tworzenie koncepcji e-commerce Data Science prostych jeden temat na raz.

tradycyjnie marketerzy tworzyli segmentację na podstawie danych demograficznych. Jednak większość marek ecommerce woli dziś stosować naukę danych do rozwijania segmentacji behawioralnej w oparciu o zachowania zakupowe. Na przykład, jakie produkty oglądają / kupują 🛒? Jaką ścieżkę(y) wybrali, aby dostać się na Twoją stronę 📍? (świadomość a intencja). Co więcej, jaki jest ich poziom zaangażowania 🖱 ️ (użycie/otwiera/kliknięcia/widoki)?

Jakie są korzyści z segmentacji? Chociaż jest ich wiele, wymienię tutaj moją pierwszą trójkę:

1. Focused& spersonalizowany marketing
2. niższe koszty marketingu
3. lepszy rozwój produktu

grupowanie klientów na podstawie zachowań pozwala na marketing kontekstowy zamiast e-maili, co z kolei obniża koszty marketingu. Poprzez kierowanie na skoncentrowany podzbiór klientów(segment!) z podobnymi atrybutami prawdopodobnie uzyskasz lepsze otwarte stawki, wyższe konwersje i zwrot z wydatków na reklamę (ROAS). Co najlepsze, możesz zaspokoić przyszłe produkty do gustów swoich klientów.

RFM to metoda modelowania danych używana do analizy wartości klienta. Oznacza aktualność, częstotliwość i walutę, które są tylko trzema wskaźnikami opisującymi to, co zrobili twoi klienci. Recency mierzy czas (zwykle w dniach) od ostatniego zamówienia Klienta do dzisiaj. Częstotliwość mierzy, ile łącznych zamówień mieli klienci, a wartość pieniężna to średnia kwota, którą wydali z tych zamówień.

RFM zaczęło się w czasach marketingu bezpośredniego i pozostaje jednym z najprostszych i najbardziej skutecznych narzędzi w handlu detalicznym i eCommerce. Aby utworzyć RFM, musisz przekształcić Dane i przypisać wynik z wysokiego na niski. Oto prosty przykład z trzema poziomami (wysoki, średni, niski) — posortuj zamówienia klientów w kolumnie i przypisz wynik 3 dla klientów z zerowymi zamówieniami, wartość 2 dla klientów z jednym zamówieniem i 1 dla klientów z 2 lub więcej zamówieniami lub powtarzającymi się klientami. To daje Ci metrykę częstotliwości. Następnie powtarzasz ten proces dla recency i monetarnych. W końcu otrzymasz trzy wartości, po jednej dla każdego filaru RFM, który opisuje, jak cenny jest każdy klient, a jedna jest najlepsza.

dlaczego RFM ma znaczenie? A co mnie to obchodzi?

RFM jest niezbędny, ponieważ pozwala szybko sortować i organizować klientów od najlepszych do najgorszych i jest bardzo skuteczny w opisywaniu zachowań klientów. Dzięki punktacjom RFM możesz stworzyć wiele użytecznych segmentów klientów. Zaczynamy od MVP, które są twoimi najlepszymi klientami z najlepszymi wynikami we wszystkich trzech wymiarach. Wysokie wydatki nowych klientów, które osiągają wysokie wyniki w zakresie recency i monetarnych, ale niskiej częstotliwości, ponieważ kupili dopiero niedawno. Na przeciwległym spektrum masz klientów o wysokiej wartości, którzy nie kupili od jakiegoś czasu. Będą one wynik wysoki na bieżącej i monetarnej, ale niski na bieżącej. Wreszcie, klienci o niskiej wartości, którzy uzyskują niskie wyniki we wszystkich trzech wymiarach i prawdopodobnie nie będą nic warci. Możesz zaoszczędzić pieniądze na marketingu, tłumiąc tych użytkowników i poprawiając stawki otwierania i klikania.

dlaczego powinno cię to obchodzić? Zauważyliśmy, że 5% najlepszych klientów wydaje średnio 10x niż wszyscy inni i stanowi jedną trzecią całkowitych przychodów. Najlepsi klienci mają zazwyczaj wyższą średnią wartość zamówienia i częściej stają się lojalnymi fanami Twojej marki. Lojalni fani mają tendencję do generowania wiadomości ustnych i poleceń, co czyni je bardziej wartościowymi.

krótko mówiąc, powinieneś poświęcić więcej czasu na uszczęśliwianie swoich najlepszych klientów, a RFM może pomóc ci dowiedzieć się, gdzie się skupić i co robić.

dlaczego RFM może zrobić dla mnie?

Jeśli jeszcze tego nie zrobiłeś, zacznij wykorzystywać RFM do tworzenia segmentacji klientów dla swoich kampanii marketingowych i zacznij optymalizować. Możesz:

• rozwałkować czerwony dywan dla swoich VIP-ów.
• Zaprojektuj kampanie pielęgnacyjne dla klientów, którzy najczęściej kupują.
• twórz spersonalizowane oferty i przypomnienia dla klientów, którzy mają zamiar odejść.
• ponownie targetować klientów o wysokiej wartości, aby ich odzyskać.

istnieje wiele innych przypadków użycia RFM. Będziesz mógł tworzyć bardziej odpowiednie, kontekstowe kampanie, które w różny sposób kierują się do różnych klientów. Segmentacja działa w celu poprawy otwarcia i kliknięć, a także przynieść więcej dolarów marketingowych. Jeśli jeszcze tego nie robisz, zdecydowanie powinieneś. Dzięki RFM jeden z naszych klientów znalazł o 20% więcej klientów o wysokiej wartości, których mógł kierować podczas rocznego planowania.

podsumowując, RFM oznacza recency, frequency, and monetary, z recency jest najważniejsza. Dlaczego? To dlatego, że zakupy online są aktem handlowym pozaumownym, a ludzie mogą przychodzić i odchodzić, kiedy chcą. Możesz tylko założyć, że klient jest „żywy” i zainteresowany tobą, gdy powiedział ci to przy ostatnim zakupie.

znajdź swoje RFM. Zacznij sortować swoich klientów od najlepszych do najgorszych i buduj te segmenty w swoich działaniach marketingowych!

nie zapominaj, że dane to potęga, a my chcemy przywrócić ludziom moc danych e-commerce. Dołącz do nas i zacznij rozwijać swoje dane już dziś.

wykonane przez segmenty

Znajdź nas na LinkedIn lub Facebook.

tresl.co

Peter S. Fader Bruce G. S. Hardie Ka lok Lee, RFM and CLV: Using Iso-value Curves for Customer Base Analysis (2004)