RFM потоки и RFM тренды. Новый инструмент для маркетингового аудита

Повышение прибыльности- ключевая задача менеджмента в коммерческой организации. Для решения данной задачи существует множество стратегий, а для выбора правильной стратегии, необходим маркетинговый аудит. Существует большой перечень вещей, которые необходимо прояснить в достаточной мере, для выбора оптимальной стратегии, но в базовом инструментарии маркетологов не хватает инструмента, который можно использовать как точку опоры для выбора направления для приложения усилий. В этом лонгриде я опишу мощный инструмент для стратегического маркетингового аудита, который разработал самостоятельно, и который может быть применен повсеместно в организациях с существующей клиентской базой и со средней и высокой частотой покупок.

Для начала, о рыночных стратегиях

Корпоративные цели и прогнозы могут расходиться, что не удивительно, так как корпоративные цели могут быть взяты с потолка или, просто,  исходя из желания вырасти по сравнению с прошлым периодом. Но даже, если корпоративные цели строятся исходя из анализа рыночных тенденций, жизненных циклов товаров, производимых организацией и конкурентами, а также прочих важных факторов, расхождение целей с прогнозами может быть обусловлено многими причинами. В таких ситуациях, стратегическое планирование начинается с анализа расхождений в различных областях хозяйственной деятельности (GAP-анализа) и определения стратегии для преодоления расхождений. Но выбрать оптимальный путь не так-то просто. В каких-то случаях, может быть достаточно сделать что-то одно, а в каких-то случаях, компания может применить все способы для максимизации усилий. Согласно книге “Marketing Plans: How to prepare them, how to profit from them” (Malcolm McDonald, Hugh Wilson), расхождение корпоративных целей и прогнозов может быть нивелировано следующими способами: 

  1. улучшение производительности/эффективности (снижение издержек, изменение или улучшение продакт-микса, повышение цен, повышение производительности труда отдела продаж, ..)
  2. увеличение охвата существующего рынка с существующими продуктами (увеличение использования продукта, увеличение доли рынка, ..)
  3. выведение новых продуктов на существующие рынки
  4. выведение существующих продуктов на новые рынки (новые группы пользователей (consumer), новые сегменты покупателей (customer), географическая экспансия, …)
  5. комбинирование новых рынков и продуктов (диверсификация), стратегий и бизнес моделей (поглощение, совместные предприятия, франчайзинг, …)
 GAP анализ. рис. 1
GAP анализ. рис. 1

На мой взгляд, чаще всего используются первые две опции: улучшение производительности/эффективности и увеличение охвата существующего рынка с существующими продуктами. Скорее всего потому, что данные стратегии кажутся наиболее понятными. Но для выбора оптимальных стратегий, требуется подробный анализ внешней и внутренней среды организации. Перед менеджерами встает вопрос: “С чего начать этот анализ?”.

Одни начинают искать возможности для сокращения расходов, другие рассматривают возможности для усиления рекламной активности. Важнейший момент, который зачастую упускается из виду- это положение дел с клиентской базой. В первую очередь, это связано с тем, что не очень понятно где на координатной сетке находятся взаимодействия с клиентами. Это часть внутренней среды или внешней? Базы данных- это внутренняя среда, а клиенты- это внешняя среда. Во-вторых, не совсем понятно, что избрать мерилом этих взаимодействий. В чем выражаются эти взаимодействия? Просто в объемах продаж каждому клиенту, LTV, NPS? В-третьих, что делать с этой информацией? Как использовать данные о взаимодействиях с клиентами для выработки стратегии? 

Неразбериха в этих вопросах может привести к серьезным заблуждениям, неверным выводам, бестолковым решениям в стратегических вопросах и неудовлетворительным результатам в итоге. 

Исследуя эти вопросы на протяжении нескольких лет, я пришел к определенным решениям, которые и изложу далее в этой статье. 

Шаг первый. RFM анализ 

Организации и их потребители взаимодействуют по-разному, но главным взаимодействием является приобретение продуктов или услуг. У данного взаимодействия есть ключевые параметры: количество/частота (Frequency), давность (Recency), финансовое выражение (Monetary). 

Да, все верно, для анализа взаимодействий с клиентом уже очень давно был придуман RFM анализ. Обычно, RFM анализ применяется для оценки ценности клиентов, оценки вероятности отклика на рекламные и промо коммуникации, прогнозирования покупательского поведения. Результатом RFM анализа, обычно, является график (рис. 2) и таблица (табл.1), которые представляют собой снимок текущего состояния клиентской базы. Клиенты, которые недавно покупали и делали это неоднократно, считаются очень ценными, а клиенты, которые покупали однажды и когда-то очень давно, считаются бесперспективными. В рамках данной статьи, я не буду углубляться в общепринятые практики RFM анализа, а возьму оттуда только главный принцип, по которому клиенты группируются по трем обозначенным параметрам. Более подробно о том, как корректно делать RFM анализ, я напишу в отдельной статье.

RFM сетка. рис. 2
RFM сетка. рис. 2

Группа RFКлиенты
Дата 1
R1F5147117
R2F5208713
R3F5364623
R4F5380985
R5F51540230
Итого по F52641668
R1F4100512
R2F472339
R3F485320
R4F455932
R5F472912
Итого по F4387015
R1F359325
R2F356886
R3F3103245
R4F384156
R5F3167811
Итого по F3471423
R1F250784
R2F257168
R3F2127449
R4F2118752
R5F2321465
Итого по F2675618
R1F139843
R2F112525
R3F19213
R4F13792
R5F13492
Итого по F168865
Всего4244589
Табл. 1

Факты могут вводить в заблуждение, поэтому необходимо смотреть на тренды.

Благодаря тому, что данные о взаимодействиях с клиентами можно хранить в базе данных, снимки состояний можно делать на любую интересующую дату, анализировать историю взаимодействий с клиентами, определять динамику и вектора. Именно эта идея лежит в основе концепции RFM трендов.

Динамика и вектора взаимодействий с клиентами— это ключ к пониманию того: 

  • куда движется организация на рынках
  • как складывались отношения с целевыми группами и сегментами потребителей
  • какие группы клиентов, когда и в какой степени оказывали влияние на финансовое состояние организации
  • как будет развиваться ситуация в будущем 
  • какие исследования еще необходимо провести для выработки оптимальных стратегий

Согласитесь, что обладание данной информацией выглядит многообещающе. Предлагаю рассмотреть процесс построения RFM трендов, а также ряд примеров с выводами.

Шаг второй. Визуализация RFM трендов

Для начала, нужно сделать анализ изменений за период времени, между двумя датами для RF групп. Обычно, RF динамику представляют схематично (рис.3).

Количество/Частота покупок F (frequency) — это ключевой показатель взаимодействия с клиентами. Именно количество транзакций характеризует взаимоотношения между клиентом и организацией. Клиент совершающий пробную покупку (trial purchase) очень сильно отличается от лояльного клиента, совершающего, условно, десятую покупку. Это объясняется отличиями в покупательских установках, влияющих на “пути к покупке (path to purchase)”. Я расскажу об этом в одной из следующих статей. 

Давность покупки R (recency)- это второй по значимости показатель, который характеризует определенный режим для совершения транзакций.

Почему только RF группы? Все дело в том, что даже такого объема информации много. Если использовать стандартное для RFM анализа деление на 5 подгрупп для каждого параметра, то в общей сложности получится 125 групп. Для большинства задач, такой объем информации является излишним. И для работы с таким объемом данных потребуются трехмерные способы визуализации и незаурядные способности аналитиков.

Почему я говорю “групп”, а не “сегментов”? Все дело в том, что сегменты- это группы клиентов, характерным признаком которых, является одинаковый уровень заинтересованности в удовлетворении определенного перечня потребностей. Все остальное- это способы профилирования и группировки. 

Да, частота потребления какого-либо товара или услуги является характеристикой  потребности, однако, частота потребления товара или услуги у конкретного поставщика может зависеть от множества факторов. В этом заключается серьезное отличие. 

RFM динамика (RF группы). рис. 3
RFM динамика (RF группы). рис. 3

Для визуализации потоков клиентов из одних групп в другие, я предпочитаю использовать диаграмму Санкея (рис. 4). 

RFM потоки (RF группы). рис. 4
RFM потоки (RF группы). рис. 4

Особенности диаграммы:

  • данная диаграмма отражает 25 RF групп + 1 группу новых клиентов (те клиенты, которых не было в базе данных до первой даты отчета, но появились до второй )
  • слева расположены группы на дату начала, справа на дату конца анализируемого периода
  • цветовое кодирование, которое присваивается каждой F группе, помогает определить основные направления динамики
  • размер нитей соотносится с количеством клиентов, которые перетекли из одних групп в другие
  • интерактивная реализация позволяет выделять каждую нить с отображением количества клиентов (это пригодится в дальнейшем, в том числе для создания таблиц с данными)

Далее я объясню, в каких случаях могут быть полезны RF диаграммы. А пока, предлагаю взглянуть на схему (рис. 5) и менее детализированный вариант диаграммы Санкея (рис. 6).

Как выглядит диаграмма по F группам

RFM динамика (F группы). рис. 5
RFM динамика (F группы). рис. 5

Диаграмма Санкея по F группам менее детализирована и отражает только переходы клиентов по условным уровням лояльности

RFM потоки (F группы). рис. 6
RFM потоки (F группы). рис. 6

Какую информацию можно извлечь из данных визуализаций

Перед тем, как двигаться дальше и строить RFM тренды, нужно сказать несколько слов о том, какую информацию можно извлечь на данном этапе. Эта информация может создать предпосылки для дальнейшей работы по построению трендов.

Для примера, можно взять случай, при котором, строится F и RF диаграмма на начало и конец года. Визуализация данных позволяет быстро сделать вывод о том, что подавляющая доля всех новых клиентов перешла только в группу клиентов с 1 заказом. Для организации, в которой средний период между покупками R (Recency) составляет 9-10 месяцев, поводов для беспокойства не так много, нужно анализировать другие временные рамки. А вот менеджерам организации, у которой этот период составляет 2-3 месяца, необходимо задаться множеством вопросов:

  • так было всегда или это только в данном году?
  • если только в этом году, то насколько он хуже предыдущих?
  • если так было всегда, то почему мы еще существуем на рынке и долго ли осталось?
  • почему так происходит?
  • и тд и тп

В общем, можно с уверенностью сказать, что здесь и начинается стратегический маркетинговый аудит. 

Шаг третий. Строим тренд за несколько периодов

Для построения трендов, необходимо:

  1. Определить, на каком уровне группировки будет производиться анализ (F, RF, RFM)
  2. Сделать несколько снимков для выбранного уровня группировки с равномерной периодичностью (неделя/месяц/квартал), используя только таблицы с данными.
  3. Выбрать интересующие срезы и параметры (подробнее см. далее)
  4. Собрать полученные данные по каждому срезу и параметру в одну таблицу
  5. Создать диаграммы

Чуть подробнее о срезах и параметрах

Анализировать динамику можно по следующим срезам:

  1. Клиенты
  2. Заказы
  3. Выручка / прибыль (зависит от того, что используется для M (monetary))
  4. Заказы на клиента
  5. Выручка / прибыль на клиента
  6. Средний чек 

Примеры параметров:

  1. Данные по срезам нарастающим итогом 
  2. Доля каждой группы по срезу
  3. Разница в каждой группе по срезу от даты к дате (удобно использовать нити с диаграммы потоков)
  4. Изменение год к году разницы в каждой группе по срезу от даты к дате

Примеры диаграмм с RFM трендами

Пример 1

  • RF группировка
  • помесячно за 60 месяцев
  • клиенты нарастающим итогом

На диаграмме по группе F1 (рис. 7), отчетливо видна позитивная динамика для группы R5F1. Расшифровывая код группы, становится понятно, что это группа клиентов, которая сделала только 1 заказ более 5 средних временных промежутков назад. То есть, это “потерянные одноразовые клиенты”. Также, даже не высчитывая угол наклона векторов между точками A и B и B и C, заметно, что в период времени между B и C, количество клиентов в данной группе стало расти быстрее. Раннее обнаружение данной тенденции и принятие мер, могло бы привести к результатам, отраженным на точках D2 и D3. То есть N клиентов перешли бы в другие F группы, совершив заказы, увеличив выручку. Это пример GAP-анализа для данной ситуации.

RFM тренды для группы F1. рис. 7
RFM тренды для группы F1. рис. 7

Пример 2

  • F группировка
  • помесячно за 60 месяцев
  • доля заказов 

На диаграмме с динамикой долей по F группам (рис. 8), обращает на себя внимание нисходящий вектор для группы F1. Данная динамика, отражает ситуацию, при которой, клиенты с одним заказом, начинают играть все меньшую роль в генерируемом объеме заказов. Значимость клиентов с высоким количеством покупок возрастает. Требуется анализ потока новых клиентов и анализ рынка для понимания того, связано ли это с его жизненным циклом, или действиями конкурентов.

Доля F групп в объеме заказов (шт). рис. 8
Доля F групп в объеме заказов (шт). рис. 8


Заключение

В заключение рассмотрим то, как подойти к выбору стратегий, которые могут быть применены для нивелирования разрыва в корпоративных целях. Благодаря выводам из маркетинговых исследований, построенных на результатах анализа динамики и векторов взаимодействия с клиентами, это сделать гораздо проще.

Улучшение производительности/эффективности

RFM группы нужно сегментировать. Определив различия между сегментами рынка, менеджеры организации могут произвести анализ прибыльности каждого из сегментов, структуры издержек для каждого из них, включая рекламные расходы, приоритетов в работе отдела продаж.

Увеличение охвата существующего рынка с существующими продуктами

Отталкиваясь от информации об особенностях потребления у клиентов организации, нужно построить карту рынка (market map) и сегментировать его. Изучение сегментов потребителей и сравнение ценностных предложений с предложениями конкурентов, позволит определить недостатки в маркетинг миксе, на которые следует направить усилия.

Выведение новых продуктов на существующие рынки

Зная покупательское поведение своих клиентов (частота покупок, стоимость покупок и тд), менеджеры организации могут заняться более подробным профилированием сегментов и созданием продуктов и ценностных предложений именно под их нужды.

Выведение существующих продуктов на новые рынки

Поведение клиентов на новых рынках может отличаться от того, которое отражает RFM анализ текущей клиентской базы. Понимая это, выделяя когорты новых клиентов, выявляя характерные для них паттерны поведения, строя на их основе RFM анализ, можно действовать с большей уверенностью. 

Комбинирование новых рынков и продуктов (диверсификация), стратегий и бизнес моделей

Определив RFM тренды, менеджеры организации могут прийти к выводу, что экономически очень сильно зависят от небольшой группы клиентов, которую все сложнее удерживать. А если это происходит на рынке, который еще и перевалил за стадию зрелости, скоро начнет сокращаться, и на котором жесткая конкуренция, то все усилия должны быть направлены именно на диверсификацию.

5/5 (3)

Пожалуйста, оцените

Добавить комментарий