RFM analýza – jak na segmentaci zákazníků?

Typický e-shop má v databázi zákazníky, kteří nakoupili třikrát za posledních šest měsíců. A vedle nich ale i takové, kteří naposledy nakoupili před třemi lety. Častokrát pak oba dostanou ten samý newsletter.

Není to jen neefektivní. Je to hlavně způsob, jak obtěžovat aktivní zákazníky, a zároveň promarnit šanci na reaktivaci těch s vysokým potenciálem.

Zde pak přichází na řadu RFM analýza – známá metoda, která jednotlivé zákazníky e-shopu rozdělí podle jejich skutečného chování.

Jak na to?

Velmi jednoduše. Vezme se databáze zákazníků a každý z nich se popíše třemi atributy:

• Recency – kdy naposledy nakoupil
• Frequency – jak často nakupuje
• Monetary – kolik už celkem utratil

Kombinace těchto tří čísel dá každému zákazníkovi jeho konkrétní a unikátní profil. Z těch následně vznikají segmenty, na které už umí marketingu precizně cílit.

Segmenty

Surové skóre 3-4-2 ale nikomu nic moc neřekne. Proto by vždy mělo být standardem segmenty pojmenovávat. Každý název pak marketérovi usnadňuje odpověď na otázku, které segmenty bude pro komunikaci využívat a co přesně na danou cílovou skupinu komunikovat.

Příklady segmentů, s nimiž i my nejčastěji pracujeme:

Jak RFM analýzu mícháme v Taste?

RFM analýza není úplně nevšedním nástrojem segmentace zákazníků. I proto ji nabízí poměrně hodně subjektů. Často se ale setkáváme s tím, že jí chybí jakákoliv metodika a zejména to, co by mělo předcházet práci s daty – jejich očistění a případná transformace.

Právě tyto dva faktory jsou za nás pro úspěšnou segmentaci klíčové a můžeme pak díky nim klientům nabídnout konzistentní kvalitu výstupu. A co je např. součástí naší metodiky?

• Identifikace prahových hodnot: Aby se nedeformovaly segmenty kvůli zákazníkům, kteří mají extrémní útratu nebo vysokou frekvencí nákupů, zavedli jsme výpočet prahových hodnot pomocí mezikvartilového rozpětí a percentilu. Pro tyto extrémní hodnoty máme vyčleněné samostatné skóre.
• Frekvence: Ve spoustě zdrojů o RFM analýze je uvedeno, že frekvence nákupu je počet nákupů uživatele. Jenže zákazník s 10 nákupy za rok a zákazník s 10 nákupy za 5 let mají v tomto přístupu k tvorbě RFM analýzy stejnou frekvenci. My měříme průměrný čas mezi nákupy, tedy opravdovou zákazníkovu frekvenci. Prvonákupčí pak dostávají svou vlastní kategorii, protože srovnávat je s ostatními by nedávalo smysl.

Zároveň v rámci metodiky řešíme např. co dělat, pokud se zákazník k e-shopu vrátí po několika letech, nebo naopak když nakoupí víckrát za den.

• Uživatel ve více segmentech: Běžně se zákazník zařazuje pouze do jednoho segmentu. My se na toto neomezujeme. Podle nás se jednotlivé segmenty mohou prolínat. Typicky může být zákazník díky své útratě Velkým spenderem, ale zároveň jeho frekvence nákupů nemusí být vysoká. Pak spadá i do segmentu Ke zvýšení frekvence.

Co je výstupem analýzy

Součástí toho, co klient od naší RFM analýzy dostane, jsou primárně dva výstupy:

1. Export pro emailing – seznam zákazníků a všech segmentů, do kterých spadá. Tento seznam je očištěný o e-maily těch, kteří nedali souhlas se zasíláním obchodních sdělení, a je připravený k nahrání do e-mailingového nástroje.
2. Přehledná vizualizace – jednoduchý report v Data Studiu, který klientům přináší rychlý vhled do toho, jaké segmenty tvoří jejich zákazníci, a to včetně toho, jaké je jejich početní rozdělení nebo výše tržeb. Stejně tak se tam dozví konkrétní hodnoty v rámci jednotlivých základních skupin R, F nebo M.

Jednorázově nebo kontinuálně?

Ať už chcete RFM analýzu využít jednorázově k analýze svých zákazníků a zhodnocení toho, jestli tomu vaše marketingová komunikace odpovídá, nebo kontinuální pravidelné segmentaci, obojí je možné. A velmi efektivní.

Automatizace RFM analýzy je samozřejmě o trochu náročnější než jednorázová analýza. Je zpravidla zapotřebí zapojit vývojáře k napojení výstupů do e-mailingových nástrojů. Každý inzerent navíc může využívat rozdílné nástroje, jiné přístupy k uchovávání dat, automatizace Python kódů apod.

Pokud ale hledáte jednoduchý, ale silný nástroj, který vám se segmentací zákazníků pomůže, RFM analýza je tím správným směrem, kterým se vydat. Vždy totiž zašlete svým zákazníkům přesně takové sdělení, které odpovídá jejich potřebám a chování na vašem e-shopu.