Моделювання RFM: Поглиблений посібник

Оновлено 7 березня 2025 р.

Моделювання RFM є однією з найпопулярніших моделей сегментації клієнтів, що використовуються експертами з маркетингу на основі даних. РФМ існує вже близько півстоліття і використовується для прогнозування майбутньої поведінки клієнтів та вимірювання вартості клієнтів.

Але навіть незважаючи на те, що RFM є такою старою та популярною моделлю, вона все ще використовується для аналізу даних у сучасну епоху і все ще досліджується та вдосконалюється, щоб допомогти компаніям підвищити свою ефективність. Як не дивно, однак, багато маркетологів не знають про RFM, як він працює і для чого він корисний. Наступний поглиблений посібник вивчить все, що вам потрібно знати про моделювання RFM.

Аналіз RFM - це інструмент, який використовується підприємствами для ранжування та сегментації своїх клієнтів за вартістю протягом певного періоду за допомогою наступних режимів критеріїв:

• Недавність — Як недавно хтось щось купив. Ці клієнти набагато частіше позитивно реагують на маркетинговий контент, тобто вони можуть бути більш схильні піти на спеціальну пропозицію або прочитати більше про ваш продукт чи послугу.
• Частота — Як часто вони роблять покупку. Більше покупок свідчить про більший ентузіазм та залучення клієнтів.
• Грошовий — Скільки грошей вони витрачають. Клієнтські сегменти, орієнтовані на суму витрат, дозволяють зрозуміти, які клієнти витрачають більше, а які витрачають менше.

Загалом, RFM надає вам детальну інформацію про ваших найцінніших клієнтів та інших.

Вищезазначені критерії мають вирішальне значення для вашого успіху, оскільки вони відповідають основним моментам поведінки клієнтів.

Незважаючи на те, що існують різні способи ранжування клієнтів, сегментація є найбільш потужним і всебічним варіантом.

Одним з найбільш вигідних аспектів RFM моделювання є те, що воно дає підприємствам чітке уявлення про поведінку клієнтів на основі даних, які ви вже маєте - історичних даних транзакцій.

RFM має наступні переваги:

• Це дає вам глибше розуміння поведінки клієнтів.
• Це допомагає дізнатися, як розподіляються клієнти між сегментами.
• Це дозволяє аналізувати сегменти клієнтів і збирати дорогоцінну інформацію про те, що розставити пріоритети.
• Це допомагає вам створювати кращий досвід клієнтів та обмін повідомленнями для ваших кампаній.
• Це варте кожної копійки, оскільки це дозволяє зробити більш індивідуальний та схожий вибір аудиторії.

Автоматична сегментація RFM значно полегшує дотримання єдиної моделі сегментації, яку легко зрозуміти та використовувати всіма працівниками в декількох процесах оптимізації. Тож якщо ви шукаєте рішення, яке може запропонувати як сегментацію, так і глибоку простежуваність, моделювання RFM — це шлях.

Хоча придбання є основним двигуном, який стимулює зростання на перших етапах бізнес-веб-сайту, на цій фазі важливо зробити себе видимим на ринку та підвищити обізнаність.

Як тільки у вас буде достатньо клієнтів для підтримки вашого бізнесу, вам потрібно звернутися до утримання та сегментації за допомогою глибоко персоналізованих подорожей клієнтів. RFM може допомогти вашому бізнесу експоненціально збільшити рівень утримання, дозволяючи вам отримати доступ до цінної інформації про клієнтів, до якої зазвичай не матимете доступу.

На щастя, розрахунок RFM досить простий для кожного. І хоча ви можете вибрати платну дитину моделі RFM, зробити це самостійно просто.

Нижче ми перерахували чотири простих кроки, які потрібно виконати, щоб розрахувати RFM:

Крок 1: Складіть дані

По-перше, вам потрібно зібрати необроблені дані про транзакції вашого бізнесу. Виберіть історію покупок кожного клієнта та узгодьте їх із вищезазначеними значеннями RFM:

Недавність

Частота

Грошовий

Якщо ви тільки починаєте, ви можете зробити RFM моделювання в Excel. Крім того, якщо у вас є досвід, ви також можете використовувати Python, а також налаштувати будь-які інтеграції Excel для використання даних RFM в інших інструментах або для звітування.

Крок 2: Розділіть клієнтів на яруси.

Тепер настав час обчислити оцінку RFM кожного з ваших клієнтів. Ви можете зробити це, відсортувавши три категорії даних та створивши чотири рівні після цього. Якщо у вас вийшло багато даних, ви можете створити п'ять рівнів, або якщо у вас менше даних, ви можете створити там. Оптимальне число - чотири, так як це значно спрощує процес ручного розрахунку.

Сортуйте кожне значення RFM таким чином, щоб спочатку показати вашу найбільш бажану поведінку клієнта. Наприклад, у значенні R найбільш бажаною поведінкою будуть останні покупки, які, природно, займуть перше місце.

Наступним кроком буде сегментація даних на чотири яруси, які повинні бути такими:

• Т-1 — Найвищий бал
• T-2 — Верхній середній бал
• T-3 — Нижня середня оцінка
• T-4 — Нижній бал

У випадку Recency ви можете зробити аркуш Excel, що містить дані R, ретельно відсортовані та сегментовані на чотири яруси.

Зробіть це за допомогою значень F та M, і коли ви завершите процес, кожен із ваших клієнтів повинен мати всі значення, шанобливо розподілені до свого профілю.

Щоб точно розрахувати комбінований бал RFM, вам потрібно буде розмістити багаторівневі значення один біля одного.

Крок 3: Визначте свою цільову аудиторію

З усіма оцінками RFM клієнтів на місці, тепер ви можете розділити їх на групи. Таким чином, ви можете створити надійну цільову маркетингову стратегію. Надання їм імен допоможе вам полегшити ситуацію.

За допомогою RFM ви можете зосередитися на наступному:

• Чемпіони: 1-1-1 — це ваші найактивніші клієнти. Вони часто інвестують більше, ніж інші.
• Лояли: 1-1-3 - вони можуть не бути великими витратниками, але вони довгий час були лояльними та активними.
• Потенційні чемпіони: 1-4-2 — вони зазвичай свіжі і, можливо, щойно знайшли вас, але вони витрачають гроші. Ваша робота - зробити так, щоб вони відчували себе досить комфортно, щоб вони могли перетворитися на справжніх чемпіонів.
• У групі ризику: 4-1-1 — вони, можливо, колись були активними великими витратниками, але не робили жодних транзакцій протягом багатьох років, що ставить вас під загрозу втратити їх назавжди.
• Програли: 4-4-4 - вони або ледь активні, або залишили вас назавжди. Ці клієнти, можливо, зробили покупку давно, але вони не лояльні до вашого бізнесу.

Зрештою, від вас залежить, як ви називаєте свої сегменти - це може бути те, що найкраще підходить для ваших конкретних потреб.

Крок 4: Налаштуйте кампанію обміну повідомленнями

Сегментувавши своїх клієнтів таким чином, ви можете зробити наступний крок і почати надсилати персоналізовані повідомлення, які будуть резонувати з вашими клієнтами, залежно від їх категорій.

Наприклад, ви можете націлити певну групу наступним чином:

• Нехай великі споживачі знають, що ви їх цінуєте: Запропонуйте своїм постійним клієнтам програму лояльності, надайте їм спеціальні знижки та/або надайте їм доступ до ваших найновіших продуктів, оскільки вони, швидше за все, зроблять їх частиною подорожі клієнтів. Якщо вони інвестують у ваш бізнес, ви повинні винагороджувати їх відповідно.
• Докладіть зусиль, щоб повернути клієнтів на межі зникнення: Спробуйте з'ясувати, що змусило їх відвернутися від ваших послуг. Надсилайте їм привабливі пропозиції та цінні товари, щоб повернути їх на борт.
• Розділіть шляхи з тими, хто покинув корабель: Якщо вони тривалий час були неактивними і не реагують на будь-які ваші спроби повернути їх, можливо, настав час очистити ваш список електронної пошти - інакше вони просто плутаються з вашими даними. Ви можете надіслати опитування про вихід, щоб зрозуміти, чому вони перестали користуватися вашими послугами.
  

Спочатку розроблена для каталогового маркетингу прямими маркетологами, модель RFM є одним з найпотужніших способів відстеження та вивчення поведінки користувачів.

Дизайн, друк та розповсюдження каталогів надзвичайно дорогі, і це було рушійною силою прагнення маркетологів створити рішення, яке б мінімізувало витрати на надсилання прямої пошти та гарантувало, що вона потрапляє до найбільш перспективних та високоякісних клієнтів.

Науковці даних витягували дорогоцінні дані клієнтів, обчислювали метричне значення для кожної людини та відповідно призначали оцінки RFM. Після цього вони вивчали кореляцію між оцінками та ймовірністю того, що кожен сегмент клієнтів придбає відповідний товар чи послугу. Потім вони створили б список розсилки з урахуванням оцінок RFM.

Вибираючи клієнтів з найкращими показниками RFM, ви можете вибрати тих, хто має більшу ймовірність зробити покупку, щоб уникнути надсилання дорогих каталогів людям, які не будуть купувати. Отже, сегментація RFM найкраще підходить для націлювання на людей, які, ймовірно, зроблять покупку та принесуть прибуток, не звертаючись до тих, хто, ймовірно, цього не зробить. Коротше кажучи, сегментація RFM приносить прибуток, мінімізуючи витрати.

На щастя, RFM корисний для всіх видів бізнесу. Сегментація клієнтів може творити чудеса, допомагаючи вам орієнтуватися на рекламні акції, підвищити лояльність та утримання клієнтів, а також допомогти вам підвищити ефективність маркетингу в цілому.

За допомогою моделі RFM ви можете дістатися до кожного клієнта та завоювати його довіру та лояльність. Якщо ви граєте на свої карти правильно, RFM може бути надзвичайно вигідним.

Однак, як і все інше, у моделі є і свої слабкі місця.

Давайте спочатку розглянемо причини, чому RFM може бути чудовим варіантом.

{{cta-банер}}

Плюси моделі RFM

1. RFM вимірюється об'єктивно

Підкріплена твердими даними, система RFM надає своїм користувачам точну аналітику. Розрахунки є кількісними, тому упередженість людини виходить з рівняння. Більш традиційні методи аналізу клієнтів не мають цієї переваги. Наприклад, інші моделі сегментації можуть несправедливо схилятися до певних змінних, таких як демографія. Також такі методи, як вибірка, можуть помилково підібрати людей, які не малюють точну картину ваших представників.

2. Персоналізований маркетинг

Метод RFM дозволяє розсилати масштабні брендові матеріали, які персоналізуються для кожної групи клієнтів. Це допомагає вам приділяти більше уваги окремим групам, а не масово розсилати загальні матеріали. Персоналізований маркетинг - ідеальний варіант, якщо у вас немає багато часу та грошей.

Такий підхід дозволяє вашому повідомленню повідомляти вашим клієнтам, що ви розумієте їхні бажання та потреби. Тепле персоналізоване повідомлення може повернути старих клієнтів і стимулювати найкращих зробити покупку, створюючи лояльну клієнтську базу в процесі.

3. Дешево і просто

Дослідження ринку може бути складним і дорогим процесом. На щастя, за допомогою моделі RFM ви можете провести дослідження простим і недорогим способом. Звичайно, ви також можете придбати набори моделей RFM, щоб виконати напружену роботу за вас - і деякі доступні інструменти досить зручні. Однак, при деякій практиці, розрахунок RFM може бути досить простим, а це означає, що як великий, так і малий бізнес можуть його прийняти.

4. Вища вартість життя клієнта

Залучення клієнтів надзвичайно важливо для вашого бізнесу. Але що ще важливіше - це можливість їх зберегти. Через високу конкуренцію існує переважна кількість варіантів на вибір покупцям. І саме тому залучення клієнтів зайняло друге місце для утримання клієнтів.

Підхід RFM дозволяє глибше зрозуміти, хто ваші найцінніші клієнти, і відповідно винагороджувати їх позитивну поведінку. Природно, це сприяє утриманню, і люди набагато частіше залишаться, коли відчувають себе цінованими та задоволеними вашою послугою.

Мінуси моделі RFM

Ніщо не ідеальне, і модель RFM також має свої слабкі місця. Якщо використовувати ізольовано, аналіз може бути неточним. Ось чого слід остерігатися при використанні цього підходу:

1. Це може бути спрощеним

RFM не є всезнаючим інструментом. Він значною мірою спирається на три основні стовпи, на відміну від інших методів, які можуть скористатися більш глибоким набором даних. Зайве говорити, що обмежуючи себе таким чином, ви можете пропустити важливі дані, такі як місцезнаходження та демографія.

Продуманим підходом до прогулянок було б модернізувати вашу систему RFM - наприклад, за допомогою кількісних досліджень даних, які можуть надати вам чіткіше уявлення про звички витрат людей. Ви також можете попросити своїх клієнтів про зворотній зв'язок, щоб зрозуміти, як вони сформували свої звички витрат так, як це зробили.

2. Це не може допомогти вам у прогнозуванні майбутньої поведінки

Можна легко зробити висновок, що ваші клієнти продовжуватимуть витрачати гроші, як вони завжди робили в майбутньому. Але це не завжди може бути так.

Модель RFM аналізує лише минулі дані клієнтів, які можуть бути не дуже корисними для прогнозування майбутніх звичок та діяльності. Ви можете обійти це, використовуючи інші інструменти як допоміжні засоби для вашої системи RFM.

3. Це може вводити в оману

На жаль, підхід RFM може дати оманливі результати.

Ось деякі фактори, які можуть призвести до показників, які можуть бути некорисними для певних бізнес-моделей:

• Оскільки діяльність деяких компаній сильно залежить від сезонних моделей купівлі, фактори частоти та недавності можуть вводити в оману. Наприклад, шаблони даних можуть бути глибоко порушені в Чорну п'ятницю.
• Якщо ваш продукт надійний і надійний, але дорогий, ваші клієнти не будуть купувати часто. Отже, недавність та частота не потребують вирішального аналізу. Так само ваш товар або послуга можуть бути недорогими, але неякісними.

Коли мова йде про сегментацію поведінки клієнтів, Smartico.ai є надійним і всесвітньо визнаним лідером у галузі iGaming/Казино/спортивних ставок та за її межами.

Поведінкові сегменти Smartico: Вступ

Нещодавно ми представили сегмент, заснований на поведінці користувача.

Він поєднує дані як зі стану профілю користувача, так і з їх поведінки. Сегмент базується на історичній поведінці користувача, наприклад, користувачів, які зробили загальну ставку понад 100 євро на слот-ігри за останні 30 днів.

Цей тип сегментів оновлюється за визначеним графіком. Наприклад, один раз в день о 5 годині вечора.

З усіх інших точок зору, цей тип сегментів може бути використаний як будь-який інший у всіх можливих контекстах платформи Smartico.

Щоб налаштувати сегмент, необхідно заповнити наступні розділи:

• Активність користувача та терміни - яку активність ви хотіли б відстежувати і за який період? Максимальний час проведення аналізу - 90 днів
• Атрибути події - ви можете визначити, пов'язані з атрибутами події (активності)
• Загальні умови - це може бути кількість дій, загальні, мінімальні або максимальні умови. Наприклад, для сегментації користувачів, які зробили ставку «Total» вище 1000 EUR
• Оновити розклад - визначте розклад, коли буде перебудовуватися сегмент.

Щоб зробити ваш сегмент ще точнішим, ви також можете додати умови стану користувача, як-от бренд, країна реєстрації, мова тощо.

Поведінкові сегменти, як і інші сегменти, можна експортувати та мати запланований експорт, якщо це необхідно.

Цей тип сегментів можна використовувати в будь-якому контексті в модулі CRM Automation або Gamification:

• Обмеження кампаній у режимі реального часу та запланованих
• Обмеження правил автоматизації
• Обмеження видимості турнірів, предметів магазину та міні-ігор

Крім того, Smartico.ai надає найсучасніші програмні рішення для гейміфікації та автоматизації CRM. Його інструмент CRM поєднує дані аналітики гравців з алгоритмами машинного навчання, щоб допомогти компаніям зі ставок на спорт та iGaming глибше зрозуміти гравців та їхні потреби, а також надавати цінну інформацію про дані для забезпечення збереження та лояльності та багато іншого.

Як провідний Гейміфікація & Автоматизація CRM рішення, Smartico пропонує:

• Різні інтуїтивні виклики та ігрові прийоми.
• Високоцінні стимули, які заохочують довгострокову лояльність та утримання, підвищують цінність гравців, посилюють залучення та сприяють залученню користувачів.
• Багатовалютна/мова/Глибока підтримка бренду.
• Місії - залучайте гравців із веселими завданнями в режимі реального часу для соло або для кількох гравців.
• Очки — заохочуйте гравців продовжувати повертатися через очкові стимули та розблоковані.
• Значки — виділяйтеся серед інших за допомогою гладких значків і заробляйте безкоштовні обертання за кожен зароблений значок.
• Рівні - Гравці отримують досвід та спеціальні пільги після кожного успішного рівня або завершення турніру.
• Стимули - Мотивуйте гравців повертатися за більшою кількістю унікальних нагород та бонусів.
• Маркетплейс - Гравці можуть актуалізувати свої бали, переводячи їх у готівку на безкоштовні ігрові обертання або інші нагороди, такі як ваучери на покупки в Інтернеті.
• Міні-ігри - Гравці можуть відновити свої почуття за допомогою коротких ігор, що заробляють нагороди.
• Турніри - Встановіть власні правила кваліфікації та запропонуйте своїм клієнтам потужний прилив ендорфінів за допомогою спеціальної турнірної системи Smartico.
• Таблиці лідерів — встановлюйте щоденні, тижневі та щомісячні призи та спостерігайте, як ваша залученість користувачів стрімко зростає.
• Інтеграція бонусного двигуна - грошові бонуси, бонуси за безкоштовні обертання тощо.

І це лише невеликий зразок того, що пропонується. Smartico може допомогти вашому бізнесу зростати в геометричній прогресії, надаючи рішення, необхідні для виведення мотивації у вашій компанії на абсолютно новий рівень. Забронюйте безкоштовну детальну демонстрацію сьогодні за адресою: https://smartico.ai/request-a-demo

Незважаючи на те, що він такий старий, коли справа доходить до аналізу ваших клієнтів, метод RFM не слід недооцінювати. І з невеликими налаштуваннями тут і там, ви незабаром зможете застосувати персоналізований та прибутковий підхід до своєї клієнтської бази.

Однак потрібно пам'ятати, що акції, сезони та свята багато в чому впливають на дані. Якщо постійний клієнт із солідною історією покупок за поточний місяць не робить покупки наступного місяця, це не означає, що вам слід негайно перенести його в інший сегмент. Причина може бути сезонною; врешті-решт вони повернуться до своїх звичайних купівельних звичок.

Вам сподобалася ця стаття? Якщо так, то чому б не поділитися цим з іншими професіоналами-однодумцями, такими як ви?

Хочете дізнатися, як наші кампанії, викликані подіями, можуть підвищити залученість ваших клієнтів? Зверніться до одного з наших експертів для безкоштовної демонстрації.