Метод Точного Входа OS
🎯 Кабинет директолога
PRO-инструмент

RFM-анализ клиентской базы: сегменты и что с ними делать

Раскладывает клиентов на 8 сегментов: чемпионы, лояльные, спящие, уходящие — для точечной коммуникации.

RFM-анализ раскладывает клиентскую базу по трём измерениям: Recency — сколько дней прошло с последней покупки, Frequency — сколько раз человек покупал, Monetary — сколько денег принёс. Каждый клиент получает оценку по всем трём, и по комбинации попадает в сегмент: чемпионы, лояльные, спящие, уходящие. Смысл не в самой сортировке, а в деньгах за ней: обычно 15–20% базы держат больше половины выручки, а в «уходящих чемпионах» зависает сумма, которую дешевле вернуть письмом, чем заново купить рекламой. Считать RFM имеет смысл, когда у клиента повторные покупки — в разовых продажах база не накапливается и сегменты вырождаются.

Как открыть

Инструмент работает внутри PRO-кабинета на ваших ключах Метрики и Директа — данные клиентов никуда не копируются. Доступ — от 990 ₽/мес, первые 15 дней бесплатно и без карты.

Бесплатно и без регистрации — прямо сейчас

Соседние инструменты этой же темы, считают в браузере.

Частые вопросы

Что означают буквы R, F, M?+

Recency — давность последней покупки в днях, Frequency — количество покупок за период, Monetary — сумма денег от клиента. Каждый показатель считается отдельно, клиент получает оценку по каждому, и уже комбинация трёх оценок определяет сегмент.

Какой период брать для расчёта?+

Один-два цикла покупки вашей ниши. Для товаров ежемесячного спроса — год, для сезонных или дорогих покупок — два-три года. Слишком короткий период превратит нормальных клиентов в «потерянных», слишком длинный смешает давно ушедших с активными.

С какого сегмента начинать работу?+

С «уходящих чемпионов» и «спящих гигантов» — это люди, которые уже много вам платили и ещё помнят бренд. Возврат такого клиента стоит в разы дешевле привлечения нового с той же суммой чека. Чемпионов трогать реже: им нужна не реактивация, а удержание.

Сколько клиентов нужно, чтобы RFM имел смысл?+

От нескольких сотен с повторными покупками. На меньшей базе сегменты получаются по два-три человека, и статистика превращается в список фамилий — с ним проще работать вручную, без модели.

Разобрать тему

Ещё в PRO по этой теме

  • 🔗 Markov Chain атрибуцияКакой канал реально привёл клиента — с учётом всех заходов и распределением заслуги между каналами. Используется в Googl
  • 🎰 Bayesian A/B тестВместо «значимо/не значимо» — точная вероятность что вариант B лучше A.