RFM-анализ на коленке (Excel). RFM-анализ одной кнопкой

Recency Frequency Monetary

Область применения

Анализ ассортимента товаров и услуг компании по частоте обращения (покупки, заказа и т.д.). Аналогичен ABC-анализу товарных позиций, если в качестве параметра брать число обращений. Используется для определения доходности клиентов, позволяет оценить вероятность их ухода, изучить лояльность клиентов.

Описание

RFM-анализ чаще всего используется для изучения товарного ассортимента по частоте обращений, а также его применяют для классификации клиентов.

Основу RFM-анализа составляют следующие характеристики:

1. Recency (новизна) – новизна какого-либо события. Чем меньше времени прошло с момента последней активности клиента (последней продажи товара), тем более вероятно, что действие повторится.
2. Frequency (частота или количество) – количество покупок, которые совершил клиент (количество продаж). Чем их больше, тем выше вероятность того, что клиент повторит действия в будущем. Данный параметр рассматривается за определённый промежуток времени (неделя, месяц, квартал, год и т. д.).
3. Monetary (деньги) – сумма, которую потратил клиент (выручка от продажи товара). Чем больше потраченная сумма, тем выше вероятность того, что клиент повторит заказ. На практике Monetary обычно не используют, т. к. она сильно коррелирует с Frequency. Поэтому RFM сегментацию часто называют RF сегментацией.

Алгоритм

1. Классификация по параметру Recency:
   • для каждого клиента определить дату последней покупки;
   • для каждого клиента рассчитать давность покупки (Recency) как разность между текущей датой (в примере 10.01.2008) и датой последней покупки;
   • разбить полученные данные на 5 групп (квантилей). Каждый клиент при этом получит идентификатор от 1 до 5 в зависимости от его активности. Тем, кто недавно осуществлял покупку, будет присвоен код R=5. Те, кто дольше всех не покупал ничего, получат R=1.
2. Классификация по параметру Frequency:
   • для каждого клиента определить количество покупок за определённый период;
   • разбить полученные данные на 5 групп (квантилей). Клиентам, совершившим наибольшее число покупок, будет присвоен код F=5, наименее активные покупатели получат F=1.
3. Классификация по параметру Monetary:
   • для каждого клиента определить сумму потраченных денег;
   • разбить полученные данные на 5 групп (квантилей). Клиентам, потратившим наибольшие суммы, будет присвоен код М=5, клиентам, потратившим наименьшие суммы – М=1.
4. Совместить полученные результаты, каждый клиент при этом получит код RFM, состоящий из трёх цифр.

В начале таблицы располагаются постоянные клиенты, которые чаще всего приносят основную часть прибыли. Для этих клиентов можно разработать специальные предложения. Клиенты с кодом RF=15 являются новыми, и если в этой группе есть те, чей показатель Monetization равен 5, то на них стоит обратить особое внимание.

Целевая аудитория компании редко бывает однородной – чаще встречается ситуация, когда одни и те же услуги или товары приобретают покупатели с разными доходами, ценностями, потребностями. Для каждого из них бизнес должен сохранять привлекательность: предлагать выгодные условия, создавать и поддерживать ощущение ценности, совершенствовать сервис. Для того чтобы найти индивидуальный подход к представителям целевой аудитории, компания разделяет клиентов на категории по различным критериям. Одним из современных и хорошо зарекомендовавших себя способов сегментирования покупателей признан RFM-анализ. Он позволяет выделить группы потребителей по лояльности и выбрать для них соответствующие приемы стимулирования.

Теоретические аспекты RFM -подхода

Название RFM-анализа складывается их первых букв слов, каждое из которых представляет отдельный критерий сегментации:

R (Recency) – новизна, давность действия/ время, прошедшее с момента последней покупки.

Критерий определяет вероятность возвращения клиента на основании его покупательской активности. Чем меньше времени прошло с момента приобретения продукта, тем больше существует шансов, что потребитель совершит повторную покупку. При этом под действием может пониматься как оформленный заказ, так и посещение сайта компании, переход по ссылке и др.

Рассчитываетсякак разность между текущим днем и днем последней покупки (в днях/ неделях/ месяцах). Например, выделяются следующие группы покупателей: недавние (до 3 месяцев), средней давности (от 3 до 6 месяцев) и давние (больше 12 месяцев).

F (Frequency) – частота действий за выбранный период/ суммарная частота покупок (заказов).

Критерий наглядно демонстрирует то, как часто клиент совершает покупки и, соответственно, насколько он лоялен по отношению к компании/ бренду. Чем выше данный показатель, тем больше вероятность, что потребитель будет покупать снова и снова.

Могут быть выделены три группы: частые (1 раз в квартал и чаще), средней частоты (1 раз в полгода/ год) и редкие (меньше 1 раза в год).

M (Monetary) – объем покупок в денежном выражении, финансовые вложения/сумма денег.

Критерий отражает то, насколько клиент важен для бизнеса, или, другими словами, как много денег он оставил в магазине. Взаимосвязь, как и в предыдущих случаях такова: чем больше человек потратил средств, тем выше вероятность, что он потратит столько же или больше.

Рассчитывается как сумма всех расходов покупателя за определенный промежуток времени. Иногда может не учитываться – например, в случаях, когда ценность клиента не измерима деньгами.

Таким образом, каждый клиент оценивается по трем критериям (давность, частота, деньги). Четвертым показателем становится общий «вердикт» RFM, объединяющий все три оценки в одну. Наиболее перспективными и ценными признаются те клиенты, у кого сочетание «баллов» больше, — они со значительной долей вероятности откликнутся на торговое предложение. Например, при ранжировании по 5 различным группам существует 125 возможных оценок, при этом максимальным будет значение 555.

Практика RFM -анализа

Для проведения RFM-анализа, как правило, не требуется сложного программного обеспечения – достаточно привычной таблицы Microsoft Excel. При подготовке к работе для разделения клиентов используются 5 числовых значений, где:

1 – это наихудший показатель (наименьший объем покупок, наибольшая давность, самая большая редкость);

5 – это наилучший показатель (наибольший объем, наименьшая давность, минимальная редкость).

Для оценки могут выбираться как числовые значения, так и процентные показатели. Например, в первую группу будут отнесены покупатели, которые приобрели товары и принесли компании прибыль в размере до 20% от всей совокупности денежных средств в графе Monetary, а в пятую – клиенты с показателями от 80% до 100%.

После составления первичной таблицы переходим непосредственно к RFM-анализу и составляем сводную таблицу (в область «Названия строк» пойдет «№ клиента», в область «Значения» — дата последней покупки, количество покупок и общая стоимость). Далее:

1. Каждому столбцу таблицы присваиваем свое значение («Параметры полей значений»). Для столбца «Дата» выбирается операция «Максимум»и числовой формат «дата», для столбца «Стоимость» — числовой формат «денежный»).

1. Разделяем покупателей на 5 категорий в зависимости от потраченной на приобретенные товары/ услуги суммы (до 20%, от 20% до 40%, от 40% до 60%, от 60% до 80%, от 80% до 100%).
2. Определяем количество прошедших дней (в Excel для вычисления параметра можно выбрать готовую формулу по дате и времени («Дней360»)).

ЕСЛИ (количество пройденных дней <=0,2*МАКС (диапазон столбца количества пройденных дней);5;ЕСЛИ (количество пройденных дней <=0,4*МАКС диапазон столбца количества пройденных дней);4;ЕСЛИ (количество пройденных дней <=0,6*МАКС диапазон столбца количества пройденных дней);3;ЕСЛИ (количество пройденных дней <=0,8*МАКС диапазон столбца количества пройденных дней);2;1))))

По аналогичным формулам высчитываются значения критериев Frequency и Monetary.

Итоговая таблица выглядит следующим образом:

Таким образом, наиболее ценным покупателем для компании может быть признан клиент №4 (с показателем RFM 555: и покупает часто, и тратит много в сравнении с остальными), а наименее привлекательными – клиенты №2 (131) и №6 (221), так как делают незначительные и редкие заказы.

После разделения аудитории на сегменты, становится возможным подобрать для каждого из них индивидуальные способы коммуникации:

• «сливки» клиентской базы оценят vip-обслуживание и специальные предложения, программу лояльности;
• выгодные клиенты – определиться с тем, что препятствует более частым покупкам с их стороны, и исправить это;
• постоянные покупатели с небольшим чеком – увеличить чек, предложив сопутствующие товары;
• недавно совершившие покупку – дать время для того, чтобы определиться, привлекать внимание актуальной и интересной информацией;
• наименее перспективные покупатели – сделать им «провокационное» предложение, «растормошить» или удалить из базы данных, избавиться от «балласта».

RCM-подход может быть полезен практически любому бизнесу, независимо от направления деятельности или размера товарооборота. Его главное достоинство – простота и наглядность сегментации целевой аудитории и точность определения значимости клиентов для компании.

Каждый предприниматель в процессе развития бизнеса сталкивается с вопросом: как сделать своего клиента более лояльным и не дать ему уйти к конкуренту?

Существует два типа данных, которые можно узнать о покупателях: кто они такие (демографические данные) и что они делают (поведенческие данные). Как правило, маркетологи пытаются предугадать именно поведение клиентов. Ведь если вы планируете продать товар или услугу своим клиентам, то знание, что кто-то из них недавно приобрел несколько предметов общей стоимостью 10000 рублей, ценнее, чем знание их возраста, дохода, семейного положения или другой подобной информации.

Обычно для предсказания поведения клиентов специалисты по директ-маркетингу используют RFM-анализ. Главным становится вопрос, как формализовать размер пользы, принесенной каждым клиентом. Для этой цели изучаются три показателя:

• Recency - давность продажи (сколько времени прошло с момента последней покупки клиента);
• Frequency - частота покупок (общее количество покупок в периоде);
• Monetary - сумма продаж за всю историю (иногда используют средний чек).

Причем, показатель Monetary не обязательно привязывать к деньгам. Это может быть любой фильтр, наложенный на основные показатели этого метода: Давность и Частота. Монетизацию не всегда удается свести к покупкам. Например, для информационного портала можно взять время просмотра страницы или глубину просмотра страниц на сайте.

Как правило, процент покупателей, реагирующий на общие рекламные предложения, невелик. RFM-анализ – это простой и, в то же время, эффективный метод. Используя его, можно предсказать реакцию покупателя, улучшить взаимодействие и повысить прибыль. В зависимости от принадлежности клиента к одной из выделенных групп применяются разные способы воздействия. Важность показателей ранжируется согласно последовательности: Давность, Частота, Сумма продаж.

Применение RFM для базы данных частных клиентов

Рассмотрим небольшую компанию по продаже учебных пособий, которая использовала RFM-анализ для извлечения максимальной прибыли с каждого покупателя. Ежегодно лето всем клиентам рассылались письма с предложением приобрести их продукцию. Затраты на рассылку составляли 15 руб. на одно письмо, прибыль же от каждой продажи - 550 руб. Таким образом, чтобы оправдать затраты на рассылку, необходимо получать более 3% откликов. Но на протяжении нескольких лет доля откликов не превышала 1,6%, что не давало прибыли. Применив RFM, всю существующую базу данных клиентов разбили по 125 ячейкам (5х5х5) и определили долю откликов по каждой из ячеек. Далее рассылку писем стали осуществлять по ячейкам с долей откликов более 3%, что позволило компании в итоге получить прибыль.

Стоит отметить, что непрерывное использование RFM-анализа не пойдет на пользу бизнесу. Если постоянно его применять для решения вопроса: кому из клиентов написать или позвонить, - то некоторые из них вообще никогда не получат от вас известий, а другие - наиболее активно реагирующие, будут испытывать усталость от постоянного внимания, поскольку вы будете связываться с ними слишком часто. Необходимо разрабатывать стратегию контактирования и подумать, с каким предложением можно обратиться к менее восприимчивым клиентам, просто чтобы они знали, что о них помнят.

На практике встречается упрощенный RFM-анализ, который называют RF-сегментация, когда показатель Сумма продаж не используется, потому что его значение часто зависит от Частоты. С помощью такого анализа несложно выделить тех, с кем нужно проводить активную работу, и именно для них разрабатывать специальные предложения.

Применение RFM для базы данных корпоративных клиентов

Рассмотрим применение RFM-анализа к базе данных корпоративных клиентов. Такая база, в большинстве случаев, гораздо меньше базы частных клиентов, и можно прибегнуть к сокращению количества групп. Например, для базы в 10000 записей 125 ячеек RFM-анализа будут иметь всего 80 записей в каждой ячейке, а этого мало для получения статистических результатов. Сократим количество RFM-ячеек до 20 с уменьшенным количеством групп, отсортированных по Частоте и Сумме продаж. Например, 5 - по Давности покупки, 2 - по Частоте и 2 - по Сумме продаж.

В теории RFM-анализа предполагается очень простой механизм разделения Давности, Частоты и Суммы продаж по сегментам: отсортировать все контакты и разбить на 5 равных групп для каждого показателя. Этот способ работает и помогает разбить всех клиентов относительно друг друга на:

• покупали только что
• недавно
• давно
• очень давно

Но на практике возникает проблема изменения этих показателей во времени.

Бизнес развивается хорошо, но вдруг в течение месяца не совершается ни одной покупки - это плохо. Но если разбить базу данных на равные части - ничего не изменится и всё те же последние покупатели попадут в сегмент «покупали только что».

Новый бизнес ещё не имеет данных о продажах за несколько лет. В этом случае границы с каждым днём будут сильно отличаться и пользоваться результатом такого RFM-анализа вообще нет смысла.

Сезонности, акции и праздники тоже сильно влияют на качество анализируемых данных. Поэтому время стоит фиксировать. Для того, чтобы определиться какие временные интервалы лучше выставить, стоит ответить для себя на ряд вопросов:

• Какая длина жизненного цикла клиента?
• Какой естественный период покупки?
• Какая сезонность?
• За какое время большинство клиентов успевает совершить повторную покупку?

Действенность RFM-анализа совсем не означает, что он может полностью заменить менеджера по продажам. Личное общение с заказчиком позволяет сотруднику хорошо понимать его и многое знать о нем. Правильно будет сосредоточить внимание менеджера на ключевых клиентах, а с остальными вести работу по электронной почте, с помощью сообщений и социальных сетей. RFM-анализ в этом случае становится отличным инструментом, помогающим провести сегментацию покупателей.

В наше время любая компания нуждается в привлечении клиентов. Для этого нужно постоянно поддерживать поток и рост клиентов для стремительного и стабильного развития бизнеса. Но держаться на одних привлечениях этого недостаточно. Нужно еще также их заинтересовать и задержать как можно большее время.

Чтобы привлечь внимание клиента к себе, необходимо иметь представление о том, какого рода предложения больше всего заинтересуют данным клиентам. Для этого нужно оценить клиентскую базу на предмет ее склонности к отклику на предоставленное предложение. В данном случае мы воспользуемся RFM-анализом. Он удобно подходит для нашего случая, так как компания, которую мы будем анализировать, занимается продажей и доставкой различных блюд. Сама база данных была предоставлена на обоюдном соглашении в конфиденциальном виде, кроме таких данных, как дата покупки и стоимость покупки клиентов (сами идентификаторы клиентов мы сгенерировали для большей наглядности). Этого нам достаточно для RFM-анализа.

RFM-анализ является самым распространенным методом исследования в данной сфере. Данный анализ описывали различные российские ученые. Р.И.Баженов и В.А.Векслер применяли RFM-анализ в разработанной авторской конфигурации для системы 1С:Предприятие «Анализ потребительских корзин» . Е.П. Голубков рассматривал сущность и методику проведения RFM-анализа . В.И. Александров и А.А. Клюева изучали связь RFM-анализа и e-mail-маркетинга и, рассказывая, как RFM-анализ может быть применен к реальной клиентской базе . В.И. Александров исследовал применение RFM-анализа в сфере e-commerce и привел схемы, которые наглядно показывают сегментацию потребителей интернет-магазина по критериям давности и частоты . Различные стороны анализа описывали А.А.Наумов, Р.И.Баженов и др. в применении к различным областям знания . Также RFM-анализ исследовали и зарубежные ученые .

RFM-анализ – это аббревиатура от слов Recency , Frequency и Monetary . Как видим, данный анализ основан на трех показателях:

Recency – в нашем случае понимается как дата последней совершаемой покупки клиента.

Frequency – количество совершаемых покупок данного клиента за весь период времени.

Monetary – затраченные денежные средства клиента за весь период совершаемых его покупок.

Во время расчета данного анализа нам нужно определить, из скольких частей надо разбить по каждому из этих показателей для оценивания клиентов, например, из 3-ех частей (групп). Где в первой части будут находиться «наихудшие» клиенты по тем или иным показателям. Во второй части – «средние» клиенты. В третьей – «наилучшие» клиенты. Но в нашем случае, для оценки клиентской базы, будем использовать в процентном соотношении от 1 до 5 групп, для большей гибкости и различным подходам к тем или иным клиентам.

Для того чтобы проделать RFM-анализ, мы воспользуемся программным обеспечением Microsoft Excel и готовой таблицей с базой данных клиентов:

Рисунок 1 – Таблица клиентской базы

Для начала нужно привести данную таблицу в нужный нам вид для проведения RFM-анализа, для этого выделим всю таблицу и воспользуемся функцией «Сводная таблица», которая находится в разделе «Вставка».

После того как создали «Сводную таблицу», нам нужно, в списке полей сводной таблицы, перенести поле «ID Клиента» в область «Названия строк». Затем дважды переносим поле «Дата покупки» в область «Значение». Напоследок переносим поле «Стоимость покупки (в руб.)» в ту же область «Значения».

Получаем следующую таблицу:

Рисунок 2 – Сводная таблица клиентской базы

Затем, в столбце «B», кликнув правой мышкой на поле под названием «Дата покупки», выбираем строку «Параметры полей значений…». После нажатия данной строки, откроется следующее окно:

Рисунок 3 – Окно «Параметры поля значений»

Где во вкладке «Операция» выбираем строку «Максимум», и применяем настройки. Потом применяем поля в формате «Дата» к столбцу «B». И формат «Денежный» к столбцу «D».

В результате получаем следующую таблицу:

Рисунок 4 – Готовая таблица для расчета RFM-анализа

В полученной таблице можем увидеть, например, клиента с идентификатором равной «10000», который совершал всего 3 покупки с общей стоимостью в сумме 877 рублей, и последняя его покупка была совершена в 01.12.2012.

Теперь, когда наша таблица полностью готова и приведена в нужном виде, перейдем непосредственно к самому RFM-анализу.

Как уже было сказано ранее, мы будем оценивать, и делить клиентов на 5 категории. Где в первой категории попадут клиенты с «наихудшими» показателями, а в пятой категории – с «наилучшими» показателями. Возьмем за каждую категорию в процентном соотношении с шагом в 20%.

То есть, по показателю «Monetary» в первую категорию попадут те клиенты, которые приобрели товары и принесли компанию до 20% прибыли от максимальной суммы всех значении полей столбца «Monetary». Во второй категории попадут от 20% до 40% от той же максимальной суммы, и так далее, вплоть, до пятой категории, где попадут клиенты с процентным соотношением от 80% до 100% принесенной прибыли. То же самое будем проделывать и с показателями «Recency» и «Frequency».

Для этого нужно создать еще несколько столбцов, таких как «Recency», «Frequency», «Monetary» и «Количество пройденных дней».

Рисунок 5 – Таблица с подготовленными RFM столбцами

Столбец «Количество пройденных дней» будет отображать нам количество прошедших дней до максимальной последней покупки клиента в компании из всех имеющихся. В дальнейшем он нам понадобится для расчета показателя «Recency», определяя давность последних покупок клиентов.

=МАКС($B$2:$B$2296)-B2

В итоге получаем следующий результат:

Рисунок 6 – Таблица с рассчитанным столбцом «Количество пройденных дней»

Далее приступим к анализу показателя «Recency». Нужно в полях данного столбца ввести формулу, которая будет рассчитывать данный показатель относительно степени давности последней покупки клиента. В нашем случае выглядит так:

=ЕСЛИ(F2<=0,2*МАКС($F$2:$F$2296);5;ЕСЛИ(F2<=0,4*МАКС($F$2:$F$2296);4;ЕСЛИ(F2<=0,6*МАКС($F$2:$F$2296);3;ЕСЛИ(F2<=0,8*МАКС($F$2:$F$2296);2;1))))

То же самое проделываем и для столбца «Frequency»:

=ЕСЛИ(C2<=0,2*МАКС($C$2:$C$2296);1;ЕСЛИ(C2<=0,4*МАКС($C$2:$C$2296);2;ЕСЛИ(C2<=0,6*МАКС($C$2:$C$2296);3;ЕСЛИ(C2<=0,8*МАКС($C$2:$C$2296);4;5))))

Для столбца «Monetary» вводим следующую формулу в полях:

=ЕСЛИ(D2<=0,2*МАКС($D$2:$D$2296);1;ЕСЛИ(D2<=0,4*МАКС($D$2:$D$2296);2;ЕСЛИ(D2<=0,6*МАКС($D$2:$D$2296);3;ЕСЛИ(D2<=0,8*МАКС($D$2:$D$2296);4;5))))

После ввода всех формул для расчета данных показателей, мы в итоге получаем следующий результат:

Рисунок 7 – Результат RFM-анализа

На этом этапе мы и закончили RFM-анализ. Для удобства можно отсортировать столбцы «Recency», «Frequency» и «Monetary» в порядке возрастания/убывания для удобного поиска и анализа клиентской базы по данным рассчитанным показателям.

Например, в нашем случае, клиент с идентификатором «10002» является наихудшим покупателем данной компании, и имеет показатели в виде «111 » (Recency – 1 ; Frequency – 1 ; Monetary – 1 ). Так как данный клиент уже почти два с половиной года (857 дней) не совершает покупки данной компании, и за свое время он сделал только одну покупку в сумме 210 рублей.

С такими клиентами компании предпочитают провести разные подходы. Кто-то пытаются привлечь к себе внимания к данному клиенту, для того чтобы он заинтересовался в компании и снова совершил какие-либо покупки. Либо, некоторые считают их «одноразовыми» клиентами, и предпочитают не уделять собственное время на них, а нацеливаться только на более «перспективных» покупателях, которые имеют более высокие RFM показатели вплоть до «555 », для того, чтобы улучшить отношения между клиентом и компанией, и предлагать различные акции или бонусы.

Также можно и провести различные анализы, делая выводы на основе RFM показателях данных клиентов. Например, существует клиент с показателем «155 » (Recency – 1 ; Frequency – 5 ; Monetary – 5 ). Данный клиент нам говорит о том, что он когда-то совершал много покупок и приносил хорошую прибыль этой компании. Но, по каким-то причинам уже давно перестал совершать какие-либо покупки. В таких случаях можно либо лично поинтересоваться у клиента, по каким причинам он отказался проявлять интерес к данной компании, либо самим пересмотреть свои прошлые отношения в сторону клиента в тот период, когда он перестал сотрудничать с компанией.

Вдобавок также, например, существуют клиенты с показателями «511 ». Это те клиенты, которые только начали совершать какие-либо покупки и являются «новичками». Компания обычно старается не разочаровать таких клиентов, и демонстрировать им различные конкурентоспособные преимущества.

Как видим, данный RFM-анализ полезен для сегментирования клиентов в те или иные категории и позволяет нам изучить их. После распределения и изучения клиентов мы можем составлять свои индивидуальные подходы к ним, для того чтобы увеличить прибыль данной компании и повысить лояльность клиентов для успешного бизнеса.

Предложенное исследование может быть использовано в работе торговых компаний и в обучении студентов различных направлений .

Библиографический список

Баженов Р.И., Векслер В.А., Гринкруг Л.С. RFM-анализ клиентской базы в прикладном решении 1С: Предприятие 8.3 // Информатизация и связь. 2014. №2. С. 51-54.

Голубков Е.П. RFM-анализ: методика и практика применения // Маркетинг в России и за рубежом. 2013. № 6. C. 11-24.

Александров В.И., Клюева А.А. RFM-анализ и e-mail-маркетинг. Теория и практика // Интернет-маркетинг. 2012. № 2. С. 96-106.

Александров В.И. Применение RFM-анализа при разработке таргетированных маркетинговых стратегий в сфере e-commerce // Маркетинг и маркетинговые исследования. 2014. № 5. С. 332-339.

Наумов А.А., Наумова А.А., Баженов Р.И. О некоторых моделях и модификациях классического ABC-анализа // Современные научные исследования и инновации. 2014. № 12 [Электронный ресурс]. URL: http://web.snauka.ru/issues/2014/12/42200 (дата обращения: 27.12.2014).

Жилкин С.А., Баженов Р.И. Совершенствование ассортимента товаров медицинского назначения на основе ABC-анализа // Экономика и менеджмент инновационных технологий. 2014. № 12 [Электронный ресурс]. URL: (дата обращения: 27.12.2014).

Резниченко Н.В., Наумов А.А., Баженов Р.И. Совершенствование ассортимента блюд кафе и системы закупок компонентов на основе ABC-XYZ-анализа // Экономика и менеджмент инновационных технологий. 2014. № 12 [Электронный ресурс]. URL: (дата обращения: 27.12.2014).

Наумов А.А., Баженов Р.И. О проблемах классических показателей эффективности инвестиционных проектов // Современные научные исследования и инновации. 2014. № 11-2 (43). С. 181-187.

Бронштейн К.С., Наумов А.А., Баженов Р.И. Применение классического ABC-анализа для анализа ассортимента блюд кафе // Экономика и менеджмент инновационных технологий. 2014. № 11 (38). С. 100-110.

Наумов А.А., Баженов Р.И. О неустойчивости метода нормализации критериев // Современные научные исследования и инновации. 2014. № 11-1 (43). С. 64-68.

Остроушко А.А., Баженов Р.И. Анализ ассортимента электротоваров с использованием ABC-анализа // Экономика и менеджмент инновационных технологий. 2014. № 10(37). С. 73-81.

Сизых А.Ф., Баженов Р.И. Разработка программной системы поиска ассоциативных правил на основе алгоритма apriori // Современные научные исследования и инновации. 2014. № 10-1 (42). С. 52-59.

Vexler V.A., Bazhenov R.I., Bazhenova N.G. Entity-Relationship Model of Adult Education in Regional Extended Education System // Asian Social Science. 2014. Т. 10. №20. С.1-14.

Векслер В.А., Баженов Р.И. Определение взаимосвязи номенклатурных позиций средствами 1С:Предприятие 8.3 // Современные научные исследования и инновации. 2014. № 7 (39). С. 45-49.

Пронина О.Ю., Баженов Р.И. Исследование методов регрессионного анализа программной среды Eviews // Nauka-rastudent.ru. – 2015. – No. 01 (013) / [Электронный ресурс] – Режим доступа. – URL: http://nauka-rastudent.ru/13/2320/

Rhee S.B. Customer selection in database marketing: the meaning of RFM // Thesis. 2003.

Mahboubeh K., Kiyana Z., Sarah A., Somayeh A. Estimating customer lifetime value based on RFM analysis of customer purchase behavior: Case study // Procedia Computer Science. 2011. № 3. C. 57-63.

Kristof C., Filip A.M., Koen W. Data accuracy’s impact on segmentation performance: Benchmarking RFM analysis, logistic regression, and decision trees // Journal of Business Research. 2014. Т. 67. C. 2751-2758.

Ya-Han H., Tzu-Wei Y. Discovering valuable frequent patterns based on RFM analysis without customer identification information. // Knowledge-Based Systems. 2014. Т. 61. C. 76-88.

Wikipedia. RFM-анализ. [Электронный ресурс]. // Википедия: свободная энциклопедия. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/RFM-%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7 (дата обращения: 10.01.15).

Bazhenov R.I., Luchaninov D.V. Use of blended learning elements for formation of a humanitarian student’s creative initiative at learning modern information technologies // Life Science Journal. 2014. Т. 11. № 11s. С. 371-374.

Баженов Р.И. Об организации научно-исследовательской практики магистрантов направления «Информационные системы и технологии» // Современные научные исследования и инновации. 2014. № 9-2 (41). С. 62-69.

Таким образом, клиентам, которые купили недавно, являются частыми покупателями и тратят много, назначается оценка 5 |5|5 . Они ваши лучшие клиенты.

В данном случае Александра является VIP – клиентом, а не Анна, которая потратила больше всех.

С другой стороны, клиенту, который потратил меньше всех, покупал давно и не часто присваивается оценка 1|1|1 . В данном случае это Николай. Теперь это имеет смысл, не так ли?

Как рассчитать оценку RFM по шкале 1-5?
Различные предприятия могут использовать разные методы для ранжирования значений RFM в масштабе от 1 до 5. Но вот два наиболее распространенных метода.

МЕТОД 1: Простые фиксированные диапазоны:

Пример:

Если кто-то купил в течение последних 24 часов, назначьте им оценку 5 .
За последние 3 дня - 4 . Назначьте 3 , если они купили в течение текущего месяца, 2 - за последние шесть месяцев и 1 - для всех остальных.

Как вы можете видеть, мы сами определили диапазон для каждого балла. Пороговые значения диапазона основаны на характере бизнеса. Таким же образом вы определяете диапазоны для частоты и денежных значений.

Этот метод оценки зависит от отдельных предприятий - поскольку они решают, какой диапазон они считают идеальным для периодичности, частотности и денежных значений.

При использовании данного метода расчета есть некоторые нюансы.
По мере роста бизнеса, диапазон баллов может потребовать частых корректировок.

МЕТОД 2: Процентное разделение на 5 равных значений на основе доступных данных.

Этот метод чуть сложнее, так как придётся работать с процентами, но в свою очередь он решает множество проблем, с которыми можно столкнуться при использовании первого метода. Данный подход работают с любой отраслью, поскольку диапазоны выбираются из самих данных и распределяются равномерно.
Конечно, мы рекомендуем использовать именно этот метод, поскольку сегментация будет более точной.

Сводка расчетов RFM :

Возьмите данные своего клиента, дайте оценку от 1 до 5 для R , F и M .
Графическое представление RFM поможет вам и другим лицам, принимающим решения, лучше понять RFM-анализ вашей организации.

R , F и M имеют оценки от 1 -5 , всего 5 x5 x5 = 125 комбинаций значений. Три измерения R , F и M могут быть наилучшим образом построены на трехмерной диаграмме. Если бы мы посмотрели, сколько клиентов у нас есть для каждого значения RFM , нам придется посмотреть 125 точек данных.

Но работа с 3D -графиками на бумаге или экране компьютера не сработает. Нам нужно что-то в двух измерениях, что-то легче изобразить и понять.

Упрощенное представление RFM-анализа:

В этом подходе мы используем частотность + денежный балл по оси X (диапазон от 0 до 10) и время последней покупки (диапазон от 0 до 5) по оси Y, Это уменьшает возможные комбинации со 125 до 50. Объединение F и M в один критерий имеет смысл, потому что оба значения связаны с тем, сколько клиент покупает. R (давность) на другой оси дает нам быстрый взгляд на уровни повторного взаимодействия с клиентом.

Повышение эффективности - создание сегментов.

Понимание 50-и элементов все еще может быть утомительным. Поэтому мы можем обобщить наш анализ на 11 сегментов, чтобы лучше понять наших клиентов.
Если вы помните, мы обсуждали эти сегменты в начале этой статьи.

Вот таблица, в которой объясняется, как вы можете создать 11 сегментов клиентов на основе оценок RFM .
Предоставление четкого цвета для каждого сегмента позволит легче запомнить клиентов и понять текущую ситуацию в бизнесе.

Вот наш окончательный сводный отчет RFM -анализа !