Способ мгновенного анализа качества имеющейся у вас базы. Этот способ полезен при начале систематизации маркетинга, ранее работавшего без четких цифровых показателей, и позволяет быстро оценить потенциал дальнейшего роста продаж за счет имеющихся у вас клиентов. Ниже приведены два примера RFM-анализа, который мы проводили для ваших клиентов. В первом случае вы видете довольно типовую картинку: «нормальные» клиенты преобладают, «очень хороших» и очень «плохих» клиентов сравнительно мало, имеется потенциал роста базы за счет некоторого количества так называемых спящих клиентов (например, клиенты, покупавшие на большие суммы и часто, но давно не посещавшие ваш магазин).
Данная ситуация может показаться, на первый взгляд, менее привлекательной. Как вы видете, в базе множество худших клиентов, совсем немного клиентов, которых можно отнести к лучшим, а потому кажется, что потенциал роста скрыт в пробуждении спящих. Однако пристальное рассмотрение каждого сегмента показывает, что LTV худших и спящих сегментов очень низкий и не превышает 7 % суммарной выручки. Таким образом, компании необходимо сосредоточиться на обслуживании текущих нормальных клиентов и активнее заниматься привлечением новых.
Способ недопущения вторичного оттока клиентской базы. Параметры RFM могут быть запрограммированы в вашу CRM-систему и служить условиями для отправки клиентам целевых сообщений. Например, если клиент находился в сегменте «лучших», но постепенно начинает «выпадать» из этого сегмента, скажем, по критерию R (то есть давно у вас не покупает), система может отследить этот факт и начать отправлять ему сообщения, нацеленные на совершение покупки в ближайшее время. Таким образом, с помощью RFM-сегментации CRM-система превращается из продвинутой записной книжки в настоящий и в значительной степени автоматизированный центр принятия решений для улучшения клиентского опыта.