🔹Обратимся сразу к базовой терминологии:
RFM-анализ — это метод анализа, позволяющий сегментировать клиентов по частоте и сумме покупок и выявлять тех клиентов, которые приносят больше денег.
Аббревиатура RFM расшифровывается:
🔹Recency — давность (как давно ваши клиенты посещали вас);
🔹Frequency — частота (как часто они приходят на услуги);
🔹Monetary — деньги (общая сумма покупок).
Если коротко подытожить цель использования, то RFM-анализ нужен, чтобы проработать клиентов более детально. Конечно, с целью извлечения максимальной прибыли, мы же уже потратили деньги на привлечение.
💥Более детально мы можем проработать, потому что он позволяет нам классифицировать клиентов по 27 сегментам!
Что, конечно, помогает упростить работу администраторам и не делать обзвон клиентской базы шаблонно с 3 видами скриптами, а использовать индивидуальный подход к каждому клиенту и взять максимум из своей клиентской базы.
📰Более подробно в официальной и профессиональной форме об RFM- анализе можно прочитать в нашем блоге ПО ССЫЛКЕ
📱Инструкцию в видео-формате вы можете найти на YouTube ПО ССЫЛКЕ
P.S.: кстати, RFM-анализ сравнивают с принципом Парето, при котором 20% усилий дают 80% результата, то есть постоянные клиенты приносят больше денег, чем новые (хотя на них тоже тратится маркетинговый бюджет), а на новых или потерянных мы затрачиваем больше усилий, но получаем меньше — но это не отменяет того, что получаем и можем их перевести в категорию постоянных клиентов. Поэтому RFM-анализ важен для фильтрации клиентской базы и перераспределения ресурсов, чтобы вносить свои усилия.
➡️ Чтобы начать работать с RFM-анализом или подключить отчет KPI для работы с ним, напишите нам:
Telegram: @kpi_bi
МАХ: clck.ru/3Toz2H
RFM-анализ — это метод анализа, позволяющий сегментировать клиентов по частоте и сумме покупок и выявлять тех клиентов, которые приносят больше денег.
Аббревиатура RFM расшифровывается:
🔹Recency — давность (как давно ваши клиенты посещали вас);
🔹Frequency — частота (как часто они приходят на услуги);
🔹Monetary — деньги (общая сумма покупок).
Если коротко подытожить цель использования, то RFM-анализ нужен, чтобы проработать клиентов более детально. Конечно, с целью извлечения максимальной прибыли, мы же уже потратили деньги на привлечение.
💥Более детально мы можем проработать, потому что он позволяет нам классифицировать клиентов по 27 сегментам!
Что, конечно, помогает упростить работу администраторам и не делать обзвон клиентской базы шаблонно с 3 видами скриптами, а использовать индивидуальный подход к каждому клиенту и взять максимум из своей клиентской базы.
📰Более подробно в официальной и профессиональной форме об RFM- анализе можно прочитать в нашем блоге ПО ССЫЛКЕ
📱Инструкцию в видео-формате вы можете найти на YouTube ПО ССЫЛКЕ
P.S.: кстати, RFM-анализ сравнивают с принципом Парето, при котором 20% усилий дают 80% результата, то есть постоянные клиенты приносят больше денег, чем новые (хотя на них тоже тратится маркетинговый бюджет), а на новых или потерянных мы затрачиваем больше усилий, но получаем меньше — но это не отменяет того, что получаем и можем их перевести в категорию постоянных клиентов. Поэтому RFM-анализ важен для фильтрации клиентской базы и перераспределения ресурсов, чтобы вносить свои усилия.
➡️ Чтобы начать работать с RFM-анализом или подключить отчет KPI для работы с ним, напишите нам:
Telegram: @kpi_bi
МАХ: clck.ru/3Toz2H