![](/sites/default/files/2020-07/15766724456774.jpg)
На фоне нестабильности на углеводородных рынках и продолжающейся пандемии коронавирусной инфекции ритейлеры сталкиваются со снижением покупательской активности.
На рынке консалтинговых и аналитических услуг существует множество решений и методов стимулирования продаж и повышения покупательской способности. Прежде чем использовать тот или иной метод, важно осознавать потребности покупателей, а также барьеры, с которыми они сталкиваются при осуществлении покупок.
К примеру, продавец может создавать более релевантные и персонализированные предложения покупателю, если будет знать, какие категории товаров он покупал, сколько товаров было в его чеке, сколько он тратит в среднем и что послужило мотивом его покупки (предположим, покупает только перед праздниками).
Сегментировать покупателей можно по разным параметрам. Чтобы гарантированно увидеть результаты, рекомендуем воспользоваться классическим инструментом - RFM-анализом, который позволяет проводить сегментирование потребителей по уровню лояльности на основе их прошлых действий и предугадывать их поведение. RFM-анализ чаще всего используется на B2C рынке. Он разделяет покупателей по трем разным характеристикам: давности покупки, частоте покупки и сумме чека.
![](/sites/default/files/inline-images/1_0.png)
Цель RFM-анализа - выявить потребности каждого сегмента покупателей и разработать коммуникацию по каждому из них.
Рассмотрим модель RFM-анализа, разработанную аналитиками Reshape Analytics для крупного ритейлера из СНГ.
Аналитический инструментарий модели разработан с использованием двух аналитических платформ. Qlik Sense для визуализации результатов, Loginom для подготовки данных и калькуляции сложных механик.
![](/sites/default/files/inline-images/2%20%283%29.png)
![](/sites/default/files/inline-images/3_2.png)
Для данной модели ритейлер предоставил данные по более 200 тысяч уникальных клиентов, что включает более 2,5 млн транзакций.
![](/sites/default/files/inline-images/4_1.png)
![](/sites/default/files/inline-images/5_1.png)
Аналитики Reshape Analytics предоставили ритейлеру возможность выбрать сложность квантования диапазонов значений R, F и M (3 - тертили, 4 - квартили, 5 - квинтили или 10 частей - децили). Как правило, чем больше частей, тем точнее и сложнее коммуникация. В данной модели рассмотрим квантование по 3 частям (тертилям).
Покупатели группируются по квантилям, в зависимости от времени с последней покупки, количества покупок и суммы покупки.
![](/sites/default/files/inline-images/6.png)
Для различных сегментов покупателей определяются стратегии коммуникации. Традиционно, конверсия рассылок на покупателя в оттоке низкая, так как он рассматривает коммуникацию, как нецелевую. Поэтому часто возвращающие коммуникации фокусируются на наиболее экономически привлекательных сегментах покупателей.
R = 1 ПОКУПАТЕЛЬ ДАВНО НЕ ДЕЛАЛ ПОКУПОК, ВОЗМОЖНО, В ОТТОКЕ
R |
F |
M |
ОПИСАНИЕ |
СТРАТЕГИЯ |
1 |
3 |
2 |
Давно не был, раньше бывал часто, средний чек |
ВОЗВРАЩЕНИЕ |
1 |
3 |
3 |
Давно не был, раньше бывал часто, высокий чек |
R = 2 ПОКУПАТЕЛЬ НЕКОТОРОЕ ВРЕМЯ НЕ ДЕЛАЛ ПОКУПОК
R |
F |
M |
ОПИСАНИЕ |
СТРАТЕГИЯ |
||
2 |
1 |
3 |
Некоторое время не был, редко покупает, высокий чек |
ПОВЫСИТЬ F, ВЫЯВИТЬ ПОТРЕБНОСТЬ |
||
2 |
2 |
1 |
Некоторое время не был, иногда покупает, низкий чек |
ПОВЫСИТЬ F |
||
2 |
2 |
2 |
Некоторое время не был, иногда покупает, средний чек |
|||
2 |
2 |
3 |
Некоторое время не был, иногда покупает, высокий чек |
|||
2 |
3 |
1 |
Некоторое время не был, раньше покупал часто, низкий чек |
РИСК ОТТОКА. ВЕРНУТЬ |
||
2 |
3 |
2 |
Некоторое время не был, раньше покупал часто, средний чек |
|||
2 |
3 |
3 |
Некоторое время не был, раньше покупал часто, высокий чек |
|||
|
|
|
|
|
|
|
R = 3 НЕДАВНО КУПИЛ
R |
F |
M |
ОПИСАНИЕ |
|
3 |
1 |
2 |
Активный, редко покупает, средний чек |
Повысить F (повторная покупка)
|
3 |
1 |
3 |
Активный, редко покупает, высокий чек |
|
3 |
2 |
1 |
Активный, иногда покупает, низкий чек |
|
3 |
2 |
2 |
Активный, иногда покупает, средний чек |
Повысить F и средний чек (М) |
3 |
2 |
3 |
Активный, иногда покупает, высокий чек |
Повысить F |
3 |
3 |
1 |
Активный, покупает часто, низкий чек |
Повысить средний чек (М) |
3 |
3 |
2 |
Активный, покупает часто, средний чек |
Повысить средний чек (М), |
реферальные акции |
||||
3 |
3 |
3 |
Активный, покупает часто, высокий чек |
Эмоциональная лояльность (Recognition), реферальные акции |
Результаты RFM-анализа помогут разработать эффективную стратегию коммуникации с определенными сегментами покупателей и программу лояльности, а также спрогнозировать спрос товаров.
Обычно, наиболее активная работа с покупателями осуществляется в сегментах R => max, так как это активные покупатели, имеющие свежий опыт взаимодействия с компанией, подтвержденную платежеспособность.
Стоит учесть, что клиенты с самым высоким RFM могут оказаться нечувствительными к ценовым предложениям. Предоставление им максимальной скидки может не привести к дальнейшему улучшению их экономического поведения.
В то же время, очень перспективным является предоставление для них индивидуальных сервисных привилегий, которые сложно оценить в денежном выражении, но они создают покупателю удобство и ощущение значимости, недоступное у конкурентов. Также перспективным является мотивировать данных покупателей на предоставление обратной связи и выступить амбассадором бренда.
Данная модель RFM-анализа демонстрирует структуру клиентской базы компании, а также позволяет отследить динамику выбранных сегментов по различным показателям. Это понятный инструмент, дающий наглядные результаты, помогающие принимать правильные управленческие решения.
Обращайтесь к команде Reshape Analytics для разработки индивидуальной модели RFM-анализа клиентской базы, а также для получения компетентных рекомендаций по стратегии коммуникации с сегментами покупателей с целью повышения покупательской активности и увеличения продаж.