RFM-анализ клиентской базы: какие данные собрать и как использовать сегменты

Два покупателя потратили в вашей компании одинаковую сумму. Один регулярно возвращается и сделал последний заказ недавно. Другой закупился один раз и давно не появлялся. Одинаковое предложение для них может оказаться не самым разумным решением.

RFM-анализ помогает посмотреть на историю покупок с трёх сторон: давность, частота и сумма. По этим признакам клиентов разделяют на группы, чтобы дальше выбирать понятные действия.

Я бы начинал этот анализ с качества исходных записей. Если покупки одного человека разбросаны по разным карточкам, аккуратная таблица сегментов будет описывать ошибки учёта.

Что означают три признака

R — Recency, давность последней покупки. Обычно её считают как количество дней между выбранной датой анализа и последней покупкой клиента. При такой записи меньшее число означает более недавнюю покупку.

F — Frequency, частота. В простом варианте это количество покупок клиента за определённый период.

M — Monetary, денежный показатель. Например, сумма учтённых покупок за тот же период. Конкретное определение нужно закрепить заранее: что считать покупкой, какие суммы включать и как обрабатывать возвраты.

Получается не описание человека вообще, а взгляд на его историю в выбранных условиях. Смена периода и определения покупки может изменить сегмент.

Для магазина с повседневными товарами и для поставщика оборудования нормальный промежуток между заказами различается. Отсутствие покупки в течение месяца само по себе не доказывает, что клиент потерян.

Какую таблицу подготовить

Для расчёта понадобятся устойчивый идентификатор клиента, идентификатор покупки, дата и сумма. Дальше — поля, необходимые для согласованных правил: статус, возврат, связь с организацией или другие сведения.

Я бы отдельно проверил несколько вопросов.

Покупка — это заказ или его строка? Если в одном заказе пять товаров, это не обязательно пять покупок для показателя F.

Какая дата считается датой покупки? Оформление, оплата и исполнение происходят не всегда одновременно. Выберите событие, которое соответствует задаче анализа.

Как учитываются изменения? Отмена и возврат должны обрабатываться по понятному правилу. Иначе покупатель может остаться в группе с большой суммой из-за заказа, который не состоялся.

Кого объединяем? Для розницы это может быть человек, для опта — организация. Несколько сотрудников одного заказчика не всегда нужно анализировать как независимых покупателей.

Если данные проходят через разные системы, заранее определите место хранения подтверждённой истории. Пригодится разбор различий CRM и ERP и границ их работы.

Сначала проверьте исходные связи

Возьмите несколько покупателей с разными историями: один заказ, регулярные покупки, отмена, частичный возврат, смена контактного лица. Сравните расчёт с первичными записями.

Ошибка на этом шаге не исправляется более сложной формулой. Если один покупатель записан трижды, давность и сумма разделятся между карточками. Если чужие записи объединили по похожему имени, появится несуществующая история.

О том, как сохранять состав заказа и связь данных между системами, есть отдельная статья об автоматизации обработки заказов.

А если история собирается из CRM, магазина и учёта, сначала нужно наладить согласованную связь источников в аналитике. RFM использует подготовленные данные, а не заменяет эту работу.

Как выбрать границы сегментов

Один из способов — присвоить каждому признаку балл. Например, использовать три уровня и затем объединять похожие сочетания. Это удобная модель, но сами границы должны соответствовать вашему бизнесу.

Представим условный магазин с повторными покупками. Для учебного примера выбраны такие правила:

Эти числа придуманы для объяснения метода. Они не являются нормой рынка или рекомендацией для любой компании. Период F и M в примере одинаковый; выбор даты анализа фиксируется отдельно.

Можно использовать другие границы и способы разбиения. Сначала посмотрите на распределение своих данных и обычный цикл покупок. Если почти вся база оказалась в одной группе, формально работа выполнена, но практической пользы может быть мало.

Для клиентов без состоявшихся покупок понадобится отдельное правило. Нельзя механически приравнивать отсутствие истории к давнему покупателю с низким результатом.

Что показывают сочетания на условных данных

По выбранным выше правилам получатся такие записи:

Клиент А недавно покупал, возвращался несколько раз и набрал большую сумму по нашей шкале. Здесь полезно сохранить удобство обслуживания и понять, что поддерживает регулярность.

У клиента Б значимая история, но давно не было покупки. Это повод проверить обычный цикл и причину паузы. Само сочетание не объясняет, ушёл ли человек к конкуренту, закончил проект или просто пока не нуждается в товаре.

Клиент В купил недавно, но история короткая. Его рано считать постоянным покупателем. Может быть полезно проверить, получил ли он нужный результат и понятен ли следующий подходящий шаг.

Как видите, действие появляется после интерпретации. Выдавать скидку всем группам подряд ради наличия сегментации я бы не стал.

Как перенести анализ в ежедневную работу

У каждого выбранного действия должны быть ответственный, условия и способ проверки. Иначе сегменты останутся красивым отчётом, который открывают один раз в месяц.

Например, компания может сначала проверить один небольшой сценарий: менеджер получает список значимых покупателей с необычно долгой паузой и выясняет причины. Результат разговора сохраняется, а уже совершившие новую покупку исключаются из прежней задачи.

Если предусматриваются сообщения клиентам, отдельно согласуйте канал, содержание и правовые основания. Наличие покупки в базе само по себе не означает разрешения на любые рекламные рассылки.

Для автоматизации нужны доступные поля и возможность обновлять сегменты. Эти требования стоит проверить ещё при выборе CRM. Иногда достаточно выгрузки для первого анализа; иногда требуется постоянный обмен и рабочие задачи внутри системы.

Что проверять после запуска

Сначала убедитесь, что повторный расчёт даёт объяснимые изменения. Новая покупка, возврат или исправление карточки должны учитываться по согласованным правилам.

Затем смотрите, выполняются ли назначенные действия и что получается у выбранной группы. Если сравниваете результаты разных подходов, нужны сопоставимые условия. Один рост после отправки сообщения ещё не доказывает, что весь эффект вызван именно сегментацией.

Для первого шага достаточно небольшой проверенной таблицы и одного полезного сценария. RFM-анализ становится рабочим инструментом тогда, когда компания понимает данные, смысл группы и действие, которое за ней следует.