RFM-анализ

Что такое RFM-анализ

RFM-анализ — это простой способ разбить клиентов на группы, чтобы понять, кто из них самый ценный, а кто может скоро уйти. Название пришло от трёх английских слов: Recency (давность), Frequency (частота) и Monetary value (денежная стоимость). Эти три параметра помогают увидеть, когда клиент последний раз покупал, как часто он это делает и сколько тратит.

Этот метод не требует сложных программ или больших данных. Даже если у вас всего несколько месяцев истории продаж, RFM-анализ поможет начать работать с клиентами умнее. Его используют в интернет-магазинах, подписках, фитнес-клубах — где важно удерживать клиентов, а не просто привлекать новых.

Зачем нужен RFM-анализ

RFM-анализ помогает не тратить деньги впустую. Вместо того чтобы рассылать одинаковые скидки всем, вы узнаёте, кому что действительно нужно. Это снижает расходы на маркетинг и повышает прибыль.

Вот основные выгоды:

• Уменьшает потери клиентов: вы видите, кто давно не покупал — и можете вернуть его до того, как он ушёл.
• Повышает доход: вы фокусируетесь на тех, кто тратит больше и чаще.
• Упрощает персонализацию: вы можете писать разные сообщения разным группам клиентов.
• Работает даже с маленькими базами: не нужно миллионов данных — хватит и 500 покупок.
• Легко измерить результат: вы видите, какие действия привели к росту продаж.

Как это работает

RFM-анализ делится на три шага. Сначала вы берёте данные о каждом клиенте: когда он последний раз покупал, сколько раз покупал за год и сколько в сумме потратил.

Шаг 1: Считаем три показателя

• Recency (R) — сколько дней прошло с последней покупки. Чем меньше, тем лучше.
• Frequency (F) — сколько раз клиент купил за определённый период. Чем чаще, тем ценнее.
• Monetary (M) — сколько денег он потратил за тот же период. Чем больше, тем выше ценность.

Шаг 2: Делим на уровни

Каждый показатель делят на 5 уровней — от 1 до 5. Например:

• Recency: 0–30 дней = 5, 31–60 дней = 4, и так далее.
• Frequency: больше 5 покупок = 5, 3–4 = 4 и т.д.
• Monetary: больше 10 000 ₽ = 5, 5 000–9 999 = 4 и т.п.

Шаг 3: Складываем баллы

Каждый клиент получает три цифры — например, 5-4-3. Это и есть его RFM-оценка. Чем выше сумма (например, 5-5-5), тем ценнее клиент. Потом вы группируете их: «лучшие», «рискованные», «новые» и т.д.

Виды RFM-анализа

RFM-анализ обычно не делится на строгие типы, но есть два подхода: простой и расширенный.

• Простой RFM. Использует равные интервалы (например, 5 уровней по каждому параметру). Подходит для малого бизнеса — быстро, понятно, работает.
• Расширенный RFM. Учитывает не только сумму и частоту, но и средний чек, сезонность или тип товара. Используется в крупных компаниях с большими данными.

Обычно достаточно начать с простого — и только потом, если есть данные и ресурсы, добавлять детали.

Простой пример

Допустим, у вас интернет-магазин с котятами. У вас 100 покупателей, и вы хотите понять, кому отправить скидку 20% на корм.

До RFM-анализа вы рассылали скидку всем — и половина клиентов её игнорировала. Некоторые, кто давно не покупал, даже не отвечали.

После RFM-анализа вы разделили клиентов. Выяснилось: у 12 человек — оценка 5-5-5. Они покупали в последний месяц, часто и дорого — это ваши золотые клиенты. А у 8 человек — оценка 1-1-2: они покупали полгода назад, один раз и на маленькую сумму. Их можно не трогать — они почти ушли.

Вы отправили скидку только тем, кто был в группе 4-3-4 — те, кто покупал недавно и часто, но не очень много. Через месяц 40% из них купили снова. А те, кому вы не писали — даже не заметили пропущенную рассылку.

Как начать

1. Соберите данные о покупках — даты, суммы и ID клиентов. Достаточно 3–6 месяцев истории.
2. Рассчитайте три показателя — для каждого клиента: сколько дней назад последняя покупка, сколько раз он купил, сколько потратил.
3. Разделите каждый показатель на 5 уровней — от 1 до 5. Можно использовать Excel или Google Таблицы.
4. Сложите три цифры — получите RFM-балл для каждого клиента.
5. Сгруппируйте клиентов — например: «Лучшие» (13–15 баллов), «Рискованные» (3–6 баллов) — и придумайте для каждой группы своё действие.

Частые вопросы

Чем RFM-анализ отличается от похожих понятий?
RFM фокусируется только на трёх конкретных действиях клиента — когда, как часто и сколько. Другие методы (например, CLV — стоимость клиента за жизнь) учитывают больше факторов: возвраты, отзывы, каналы. RFM проще и быстрее — идеален для старта.

Можно ли обойтись без RFM-анализа?
Да, но вы будете действовать наугад. Без него вы можете тратить деньги на тех, кто уже ушёл, и не замечать самых ценных клиентов. RFM — это минимальный порог для умного маркетинга.

Кому в первую очередь стоит разбираться в RFM-анализе?
Малым и средним бизнесам: интернет-магазинам, кафе с доставкой, подписным сервисам. Особенно тем, у кого есть база клиентов — даже из 200 человек.