25 kwi 2022 2 min czytania

Co to analiza RFM?

Spis treści

W 1995 r. Tom Wansbeek i Jan Roelf Bult opublikowali artykuł zatytułowany "Optimal Selection for Direct Mail". Artykuł ten, opublikowany w czasopiśmie Marketing Science, potwierdził istnienie zasady Pareto w sprzedaży - ~80% sprzedaży pochodziło od ~20% klientów. Z tego artykułu narodził się RFM.

Analiza RFM pomaga marketerom zidentyfikować ich lojalnych i zyskownych klientów. Ponadto, analiza pokazuje, którzy klienci będą bardziej skłonni do lojalności w przyszłości, a którzy mogą ją utracić. Krótko mówiąc, na podstawie istniejących danych można przewidzieć, jak klienci będą zachowywać się w przyszłości.
RFM w analizie RFM to skrót od Recency, Frequency & Monetary Value. Przyjrzyjmy się, czym one są.

Powracalność, częstotliwość i wartość
Powracalność pokazuje, kiedy klient po raz ostatni dokonał zakupu w Twojej marce. W zależności od rodzaju prowadzonej działalności, należy odpowiednio ustawić kartę wyników i oznaczyć klientów.
Na przykład, jeśli prowadzisz wypożyczalnię filmów pay-per-view, możesz oczekiwać, że Twoi najlepsi klienci powinni odwiedzić stronę raz w ciągu ostatnich 30 dni. Zatem każdy odwiedzający raz w miesiącu otrzymałby najwyższą ocenę (5). Następnie można dodać inne przedziały czasowe, aby uzyskać inne wyniki.

Częstotliwość wskazuje, jak często klient dokonuje u Ciebie zakupów. Częstotliwość powinna być również dostosowana do branży, w której działasz.
Dla tej samej wypożyczalni filmów pay-per-view załóżmy, że Twoi najlepsi klienci powinni odwiedzać stronę raz w miesiącu lub 12 razy w roku. Zatem każdy, kto odwiedzi serwis 11-12 razy, otrzyma najwyższą ocenę. Możesz ustalić inne przedziały dla pozostałych elementów karty wyników.

Wartość pieniężna to kwota, jaką klient wydał w ciągu ostatniego roku. Na podstawie średniego przychodu na klienta (ARPU) należy określić, jak powinna wyglądać karta wyników wartości pieniężnej.
W przypadku wypożyczalni filmów załóżmy, że jeden film kosztuje 1 USD, a średni przychód na użytkownika (rocznie) wynosi 8 USD. Możesz przyznać najwyższą ocenę każdemu, kto uzyskał wynik powyżej średniej. Możesz też określić, ile płaci Twoje 10% najlepszych klientów. Jeśli płacą oni 10 zł(minimum) rocznie, możesz użyć 10 zł jako najwyższego wyniku.

Przypisz wynik do każdego klienta
Aby przeprowadzić analizę RFM, należy wziąć dane o klientach i przypisać każdemu z nich 3 oceny (powtarzalność częstotliwość i wartość). Najwyższa punktacja może wynosić do 5, a najniższa 1.
Aby przyznać ocenę, należy zdefiniować, jakie zachowania będą kwalifikowały się do danej oceny. Zależy to od Ciebie i od rodzaju Twojej firmy. Może się to różnić w zależności od branży.
Na przykład w przypadku placówki służby zdrowia każdy, kto skorzystał z usługi w ciągu ostatniego miesiąca, powinien otrzymać 5 punktów za powtarzalność. Natomiast w przypadku firmy Uber prawdopodobnie otrzyma 3 lub mniej. W przypadku Ubera prawdopodobnie 5 otrzymają klienci, którzy skorzystali z usługi w ciągu ostatnich trzech dni, 4 - ci, którzy skorzystali z usług w ciągu tygodnia itd.
Podobnie jest z częstotliwością i wartościami pieniężnymi. Zdefiniuj przedział i przyporządkuj punkty swoim klientom.
Przykład:
Klienci otrzymują 5 w kryterium częstotliwości, jeśli dokonali zakupu w ciągu ostatniego tygodnia. Otrzymują 5 w kategorii częstotliwości, jeśli dokonali zakupów 11-12 razy w ciągu roku. Ten klient dokonał 9 zakupów, co mieści się w przedziale 9-10 i daje mu 4 punkty. I wreszcie, klient ten wydał 40% docelowego przychodu na użytkownika, za co otrzymuje 2 punkty.
Klient A - częstotliwość 5, częstość 4, wartość pieniężna 2- Wynik 5,4,2

Dołącz do konwersacji

Udało Ci się zarejestrować.
Witaj ponownie. Udało Ci się zalogować.
Udało Ci się zapisać do Mateusz Baranowski Growth Marketing & Growth Hacking blog.
Twój link wygasl.
Udało się. Sprawdź swoją skrzynkę mailową, na którą wysłaliśmy magiczny link. Prawdopodobnie wiadomość będzie po angielsku - nie przejmuj się. To jedyne ograniczenie tego systemu ;
Udało się. Twoje informacje o płatności zostały zaktualizowane.
Twoje dane o płatności nie zostały zaktualizowane.