Każdy klient jest wyjątkowy, dlaczego więc mamy traktować go w taki sam sposób jak pozostałych? Podejdźmy do niego w sposób bardziej indywidualny! Poznajmy jego potrzeby, przeanalizujmy je. Na ich podstawie stwórzmy segmenty i dostosujmy odpowiednie treści. Może czas skończyć z masowym wysyłaniem wiadomości?
Najbardziej zaawansowanym sposobem segmentacji klientów eCommerce jest RFM. Jest to klucz do osiągnięcia jeszcze lepszych rezultatów.
Czym jest analiza RFM?
RMF to skrót od:
Recency – data ostatnich zakupów klienta
Frequency – częstotliwość zakupów
Monetary – ilość wydanych pieniędzy.
RFM jest techniką, która pozwoli Ci wyodrębnić: najlepszych klientów, tych, którzy potrzebują więcej uwagi oraz tych, których firma traci. W tym celu powinieneś przeanalizować poniższe zachowania:
Kiedy ostatnio dokonali zakupu? (Recency)
Jak często dokonują zakupów w sklepie? (Frequency)
Ile pieniędzy wydają? (Monetary value)
Wszystko oparte jest na zasadzie Pareta, znanej też jako zasada 80/20 – 80% Twojej sprzedaży pochodzi od 20% Twoich klientów”.
Analiza RFM jest szczególnie efektywna dla firm eCommerce, które mają świadomość, że inteligencja – wiedza o różnych typach klientów i ich zachowaniach – jest największą przewagą konkurencyjną jaką może mieć sklep internetowy.
Dlaczego analiza RFM jest skuteczna?
Istnieją trzy podstawowe zasady:
Klienci, którzy w ostatnim czasie kupili produkt są bardziej skłonni do odpowiedzi na kolejną promocję, niż Ci, którzy dokonali zakupu dawno temu. Można to zaobserwować niemal we wszystkich branżach: ubezpieczeniach, bankowości, handlu detalicznym, podróżach, itp.
Bardziej prawdopodobne jest, że na Twoją kolejną ofertę odpowiedzą klienci kupujący częściej, a nie Ci, którzy zakupy robią rzadko.
Osoby, które wydają więcej, reagują na nowe treści znacznie lepiej, niż Ci, którzy wydają mniej.
Na podstawie powyższych zasad analizy RFM możesz określić, do której grupy zostanie przypisany klient, w tak zwanej “Siatce RFM”:
Siatka RFM dzieli się na 10 segmentów. Omówmy je po kolei:
Champions: to Twoi najlepsi klienci; kupują i wydają dużo, a ostatniego zakupu dokonali dosyć niedawno.
Loyal Customers: bardzo wartościowi klienci, którzy wydają dużo.
Potential Loyalist: klienci, którzy dokonali zakupu niedawno i do tej pory wydali sporo.
New Customer: klienci, którzy zrobili zakupy niedawno, ale dokonali tylko kilku transakcji.
Promising: klienci, którzy kupują często i wydają dużo, ale nie byli aktywni od dłuższego czasu.
Need Attention: klienci o ponadprzeciętnych wydatkach, powracający rzadko
At Risk: klienci, którzy kiedyś kupowali często, ale od dłuższego czasu nie dokonali nowej transakcji.
Can't lose them: klienci, którzy kiedyś wydawali dużo, jednak od dłuższego czasu nie byli aktywni.
Hibernating: klienci obecni na stronie rzadko, wydający mało, którzy nie dokonali zakupu od dłuższego czasu.
Lost: to Twoi najmniej lojalni klienci, którzy nie kupili nic od dłuższego czasu; dokonali zakupu zaledwie raz lub kilka razy i wydali mało.
Każdy z tych segmentów może zostać zaangażowany na różne sposoby. Ważne jest jednak, aby pozwoliły one osiągnąć jak najlepsze wyniki. W celu zrozumienia powyższych segmentów w skali makro możemy stworzyć z nich trzy strategiczne grupy:
HIGH RFM (Champions + Loyal Customers) — w tej grupie znajdują się Twoi najlepsi klienci. Są odzwierciedleniem IDEALNEGO KLIENTA sklepu. Stanowią oni zazwyczaj 5% bazy klientów.
MEDIUM RFM (Potential Customers + New Customers + Promising + Need attention + At risk + Can't lose them) — ta grupa składa się z najnowszych klientów, o stosunkowo niskiej lub średniej częstotliwości i/lub niskich i średnich wydatkach oraz klientów o średniej lub wysokiej częstotliwości i/lub średnich i wysokich wydatkach. Są odzwierciedleniem STANDARDOWEGO KLIENTA i stanowią około 20% wszystkich klientów w bazie.
LOW RFM (Hibernating + Lost) — do tej grupy należą klienci, którzy nie kupują zbyt często, nie wydają dużo i w ciągu dłuższego czasu nie dokonali żadnego zakupu. Są to tak zwani NIELOJALNI KLIENCI. Gdyby Twój sklep posiadał w swojej bazie tylko takie osoby – nie miałby prawa funkcjonować. Jest to około 75% wszystkich klientów bazy.
W kolejnej części dowiesz się jak edrone może pomóc Ci wykorzystać możliwości, które daje segmentacja.
Jak używać analizy RFM?
W edrone analiza RFM jest dostępna dla Dynamicznego Newslettera i Newslettera SMS. Poniżej znajdziesz kilka przykładowych typów komunikacji dla trzech grup strategicznych:
Angażowanie klientów HIGH RFM
Klienci z tej grupy kochają Twoją markę! Jeśli tylko poczują, że ich doceniasz, pomogą Ci ją wypromować. Zaangażuj ich do działania, na przykład poprzez rekomendacje typu up-selling. Koniecznie daj im coś od siebie: wcześniejszy dostęp do nowości lub ekskluzywne nagrody VIP. Nie zapomnij poprosić o pozostawienie recenzji! Na pewno mają do powiedzenia dużo dobrego.
Angażowanie klientów MEDIUM RFM
Nie są to Twoi najlepsi klienci, jednak nie myśl, że przechodzą obok Twojej marki obojętnie. Jest to grupa z potencjałem do tego, by w przyszłości wskoczyć do HIGH RFM. Zaangażuj ich odpowiednio: zaproponuj dołączenie do Programu Lojalnościowego i/lub Programów Poleceń, by przyczynić się do zwiększenia częstotliwości ich zakupów. Wykorzystaj techniki up-sellingu i cross-sellingu, by zwiększyć wartość zamówienia. Podaruj im kupony rabatowe na limitowane oferty, zwiększysz tym samym częstotliwość zakupów. Możliwości jest wiele ‒ na pewno dokonasz trafnego wyboru.
Angażowanie klientów LOW RFM
Te osoby nie są specjalnie zainteresowane Twoją marką. Mam jednak świetną wiadomość: możesz spróbować to zmienić! Wystarczy, że dasz im powody do tego, by ponownie kupili produkt od Ciebie, a nie od konkurencji. Pomyśl, jak najbardziej atrakcyjną ofertę możesz im zaoferować? Myślę, że na początek wystarczą kupony rabatowe i rekomendacja Twoich bestsellerów.
Powyższe propozycje możesz wykorzystać jako podstawę do korzystania z analizy RFM. Z czasem udoskonalisz i dopracujesz swoją własną strategię po to, by zaangażować każdy z 10 segmentów i zmaksymalizować swoje wyniki.
Dobra robota! Tak trzymaj!
Potrzebujesz dodatkowej pomocy?
Jeśli masz dodatkowe pytania, dotyczące analizy RFM, napisz do nas na: hello@edrone.me