Как определить ценность клиента с помощью анализа RFM.

6

Как ответственные за процесс продажи часто нас просят о предоставлении скидок или другого рода поощрения и бонусы. Эта ситуация возникает часто, когда кто-то уже являетесь нашим клиентом, и он хочет продлить сотрудничество. Как правило, компании имеют подготовленные наборы скидок, которыми могут дарить своих клиентов. Они, как правило, приготовленные по ключу “чем больше нам до сих пор платил, тем большую скидку мы можем предложить”.

Я хочу поделиться с Тобой некоторой концепции, которая совершенно по-другому подходит к политике rabatowania, и можно применить практически в любом бизнесе. Речь об RFM анализе, а именно о ее каком-то конкретном кадре.

Что такое анализ RFM?

Это концепция, с которой я столкнулся, читая книгу Джима Ново “ Drilling Down”, и это касается анализа клиентов через призму трех переменных:

  • recency — сколько времени прошло с момента последней покупки/взаимодействия ,
  • frequency — как часто происходило вышеуказанных взаимодействие или покупки,
  • monetary — сколько денег до сих пор оставил Вам Ваш клиент.

В соответствии с анализом RFM каждого из Ваших клиентов (даже потенциальных клиентов, например, если вы ведете работы email-маркетинга можно добиться для подписчиков на рассылку) вы оцениваете через призму перечисленных выше 3 переменных. И да, чем короче время с момента последней покупки, тем значение данного клиента выше. Им данный клиент чаще совершать покупки, тем его значение выше, и чем больше потратил у Вас денег — этот показатель также выше. В результате, после проведения такого анализа восстанет Вам матрицу, в которой каждое поле будет состоять из трех цифр от 1 до 3.

Благодаря применению такого анализа вы сможете легко оценить клиентов — им кто-то имеет больше значения, тем, теоретически, нужно меньше стимулов маркетинга, чтобы сделать повторной покупки. И наоборот; чем кто-то имеет меньшее значение показателя RFM, тем больше вам нужно предложить, чтобы его спровоцировать на покупку. В случае, если Вам кажется это сложным, но вы можете начать с немного упрощенной версии на старт. Особенно с точки зрения продавца и действий продаж, упрощенный подход к этого анализа будет достаточно, и позволит Вам быстрее реализовать политику скидок на продаваемые Вами товары или услуги.

Время последней покупки — Recency

В подходе, который я хочу Вам предложить, я хочу, чтобы ты сосредоточился только на показатели Recency — то есть время последней покупки Ваших продуктов или услуг. Вместо покупки, можно принять более общее предположение — когда в последний раз клиент был взаимодействовать с вашим брендом/сторона. Такой подход работает намного лучше, если вы ведете деятельность в интернете, и вы можете отслеживать количество людей, которые посещают ваш сайт.

Для целей этой статьи разрешить, что я приму ему разрыв, который, как правило, применяется, когда советую своим клиентам FreshMaila, но вы можете его модифицировать в зависимости от специфики Вашей отрасли. Я имею в виду использование временного горизонта, в котором вы будете двигаться, и когда ты думал, что кто-то является или не является активным. Я чаще всего используется следующее деление:

  • 0 — 30 дней с последней покупки / взаимодействия (сегмент 1)
  • 31 — 60 дней от последней покупки / взаимодействия (сегмент 2),
  • 61 — 90 дней с момента последней покупки / взаимодействия (сегмент 3),
  • свыше 90 дней с момента последней покупки / взаимодействия (сегмент 4).

Вы должны начать анализ RFM (даже в упрощенной версии) от posegmentowania клиентов на отдельные группы. Теоретически, люди, которые находятся в сегменте 1 не нуждаются в большом стимулы маркетинга. Во-первых, вы не знаете, за сколько купил у Вас продукт (анализ сдаешься только время последней покупки, а не его значение) — так что не имеет смысла показывать им, никакого специального предложения. Может так случиться, что ты объявишь им скидку на продукт, который они купили уже по регулярной цене, и тогда они почувствуют разочарование. В следующий раз не захотят от Вас ничего покупать, ожидая на продвижение. Во-вторых, эти люди, скорее всего, не нужно еще раз у Вас что-то покупать, так что не имеет смысла их слишком много для того чтобы ободрить. Если как раз вы оперируете отрасли, в которой повторяемость покупок большая, а Ваши клиенты довольны прежних покупок — есть большая вероятность, что они делают покупки и в будущем.

С другой стороны, лица, находящиеся в сегменте 4 нуждаются в очень высокого скидку, чтобы ты их попутал вернуться к покупок в Вашей компании. В этом месте наиболее важным становится определить какой размер скидки для них лучше. Лично я считаю, что лучше не гадать, а просто проверить это на практике, определяя так называемый показатель Response Rate.

Показатель Response Rate

Чтобы определить подходящий Response Rate хорошо, чтобы для каждого сегмента провел соответствующие испытания. Идеально для этого подходит простая кампании по электронной почте маркетинга. И так, скажем, для сегмента 4 выполните следующий тест:

  • Выберите случайные 10% клиентов (если у вас есть маленький сегмент, вы можете увеличить образец).
  • Подготовьте 4 сегменты помня о том, чтобы в них не повторялись одни и те же клиенты.
  • Для каждого сегмента, отправьте свое предложение с акция цены — скажем, соответственно 5%, 10%, 15%, 20% (конечно, размер скидки вы должны настроить для своих нужд, так что вы всегда зарабатывал) — на любые покупки в течение 30 дней.
  • Посмотреть, сколько человек совершали покупки и на какую сумму из отдельных сегментов.
  • Посмотреть сколько вы заработали — какую наценку вы достигли в отдельных сегментах — и сегмент, который был для Вас наиболее выгодно.
  • На практике такой анализ должен выглядеть следующим образом:

    Размер образца в данном сегменте1 0001 0001 0001 000
    Скидка5%10%15%20%
    Response Rate2%3%5%6%
    Количество покупок20
    (2% * 1 000 получателей)
    30
    (3% * 1 000 получателей)
    50
    (5% * 1 000 получателей)
    60
    (6% * 1 000 получателей)
    Средняя стоимость заказа100 рублей100 рублей100 рублей100 рублей
    Продажа общее2 000 руб.
    (100 руб * 20)
    3 000 руб.
    (100 руб * 30)
    5 000 руб.
    (100 руб * 50)
    6 000 руб.
    (100 руб * 60)
    Маржа на продажи30%30%30%30%
    Прибыль на продажи (перед скидкой)600 руб.
    (30% * 2 000 руб.)
    900 руб.
    (30% * 3 000 руб.)
    1 500 руб
    (30% * 5 000 руб.)
    1 800 грн
    (30% * 6 000 руб.)
    Стоимость скидки100 рублей
    (5% * 2 000 руб.)
    300 руб.
    (10% * 3 000 руб.)
    750 злотых
    (15% * 5 000 руб.)
    1 200 грн
    (20% * 6 000 руб.)
    Прибыль от продаж с учетом скидки500 руб
    (600 руб. — 100 руб.)
    600 руб.
    (900 руб. — 300 руб.)
    750 злотых
    (1 500 руб. — 750 руб.)
    600 руб.
    (1 800 руб — 1 200 руб.)

    Какие выводы вы можете из этого анализа сделать? Во-первых, что чем больше скидка, тем лучше продажи. Во-вторых, что не обязательно лучше, продажа генерирует больше прибыли. Основываясь на этой таблице (это данные одного из моих Клиентов) для этого сегмента наиболее выгодным версия скидки на уровне 15% производит лучший прибыль на индикаторе Response Rate на уровне 5%.

    Такой анализ следует проводить для каждого из Ваших сегментов. В итоге вы должны точно знать, какой уровень скидок должен использовать в каждом сегменте и на какой показатель Response Rate вы можете рассчитывать.

    Вы знаете, какие скидки — и что дальше?

    Если вы уже знаете какие скидки лучше всего использовать для Ваших клиентов остается один вопрос — что с этим фактом делать?

    Во-первых, если вы оперируете на большое количество клиентов, а объем ваших продаж в значительной части осуществляется через канал онлайн, стоит использовать эти знания для маркетинговых действий. Идеально в этот момент, кажется, использование канала e-mail маркетинга для связи вышеуказанных предложений. Вы также можете попробовать установить себе соответствующие сегменты, основываясь на время последнего взаимодействия в кампаниях Google Adwords. Это, конечно, тема уже для отдельной статьи, так как это не просто действие — не менее кажется, очень выгодно.

    Если вы ведете деятельность на меньшей дальности — всегда стоит применять также меры, маркетинга электронной почты — резервное копирование с прямой продажей. Лично rekomendowałbym, чтобы Ваши прямые силы продажи сосредоточились в первую очередь на лицах, в сегменте 4. Очень часто за пределами же предложение, которое она представляет, продавец будет в состоянии собрать информацию, обратную связь, почему кто-то перестал пользоваться вашим предложением. Эти сведения позволят Вам в простой способ построить новую стратегию коммуникации.

    Не только клиенты

    Указанную технику можно спокойно применять не только для клиентов. Также можно такой анализ провести на subskrybentach Вашего информационного бюллетеня или только пользователей, посетивших ваш сайт. Благодаря этому, вы можете легко персонализировать предложение для практически любого потенциального клиента. Помните, что это только первый шаг в использовании анализа RFM. Со временем рекомендую в анализе учитывать также количество покупок (или взаимодействия), или количество оставшихся средств в Вашей компании, но это уже тема для отдельной статьи.

    Как определить ценность клиента с помощью анализа RFM.