Analiza RFM – maksymalne wykorzystanie wiedzy o działaniach odbiorców

Jednym z podstawowych zadań marketera jest poznanie i zrozumienie swoich klientów tak, aby zgromadzoną wiedzę skutecznie wykorzystać w budowaniu relacji i zwiększaniu sprzedaży. W tym tekście chciałbym opowiedzieć Ci o bardzo fajnej metodzie, którą można zastosować do analizy zachowania Twoich odbiorców (analiza RFM), a następnie do tworzenia odpowiednich grup subskrybentów i wysyłania dopasowanych komunikatów dla każdej z nich. Cel? Sukces Twoich kampanii e-mail marketingowych, rzecz jasna!

Wskaźnik RFM (Recency, Frequency, Monetary) to jedno z najbardziej popularnych narzędzi służących do wartościowania klientów na podstawie ich wcześniejszych zakupów. Jest ono szczególnie wykorzystywane przez ekspertów, którzy zajmują się marketingiem bezpośrednim. Dzięki niemu mogą określić wartość klienta (co ma niebagatelne zastosowanie w późniejszej jego obsłudze), ale także przewidzieć jego reakcję na przyszłe działania marketingowe.

Wykorzystanie anaizy RFM w e-mail marketingu może w prosty sposób zwiększyć efektywność wykorzystania tego kanału komunikacji oraz poprawić reputację nadawcy wśród dostawców skrzynek pocztowych (ci bardzo dokładnie obserwują, jak na wiadomości reagują odbiorcy - a im lepiej dopasowana komunikacja, tym więcej otwarć i kliknięć).

Ważne jest, aby marketer, chcąc maksymalnie wykorzystać tę analizę RFM, dokładnie zbierał dane o zachowaniu swoich odbiorców zarówno po stronie systemu do e-mail marketingu, jak i sklepu internetowego. Niezmiernie istotne staje się w tym wypadku zsynchronizowanie danych pomiędzy różnymi systemami za pomocą API, które jest oferowane przez dobre systemy do e-mail marketingu typu MailerLite.

Przystępując do analizy RFM, marketer powinien ocenić każdego odbiorcę/klienta w trzech płaszczyznach:

• Ile czasu upłynęło od ostatniego zakupu? Zasadniczo, im czas jest krótszy, tym wartość danego klienta wyższa.

• Ile razy dany odbiorca dokonał zakupów w Twoim sklepie? Im częściej to robił, tym jego wartość jest wyższa.

• Ile pieniędzy klient wydał w Twoim sklepie? Oczywiście im więcej, tym wartość klienta jest wyższa.

Zgodnie z tradycyjnym podejściem do analizy RFM w kolejnym kroku marketer powinien każdej z cech przypisać odpowiednią wagę w zależności od specyfiki branży, w jakiej działa. Poniżej omówię bardziej rozbudowaną odmianę analizy RFM - tę przeznaczoną dla e-commerce. 

Osobiście jestem zwolennikiem podejścia, jakie proponuje w swoich opracowaniach Database Marketing Institute, aby rozpocząć segmentowanie posiadanej bazy w oparciu o wartość, kiedy nastąpił ostatni zakup (recency) przez odbiorcę. W zależności od źródła można znaleźć wiele wskazówek, na ile segmentów powinna być podzielona baza, czyli jak będziemy wartościować odbiorców. Osobiście sugerowałbym wykorzystanie skali 1-5, co zresztą rekomenduje Jim Novo w swojej publikacji "Drilling Down: Turning Customer Data into Profits with a Spreadsheet".

Tak więc pierwszym krokiem, od którego zacznie się analiza rfm powinno być podzielenie całej bazy odbiorców na 5 równych segmentów.

• Wartość 5 przypisujemy 20% klientów, którzy ostatnio dokonali zakupów.

• Wartość 1 przypisujemy 20% klientów, którzy bardzo dawno nie dokonali u nas zakupów.

Pozostaje bardzo istotne pytanie, co rozumiemy pod pojęciem "ostatnio kupili" czy "bardzo dawno nie dokonali zakupów". Niestety nie ma jednej metody określenie tego przedziału - dlatego tak ważne jest, aby każda grupa miała mniej więcej taką samą liczbę przypisanych odbiorców. Bardzo często, doradzając osobom prowadzącym e-commerce, staram się sugerować podział ze względu na następujące okresy "ostatniego zakupu":

• 5 pkt - w ciągu ostatniego tygodnia;

• 4 pkt - w ciągu ostatniego miesiąca;

• 3 pkt - w ciągu ostatnich 2 miesięcy;

• 2 pkt - w ciągu ostatnich 3 miesięcy;

• 1 pkt - powyżej 3 miesięcy.

Jeżeli już masz bazę podzieloną na 5 segmentów ze względu na datę ostatniego zakupu, czas ponownie podzielić odbiorców na 5 równych grup ze względu na liczbę dokonanych przez nich zakupów w całej historii Waszego kontaktu. Analogicznie do pierwszego podziału przyjmujemy, że 5 to wartość najwyższa i dotyczy tych, którzy dokonali najwięcej zakupów, natomiast 1 przypada na osoby, które dokonały tych zakupów najmniej. W ten oto sposób stworzyliśmy macierz 25 pól opisujących Twoich odbiorców (W kolumnach odczytasz Frequency: 5 segmentów po 20% odbiorców. W wierszach odczytasz Recency: 5 segmentów po 20% odbiorców.)

Patrząc na powyższy wykres, możesz już łatwo zobaczyć kilka prawidłowości:

• osoby, które są nowymi klientami, mają wartość 51 (bardzo wysoki wskaźnik recency, bardzo niski wskaźnik frequency);

• osoby, które mają mają wartość 55 są prawdopodobnie Twoimi najwierniejszymi odbiorcami i musisz o nich szczególnie dbać;

• osoby, które mają wartość 11 są grupą, do której będzie Ci najtrudniej dotrzeć ze swoim przekazem.

Teraz przyszedł czas na ostatnią część analizy - czyli określenie, ile dana osoba w całej historii Waszej relacji zostawiła u Ciebie pieniędzy. Analogicznie do wcześniejszych podziałów i w tym wypadku warto zastosować skalę od 1 do 5, dzieląc przy tym każdy z 25 segmentów, które powstały ze scoringu RF. W ten sposób otrzymasz macierz 125 pól. W każdym z nich znajdują się odbiorcy - najlepiej jeśli ich liczba jest mniej więcej równa. Następnie musisz już tylko stworzyć segmenty w systemie do e-mail marketingu i przygotować do nich odpowiednią komunikację. Oczywiście nie namawiam Cię, by tworzyć aż 125 grup i do każdej wysyłać inne kampanie. Natomiast oczywiste jest, że odbiorcy, którzy znajdują się w segmencie 555 (kupili niedawno, wydali najwięcej, a do tego częstotliwość zakupów jest największa) są dla Cebie o wiele cenniejsi niż grupa z segmentu 111. 

Teraz warto się zastanowić, jak komunikować się z każdym z odbiorców. Rozważając to, w jaki sposób będziesz tworzyć komunikację i oferty dla poszczególnych grup, warto sięgnąć do wspomnianej już przeze mnie książki Jim'a Novo, który jasno określa następujące zależności:

• Konsumenci, którzy ostatnio (recency) dokonali zakupu, są bardziej skłonni do kolejnej transakcji niż ci, którzy nie robili ostatnio u nas zakupów. 

• Klienci, którzy robią zakupy często (frequency), chętniej robią zakupy niż ci, którzy kupili raz lub dwa razy.

• Klienci, którzy w sumie wydali u nas dużo pieniędzy (monetary), prawdopodobnie kupią u nas znowu.

Osobiście nie jestem zwolennikiem tworzenia 125 strategii komunikacji z każdym z segmentów odbiorców. Na początku najlepiej przygotuj dwie - trzy strategie w zależność od wysokości wskaźnika RFM. A oto kilka wskazówek:

Wysoki RFM

Klienci którzy mają wysoki RFM, są bardziej skłonni do kontynuowania „znajomości” z marką i nowych akcji. Dodatkowo dużo szybciej i lepiej reagują na marketingowe promocje. Z takimi osobami co do zasady warto nawiązać dialog, który nie będzie komunikacją sprzedażową. Warto zapytać ich o opinie na temat Twoich produktów i usług oraz zaprosić do przetestowania nowych. Nie zapomnij o e-mailu z życzeniami świątecznymi - przy czym dobrze, aby ta wiadomość nie wyglądała jak "zwykły newsletter świąteczny", ale jak wysoce spersonalizowany e-mail napisany przez człowieka do człowieka. Jeżeli oferujesz jakieś usługi, warto zaproponować wsparcie dedykowanego doradcy - opiekuna itp.

Niski RFM

Z kolei osoby, które mają niski wskaźnik RFM, są mniej skłonni do kontynuowania „znajomości” z marką i nowych akcji. Dużo wolniej i gorzej reagują na marketingowe promocje - stąd też wielkość przysłowiowej marchewki musi być odpowiednio duża (np. odpowiednio duży rabat lub darmowa wysyłka towaru w przypadku działań e-commerce). Skoro już mowa o wielkości rabatów, warto zastanowić się, czy wszystkim o niskim wskaźniku RFM warto dawać rabat o takiej samej wartości. Jim Novo sugeruje, aby w tym wypadku dokładnie przyjrzeć się wartości R i w zależności od niej odpowiednio dostosowywać rabat. I tak osoby, które mają wskaźnik R na wysokim poziomie (wartość 4), a pozostałe wskaźniki niskie, powinny otrzymać najmniejszy rabat. Wraz ze spadkiem wartości R wysokość rabatu powinna rosnąć.

Dwie wartości na najwyższym poziomie

Wielu marketerów wyznaje również zasadę, iż najlepiej wyszukać w macierzy tylko tych odbiorców, którzy mają przynajmniej dwie wartości na najwyższym poziomie i odpowiednio komunikować się z nimi, starając się tak dobrać komunikaty, aby trzeci parametr zwiększył swoją wartość. W ten sposób, jeżeli mamy odbiorców, którzy mają niski wskaźnik R - możemy im zaproponować specjalną ofertę, ale dostępną tylko “teraz” tzn. w ograniczonym czasie - tak aby jej komunikat był nastawiony przede wszystkim na wzbudzenie poczucia pilności. Osobom, które mają niski wskaźnik F, można zaproponować specjalny “program lojalnościowy", który będzie ich angażował do częstszego robienia zakupów. Natomiast w przypadku osób o niskim M - być może warto pomyśleć o odpowiednim rabacie, który w ostatecznym rozrachunku sprawi, że taki odbiorca zostawi u nas więcej pieniędzy.

A co jeżeli nie prowadzę sprzedaży online? - czyli uproszczona analiza RFM

Wielu marketerów zastanawia się, czy można wykorzystać analizę RFM w momencie, gdy prowadzą działania e-mail marketignowe, ale nie sprzedają bezpośrednio przez Internet lub ich działania nie są nastawione stricte na sprzedaż (np. wysyłka newslettera, który edukuje odbiorców). Oczywiście w takim wypadku również warto skorzystać z pewnej wersji analizy RFM.

1. Pomyślmy nad uproszczeniem analizy i scoringowaniem odbiorców w skali 1-3.

2. Przyjmijmy, że R to ostatni e-mail, w którym odbiorca dokonał kliknięcia w dowolny link. F w takim wypadku będzie sumą wszystkich kliknięć, jakie odbiorca dokonał od początku bycia naszym subskrybentem.

3. Jeżeli jesteś w stanie określić "wartość" poszczególnych linków, możesz traktować je jako wskaźnik M. Natomiast jeżeli uważasz, że wszystkie linki są jednakowo dla Ciebie ważne - możesz w analizie pominąć wartość M i przeprowadzić scoring odbiorców w oparciu o wartość RF.

Odbiorców, którzy w tej analizie dostaną wysoką punktację, warto nagrodzić za lojalność i zaangażowanie. Do takich osób możemy przesłać dostęp do unikatowego raportu (który zobaczą jako pierwsi) lub do innych ekskluzywnych materiałów, które dla innych odbiorców będą dostępne dopiero za jakiś czas. Nie zaszkodzi także po prostu podziękować im za to, że są zapisani na Twój newsletter i z przyjemnością go czytają.

Z drugiej strony odbiorców o niskim wskaźniku RF warto bardziej zaangażować. Dobrze w tej roli sprawdza się zaproszenie takiego odbiorcy na mini kurs poświęcony interesującym go zagadnieniom, który będzie realizowany za pomocą cyklicznych, dość częstych e-maili. Dzięki temu możemy wzbudzić w nim odpowiednie przywiązanie do regularnego czytania maili, jakie chcemy mu przesyłać.

RFM w praktyce - sztuka komunikacji z klientem

Przyjrzyjmy się kilku wariantom analizy - ich celom i możliwościom w wersji 3-punktowej, uproszczonej.

Wielu marketerów po przeczytaniu powyższego tekstu stwierdzi - super - jednak to wymaga bardzo dużego zaangażowania z naszej strony, a nie wiadomo, czy w ogóle to nam się opłaci.

Analiza RFM pomaga segmentować klientów na podstawie ich rzeczywistych działań: częstotliwości, wartości i aktualności zakupów. Dzięki temu możesz dostosować komunikację, zwiększyć skuteczność kampanii i lepiej zarządzać budżetem marketingowym. To świetny sposób, by nie tylko poznać swoich klientów, ale i realnie zwiększyć ich zaangażowanie i wartość dla firmy. Testuj, eksperymentuj, analizuj, wyciągaj wnioski. I co najważniejsze, licz zyski! A na koniec poinformuj nas koniecznie o swoim sukcesie! Powodzenia!

*Artykuł został opracowany na podstawie materiałów przygotowanych przez Pawła Salę dla platformy FreshMail. Obecnie FreshMail jest częścią MailerLite – więcej informacji na ten temat znajdziesz tutaj.