RFM Analysis
A customer segmentation method based on three parameters: Recency, Frequency, and Monetary value. RFM helps identify VIP customers, dormant users, and newcomers for targeted campaigns.
Три буквы и что они дают
RFM раскладывает базу по трём измерениям: recency — как давно был последний заказ, frequency — сколько заказов всего, monetary — на какую сумму. Каждое измерение делится на группы, и на пересечении получаются понятные типы. Давно и часто заказывал, сейчас пропал — самый ценный для возврата. Заказал один раз недавно — нужен второй заказ. Заказывает часто и помногу — ядро, которое надо защищать. Преимущество метода в том, что он требует только истории заказов.
Как делить на группы
Простой рабочий способ — делить базу на трети по каждому измерению, а не выдумывать абсолютные пороги. Треть самых свежих, треть средних, треть давних; то же по частоте и сумме. Так сегменты автоматически подстраиваются под ваш бизнес: для доставки с частотой раз в неделю и раз в квартал «давно» означает разное. Абсолютные пороги приходится переделывать каждый сезон, относительные — нет.
Как это устроено в Delever
RFM-сегменты в Delever строятся на профиле клиента, который собирает заказы из приложения, сайта, Telegram-бота и QR-меню по номеру телефона. Давность, частота и сумма пересчитываются после каждого заказа. По сегменту отправляется рассылка в push, Telegram или SMS. Единственное ограничение прежнее — заказы из агрегаторов в расчёт не входят, потому что площадки не передают контакты.
Частые ошибки
Первая — строить RFM на базе младше трёх месяцев: все клиенты выглядят новыми, и анализ не несёт информации. Вторая — смотреть только на monetary и работать с крупными чеками, игнорируя частоту: в доставке частота важнее. Третья — не действовать по сегментам: красивая таблица без рассылки и без изменения работы — это отчёт, а не инструмент.