CC BY
44ПРИМЕНЕНИЕ RFM-АНАЛИЗА В АВТОБИЗНЕСЕ НА ПРИМЕРЕ ДИЛЕРСКИХ ЦЕНТРОВ AUDI
Касымов Линар Радиевич,
руководитель по маркетингу дивизиона «Центр» ГК «АвтоСпецЦентр», Москва, Ленинский пр-т, 107 Linar.Kasymov@ascgroup.ru
В данной статье описывается сегментация клиентов на основе RFM-анализа. Приводится пример анализа на основе базы данных клиентов Audi ГК «АвтоСпецЦентр». Для каждого предприятия актуальна задача увеличения конверсии и снижения маркетинговых издержек. Сегментация и таргетинг — это основа маркетинга, и директ-маркетинг — не исключение. Даже при наличии накопленной за годы работы клиентской базы веерные e-mail или смс-рассылки могут принести предприятию не меньше вреда, чем пользы. Важно уметь доносить до клиентов именно те предложения, которые будут им нужны и обеспечат компании необходимое количество звонков или заявок на сайте, при этом не заваливая ящики и телефоны клиентов ненужными сообщениями, которые они бы воспринимали как спам. Для этого необходимо четко понимать, кому и зачем отправляется каждое СМС, письмо или совершается звонок.
На примере группы компаний «АвтоСпецЦентр» рассмотрен самый простой, но от этого не менее эффективный способ решения данной задачи.
Ключевые слова: RFM-анализ; сегментация; директ-маркетинг; клиентская база.
Справка
Группа компаний «АвтоСпецЦентр» — один из крупнейших игроков сектора авторетейла России, работает на рынке с 1998 года. В портфеле ГК «АвтоСпецЦентр» бренды Porsche, Audi, BMW/MINI, Infiniti, Volkswagen, SKODA, Nissan, Datsun, Hyundai, KIA, Mazda, Peugeot, Citroen, Mitsubishi. В настоящее время в состав ГК входят 27 дилерских центров в Москве и ближайшем Подмосковье, а также дилерские центры по продаже грузовых автомобилей марок: Hyundai Truck&Bus, Hino, Fuso Motors. Дилерские центры компании предлагают полный комплекс услуг, связанных с продажей, гарантийным и сервисным обслуживанием автомобилей, реализацией оригинальных запасных частей и аксессуаров, тюнингу, комиссионной торговле, а также такие дополнительные услуги, как оформление кредита и страховки.
ОПИСАНИЕ
В маркетинге существует методика RFM-анализа, который применяется для прогнозирования поведения клиента на основе его прошлых действий.
RFM — аббревиатура слов Recency (давность), Frequency (частота), Monetary (деньги).
Recency — это время, прошедшее с последней активности клиента, будь то проведение очередного технического обслуживания, диагностики или ремонта.
Frequency — количество действий, совершенных клиентом за все время.
Monetary — денежные затраты клиента на товары и услуги компании.
Предполагается, что клиент, проявивший себя недавно, показывающий повышенную актив-
ность и тратящий на услуги компании больше денег, будет наиболее лоялен, т. е. чем выше оценка, тем ценнее этот клиент.
R = RECENCY
Следует условно определить несколько временных циклов, активность за которые будет учитываться. Как правило, если речь идет о сервисном обслуживании, то останавливаются на пяти периодах совершения последнего действия.
Теперь, используя собранные данные, следует «раскидать»
клиентов по временным группам (табл. 1).
Группа 5 здесь и далее будет включать самых интересных клиентов.
F = FREQUENCY
Здесь мы будем рассматривать, насколько часто клиент проявлял активность. Как и в случае с Recency, остановимся на пяти пунктах, каждый из которых будет содержать определенное количество заказ-нарядов (табл. 2).
Таблица 1
Давность
Recency Период
1 от 731 дня (более 2-х лет)
2 547 - 730 дней (1,5-2 года)
3 366 - 546 дней (1-1,5 года)
4 от 181 до 365 д. (от 6 месяцев до 1 года)
5 0 - 180 дней (6 месяцев)
Опять же, группа 5 будет учитывать наиболее активных. Следует хорошо подумать, после какого количества действий клиент считается самым выгодным: установка слишком высокой или слишком низкой планки может сбить точность подсчета.
M = MONETARY
Этот пункт определяет количество потраченных денег на товары и услуги.
Так же, как и в предыдущем пункте, необходимо определить индивидуальные для каждого дилерского центра значимые пределы денежных вложений (табл. 3).
Мы получим без малого 125 групп: 555, 554, 553, 552, 551, 545, и так вплоть до 111. Работая с клиентской базой, строим сводную табли-
цу, в которой группируем клиентов таким образом, чтобы было можно сразу получить целостную картину происходящего с клиентской базой (табл. 4). То есть смотрим, какое
количество клиентов соответствует одновременно всем группам: временной, частотной и денежной. Но это далеко не значит, что нужно работать с каждой из 125 групп
Таблица 2
Частота
Frequency Кол-во заказ-нарядов
1 1
2 2 - 10 заказ-нарядов
3 11 - 20 заказ-нарядов
4 21 - 30 заказ-нарядов
5 от 30 и более
Таблица 3 Деньги
Monetary Затраты по всем з/н
1 от 0 до 10 т.р.
2 10 т.р - 30 т.р
3 30 т.р. - 60 т.р.
4 60 т.р. - 90 т.р.
5 более 90 т.р.
Таблица 4
Свод данных по принципу RFM
Frequency Monetary 1 (более 2-х лет) 2 (1,5 - 2 года) 3 (1 - 1,5 года) 4 (0,5 - 1 год) 5 (до 6 месяцев)
1 1 з/н 1 (от 0 до 10 т.р.) 2 (10 т.р - 30 т.р) 3 (30 т.р. - 60 т.р.) 4 (60 т.р. - 90 т.р.) 5 (более 90 т.р.) 256 188 40 9 3 158 203 43 7 5 241 265 43 6 10 270 324 27 7 7 285 432 49 15 4
1 Итог 496 416 565 635 785
2 2 - 10 з/н 1 (от 0 до 10 т.р.) 2 (10 т.р - 30 т.р) 3 (30 т.р. - 60 т.р.) 4 (60 т.р. - 90 т.р.) 5 (более 90 т.р.) 23 25 28 10 9 16 77 60 16 24 24 101 110 41 38 38 197 222 73 86 64 326 370 194 227
2 Итог 95 193 314 616 1 181
3 11 - 20 з/н 1 (от 0 до 10 т.р.) 2 (10 т.р - 30 т.р) 3 (30 т.р. - 60 т.р.) 4 (60 т.р. - 90 т.р.) 5 (более 90 т.р.) 1 3 1 1 1 1 5 9 4 5 32
3 Итог 1 3 4 55
4 21 - 30 з/н 2 (10 т.р - 30 т.р) 3 (30 т.р. - 60 т.р.) 4 (60 т.р. - 90 т.р.) 5 (более 90 т.р.) 4 1 3 5
4 Итог 1 13
5 более 30 з/н 4 (60 т.р. - 90 т.р.) 5 (более 90 т.р.) 1 1 4
5 Итог 1 5
1 1
Кол-во Доля
новые клиенты 785 14,59%
активные клиенты 1 254 23,31%
горячие клиенты (должны скоро приехать) - с ними надо работать 1 256 23,35%
упущенные клиенты, надо срочно возвращать 1 492 27,74%
потерянные клиенты (надо узнать причины и попытаться вернуть) 592 11,01%
ВСЕГО 5 379
Л. Касымов. Применение RFM-анализа в автобизнесе на примере дилерских центров Audi
и адресовать индивидуальные предложения. Как правило, применяется более обобщенное деление.
Скажем, клиенты Ш-^-5М могли обратиться к услугам лишь разово, потратив немалую сумму, но не рассчитывая на долговременное сотрудничество. А вот 1R-3F-5M с большей вероятностью стали недовольны услугами компании или потеряли к ней интерес.
5R-5F-5M
Это — сливки клиентского списка. Если верно избрали пределы групп R, F и M, то этот сегмент должен быть крайне мал.
В связи с этим многие компании полагают, что лучше оставить отношения с такими клиентами, как есть, — и они продолжат лидировать в списках продаж. Но этим они теряют возможность дать им лидировать с большим отрывом. У совершенства не бывает предела.
Можно расширить границы сотрудничества с этими людьми, учредив программу лояльности, приглашая на специальные мероприятия или же анкетируя их на предмет пожеланий к развитию компании. Важно всячески показывать таким клиентам,что они — уважаемые и желанные гости, а не случайные прохожие.
т-^-т
Хоть эти клиенты и кажутся наименее перспективными, не стоит
совсем скидывать их со счетов: хоть раз, но они все же проявили интерес к услугам или продукции. Для них стоит подготовить специальные, «провокационные» сообщения, которые позволят избавиться от тех, кто совсем не проявляет интерес, а остальных перевести в следующую категорию.
«5» только в одной категории
Тем, у кого пятерка только в категории Recency, следует дать немного времени, чтобы определиться. Они знают об услугах и, возможно, скоро проявят к ним интерес. Интересные рассылки в этом случае — самый эффективный способ удержать их внимание.
Клиенты, покупающие часто (5F), но на небольшие суммы, ценны своим постоянством. Таким клиентам стоит предложить сопутствующие услуги. Возможно, это сможет расширить их заказ-наряд.
Клиент с (5М) крайне ценен своими существенными вложениями, но не проявляет активности. Следует показать его особую ценность для компании. Необходимо проанализировать, что они покупали и как давно не совершали никаких действий. Следует аккуратно выяснить, чего бы они хотели от компании? Чего им не хватает, чтобы стать постоянными по-
купателями? Телефонный звонок может пойти на пользу.
РЕЗУЛЬТАТ
Возвращаясь к нашим исследованиям, мы выявили следующие тенденции (табл. 5).
Из периода в период снижается количество новых и активных клиентов. Так как большая часть клиентов обслуживает свой автомобиль в том же дилерском центре, где и покупала, можно говорить о том, что падают продажи или наши клиенты по некоторым причинам обслуживают свой автомобиль в другом дилерском центре или на неавторизированной сервисной станции.
Соответственно необходимо разработать ряд мер позволяющих увеличить конверсию возврата проданных автомобилей в дилерский центр, т. е. сократить процент клиентов, которые обслуживают автомобиль не у нас.
Очень сильно выросла доля упущенных и потерянных клиентов с 5,53 до 19,75%.
Это сигнал к тому, что для данной группы неприемлема наша ценовая политика или они недовольны качеством оказываемых услуг. Также, возможно, выросла доля клиентов, которые покупают автомобиль в одном регионе, а эксплуатируют в другом. Необходимо проводить анализ этой группы
Таблица 5
Пример аналитики на основе RFM-анализа
21.12.2015 % 30.06.2015 % 31.12.2014 %
новые клиенты 3 742 11,15% 3 839 11,44% 4 289 12,79%
активные клиенты 7 918 23,60% 7 297 21,75% 6 709 20,00%
горячие клиенты (должны скоро приехать) - с ними надо работать 7 092 21,14% 7 046 21,00% 5 989 17,85%
упущенные клиенты, надо срочно возвращать 8 167 24,35% 7 354 21,92% 6 499 19,37%
1 потерянные клиенты (надо узнать причины и попытаться вернуть) 6 627 19,75% 3 809 11,35% 1 374 4,10%
ИТОГО 33 546 29 345 24 860
и выяснять причины,чтобы выходить к таким клиентам с соответствующим предложением.
Снижается доля активных и горячих клиентов, хотя в количественном выражении можно отметить, даже небольшой рост.
На основании этого можно сделать вывод, что основной сегмент, который требует внимание это упущенные и потерянные клиенты.
ВЫВОДЫ
Методика ЯГМ — далеко не абсолютный, но крайне полезный и простой инструмент анализа клиентской базы. Оглянитесь: проделав сравнительно небольшую работу, уже можно увидеть индивидуальный подход к своим клиентам.
В рассмотренном случае, проблема в сегменте, который составляет всего 44% (доля упущенных и потерянных клиентов). Теперь
можно направить маркетинговый бюджет кампании на работу с этим пулом клиентов, а не на всю клиентскую базу, что соответственно сэкономит без малого половину бюджета рекламной кампании.
А возможно найти инструменты, которые и вовсе укладываются в понятие «маркетинг без бюджета».
Дело за малым: приступать к действию.
Application of RFM-analysis in auto-business by the example of Audi Dealerships Kasymov Linar Radievich,
marketing manager of the division «Center» GC «AvtoSpetsTsentr», Leninsky pr-t 107, Moscow, Russia (Linar.Kasymov@ascgroup.ru)
This article describes the segmentation of clients based on RFM analysis. An example of analysis based on the customer database of Audi GC «AvtoSpetsCenter» is given. For each enterprise, the task is to increase the conversion and reduce marketing costs. Segmentation and targeting are the basis of marketing, and direct marketing is no exception. Even with the customer base accumulated over the years, mass e-mail or SMS-mailings can bring to the enterprise no less harm than good. It is important to be able to inform customers exactly the offers which will provide to the company the required number of calls or requests on the site, while not filling up the boxes and phones of customers with unnecessary messages that they would perceive as spam. To do this, it is necessary to clearly understand who and why each SMS, letter or a call will get.
On the example of the group of companies «AvtoSpetsCenter» consider the simplest, but from this no less effective way of solving this problem.
Keywords: RFM-analysis; segmentation; direct marketing; customer base.
