернуть кого-то и для этого Джим Ново предлагает стратегию - «смириться», но если не верите, то начните с:

1. Тех у кого несколько товаров в чеке
2. Тех у кого чек больше
3. Одноразовые покупатели, которые вернули товар - вероятнее придут к вам за второй покупкой, чем те, кто «всем доволен».

Если не удается их вернуть - вам никого не получится вернуть.

Единственная возможность вернуть покупателей за второй покупкой - обратиться к ним как можно быстрее. Но не слишком рано

Обратитесь слишком рано и будете навязчивым и будете предлагать лишние убийственные для бизнеса скидки.

Давайте посмотрим на RF в динамике. Интересно, что по шкале давности мы всегда начинаем с хорошего (только что купили) и скатываемся к плохому (давно не покупал). И как только сделана покупка, мы всегда возвращаемся снова в самый оптимистичный сегмент:

С частотой все наоборот. Начинаем всегда с самого плохого сегмента (1 покупка) и с каждой покупкой становимся лучше. Шансов вернуться обратно практически нет (если считать частоту за какое-то окно (например, 2 года), то частота может уменьшаться)

А теперь посмотрим на всю картину целиком в матрице RF:

Мы всегда начинаем в сегменте «Только что» и с «1 покупки». А мечтаем, чтобы все клиенты попали в сегмент VIP. И самый короткий путь для этого - постоянные покупки. Если со старта клиент ничего не делает, он «сползает» по Давности в «редко», в сегмент «Одноразовых клиентов». Наша цель - не дать ему уйти. Для этого и созданы автоматические реанимационные письма;)

Есть ещё один тонкий момент: что делать если пауза «затянулась» и клиент не покупал очень давно (значительно превышая жизненный цикл клиента). Мне кажется, в таком случае если он и придет к нам снова, то только если мы снова его «купим» контекстом, сео или разонравится тот магазин, где он все это время покупал. В любом случае к нам придёт совсем другой человек с другими интересами и возможностями. Поэтому мы предлагаем как в детской игре сделать «сброс».

Особенности такого подхода к RFM в том, что его можно применять в первый же день использования магазина. Сразу настроить триггера основанные на неактивности клиента. Следить за динамикой активности ваших клиентов. Кого вы теряете? Что надо сделать, чтобы вернуть клиентов тогда, когда это ещё возможно?

На этом я обзорную статью заканчиваю, и обещаю написать следующую, в которой постараюсь дать ответы на такие вопросы:

• Как каждый из сегментов читает почту? Сегмент «потерянные» вообще реагируют на почту?
• Какая доля в продажах каждого сегмента?
• Какое типичное соотношение клиентов по сегментам?
• Как изменяется стратегия работы с каждым сегментом?
• Кому продавать, а кому не мешать покупать?

Хороших клиентов вам, пусть они все идут по самому короткому пути от Новичков в VIP:)