RFM-сегментация позволяет разделить клиентов на группы по трём критериям: 1) давность последнего заказа (R - recency); 2) количество заказов (F - frequency); 3) доход (M - money).

Каждому клиенту присваивается от 1 до 5 по каждому критерию. Например, у компании "А" могут получиться следующие параметры RFM - 422, где R = 4, F = 2, M = 2.

По итогу получается 125 сегментов, которые не очень удобно рассматривать. Однако мы совмещаем F и M, чтобы получить 25 сегментов, которые можно расположить на одной матрице.

Чтобы лучше понять, как оценивать каждый из 25 сегментов, давайте рассмотрим крайности.

В левом верхнем углу клиенты с рейтингом RFM = 155. Они принесли много денег в компанию, сделали много заказов, но не заказывали уже очень давно. Есть высокая вероятность, что они практически ушли. Их нельзя потерять.

В левом нижнем углу клиенты с рейтингом RFM = 111. Они принесли мало денег, сделали мало заказов и давно не заказывали. Это потерянные клиенты.

В правом нижнем углу клиенты с рейтингом RFM = 511. Они принесли мало денег, сделали мало заказов, но это было совсем недавно. Это новички.

В правом верхнем углу с клиенты с рейтингом RFM = 555. Они принесли много денег, сделали много заказов и это было совсем недавно. Это ваши чемпионы, самые ценные клиенты, по данному методу сегментации.

Остальные сегменты промежуточные. Но их так же необходимо отслеживать и стремиться управлять их активностью. Для удобства понимания, мы разделили 25 сегментов на 11 и присвоили им названия: "Перспективные", "Потенциально лояльные" и другие.

54% из всех клиентов - это ушедшие или почти ушедшие клиенты.
17% находятся в зоне риска. А это важные клиенты.

27% всех продаж за 8 лет принесли два контрагента: id 158 и id 162. Это серьезный дисбаланс и зависимость от ключевых клиентов. Во многом, из-за этого и появляются сильные отклонения по ABC-анализу. Для проведения более объективного анализа следует его проводить без этих двух клиентов.

163 260 рублей - средний чек клиентов из сегмента "Их нельзя потерять". Это значение превышает AOV (средний чек) у 84% сегментов. А эти клиенты вот-вот уйдут.

Дашборд интерактивен. Вы можете кликать на круги в каждом сегменте. Это будет фильтровать клиентов в таблице справа. Можно смотреть, из каких клиентов состоит каждый сегмент.

И наоборот, можно находить клиентов в таблице справа и нажимать на них. Тогда покажется тот сегмент, в котором они находятся.

Рекомендуемая последовательность действий:

1. Найти способы вернуть клиентов из красной и оранжевой зон. Они сильно увеличат продажи.
2. Удерживать клиентов из зеленой зоны. Однако не стоит идти на большие уступки. Вероятно, они и так удовлетворены сотрудничеством.
3. Попытаться реанимировать потерянных клиентов из серой зоны. Для этого следует выделить отдельных сотрудников и разработать определенную тактику работы с клиентами.
4. Активно развивать и стимулировать перспективных клиентов и новичков из синей зоны. Необходима интенсивная работа и существенные преференции на начальном этапе сотрудничества.

В основе когортного анализа стоит понятие когорты. Это группа клиентов, которые объединены между собой только одним - временем, когда они начали сотрудничать с вашей компанией.

К примеру, все клиенты, которых привлекла ваша компания в 2018 году, будут принадлежать к когорте, скажем, "2018".

Если разделить клиентов по когортам и расположить на таблице или на диаграмме, то можно увидеть:
1. Когда пришло больше всего новых клиентов;
2. Какие когорты остались с вами дольше других;
3. Из каких когорт состоят ваши текущие продажи;
4. Насколько эффективно ваша компания удерживает клиентов;
и не только.

Когортный анализ можно "читать" по матрице или диаграмме.

В примере ниже столбцы - это когорты по годам. Строки по кварталам - это месяц продажи. То есть, спускаясь сверху вниз, можно отслеживать изменение количества клиентов конкретной когорты.

Другим полезным инструментом визуализации когортного анализа выступает диаграмма с цветовым разграничением когорт.

По ней можно визуально отследить, как появлялись и отсеивались когорты со временем.

В примере ниже можно увидеть, что полугодовые когорты резко снижаются через полгода, но потом отсеивание идет на спад и клиенты уходят не так сильно.

Привлечение новых клиентов имеет стабильную тенденцию под конец каждого года. Вероятно, это связано с сезонностью в отрасли. Однако затем кол-во клиентов в когорте неизменно шло вниз.

Хуже всего были удержаны клиенты из 2018 года - на второй год осталось только 66% клиентов.
Лучше всего были удержаны клиенты из 2015 и 2016 годов. На второй год осталось 85% и 88% соответственно.

В 2019 году был существенно снижен приток новых клиентов. Как результат - в 2019 кол-во активных клиентов впервые снизилось на 5%. До этого был стабильный рост от года к году.

Дашборд интерактивен. Вы можете кликать на ячейки, столбцы и строки в матрице. Это будет фильтровать конкретную когорту на диаграмме. И наоборот.

Рекомендуемая последовательность действий:

1. Посчитать коэффициент оттока клиентов из компании (Churn Rate), определить границы его приемлемого значения. Работать над снижением оттока. Ведь удержание текущих клиентов всегда выгоднее, чем привлечение новых.
2. Выявить причины удачного удержания в 2015 и 2016 годах и повторять в текущем году.
3. Поставить план привлечения новых клиентов в 2020 году. По итогам 1 и 2 квартала это рекордно низкое количество.

Если не предпринять эти действия, то по количеству активных клиентов компания начнет снижать динамику, что приведет к последующей стагнации и упадку.

В основе метода лежит определение факта ухода клиента.

В данном случае уходом мы будем считать, если после последнего заказа клиента прошло 365 дней. Именно наступление этого момента будет означать, что клиент потерян. Возможно, что окончательно и бесповоротно.

Формула коэффициента оттока:

кол-во ушедших клиентов за период / кол-во клиентов за период * 100

Доля клиентов, которые уходят, становится больше с каждым годом. В 2019 году это почти половина (41%).

Это связано с замедлением роста привлечения новых клиентов. В 2015 году, например, был рекордный прирост клиентов - 171. Именно это повлияло на снижение Churn Rate.

Учитывая снижение активности клиентов в 2020 году (отчасти, в связи с кризисом и пандемией), текущий год может поставить новый рекорд по этому показателю и перевалить за отметку в 50%.

Чтобы компенсировать "потери" клиентов, нужно привлекать больше новых. Это взаимозависимые параметры.