RFM-анализ — это метод анализа клиентов салонов красоты/барбершопов, который используется для сегментации клиентов в зависимости от их частоты посещения, активности, суммы покупок и дат посещения. Полученные данные позволяют выявить ключевых клиентов и тех, кто перестал посещать салон/барбершоп по ряду причин. Благодаря RFM-анализу и индивидуально разработанным принципам работы с каждой группой клиентов Вы сможете увеличить оборот салона красоты/барбершопа и, соответственно, Вашу чистую прибыль.
RFM-анализ состоит из трех ключевых показателей:
После выделения этих показателей каждому клиенту присваивается комбинация чисел от 1 до 3, что позволяет разделить клиентов на группы с разным уровнем активности и ценности. То есть:
1 - Хороший клиент (был недавно / ходит часто / оставляет много денег);
2 - Обычный клиент (был не так давно / ходит нормально/ денег средне);
3 - Плохой клиент (был давно / ходит мало / оставляет мало денег).
Что касается RFM-анализа в KPI.bi для Beauty-индустрии, это может выглядеть вот так:
1 - Хороший клиент (был меньше 60 дней назад / >10 визитов / ср. чек > 2500 руб);
2 - Обычный клиент (был меньше 90 дней назад / >5 визитов/ ср. чек > 2000 руб.);
3 - Плохой клиент (был больше 90 дней назад / <5 визитов/ ср. чек < 2000 руб.).
Рассмотрим пример:
Клиент - 65 дней назад / 11 визитов / средний чек 1900
Получится, что у Вас R-2 F-1 M-3
После классификации клиентов по всем критериям у вас должно получиться 27 сегментов: 111, 112, 121, 211 и т.п до 333. Благодаря такой расширенной сегментации Вы сможете более детально и индивидуально работать с клиентами.
RFM-анализ состоит из трех ключевых показателей:
- Recency (Давность сделки): Показывает, как давно клиент совершил покупку или взаимодействовал с компанией. Чем ближе последнее взаимодействие, тем выше рейтинг по показателю Recency.
- Frequency (Частота сделки): Отражает частоту, с которой клиент совершает покупки или взаимодействует с компанией. Чем чаще клиент взаимодействует, тем выше рейтинг по показателю Frequency.
- Monetary (Вложения): Указывает на сумму денег, которую клиент потратил на продукты или услуги компании. Чем больше клиент тратит, тем выше рейтинг по показателю Monetary.
После выделения этих показателей каждому клиенту присваивается комбинация чисел от 1 до 3, что позволяет разделить клиентов на группы с разным уровнем активности и ценности. То есть:
1 - Хороший клиент (был недавно / ходит часто / оставляет много денег);
2 - Обычный клиент (был не так давно / ходит нормально/ денег средне);
3 - Плохой клиент (был давно / ходит мало / оставляет мало денег).
Что касается RFM-анализа в KPI.bi для Beauty-индустрии, это может выглядеть вот так:
1 - Хороший клиент (был меньше 60 дней назад / >10 визитов / ср. чек > 2500 руб);
2 - Обычный клиент (был меньше 90 дней назад / >5 визитов/ ср. чек > 2000 руб.);
3 - Плохой клиент (был больше 90 дней назад / <5 визитов/ ср. чек < 2000 руб.).
Рассмотрим пример:
Клиент - 65 дней назад / 11 визитов / средний чек 1900
Получится, что у Вас R-2 F-1 M-3
После классификации клиентов по всем критериям у вас должно получиться 27 сегментов: 111, 112, 121, 211 и т.п до 333. Благодаря такой расширенной сегментации Вы сможете более детально и индивидуально работать с клиентами.
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.
Также RFM-анализ полезен в:
Так у компании меньше расходов на увеличение базы клиентов. Деньги приносит уже существующая клиентская база.
Важно! Обязательно разработайте для каждой категории клиентов: спец. предложени,. отдельный скрипт, проработайте его с администраторами, послушайте звонки, прокомментируйте и только после этого Вы можете обзванивать сегментированных клиентов по RFM-анализу.
Достоинства и недостатки RFM-анализа.
Достоинства:
Недостатки:
Вывод:
RFM-анализ действительно является мощным инструментом для возврата клиентов, повышения эффективности продаж и маркетинга компании. Зная степень вовлеченности клиентов и их потребности, можно более точно нацелиться на определенные группы и предложить им персонализированные решения.
Однако, необходимо помнить, что для успешной реализации RFM-анализа необходимы качественные и достоверные данные о клиентах, их покупках и взаимодействии с компанией. Только на основе точной информации можно корректно оценить каждого клиента и разработать соответствующую стратегию работы с ним.
Если у компании есть достаточно большая база клиентов и она регулярно проводит ее чистку и вносит дополнительные и достоверные данные, то RFM-анализ может стать мощным инструментом для увеличения прибыли и улучшения взаимоотношений с клиентами.
Также RFM-анализ полезен в:
- разработке спец.предложений по категориям клиентов;
- напоминаниях о посещении, если клиент был давно;
- предложении прийти в другой зал салона/барбершопа (например, если клиент ходил только в парикмахерский зал, то сделать ему спец. предложение прийти в маникюрный зал к «самому» лучшему мастеру, тем самым расширить его спектр посещаемых услуг в салоне и увеличить оборот салона).
Так у компании меньше расходов на увеличение базы клиентов. Деньги приносит уже существующая клиентская база.
Важно! Обязательно разработайте для каждой категории клиентов: спец. предложени,. отдельный скрипт, проработайте его с администраторами, послушайте звонки, прокомментируйте и только после этого Вы можете обзванивать сегментированных клиентов по RFM-анализу.
Достоинства и недостатки RFM-анализа.
Достоинства:
- Возможность собрать информацию для прогнозирования поведения клиентов, что позволит эффективно напоминать о записи и покупках в нужное время.
- Анализ RFM помогает персонализировать предложения в зависимости от покупательского поведения клиентов.
- Экономия бюджета на маркетинге за счет работы с существующими клиентами.
- Выбор аудитории для рекламных кампаний на основе RFM-сегментации повышает эффективность рекламы.
- Простота анализа данных RFM и возможность быстрой обработки информации с использованием автоматизированных инструментов.
Недостатки:
- RFM анализ не учитывает контекст покупок и демографические особенности клиентов, что может ограничить точность предложений.
- Сегментация RFM требует большого объема исходных данных для достоверных результатов.
- Необходимость обновления данных и повторного анализа из-за возможности перемещения клиентов между сегментами.
Вывод:
RFM-анализ действительно является мощным инструментом для возврата клиентов, повышения эффективности продаж и маркетинга компании. Зная степень вовлеченности клиентов и их потребности, можно более точно нацелиться на определенные группы и предложить им персонализированные решения.
Однако, необходимо помнить, что для успешной реализации RFM-анализа необходимы качественные и достоверные данные о клиентах, их покупках и взаимодействии с компанией. Только на основе точной информации можно корректно оценить каждого клиента и разработать соответствующую стратегию работы с ним.
Если у компании есть достаточно большая база клиентов и она регулярно проводит ее чистку и вносит дополнительные и достоверные данные, то RFM-анализ может стать мощным инструментом для увеличения прибыли и улучшения взаимоотношений с клиентами.