Analiza RFM. Jak wykorzystać dane o aktywności odbiorców? Część 1.

W każdym biznesie, (szczególnie w e-commerce), z uwagi na jego dynamikę i morderczą konkurencję, zrozumienie zachowań klientów jest źródłem rynkowej przewagi. Dane o klientach, takie jak historia transakcji stanowią źródło wiedzy, które umożliwia reagowanie na bieżące trendy, a także proaktywne kształtowanie preferencji i działań konsumentów. W obliczu ogromnej ilości dostępnych danych, zdolność do ich efektywnego przechwytywania, analizowania i wykorzystywania nabiera egzystencjalnego znaczenia. 

Jednym z narzędzi do zrozumienia zachowań klientów i optymalizacji strategii marketingowych jest analiza RFM (Recency, Frequency, Monetary Value). Pozwala na efektywne segmentowanie klientów i dopasowanie działań do ich potrzeb, aby zwiększyć wskaźniki retencji i ostatecznie uzyskać wzrost lojalności i przychodów.

Co to jest analiza RFM? 

Model RFM opiera się na analizie historycznych danych transakcyjnych, umożliwiając identyfikację i grupowanie klientów w segmenty na podstawie ich wcześniejszych zakupów, aby przewidywać ich zachowania. To pozwala na odróżnienie lojalnych i zadowolonych nabywców od tych, którzy są bliscy rezygnacji, a także na rozróżnienie nowo pozyskanych klientów o wysokiej wartości zakupu od tych, którzy dokonali jednorazowego zakupu i nigdy nie powrócili.  Metoda przekształca historyczne dane transakcyjne w cenne informacje, które umożliwiają przewidywanie trendów i projektowanie kampanii skutecznie wpływających na zachowania klientów. Analiza jest szczególnie przydatna w e-commerce i branżach, gdzie dostępne są dane transakcyjne i behawioralne klientów.

Najważniejsze cele analizy RFM to:

1. Zwiększenie lojalności klientów poprzez skierowanie specjalnych ofert do najbardziej wartościowych klientów.
2.  Zwiększenie wartości życiowej klienta (CLV) przez zachęcanie klientów do częstszych i większych zakupów i skierowanie zasobów na najbardziej obiecujące segmenty klientów.
3. Poprawa retencji przez identyfikację klientów, którzy mogą być zagrożeni odejściem i podjęcie działań mających na celu ich zatrzymanie.

Niewątpliwą zaletą analizy RFM jest prostota. Model jest łatwy w implementacji i zrozumieniu. czyniąc ją dostępną również dla małych i średnich firm, które nie dysponują dużymi zasobami analitycznymi.

Jakie wyróżniamy wskaźniki analizy RFM?

W analizie RFM segmentacja klientów opiera się na trzech wzajemnie powiązanych wskaźnikach: Recency (aktualność), Frequency (częstotliwość) i Monetary Value (wartość monetarna). Każda dostarcza unikalnych informacji o zachowaniach zakupowych klienta:

1. Recency (czas od ostatniego zakupu) – wskazuje czas, który upłynął od ostatniej transakcji klienta.  Znaczenie tego wskaźnika jest istotne, ponieważ im krótszy czas od ostatniego zakupu, tym większe prawdopodobieństwo, że klient złoży kolejne zamówienie w przyszłości. To wskaźnik bieżącego zaangażowania klienta i jego potencjalnej wartości. Firmy powinny go analizować zadając pytania o cykl życia klienta w swojej branży, przyczyny braku aktywności u dawnych klientów oraz możliwości ich ponownego zaangażowani

2. Frequency (częstotliwość zakupów) – informuje, jak często klient kupuje w danym okresie. Reprezentuje całkowitą liczbę transakcji dokonanych przez klienta w określonym przedziale czasowym. Im częściej klient kupuje, tym większa jego lojalność i zainteresowanie ofertą. Analiza częstotliwości pomaga ocenić lojalność klienta i zidentyfikować tych o wysokiej wartości, którzy regularnie wracają. Oczywiście, należy analizować częstotliwość transakcji biorąc pod uwagę rodzaj produktu, jego cenę oraz potrzebę jego wymiany czy uzupełnienia.
3. Monetary (wartość  transakcji) – pokazuje, ile pieniędzy klient zazwyczaj wydaje w danym okresie. Ta metryka pomaga odróżnić klientów, którzy wydają dużo, od tych którzy szukają tylko okazji. Wskazuje najbardziej dochodowych klientów, pokazuje możliwości w zakresie upsellingu i cross-sellingu. Klienci o wysokiej wartości transakcji mają znaczący wkład w wyniki finansowe firmy. W niektórych wariantach analizy RFM, wartość monetarna może być traktowana jako najmniej istotna z trzech zmiennych, niektóre modele opierają się wyłącznie na wskaźniku Recency i Frequency.

Jak analizować wskaźniki RFM?

Wymienione wskaźniki nie działają w izolacji. Dopiero ich kombinacja umożliwia stworzenie bardziej szczegółowego profilu klienta. Zaś możliwość analizowania wzajemnych zależności prowadzi do stworzenia zróżnicowanej strategii w zależności od kombinacji wyników RFM – co wyjaśnimy szczegółowo dalej.

Klient, który charakteryzuje się wysoką wartością monetarną, ale niską częstotliwością zakupów, wymaga innej strategii marketingowej niż klient, który kupuje często, ale wydaje niewielkie kwoty. Z punktu widzenia przychodów najciekawsi są klienci o najwyższych wynikach we wszystkich trzech kategoriach. Identyfikacja mistrzów – klientów, którzy generują lwią część przychodów jest istotna ze strategicznego punktu widzenia. Zrozumienie, że tylko niewielki odsetek klientów odpowiada za większość wytwarzanej wartości, pozwala na skupienie zasobów na ich retencji i pielęgnacji. Model RFM opiera się na zasadzie Pareto, która mówi że około 80 proc. przychodów firmy pochodzi od 20 proc. jej klientów. W e-commerce, gdzie koszty pozyskania klienta bywają wysokie, efektywne utrzymanie i zwiększanie wartości mistrzów staje się priorytetem, często bardziej opłacalnym niż ciągłe poszukiwanie nowych nabywców.

W SARE możemy zaoferować Ci dedykowane rozwiązania, dzięki którym zbudujesz, a co najważniejsze – zmonetyzujesz bazę klientów i to automatycznie. W dodatku pomożemy Ci zaprojektować odpowiednie ścieżki komunikacji, oparte na analizie RFM i prognozie zachowań użytkowników, dopasowane do każdego segmentu klientów.

Przekonaj się, jak możesz rozwinąć swoją firmę – skontaktuj się z nami!

Dowiedz się więcej

System punktacji RFM

Przeprowadzenie analizy RFM obejmuje kilka etapów, począwszy od gromadzenia danych, poprzez punktację, aż po segmentację klientów i interpretację wyników. Nie musimy dodawać, że aby uzyskać miarodajne wyniki. Ważne jest, aby zebrane dane transakcyjne były kompletne, spójne i pochodziły z tych samych ram czasowych. Ich źródłem są zwykle systemy zarządzania relacjami z klientami (CRM), platformy e-commerce lub platform do zarządzania zaangażowaniem klienta. Po zgromadzeniu i przygotowaniu danych, każdemu klientowi przypisuje się wynik dla każdej z trzech metryk RFM.  Punktacja jest zwykle przyznawana w skali od 1 do 5.

Recency – klienci są punktowani w zależności od  czasu jaki upłynął od najnowszych zakupów. Klienci z najnowszymi zakupami otrzymują najwyższe noty – 5 punktów, kupujący najdawniej otrzymują najmniej punktów – 1. Często stosuje się podział klientów na kwintyle (pięć równych grup), gdzie górne 20 proc. otrzymuje najwyższą punktację, a kolejne 20 proc. niższe, i tak dalej.

Frequency – tutaj klienci są sortowani według liczby zakupów dokonanych w wybranym okresie. Ci, którzy kupują najczęściej, otrzymują najwięcej punktów.

Monetary – klienci są oceniani według całkowitej wydanej kwoty w określonym czasie. 

Przykładowa skala punktacji w analizie RFM

Po analizie RFM klienci są zgrupowani w segmenty na podstawie zsumowanych wyników. Każdy reprezentuje inną dynamikę relacji z klientem i wymaga odmiennego  podejścia w zakresie komunikacji marketingowej. Jeśli klient kupował ostatnio (5 punktów), jest stałym klientem (5 punktów) i nie oszczędza na wydatkach (5 punktów), należy do kategorii idealnego klienta: 5-5-5 

Dzięki takiej punktacji zyskujemy przejrzysty obraz aktywności klientów i możemy przygotować się do kolejnego etapu – segmentacji. To właśnie tam zaczyna się prawdziwa magia RFM: odkrywanie, którzy klienci są naszą największą wartością, a którzy wymagają dodatkowego zaangażowania.

W drugiej części artykułu pokażemy, jak interpretować wyniki RFM, opiszemy najważniejsze segmenty klientów oraz przedstawimy praktyczne strategie marketingowe, które pomogą Ci w pełni wykorzystać potencjał tej analizy.

Przekonaj się, jak możesz rozwinąć swoją firmę – skontaktuj się z nami!

Dowiedz się więcej