Управление взаимоотношениями с клиентами и RFM анализ

Управление взаимоотношениями с клиентами и RFM анализ – инструменты эффективной программы лояльности

Эффективное управление взаимоотношениями с клиентами позволяет увеличить степень удовлетворенности от совершенной покупки, анализировать накопленную информацию о поведении клиентов, выявлять риски и потенциальные возможности.

Что такое

RFM

анализ и как сегментировать клиентов

RFM анализ (англ. Recency Frequency Monetary — давность, частота, деньги) для управления взаимоотношениями с клиентами – маркетинговый инструмент, благодаря которому к разным группам клиентов можно применять разные стратегии, действия, акции.

R (Recency) – давность действия. Действие – например, покупка. Чем меньше времени прошло от момента предыдущей покупки, тем больше вероятность подтолкнуть его к совершению новой. Разделить клиентов по критерию Recency можно на следующие группы:

•  до 3 месяцев, недавние
•  от 3 до 6 месяцев, средняя
•  более 6 месяцев назад, давние

F (Frequency) – количество покупок за определенное количество времени. Чем чаще клиент совершает покупки, тем он более ценен для компании и тем он лояльнее.  Разделить клиентов по критерию Frequency можно на следующие группы:

•  покупка раз в 3 месяца, частая
•  покупка раз в 6 месяцев, средняя частотность
•  покупка раз в год, низкая частотность

M (Monetary) – деньги, которые принес клиент за определенный отрезок времени. Разделить клиентов по критерию Monetary можно на следующие группы:

•  очень важный
•  средней важности
•  низкой важности

RFM анализ, RFM группы

Пример, который рассматривался на практическом вебинаре ABM Cloud (следить за анонсами) «Как получить максимальный эффект от внедрения бонусной программы лояльности ABM Loyalty» с применением практических инструментов управления взаимоотношениями с клиентами:

Один покупатель совершает покупки пару раз в год только в момент скидок, другой – раз в год совершает покупку по полной ее стоимости. Какой покупатель из двух более ценен для компании? По показателю Monetary – второй, по показателю Frequency – первый.

RFM анализ позволяет выявить общий уровень лояльности покупателя, объединяя все показатели.

Типы поведения клиентов

Основываясь на информации выше, хочется выделить ключевые типы поведения клиентов в определенные временные отрезки времени.

Тип 1 – «Вместе сразу и навсегда»

Совершив покупку, клиент возвращается, покупает снова и снова, принося прибыль.

По статистике таких клиентов не более 10% от общего количества, именно они обеспечивают до 40-50% продаж и именно на данный тип клиентов хочется нацеливать мероприятия маркетинга.

Тип 2 – «Вместе, но не часто и выборочно»

Клиент совершает покупки не часто и не так много, как хотелось бы, но тем не менее, возвращается снова. Если с данным типом клиентов работать, они могут стать клиентами 1 типа, если не работать – есть вероятность их потерять.

Тип 3 – «Потерянные»

Есть несколько совершенных покупок и все, больше клиент не возвращается.

Тип 4 – «Разочарованные после первой же покупки»

Клиент совершил 1 покупку и больше не возвращается.

Хочется отметить, что типы клиентов 1-4 сами по себе не плохи и не хороши с точки зрения объема продаж, прибыльности бизнеса. Стратегии управления взаимоотношениями с клиентами розничной сети могут быть разными – можно делать ставку на тысячу клиентов, которые совершают покупок на 1 доллар, а можно на одного клиента, который совершает покупку на тысячу долларов. В деньгах результат будет одинаков.

Также важно понимать, что если в вашей базе клиентов преобладают покупатели 4 типа, то, как только прекратятся рекламные кампании – остановятся продажи.

Видеофрагмент о типах поведения клиентов и сегментирования их в RFM анализе:

Пример некорректного управления взаимоотношениями с клиентами

В качестве примера некорректного управления взаимоотношениями с клиентами приведем пример розничной сети, активный маркетинг которой привел к быстрому росту продаж в несколько раз за год. Но анализ базы покупателей показывал преобладание клиентов 4 типа + тип 1, с удовольствием посещающие розыгрыши, открытие новых торговых точек.

После динамичного роста менеджмент розничной сети осознал, что придется либо осваивать новые регионы со значительными затратами, либо мириться с отсутствием роста.

Вся работа команды маркетинга по расширению базы клиентов была проведена ради одной, первой и последней покупки. А стимулирование клиентов 1 типа смогло дать единоразовый прирост продаж до 25-30%, но не больше.

В заключение

Статистика показывает, что переход к грамотному управлению взаимоотношениями с клиентами, RFM анализу позволяет повысить продажи без значительных затрат на расширение базы клиентов, открывать новые магазины, осваивать новые регионы.

Развитие без RFM анализа происходит по сценарию:

• Быстрый рост продаж
• Рост базы клиентов за счет привлеченных новых покупателей
• Застой, сформированное ядро VIP-клиентов и клиентов, которые ничего не покупают
• Спад за счет миграции VIP-клиентов

Розничная сеть самостоятельно выбирает «свой» сценарий управления лояльностью клиенто. Грамотное управление взаимоотношениями с клиентами и RFM анализ помогут разобраться с ростом базы клиентов, объемами продаж, а главное, помогут понять, чего ожидать от клиентов дальше.

Статистика торговой точки

В свою очередь эксперты ABM Cloud при помощи облачной платформы лояльности ABM Loyalty помогут разобраться к какому поведенческому типу относятся ваши клиенты и спрогнозируют успешное развитие розничной сети.