Prowadząc firmę, dobrze wiesz, że decyzje biznesowe oparte wyłącznie na intuicji bywają zawodne. Znacznie bezpieczniej wspierać się twardymi danymi. W e-commerce odpowiednie wykorzystanie informacji o klientach pozwali zwiększyć sprzedaż i budować lepsze relacje z kupującymi. Narzędziem, które w tym pomaga, jest analiza RFM. Dowiedz się, po co i jak ją przeprowadzić oraz jak wykorzystać wyniki.

Co to jest analiza RFM?

Jako przedsiębiorca pewnie przewracasz oczami na dźwięk słów: tabelki, dane, statystyki, liczby. Jednak analiza RFM to narzędzie, które może ułatwić Ci prowadzenie biznesu i przynieść konkretne korzyści. Przy tym jest dość łatwa do przeprowadzenia, a wyniki są intuicyjne i czytelne — pozwalają w prosty sposób zrozumieć, którzy klienci są lojalni, a którzy mogą wymagać dodatkowej zachęty, by wrócić do Twojego sklepu.

Zacznijmy od tego, że analiza RFM to metoda segmentacji baz danych klientów, która pozwala określić ich wartość dla firmy. Służą do tego trzy wskaźniki:

  • Recency — ostatnia aktywność zakupowa,
  • Frequency — częstotliwość zakupów,
  • Monetary — wartość zakupów.

Przypisując każdemu ze wskaźników wartość punktową od 1 do 5 (albo w wersji uproszczonej od 1 do 3), możesz ocenić, którzy klienci robią zakupy w Twoim sklepie regularnie albo wartość ich koszyka jest ponadprzeciętnie wysoka, którzy dokonują jedynie sporadycznych transakcji, a kto z czasem stracił zainteresowanie Twoją ofertą.

Po co przeprowadzać analizę RFM?

Korzyści z przeprowadzenia analizy RFM są naprawdę imponujące. Pozwalają nie tylko zwiększyć sprzedaż, ale też oszczędzić czas i budżet marketingowy. A to za sprawą koncentracji działań na klientach o największym potencjale zakupowym i eliminacji mniej skutecznych strategii. Obszary, w których RFM wspomaga biznes to:

  • personalizacja oferty — możesz dopasować ofertę i komunikację do różnych typów klientów. Tym o wysokim RFM możesz oferować ekskluzywne promocje i nagrody lojalnościowe, a tym o niskim — specjalne rabaty zachęcające do powrotu. Takie podejście buduje pozytywne doświadczenie klienta, który czuje się wyróżniony i osobiście zachęcony do interakcji z marką;
  • zwiększenie lojalnościklientów — mając wiedzę o tym, którzy klienci są najbardziej lojalni wobec marki, możesz dziękować im za to, kierując do nich specjalne oferty. Tacy klienci będą mieć poczucie, że marka dostrzega ich wartość i nagradza zaangażowanie, co z kolei będzie motywatorem do kolejnych zakupów i wzmacniania relacji z firmą. Podobnie sprawa wygląda z klientami okazjonalnymi. Regularne angażowanie ich odpowiednią komunikacją zwiększa szansę na to, że ponownie zrobią zakupy w Twoim e-sklepie;
  • optymalizacja działań marketingowych — mówiąc dosadnie, analiza RFM pozwoli „nie przepalać” budżetu na klientów, którzy nie wykazują zainteresowania ofertą, a zamiast tego skupić się na tych, którzy mają największy potencjał zakupowy. Możesz precyzyjnie targetować kampanie i dostosowywać treści i oferty do konkretnych grup klientów, tym samym lepiej wykorzystując budżet na reklamę.

Jak przeprowadzić analizę RFM krok po kroku?

Wdrożenie analizy RFM w e-commerce nie wymaga skomplikowanych narzędzi ani zaawansowanej wiedzy analitycznej. Wystarczy uporządkować dane dotyczące klientów i zastosować kilka prostych zasad:

    1. zbierz dane o klientach — dane powinny dotyczyć daty ostatniego zakupu, liczby transakcji dokonanych w określonym czasie oraz łącznej wartości zakupów w tym okresie. W większości platform e-commerce (np. Shopify, WooCommerce, Magento) można te informacje łatwo wyeksportować z systemu CRM lub panelu administracyjnego sklepu;

    2. określ, z jakiego okresu dane będą najbardziej miarodajne — w e-commerce zwykle bierze się pod uwagę ostatnie 6 lub 12 miesięcy, ale wszystko zależy od specyfiki Twojej branży;

    3. do danych przypisz wartości punktowe — dla każdego klienta należy przypisać wartości punktowe w skali od 1 do 5 (lub 1 do 3), gdzie 1 oznacza najmniej pożądane zachowanie klienta, a 5 — najbardziej pożądane. Oceny przypisujesz dla każdego ze wskaźników, np.:

  1. Recency – jeśli ostatni zakup miał miejsce w ciągu ostatniego tygodnia, przypisujesz 5 pkt. Jeśli był to ostatni miesiąc — 4 pkt. Za zakup w ciągu minionych dwóch miesięcy przypisujesz 3 pkt, za trzy do sześciu miesięcy – 2 pkt, a jeśli klient nie kupował dłużej niż pół roku, otrzymuje 1 pkt;
  2. Frequency – jeśli klient dokonuje zakupów bardzo często, np. co tydzień lub kilka razy w miesiącu, przypisujesz 5 pkt. Jeśli kupuje raz w miesiącu — 4 pkt, raz na kilka miesięcy — 3 pkt, sporadycznie — 2 pkt, a jeśli dokonał tylko jednej transakcji w analizowanym okresie — 1 pkt;
  3. Monetary — skalę policz na podstawie średniej wartości koszyka w Twoim sklepie. Na przykład, jeśli przeciętna wartość zakupów wynosi 500 zł, możesz przypisać 5 pkt. klientom, którzy wydali 2000 zł lub więcej, 4 pkt dla przedziału 1000–2000 zł, 3 pkt dla 500–1000 zł, 2 pkt dla 100–500 zł, a 1 pkt dla tych, którzy wydali mniej niż 100 zł;

  4. zsumuj wyniki — im wyższa łączna liczba punktów, tym klient jest bardziej atrakcyjny dla Twojego e-commerce;

  5. podziel bazę klientów na segmenty i strategiczne grupy — możesz wyróżnić na przykład klientów najlepszych, o wysokim potencjale, nowych, do odzyskania i okazjonalnych. Dzięki podziałowi na segmenty łatwiej jest precyzyjnie dopasować komunikację do różnych typów klientów.

Jak wykorzystać wyniki analizy RFM?

Jak wykorzystać segmentację RFM w e-commerce? Chociażby stosując następujące działania:

  • wysyłanie personalizowanych powiadomień push oraz wiadomości SMS — przykładowo dla najlepszych klientów powiadomienia o nowych kolekcjach, ekskluzywnych ofertach lub limitowanych produktach, a dla okazjonalnych klientów powiadomienia o promocjach na produkty, które wcześniej oglądali;
  • e-mail marketing dostosowany do poszczególnych segmentów klientów — np. wykorzystanie techniki cross-selling i up-selling w przypadku klientów, którzy wydali najwięcej;
  • zwiększenie nacisku na reklamę wśród nowych klientów;
  • wprowadzenieprogramów lojalnościowych i umożliwianie dostępu do specjalnych eventów po spełnieniu określonych warunków, np. osiągnięcia określonej liczby zakupów lub wydanej kwoty.

Wyniki analizy RFM można też połączyć z wdrożeniem odpowiednich metod płatności, np.:

  • jeśli chcesz przypomnieć o swojej ofercie klientom okazjonalnym, warto wysłać im spersonalizowane przypomnienie o porzuconym koszyku albo powiadomić o możliwości skorzystania z systemu ratalnego Przelewy24, który ułatwi decyzję o zakupie;
  • nowych klientów możesz powiadomić o szerokim wyborze metod płatności, w tym BLIK czy PayPo. Przelewy24 integrują te opcje, zwiększając szanse na finalizację pierwszego zakupu;
  • najlepszych klientów może zainteresować metoda Click to Pay, która pozwala skrócić czas finalizacji zamówienia do minimum.

<p

Przelewy24 oferują metody płatności dopasowane do Twoich klientów

Analiza RFM w e-commerce. Podsumowanie

Analiza RFM pozwala segmentować klientów e-commerce na podstawie ich aktywności zakupowej, częstotliwości transakcji i wartości wydatków. Dzięki niej możesz lepiej dostosować strategię marketingową, personalizować oferty i efektywniej zarządzać budżetem reklamowym. Wdrożenie analizy RFM jest proste i nie wymaga zaawansowanych narzędzi ani wiedzy analitycznej — wystarczy uporządkować i opisać dane.

Wyniki analizy RFM można połączyć z odpowiednimi metodami płatności, by zwiększyć konwersję i poprawić doświadczenie zakupowe Twoich klientów.