RFM, czyli jak pozyskać dane o zachowaniach klientów?

Każdego dnia liczba informacji o zachowaniach zakupowych Twoich klientów rośnie. Tak cenna wiedza wymaga umiejętnego wykorzystania. Dzięki danym behawioralnym możesz precyzyjnie określać oczekiwania kupujących, a co za tym idzie – zwiększać skalę działalności, którą prowadzisz. W dzisiejszych czasach pomogą Ci w tym zaawansowane narzędzia, takie jak RFM.

Twój biznes opiera się przede wszystkim na zakupach lojalnych klientów, czyli tych, którzy systematycznie wracają do Twojego sklepu. Warto zrozumieć ich styl kupowania, preferencje oraz to, za co cenią Twój sklep, aby wracali jeszcze chętniej i częściej. Jak skutecznie mierzyć i wykorzystywać dane o ich zachowaniach? Na przykład stosując metody analityczne, takie jak RFM, za pomocą których będziesz mógł segmentować klientów i odpowiednio dobierać do nich treści komunikatów.

Czym właściwie jest RFM?

Analiza RFM (Recency, Frequency, Monetary Value) wykorzystuje dane dotyczące sprzedaży i zachowań zakupowych klientów w celu ich segmentacji. Jakie informacje pozyskasz dzięki niej?

  • Recency: określa czas od ostatniego zakupu klienta. Czynnik ten wskazuje na prostą zależność – osoby, które dokonały zakupu dawno temu będą mniej skore do dokonania transakcji, niż ci, którzy są stałymi klientami;
  • Frequency: to częstotliwość dokonywanych przez danego klienta zakupów. Warto wyznaczyć sobie ramy czasowe, które zostaną poddane analizie – może to być miesiąc, trzy miesiące albo pół roku. Częstotliwość mierzy intensywność relacji klienta z Twoją firmą;
  • Monetary Value: to średnia wartość zamówień klienta. Na podstawie tego czynnika można wysnuć główny wniosek, który mówi, że konsumenci przeznaczający wyższe kwoty na zakupy, będą bardziej skłonni do reakcji na oferty marki. Zauważysz tutaj trzy główne grupy klientów: oszczędnych, przeciętnych oraz premium, co pozwoli Ci na dopasowanie odpowiednich ofert do ich preferencji. To, ile klient średnio wydaje w Twoim sklepie, jest ostatecznym miernikiem jego wartości.

Jak obliczyć RFM?

Aby uzyskać wynik z analizy RFM należy najpierw podać trzy wartości dla każdego klienta:

  • ostatnią datę dokonania zakupu przez klienta;
  • liczbę transakcji w określonym przedziale czasowym;
  • średnią sprzedaż przypisaną klientowi

Następnie trzeba określić liczbę kategorii dla każdego atrybutu RFM, czyli dla recencyfrequency i monetary value. Liczba ta wynosi zazwyczaj 3 lub 5.

Na tej podstawie możesz rozpocząć grupowanie, biorąc pod uwagę powyższe wartości i kategorie. Przykładowo: możesz przypisać klientów do kategorii 3, jeśli w ubiegłym roku dokonali co najmniej 10 zakupów, do kategorii 2 jeśli dokonali 3-9 zakupów i do kategorii 1 jeśli dokonali 1-2 zakupów.

Pamiętaj, aby zachować odpowiednią kolejność sortowania: najpierw pogrupuj klientów według wartości recency, następnie frequency, a na końcu – monetary value. W ten sposób uzyskasz taką samą liczbą klientów dla każdego wyniku RFM.

Co dalej?

Po obliczeniu wyników RFM łatwo zidentyfikować najbardziej lojalnych klientów, gdyż będą mieli najwięcej punktów. Możesz więc scharakteryzować poszczególne grupy konsumentów pod względem stylu kupowania i potrzeb, zadając sobie takie pytania jak:

  • Jakie produkty lub usługi kupują w Twoim sklepie?
  • Gdzie mieszkają?
  • Jaki styl życia prowadzą?
  • Jaką widzą wartość w Twojej firmie?

Odpowiedzi na te pytania pozwolą Ci odpowiednio dopasować treść komunikatów do swoich odbiorców. Z kolei spersonalizowana wiadomość to szansa na odpowiedź ze strony Twojego klienta, który chętniej dokona zakupów w sklepie. Efekt? Zwiększone zyski i przywiązani klienci. Czego chcieć więcej!