Как увеличить повторные продажи: настраиваем RFM-аналитику
В условиях постоянной конкуренции важно находить и удерживать клиентов, которые регулярно совершают покупки. РFM-анализ предоставляет инструменты для достижения этой цели, позволяя оценить ежемесячные динамики покупок и выявлять потенциально выгодных клиентов, уровень активности и необходимость активного взаимодействия. В этом контексте инструмент RFM позволяет исследовать согласованные параметры, включающие давность, частоту и величину покупок.
Основные параметры RFM-анализа
Три ключевых показателя определяют эффективность RFM-анализа:
- Recency — время, прошедшее с момента последней покупки клиента.
- Frequency — частота покупок клиента за определённый период.
- Monetary — средний чек клиента, выражающий его финансовую активность.
Эти параметры необходимо адаптировать под специфику вашего бизнеса, так как «важные» показатели могут различаться. При настройке модуля важно выставить параметры, которые будут определять границы для оценки клиента. Каждым из сегментов можно управлять, что дает гибкость при формировании аналитической информации.
Настройка показателя Monetary
В системе retailCRM все продажи представляют собой единую сумму, что позволяет систематизировать клиентов по объему их заказов. Алгоритм представляет клиентов в порядке убывания по сумме совершённых покупок. Как базовый пример, если общий объём продаж составил 100 рублей, и у вас имеется база из четырёх клиентов, потративших 60, 20, 15 и 5 рублей соответственно, можно рассчитать кумулятивные доли:
- 60 / 100 = 0,6
- (60 + 20) / 100 = 0,8
- (60 + 20 + 15) / 100 = 0,95
- (60 + 20 + 15 + 5) / 100 = 1
После вычислений расчетных долей формируются границы между сегментами. Из приведенного примера видно, что первое лицо попадает в топ-сегмент, два следующих — в средний, а последний — в низший, что позволяет выделить ключевых клиентов для акцентированного маркетинга.
Настройка параметра Frequency
При анализе частоты покупок, следует установить «пограничные» значения на основании данных клиентов. В этом этапе настраивается сортировка по количеству заказов в разделе «Клиенты»:
Если, например, клиент A сделал 10 заказов, клиент B — 1, а клиенты C, D и E — 8, 6 и 3 заказа, тогда можно довольствоваться границей 7 заказов между частыми и средними покупателями и 4 заказов между средними и редкими. Таким образом, сегментация выглядит следующим образом:
- Более 7 заказов — Частые покупатели.
- От 4 до 7 заказов — Средние покупатели.
- Менее 4 заказов — Нечастые покупатели.
Такой подход позволяет сконцентрироваться на поддержании отношений с наиболее активными клиентами.
Определение параметра Recency
Показатель давности заказов является индивидуальным и зависит от характера бизнеса. Здесь нужно задать временные рамки, которые будут определять, что для вас является «недавней», «средней» и «устаревшей» покупкой. Такой подход обеспечит актуальность данных, так как каждая отрасль имеет свои типичные циклы покупок.
Применение RFM-анализа в определении категории клиентов по времени последней покупки приводит к возможности более продуманного таргетирования, позволяя прямо опираться на рекомендации каждой группы покупателей.
Практические примеры применения RFM-анализа
Изучая применение RFM-анализа, рассмотрим несколько примеров на основе цветочного магазина:
Клиенты, покупающие цветы раз в 2-3 месяца на праздники, вероятно, попадут в зону «средней давности», и, если некоторые из них перестанут делать заказы так регулярно, они могут перейти в зону риска. В этой ситуации субъекту, принимающему решения, следует запустить целенаправленную рассылку с ограниченной по времени акцией.
С другой стороны, VIP-клиенты, которые делают регулярные заказы на суммы свыше 5000 рублей раз в 1-2 месяца, рассматриваются как жизнеспособные. В случае снижения их покупок важно иметь систему уведомлений для менеджера, который протянет нить связи с клиентом.
Также в случае, когда клиент теряет статус и покидает более высокий сегмент, необходимо инициировать персональные предложения, которые могли бы вернуть его к ранее активной покупке.
Стратегически, важно настраивать реакции не только на вход и выход клиента из сегментов, но и работать на увеличение его активного участия. Настройка автоматических процессов может помочь оптимизировать взаимодействие и поддерживать долгосрочные отношения с клиентами.
Автоматизация и реакция на изменения в сегментах
Настройка системы автоматизации позволяет эффективно управлять взаимодействиями с клиентами на основе данных, полученных из RFM-анализа. Для каждого сегмента можно устанавливать конкретные действия, что увеличивает шансы на возвращение клиентов, которые могут снизить свою активность. Разработка таких автоматизированных процессов включает в себя создание триггеров и задач для менеджеров.
Настройка триггеров для автоматических действий
Триггеры — это заранее заданные условия, при выполнении которых система автоматически инициирует действие. Например, если клиент X, который раньше совершал заказы раз в 2–3 месяца, не сделал покупку в течение 4 месяцев, система может автоматически отправить ему персонализированное предложение или скидку. Это позволит поддерживать активность клиентов и возвращать их в зону частых покупок.
Кроме того, с помощью CRM-системы можно создать автоматическую задачу для менеджера, который должен связаться с клиентом, если тот перестал делать заказы. Такие proactive-мероприятия не только помогают поддерживать отношения, но и показывают клиенту, что о нём заботятся.
Персонализация предложений на основе сегментации
Персонализация — ключ к успешному взаимодействию с клиентами. Основываясь на данных RFM, можно создать предложения, которые точно соответствуют потребностям клиентов. Например, для клиентов, которые часто покупают, можно предложить дополнительные товары с минимальными скидками, в то время как для тех, кто давно не покупал, лучше подойдет ограниченная по времени акция.
Такие предложения могут быть отправлены через SMS или email-рассылку, что обеспечит эффективное взаимодействие. Важно, чтобы каждое сообщение было актуально и учитывало последние покупательские привычки клиентов.
Кейс: Оптимизация процесса на примере цветочного бизнеса
Рассмотрим, как конкретные примеры из практики могут проиллюстрировать эффективность RFM-анализа в цветочном бизнесе.
Ситуация с низкой активностью клиентов
Допустим, у клиента Y, который раньше часто заказывал цветы, снизилась активность. В этом случае, на основе анализа давности его последней покупки, можно запустить автоматизированную рассылку с предложением скидки на любимые букеты. Это может подтолкнуть клиента к совершению повторной покупки.
Работа с VIP-клиентами
Для VIP-клиента, который ранее регулярно делал крупные заказы, также следует организовать проактивный подход. Если система замечает, что частота его покупок снизилась, можно инициировать телефонный звонок от менеджера, который предложит индивидуальные условия или лояльные программы. Такой подход не только поддерживает связь, но и помогает выявить возможные причины снижения активности.
Анализ результатов и постоянное совершенствование
После реализации всех мер важно анализировать результаты. Необходимо регулярно отслеживать, как меняется поведение клиентов в зависимости от принятых мер. Система RFM позволяет отслеживать динамику и вносить коррективы в стратегии взаимодействия с клиентами.
Также стоит периодически пересматривать установленные параметры RFM, так как они могут меняться в зависимости от внешних факторов, таких как сезонность или изменение покупательских привычек. Это обеспечит актуальность анализа и эффективность взаимодействий с клиентами.
Финальные шаги по оптимизации процессов
В завершение, стоит подчеркнуть, что автоматизация процессов и гибкость настройки RFM-анализа значительно повышают шансы на успешное увеличение повторных продаж. Используя данные, собранные в процессе анализа, компании могут проактивно управлять отношениями с клиентами, находя индивидуальные подходы для каждого сегмента. Постоянная работа над оптимизацией процессов и настройками позволит не только поддерживать текущий уровень продаж, но и способствовать их росту в будущем.
В конечном итоге, адаптивная стратегия на основе RFM-анализа — это ключ к успешному бизнесу, обеспечивающему долгосрочные отношения с клиентами и устойчивый рост повторных продаж.
Читайте нас в других источниках:
Telegram
Канал основателя
Сервис по созданию программы лояльности