RFM Analysis: What is it in Marketing

Definition

RFM-анализ (Recency, Frequency, Monetary) — это методика, используемая в маркетинге для сегментации клиентов на основе их покупательского поведения. Он позволяет определить, насколько недавно клиент совершил покупку (Recency), с какой частотой он делает покупки (Frequency) и какую сумму он тратит на каждую покупку (Monetary). RFM-анализ помогает идентифицировать наиболее ценных клиентов, а также разработать персонализированные маркетинговые стратегии для удержания и привлечения новых клиентов.

Recency reflects how recently a customer made their last purchase. The closer the purchase date is to the current moment, the higher the Recency value. The goal is to identify customers who have recently made a purchase, as they tend to be the most active and loyal to the brand.

Frequency indicates how often a customer makes purchases. The more purchases a customer makes, the higher the Frequency value. Customers with a high purchase frequency can be valuable because they are likely to be loyal and regular buyers.

Monetary (amount) reflects the average amount a customer spends on each purchase. The higher the amount, the higher the Monetary value. Customers who spend more money on each purchase can be the most profitable for a business.

RFM Analysis: Definition and Application in Marketing

To conduct RFM analysis, it is necessary to collect and structure customer data, including information on the date of the last purchase, the number of purchases in a certain period, and the total amount of expenses. Then, each customer is assigned a score for each of the three parameters according to their values. For example, a customer who made a purchase recently is assigned a high score for Recency.

После этого происходит сегментация клиентов на основе RFM-анализа. Обычно используются квартили, чтобы разделить клиентов на группы. Например, клиенты с высокими значениями Recency, Frequency и Monetary попадают в группу «Лучших клиентов», а клиенты с низкими значениями — в группу «Потерянных клиентов».

 Template for effective customer analysis

Шаблон RFM-анализа в Excel состоит из нескольких листов и колонок, каждая из которых отвечает за один из параметров RFM — Recency, Frequency, Monetary. В первой колонке каждого листа указываются идентификаторы клиентов или их уникальные имена.

The Recency sheet shows the date of each customer's last purchase. For convenience, you can use the date format to easily determine how long ago the purchase was made. In the column next to each date, you can specify a formula that will automatically calculate the number of days that have passed since the purchase date until the current moment.

The Frequency sheet shows the number of purchases made by each customer over a given period. Here you can simply enter the number of purchases in the appropriate column.

The Monetary sheet shows the amount spent by each customer on purchases. Here you can specify the total amount spent or the average amount per purchase

To conduct RFM analysis, you can use an Excel template. Here is an example of a template that can be used to analyze customer data:

In this example, we have information about five customers and their purchasing behavior. For each customer, we specify the Recency, Frequency, and Monetary values.

After filling in the data on each sheet, you can begin to conduct the analysis. To do this, you can add formulas to each sheet that will calculate points for each RFM parameter. For example, for Recency, you can use a formula that will assign a high score if the purchase date is closer to the current moment, and a low score if the purchase was made a long time ago.

How to segment customers

Once you have calculated the scores for each parameter, you can begin segmenting your customers. You can use conditional formatting or filters to divide customers into groups based on their Recency, Frequency, and Monetary scores.

RFM analysis template in Excel allows companies to easily structure customer data and gain valuable insights to develop personalized marketing strategies. It helps identify the most valuable customers who generate more revenue and make purchases more often. This allows companies to focus their efforts and resources on retaining and developing these customers, as well as attracting new customers with a similar profile.

RFM Analysis Template in Excel is an effective tool for analyzing customers and developing personalized

Once the data is filled in, you can begin the analysis. To do this, you can assign points to each of the three indicators. For example, you can use a scale from 1 to 5, where 5 is the highest value. You can then calculate the RFM sum by adding up the values of the three indicators for each client.

Customers can then be divided into segments using quartiles or other data partitioning methods.

For example, you can divide clients into three groups:

Когда клиенты разделены на сегменты, компания может разработать персонализированные маркетинговые стратегии для каждой группы. Например, для «Лучших клиентов» можно предложить эксклюзивные предложения, бонусы или скидки, чтобы удержать их и стимулировать к дальнейшим покупкам. Для «Потерянных клиентов» можно разработать программу восстановления, например, отправлять им персонализированные предложения или приглашения.Для клиентов низкого RFM-сегмента можно разработать маркетинговые активности для их вовлечения и привлечения к бренду.

Диапазоны для каждого показателя могут значительно различаться в зависимости от типа компании. Например, если ваш бизнес связан с продажей бытовой техники или мебели, то вы можете считать оценку «хорошо», если клиент совершит повторную покупку через 6 месяцев. Однако, если ваша компания занимается доставкой еды, то считать оценку «плохо» можно, если клиент не делает повторных заказов в течение 2 недель. Также важно учитывать, что суммы покупок будут различаться в зависимости от вида бизнеса. Например, для мебельного магазина сумма в 10 000 рублей может считаться низкой, в то время как для компании по доставке еды — это может быть высокий чек.

The formation of segments also depends on the specific conditions and goals of the company. As a result, you can create 27 different segments (333) with ratings such as 111, 112, 113, 121, 131 and so on to more accurately analyze and engage with your audience.

RFM analysis is a powerful tool for customer segmentation and developing personalized marketing strategies. It allows companies to use their resources more efficiently, improve customer engagement, and increase sales. Using an Excel template and analyzing Recency, Frequency, and Monetary data, you can identify your most valuable customers and take steps to retain and attract new customers. With RFM analysis, companies can more accurately define their target audience, offer more relevant offers, and improve the overall customer experience.

Sometimes, to create unique segments, it is enough to consider just two key indicators.

RF Analysis: По «Давности» и «Частоте». Этот анализ позволяет определить, как часто ваши клиенты совершают покупки в определенный период времени. Это отличный способ выявить клиентов, которые недавно приобрели вашу продукцию и остаются постоянными клиентами.

RM Analysis: Распределение клиентов по параметрам «Давность» и «Монетизация». Этот вид анализа помогает определить клиентов, приносящих наибольшую прибыль, а также тех, кто вносит незначительный вклад в общий доход.

FM Analysis: Распределение клиентов в зависимости от «Частоты» и «Суммы» покупок. Этот метод выделяет клиентов, совершающих маленькие покупки с высокими суммами, а также тех, кто часто совершает покупки, но с небольшими чеками.

Based on the data you receive, you will be able to develop a strategy and tactics for interacting with each segment of your customer base.

Например, в сегменте «333» будут клиенты, которые давно не покупали, сделали только одну маленькую покупку. На первый взгляд, они могут показаться менее перспективными, но не стоит их забрасывать. Ведь они хоть раз проявили интерес к вашим продуктам.

С другой стороны, сегмент «111» — это «чемпионы» вашей клиентской базы. Они часто покупают, совершают крупные покупки и последний раз покупали недавно. С такими клиентами стоит вести очень бережные отношения.

For each segment, you can develop customized offers with special conditions and start building communication. You can adapt communication for each segment or limit it to a few priority ones, depending on your goals.

How to Use RFM Methodology Effectively

RFM-анализ в маркетинге — это инструмент с долгой историей, который уже несколько десятилетий помогает оптимизировать возврат на инвестиции (ROI) от рекламных кампаний. Обычно применение методики RFM в рекламе заключается в том, что для каждого сегмента аудитории создаются уникальные креативы и тексты. Этот подход также используется при необходимости классификации клиентов по их активности и характеристикам.

Сегментация клиентов — это нечто вполне стандартное в мире маркетинга. Крупные компании стремятся к максимальной детализации сегментации клиентов, а эксперты, занимающиеся этой задачей, разрабатывают четко структурированные стратегии сегментации клиентов.

«RFM-анализ может быть вашим верным спутником в увеличении жизненной ценности клиентов (LTV). Многое зависит от того, сколько ваши клиенты готовы потратить во время всего периода взаимодействия с вашим брендом, и здесь RFM-анализ приходит на помощь. С его помощью можно уменьшить потери клиентов, продвигать дополнительные товары и услуги в наилучшие сегменты, укреплять лояльность и устраивать сарафанное радио, продавать более дорогие товары и услуги и многое другое.

However, you should remember about moderation. If you address the same segment of customers too often, you can cause irritation and loss of customers.

Pros and cons

The success of using RFM analysis in marketing is confirmed by a huge number of successful cases provided by retailers, entrepreneurs in the HoReCa, beauty industry and other professionals in the field of entrepreneurship.

Advantages of RFM Analysis

Limitations of RFM Analysis

RFM analysis is undoubtedly a powerful and important tool for marketers and entrepreneurs who want to better understand their customers and optimize their marketing strategies. This method allows you to classify customers based on their activity and purchasing behavior, which in turn facilitates more accurate and personalized communication.

Преимущества RFM-анализа явно видны: возможность создания высокоцелевых рекламных кампаний, улучшение клиентского опыта, оптимизация маркетинговых расходов и увеличение лояльности клиентов. Важно помнить, что RFM-анализ — это лишь один из инструментов в арсенале маркетолога, и его успешное применение требует тщательного анализа и интеграции с другими маркетинговыми стратегиями.

However, as with any tool, RFM analysis has its limitations, including limited applicability in some scenarios. It also requires access to customer data and careful analysis. However, when used correctly, RFM analysis can significantly improve marketing efforts and increase campaign effectiveness.

In conclusion, RFM analysis remains an important tool for marketers and business leaders to better understand and consciously engage with customers. When successfully applied, it can help improve results and customer satisfaction, which can ultimately lead to increased profits and business success.