RFM анализ, как инструмент сегментации клиентов

RFM - Recency (новизна) Frequency (частота) Monetary (вложения). 

Данный вариант анализа позволяет оценить состояние базы клиентов и спрогнозировать их поведение на основе прошлых действий.

Recency – это время прошедшее с последнего действия клиента (покупка, регистрация, переход и т.д.) до определенного момента (год, месяц, текущая дата и т.д.). Считается, что если клиент проявил себя недавно, то он будет более заинтересован в ваших новых предложениях. 

Frequency – общее количество действий, совершенных клиентом. Естественно, что чем больше покупок, тем лояльнее клиент.

Monetary – сумма затрат клиента на эти действия.

Чаще всего в этом анализе принято делить людей на три группы:  

Разберем простой пример:

В данной таблице представлены все, интересующие нас, данные о клиенте.

После того, как мы заполнили первые пять столбцов, нам необходимо подсчитать коэффициенты для значимостей по показателям. Это делается довольно просто. В значимости по В (Recency) мы делаем следующее: вычитаем из текущей даты дату последней покупки, потом из получившихся чисел мы выбираем наибольшее с наименьшим и распределяем их по трем равным интервалам. Те, кто оказались в первом наименьшем интервале – наиболее значимы и получают коэффициент «3», второй интервал получает коэффициент «2» и третий – «1».

В значимости по С (Frequency) мы проделываем ту же самую процедуру со столбцом объема покупок.

И в значимости по E (Monetary) мы делаем все то же самое, но в данном случае мы считаем средний чек, а не общую сумму всех заказов.

Итак, 3 – это хорошо, 2 – не очень, 1 – плохо. Типично, что 1 1 1 зачастую самый большой сегмент, так как после разовой покупки необходимого продукта большинство клиентов сливаются. Этой информации уже достаточно, для эффективной работы с клиентами.

Теперь, когда вы получили эти данные, вы можете придумывать различные рекламные кампании, рассылки и другие мероприятия для каждой группы по отдельности.