Wskaźnik RFM a segmentacja Klientów

Lojalność a etyka biznesu
Sierpień 11, 2016
Segmentacja klientów i migracje między segmentami
Sierpień 30, 2016

Wskaźnik RFM a segmentacja Klientów

Parametry RFM

Czas od ostatniego zakupu „Recency”– to okres określony najczęściej w dniach jaki upłynął od ostatniego zakupu. To parametr ściśle powiązany z aktywnością, frekwencją i lojalnością klienta. To parametr określający przynależność do grona klientów z którymi możemy mieć „żywą”, „świeżą” i „aktualną” komunikacje.

Częstotliwość zakupów „Frequency”– to ilość wizyt klienta w określonym przez nas czasie. W zależności od branży to mogą być wizyty w tygodni, miesiącu, kwartale, roku lub całego życia klienta.

Koszyk „Money”– to wielkość zakupów w określonym powyżej okresie. W tym przypadku nie badamy jedynie pojedynczych zakupów, nie badamy średniej wielkości koszyka, lecz wielkość zakupów w przedziale czasowym.

Jak na pierwszy rzut oka widzimy w segmentacji RFM nie mamy do czynienia z dzieleniem klientów pod względem produktowym (unikamy w ten sposób błędu podziału rynku jednorodnego lub nie jasno określonego). Nie dzielimy też klientów złożonych z różnorodnych potrzeb (potrzeba jest tutaj wynikową raczej zachowania niż samej potrzeby). Unikamy również podziału na płeć, wiek, poziom dochodu, geolokalizacji, preferencji zakupowych, potrzeb rynku i posiadanych danych o klientach. W tym podziale nie ma również danych dotyczących sieci sprzedaży, rodzaju kanałów sprzedaży czy kanałów komunikacyjnych. Oczywiście wszystkie te wyżej wymienione dane mogą być nałożone na siebie i badane oddzielnie tak aby stworzyć np. segment młodzieży kupujących w kanale internetowym w godzinach nocnych w okresie przedświątecznym. Należy jednak przed przystąpieniem do tak szczegółowej segmentacji przeprowadzić analizę sensowności i wykorzystania segmentu w długim okresie czasu. Najczęściej przyjmuje się segmentacje w okresie kilku lat tak aby móc porównywać zachowania w danych okresach, sezonach i fazie cyku życiu klienta w czasie.

Cel i korzyści z segmentacji RFM

W standardowej segmentacji produktowej (grup produktowych) mamy podział na np. osoby kupujące obuwie sportowe, produkty ogrodnicze i cygara. Do tego dokładamy cechy geograficzne, dane demograficzne, wiek, płeć, zainteresowania. Czasami dokładamy takie cechy jak klasa społeczna, zadowolenie z produktu, styl życia czy osobowość. Powyższe dane pozwolą nam zaszufladkować klienta do określonej grupy. I z jednej strony dobrze bo pierwsza tak stworzona segmentacja pozwala na wyłonienie klientów na których mniej lub więcej zarabiamy. To jest nasz pierwszy i zasadniczy cel. Niestety w tak podzielonych segmentach w jednej grupie może być klient na którym zarabiamy dużo i klient który jest niedochodowy.

Segmentacja RFM określa skupiska klientów mierząc ich frekwencje, czas od ostatniego zakupu i obroty jakie generuje. Dwie pierwsze dane skupiają się na lojalności, wierności i częstotliwości. Tutaj możemy sobie określić średnią która jest standardem dla branży (np. zakupy raz w miesiącu). Tym samym klientem dobrym będzie osoba która robi zakupy min 10-12 x w roku i była w naszej firmie nie dalej niż kwartał.  Trzeci parametr określa wielkość obrotów jakie generujemy z klientem. To również może być poziom marży netto lub ilość (w grupie produktów jednorodnych). W tak uszeregowanym zbiorze tworzą nam się grupy klientów na których mało zarabiany, są u nas sporadycznie, okazjonalnie i dawno ich u nas nie było do klientów na których zarabiamy bardzo dużo są stałymi klientami i niedawno nas odwiedzili. W tej grupie będziemy mieli jeszcze pośrednie skupiska klientów którzy wydali dużo ale są rzadkimi klientami, wydają mało są często ale nie wydają dużo i najprawdopodobniej na nich nie zarabiamy. W segmentacji RFM tworzą nam się grupy skupisk jednorodnych pod względem behawioralnym.

cdn

Grzegorz Sroga