fbpx

RFM – úvod do analýzy

V marketingu je potřeba přistupovat k různým zákazníkům rozdílně, ideálně ke každému individuálně. Individuální přístup je však komplikovaný a proto je lepší začít něčím jednodušším, co ale zároveň bude mít marketingový přínos. V praxi se osvědčilo rozdělit zákazníky do několika skupin neboli segmentů, které se odlišují svým spotřebním chováním.

Každému segmentu je vhodné podat nabídku, která bude odpovídat jeho potřebám. Nabídku lze realizovat například cíleným emailem nebo letákem. Sleva na produkt, o němž lze předpokládat, že bude pro segment zajímavá, bude jistě mít větší naději na přijetí než u jednotného produktu.

Rozdělit zákazníky do skupin smysluplných z marketingového hlediska také není snadná úloha. Často se vychází z expertních pravidel, např. se zákazníci rozdělují podle věku nebo pohlaví. Pravidla vždy musí někdo vymyslet a vůbec není jisté, že rozdělení bude užitečné. Jiný přístup je založen na pokročilých statistických algoritmech seskupovací analýzy, jejich smysluplné využití však vyžaduje znalosti a zkušenosti. Naštěstí existuje jednoduchá, přirozená a užitečná analýza, jak popsat zákazníky a rozdělit je do skupin. Tou je RFM analýza.

RFM je zkratka z anglických slov recency, frequency a monetary, kdy každý zákazník je popsán třemi čísly.

Recency vyjadřuje dobu, která uplynula od poslední interakce se zákazníkem, obvykle od posledního nákupu. Tento ukazatel je považován za nejdůležitější, protože dokáže upozornit na odcházejícího zákazníka. Podle charakteru transakcí indikují různá období nečinnosti odcházejícího zákazníka. Například stejná doba bez transakce, která je v obchodě se sezónním zbožím běžná, může v obchodě s rychloobrátkovým zbožím už znamenat ztraceného zákazníka.

Frequency zachycuje počet transakcí zákazníka za určité období nebo za celou jeho historii. Často je to počet nákupů, které zákazník uskutečnil. Ukazatel vypovídá o síle vztahu zákazníka k dodavateli. Nízké hodnoty nebo dokonce jedna značí náhodné nebo příležitostné zákazníky, vysoké hodnoty zákazníky s vybudovaným vztahem k dodavateli.

Monetary je celková nebo průměrná částka, kterou zákazník utratí u dodavatele, částka se opět počítá za určité období nebo celou historii. Ukazatel má ze všech tří nejmenší váhu. Zlepšit první dva je totiž obvykle mnohem obtížnější. Je obtížnější udržet zákazníka aktivního nebo zvýšit jeho věrnost než zvýšit jeho obrat. Ukazatele F a M spolu ovšem souvisejí, takže zvýšení věrnosti (počtu nákupů) vede i ke zvýšení obratu.

Ukázka vstupních dat pro RFM analýzu.
Ukázka vstupních dat pro RFM analýzu.

Technicky je RFM analýza prostá datová operace založená na agregaci. Jejím výsledkem jsou tři čísla, na jejichž základě se dá k zákazníkům účinně přistupovat.

Jak hodnoty RFM získat, jak je dále zpracovávat, jaké z nich můžeme udělat závěry a jak je použít pro rozdělení zákazníků do skupin?

To bude předmětem dalších navazujících článků o RFM analýze, které pro vás máme připravené. Sledujte náš blog či se přihlašte k odběru blogových článků.

Ing. Ondřej Brom
lektor, analytik a odborný konzultant ve společnosti ACREA. Ve své profesní kariéře se zaměřuji na analytickou činnost převážně v oblasti data miningu. V nemalé míře se podílím na odborné konzultantské činnosti pro oblast aplikace a využití softwarových řešení společnosti ACREA.
Komentáře

Přidat komentář

Vaše emailová adresa nebude zveřejněna. Vyžadované informace jsou označeny *

Vaše osobní údaje budou použity pouze pro účely zpracování tohoto komentáře. Zásady zpracování osobních údajů