ДомойЦифровой продуктКогортный анализ и RFM-анализ клиентов: что это такое, методы и использование в...

Когортный анализ и RFM-анализ клиентов: что это такое, методы и использование в маркетинге

Когортный анализ и RFM-анализ

Две вещи, которые помогут сделать маркетинг эффективнее, – методы когортной и RFM-аналитики. И то, и другое анализирует клиентов и помогает ответить на главный вопрос: чего они хотят, и как предложить им желаемое. Тут, как и везде, главное – грамотно пользоваться существующими инструментами.

 

1. Что такое когортный анализ

Его еще называют винтажным. Суть в том, что все посетители сайта делятся на группы – когорты. Например, пользователи, которые в период с 1 по 8 марта купили цветы.

Основной признак когорты – временной: это отличает ее от обычной группы пользователей. Она всегда учитывает только людей, которые сделали что-то в определенный отрезок времени.

  • Итак, что такое когортный анализ? Это разделение пользователей на когорты и отслеживание изменений поведения в каждой группе. Например, маркетолог следит, как ведут себя люди, которые зарегистрировались на сайте в январе.
  • Зачем это нужно? Чтобы понимать, как действия отдела маркетинга влияют на эффективность. Например, отслеживать, насколько результативна реклама: ведь далеко не все, перейдя по объявлению, тут же оформляют заказ. Некоторые думают неделями или даже месяцами, если покупка крупная.
  • Как сделать когортный анализ? С помощью Excel или специальных приложений для интернет-маркетинга.

 

2. Что такое RFM

RFM-анализ, как и когортный, помогает анализировать пользователей – но иначе. Он основан на поведенческих факторах, то есть изучает, как ведут себя посетители сайта, и точно так же делит пользователей на группы. RFM – это аббревиатура от названий трех критериев.

 

2.1. Recency.

Давность заказа, то есть насколько давно человек у вас что-то покупал. Выделяют три категории: давние, относительно недавние и совсем недавние клиенты. В числовых обозначениях – 1, 2 и 3 соответственно. Чем меньше времени прошло с последнего заказа, тем выше шанс, что человек купит что-то еще;

 

2.2. Frequency.

Это частота. Показатель демонстрирует, как часто группа посетителей что-то у вас покупает. Категорий тоже три: единичные заказы, нечастые и частые покупки. Они также маркируются цифрами от 1 до 3 по возрастанию. Очевидно, что чем выше частота, тем больше вероятность следующего заказа в ближайшее время;

 

2.3. Monetary.

Общая сумма денег, которые заплатил клиент. Может быть маленькой, средней или большой – 1, 2 или 3. Считается, что люди, которые много заплатили при первых заказах, с большой вероятностью сделают крупную покупку и в следующие разы.

Как и в предыдущем случае, сегментировать посетителей методом RFM-анализа можно с помощью Excel или «Google Таблиц» – понадобится выгрузить туда данные из CRM.

Но чтобы упростить себе задачу, маркетолог может воспользоваться одним из многочисленных специальных приложений. В них инструментарий специально заточен под маркетинговый анализ.

 

3. Применение в маркетинге

Недостаточно знать, что это: RFM-анализ, как и когортный, предназначены для определенных маркетинговых целей. Давайте разберемся, для каких.

 

3.1.Оценка окупаемости.

Понять, окупается ли реклама, – та еще задача. Поведение пользователей может быть непредсказуемым: они могут купить товар через месяц или отказаться от него вообще. Хорошо, если маркетолог знает, что такое когортный анализ: в маркетинге он используется как раз для этой задачи.

Например, можно собрать когорту из посетителей, которые пришли с рекламы в марте, и посмотреть на их поведение в апреле – возможно, за прошедшие недели эти люди решили что-то купить. Такие отложенные покупки тоже показывают эффективность рекламной кампании.

 

3.2. A/B-тестирование.

Разделение пользователей по когортам удобно при проведении A/B-тестов. Оно помогает ответить на вопрос, как повлияет изменение дизайна в долгосрочной перспективе. Для этого через 3–4 недели после внедрения новой версии надо собрать когорты:

  • из тех, кто зарегистрировался недавно и не видел старую версию;
  • кто пользовался старым вариантом.

Потом достаточно сравнить показатели конверсии у двух групп. Это наглядно покажет, удобно пользователям с новым дизайном или нет.

 

3.3. Аналитика приложений и мобильных версий.

Здесь работает тот же принцип, что с A/B тестированием: разделить пользователей на когорты, которые видели и не видели обновления, а потом сравнить их поведение.

Так можно вовремя замечать проблемы новых версий и устранять их – или и вовсе откатывать до старых, если решение оказалось неудачным.

 

3.4. Поиск лояльных покупателей.

В этом помогут и когортный, и RFM-анализ клиентов.

  • Можно разделить пользователей по когортам, а потом смотреть, когда и с каких каналов приходят более активные покупатели. Тут помогут коэффициент удержания и коэффициент повторных покупок. Если по какому-то каналу в определенный промежуток времени эти показатели высокие, значит, он приводит более лояльных клиентов – надо уделить ему особое внимание.
  • RFM напрямую разделяет пользователей на более и менее лояльных. Идеальные клиенты – 3R-3F-3M. Их мнение стоит учитывать в опросах по развитию продукта, им можно предлагать специальные условия. Перспективные покупатели – те, где хотя бы у одного из показателей значение 3, и те, где нет единиц. 1R-1F-1M – самые неактивные, но и с ними можно работать: подстегивать провокационной рекламой и смотреть на реакцию. Если она есть – человек, возможно, заинтересован и является перспективным покупателем.

 

3.5. Расчет LTV.

LTV – это LifeTime Value, доход от определенного клиента за все время сотрудничества. Чаще всего этот показатель можно рассчитать, только когда человек уже перестал сотрудничать с компанией.

Но когортный и RFM-анализы позволяют приблизительно представить, сколько принесет та или иная группа пользователей за месяц.

Для этого надо распределить посетителей по группам, проанализировать их траты за последний промежуток времени и учесть частоту покупок.

 

3.6. Разработка коммуникации с клиентами.

Мы уже знаем, что такое RFM-анализ в маркетинге: способ отделять друг от друга лояльных, перспективных и незаинтересованных клиентов. Когда это сделано, можно воспользоваться результатами и разработать стратегию для каждой группы:

  • лояльные клиенты – те, у которых большинство показателей равно трем. Им можно делать выгодные предложения, приглашать на мероприятия и активно сотрудничать – показывать, что компании небезразличны активные пользователи;
  • перспективными считаются пользователи, у которых хоть по одному показателю есть значение 3. С ними можно экспериментировать: предлагать скидки, заманивать акциями, всячески повышать интерес;
  • покупателей, у которых в одной из категорий единица, надо стремиться возвращать. Для этого придумывают специальные предложения, которые могут заинтересовать клиента.

 

4. Выводы

Методы анализа в маркетинге – инструмент, который позволяет увидеть больше, чем заметно с первого взгляда. А умение подмечать детали для маркетолога важнее всего: на основе этих деталей строятся целые маркетинговые кампании.

Так что не стоит пренебрегать этими методами – даже если с первого взгляда они кажутся сложными, в будущем аналитика сослужит хорошую службу любой компании.

Денис Катков

Меня зовут Денис Катков. На текущий момент я работаю 🤵 CPO в аптечной сети 36,6 а также развиваю факультет продуктовой аналитики GeekBrains в качестве декана 👨‍🎓. В свободное время обучаю продуктовые команды управлению клиентским опытом. Создаю платформу для аналитики рынка influrence маркетинга и обучения блогеров созданию цифровых продуктов.