Составляющие RFM-анализа и основное понятие о нем

В сфере анализа данных, RFM-анализ зарекомендовал себя как действенный инструмент для сегментирования клиентской базы.

Этот подход основывается на трех фундаментальных показателях активности покупателей: Recency, отражающей период, прошедший с момента последней транзакции, Frequency, характеризующей число совершенных покупок, и Monetary Value, представляющей собой общую сумму, потраченную клиентом. Накопленный опыт работы с данными позволяет мне утверждать, что данный метод является одним из наиболее результативных способов классификации и понимания клиентской структуры. Рассмотрим rfm анализ подробнее.

Составляющие RFM-анализа

Рассмотрим подробнее каждый аспект RFM-анализа:

1. Recency (R), или давность, отражает период с момента последнего действия клиента (как правило, приобретения товара или услуги). Опыт показывает, что это ключевой параметр, тесно связанный с возможностью повторной сделки. Чем меньше времени прошло с последней операции, тем больше вероятность того, что клиент вернется за новой покупкой.
2. Frequency (F), или частота, измеряет, как регулярно клиент совершает покупки за установленный промежуток времени. Данный показатель позволяет выделить самых преданных клиентов. Наблюдения демонстрируют, что частота покупок нередко подчиняется степенному закону: небольшая часть клиентов обеспечивает непропорционально большую долю транзакций.
3. Monetary Value (M), или денежная ценность, отражает общую сумму, потраченную клиентом за рассматриваемый период. Любопытно, что в моей практике этот показатель часто оказывается наименее значимым при прогнозировании дальнейших действий клиента, однако он по-прежнему играет важную роль в разработке бизнес-стратегии.

Методы сегментации

В моей практике RFM-анализа я исследовал множество способов сегментирования клиентской базы. Хочу поделиться опытом применения трех наиболее результативных методов, каждый из которых выделяется своими особенностями.

1. Квантильный метод. Я считаю его традиционным и часто применяю как отправную точку для анализа.
2. В моей работе время от времени я применяю усовершенствованный вариант RFM-сегментации клиентской базы – кластеризацию на основе алгоритма K-средних. Данный метод дает возможность обнаружить органически сформированные группы покупателей, опираясь на анализ их покупательской активности.
3. В целях более глубокого изучения, я порой использую иерархическую сегментацию. Этот метод оказывается особенно ценным в тех случаях, когда требуется всестороннее понимание структуры клиентской базы, рассматриваемой с различных точек зрения и уровней гранулярности.

Теперь вы знаете основы такого анализа. Стоит вникнуть в вопрос глубже, ведь это позволит проводить его эффективно!