RFM-анализ помогает понять, как работать с разными группами клиентов. Генеральный директор агентства Datmark Дмитрий Некрасов рассказывает о том, как упростить интерпретацию RFM и как эффективнее спланировать активность на основе анализа сегментации в динамике.
RFM-анализ — это довольно распространенный и известный метод, который группирует клиентскую базу по критериям: давности последнего заказа (R — recency), количества или частоты заказов (F — frequency) и общей суммы заказов (M — money). Этот тип сегментации позволяет понять, как работать с разными группами клиентов: одних удерживаем, других интенсивно развиваем, третьих стараемся вернуть; этим предлагаем такую скидку, а этим другую.
Сам расчет достаточно прост. Статей на эту тему огромное множество, и еще раз описывать процесс сегментации не будем.
О чем поговорим:
- как упростить интерпретацию RFM;
- как эффективнее спланировать активность на основе анализа того, как оценивать сегментацию в динамике.
Кому это будет полезно:
- маркетологам, аналитикам, продактам;
- тем, у кого в базе более 1 000 подписчиков/клиентов.
Все примеры взяты из клиентских проектов, которые мы реализовывали в Microsoft Power BI.