RFM analýza

RFM analýza patří mezi nejúčinnější způsoby, jak segmentovat zákazníky e-shopu pro marketingové účely. Umožňuje rozpoznat, kdo nakupuje pravidelně, kdo odchází ke konkurenci a kdo potřebuje vhodný podnět k opětovnému nákupu.

Co je RFM analýza

RFM analýza je způsob hodnocení zákazníků podle tří parametrů:

R – Recency (aktuálnost): Kdy naposledy zákazník nakoupil.

F – Frequency (frekvence): Jak často zákazník nakupuje.

M – Monetary (hodnota): Kolik zákazník celkem utratil.

Každému zákazníkovi je na základě těchto tří metrik přiřazeno skóre, které určuje jeho zařazení do konkrétního segmentu. Platí přitom, že čím vyšší skóre zákazník má, tím větší hodnotu pro vás představuje.

Jak se definuje RFM analýza

Definice RFM analýzy probíhá v několika krocích:

• referenční datum a okno – nejprve si určíte referenční datum a časové okno, ze kterého budete vycházet
• RFM hranice / skórování – následně nastavíte hranice a způsob skórování pro jednotlivé metriky R, F a M
• určení pojmenovaných segmentů – nakonec definujete a pojmenujete konkrétní segmenty na základě kombinací RFM skóre

RFM analýza je umístěná v každém účtu v Leadhubu v záložce Analytika. Aby bylo možné si ji nadefinovat podle svých kritérií, je zapotřebí kliknout na tlačítko Upravit.

Referenční datum a okno

Referenční datum určuje časový okamžik, od kterého se analýza počítá, zatímco okno vymezuje, jak hluboko do historie se díváte, a tedy jakou část objednávkové historie do analýzy zahrnete.

Příklady nastavení

• pokud chcete zahrnout celou historii, nastavte referenční datum na „dnes“ a zvolte velmi dlouhé okno (např. 30 let)

  → do analýzy se započítají všechny objednávky, jak nedávné, tak i velmi staré

• pokud vás zajímá pouze nedávné období (např. poslední rok), ponechte referenční datum „dnes“ a okno zkraťte na 1 rok

  → zahrnou se jen aktuální objednávky, starší data se ignorují

• pokud potřebujete porovnat historický stav se současností, nastavte referenční datum do minulosti (např. minulý měsíc) a ponechte stejné okno jako u aktuální analýzy

  → díky tomu můžete výsledky mezi sebou přímo porovnat

RFM hranice / skórování

Jakmile máte určenou část historie objednávek, se kterou chcete pracovat, můžete přejít ke skórování zákazníků. Nejprve je ale potřeba definovat RFM hranice, tedy rozdělení jednotlivých dimenzí do menšího počtu skupin (tzv. bucketů), se kterými se dá lépe pracovat.

• každá dimenze (R, F, M) se rozdělí do několika intervalů (typicky do 5 skupin)

  → dává to smysl například u dimenze Recency, která vyjadřuje počet dní od poslední objednávky a teoreticky nemá horní limit

• jednotlivým skupinám následně přiřadíte skóre (obvykle od 1 do 5)

  → např. R5 může znamenat 0–29 dní od poslední objednávky, R4 30–89 dní a postupně až po R1, které zahrnuje nejstarší zákazníky

Jakmile máte hranice definované, můžete každému zákazníkovi přiřadit jeho konkrétní RFM skóre:

• u každého zákazníka nejprve spočítáte hodnoty R, F a M

  → např. R = 2 (nakoupil před 2 dny), F = 3 (má 3 objednávky), M = 1 250 (utraceno 1250 Kč)

• tyto hodnoty následně zařadíte do odpovídajících skupin

  → R spadá do R5, F do F3, M do M3

• výsledné skóre zapíšete jako kombinaci těchto hodnot v pořadí RFM, tedy např. 533

Tímto způsobem dokážete přiřadit RFM skóre každému zákazníkovi a dále s ním pracovat v segmentaci i marketingu.

Definice segmentů

Jakmile máte pro každého zákazníka vypočítané RFM skóre, můžete začít se segmentací. Teoreticky by šlo pracovat přímo s jednotlivými kombinacemi, ale při běžném nastavení 5×5×5 vznikne až 125 různých variant, což je pro praktické využití příliš nepřehledné.

• proto se jednotlivá RFM skóre sdružují do větších, pojmenovaných segmentů

  → vytvoříte segment a přiřadíte k němu konkrétní kombinace RFM skóre, které do něj patří

• v praxi se často používá zjednodušený model s přibližně 10–11 segmenty

  → např. zákazník se skóre 533  může spadat do segmentu „Potential Loyalist“

• definice těchto segmentů není pevně daná

  → záleží na typu e-shopu, nastavení hranic i vašich zkušenostech

  → jde do velké míry o interpretaci chování zákazníků

• jednotlivé segmenty si můžete představit například takto:

  → Champions (šampioni): zákazníci, kteří nakupují často, utrácejí hodně a nedávno nakoupili

  → Can’t Lose Them (slibní zákazníci a ti, o které nechcete přijít): dříve velmi hodnotní zákazníci, kteří už delší dobu nenakoupili a je potřeba je znovu aktivovat

  → podobně definujete i další segmenty podle chování

• důležité je, aby každé RFM skóre spadalo do nějakého segmentu

  → žádná kombinace by neměla zůstat nezařazená

• pro lepší orientaci je vhodné segmenty vizuálně odlišit barvami

  → pozitivní segmenty (např. věrní zákazníci) se často označují modrou či zelenou

  → rizikové nebo odcházející segmenty naopak červenou či oranžovou

Takto získáte přehlednou a akčně využitelnou segmentaci, se kterou se dá dobře pracovat v marketingu i automatizaci.

Výsledné rozdělení segmentů

Jakmile si nadefinujete všechny tři oblasti, bude možné si zobrazit výsledek RFM analýzy. Nejčastěji v jejím rámci pracujeme s těmito skupinami:

1. Champions (šampioni)

Nakoupili nedávno, nakupují často a utrácejí nejvíce. Jsou to vaši nejhodnotnější zákazníci (VIP).

2. Loyal Customers a Potential loyalists (věrní zákazníci a zákazníci s vysokým potenciálem)

Nakupují pravidelně, ale hodnota objednávek nemusí být nejvyšší.

3. New customers (noví zákazníci)

Noví zákazníci, kteří u vás nakoupili poprvé.

4. Promising a Can't Lose Them (slibní zákazníci a ti, o které nechcete přijít)

Zákazníci, kteří hodně utratili a nakupují často, jen od jejich posledního nákupu uplynul již nějaký čas. Nebo zákazníci, kteří nakoupili nedávno a utratili vyšší částku.

5. Need Attention (potřebují pozornost), About Sleep (na odchodu)

Průměrní zákazníci, kteří nakoupili párkrát, ale nejsou ani věrní, ani aktivní.

6. At Risk (ohrožení)

Dříve nakupovali aktivně, ale delší dobu nenakoupili.

7. Lost / Hibernating (ztracení)

Nakoupili jen jednou nebo dvakrát a od té doby nic. Jejich hodnota je pro váš e-shop velmi nízká.

💡 Zjistěte více o tom, jak s jednotlivými segmenty pracovat a jaké kampaně na ně cílit.

Pokud myší najedete na jednotlivé segmenty, zobrazí se jeho detailní popis.

Složení segmentů v čase

Ve výsledcích RFM analýzy je i vizualizace vývoje velikosti / tržeb jednotlivých segmentů.

Pohyb mezi segmenty

Zde je možné lépe analyzovat, jak se segmenty zvětšují/zmenšují.