Сегментация по давности, частоте и денежной ценности (Recency, Frequency, Monetary, RFM)
Коротко
RFM — сегментация клиентской базы по Recency, Frequency и Monetary: давности последней покупки, частоте и денежной ценности. Метод особенно полезен в repeat-purchase бизнесах.
Три измерения
Параметр
Что означает
Recency
Как давно была последняя покупка
Frequency
Как часто клиент покупает
Monetary
Сколько денег принёс за период
Как строят RFM
Выберите период анализа.
Рассчитайте R, F и M для каждого клиента.
Разделите каждое измерение на группы или score.
Сформируйте понятные сегменты.
Проверьте их будущее поведение и экономику.
Используйте сегменты для анализа и коммуникаций.
Пример интерпретации
Клиенты с высокой Recency и Frequency могут быть активным ядром. Высокий Monetary при давно прошедшей последней покупке — сигнал для win-back. Но названия вроде «Champions» имеют смысл только после проверки на конкретных данных.
Ограничения
RFM не понимает причину поведения.
Плохо подходит для разовых или очень редких покупок.
Monetary не равен марже.
Границы score могут быть произвольными.
Метод слабее predictive CLV там, где доступна качественная модель.