CC BY
47В статье рассматривается методика создания устойчивой сегментации клиентской базы данных на основе кластерного подхода с использованием RFM-анализа. Авторами показано практическое применение модифицированного RFM-ана-лиза для разработки целевых маркетинговых предложений по каждой однородной группе клиентов предприятия.
Ключевые слова: сегментация; КРМ-анализ; клиентоориентированный маркетинг; кластерный подход; маркетинговые стратегии.
РАЗРАБОТКА АДРЕСНЫХ МАРКЕТИНГОВЫХ СТРАТЕГИЙ НА ОСНОВЕ МОДИФИЦИРОВАННОГО RFM-АНАЛИЗА
Титова Наталья Александровна,
к. э. н., доцент кафедры теории рынка, Новосибирский государственный технический университет
(630073, Новосибирск, пр. К. Маркса, 20)
titovangtu@yandex.ru
Щеколдин Владислав Юрьевич,
к. т. н., доцент кафедры теории рынка, Новосибирский государственный технический университет
(630073, Новосибирск, пр. К. Маркса, 20)
raix@mail.ru
На сегодняшний день практически все отрасли российского рынка характеризуются жесткой ценовой и ассортиментной конкуренцией. В этих условиях конкурентоспособность предприятия во многом определяется «адресностью» мероприятий, направленных на удержание существующих клиентов, поскольку привлечение новых потребителей обходится компании намного дороже из-за значительных расходов на исследования, рекламу, переговоры и т. д. В этом смысле важно, что персонификация продаж возможна только путем идентификации конкретных групп клиентов и,сле-довательно, актуальной становится проблема сегментирования потребителей на основе выявления характерных черт и общих моделей поведения [1].
Современный маркетинг предлагает множество инструментов, помогающих спрогнозировать поведение клиентов. Одним из них является ЯГМ-анализ [2], который
позволяет проводить сегментирование потребителей по уровню лояльности на основе анализа их прошлых действий, прогнозировать их поведение. Он служит основой для различных прогностических моделей поведения клиентов, особенно качественного характера, хотя и не требует привлечения методов экономет-рического анализа статистической информации, в отличие от традиционного моделирования. Кроме того, для эффективного использования этого метода нет необходимости привлекать какие-либо дополнительные данные, в том числе и экспертные мнения. Еще одной особенностью Я^М-анализа является отсутствие необходимости анализа конкурентной среды компании, поскольку его применение направлено на оптимизацию работы с уже имеющейся наработанной клиентской базой. Несомненным плюсом Я^М-анализа является также возможность его применения при анализе достаточ-
но большой и относительно стабильной во времени клиентской базы организации любой сферы деятельности.
В самом общем виде RFM-ана-лиз проводится по следующим показателям:
♦ давность совершения клиентом последней покупки (R= Recency), которая рассчитывается как выраженная в днях разность между текущей датой и датой последнего заказа. Этот показатель позволяет оценить вероятность возвращения клиента исходя из того, сколько времени прошло с момента его последней активности: чем меньше значение R, тем более вероятен факт, что потребитель вернется снова;
♦ интенсивность (частота) совершения покупок за период (F = Frequency). В RFM-модели предполагается, что чем больше делает заказов тот или иной потребитель, тем выше вероятность того, что в следующем периоде он снова сделает заказ;
♦ общее количество денег, потраченных клиентом за всю историю работы с компанией (M= Monetary): чем больше средств уже потратил потребитель, тем с более высокой вероятностью он их потратит снова. Каждый из показателей R, Fи М оценивается в баллах от 1 до 5 [3], затем определяется общая кодировка RFM как комбинация оценок по трем показателям. Чаще всего RFM-анализ осуществляется в виде последовательной процедуры выполнения следующих этапов [4]:
1. Построение оценки R.
1.1. все клиенты сортируются в порядке возрастания срока со времени последней покупки;
1.2. в зависимости от «срока давности» делятся на 5 равных групп;
1.3. каждому клиенту в группе дается оценка. 5 — клиенты, совершившие самые недавние покупки, 1 — клиенты последней группы, которые совершили покупку давно.
2. Построение оценки F.
2.1. все клиенты сортируются в порядке убывания количества покупок.
2.2. в зависимости от частоты (количества) покупок клиенты делятся на 5 групп.
2.3. все клиенты из первой группы (с наибольшей частотой) получают оценку 5, из второй — 4 и т. д.
3. Построение оценки М.
3.1. все клиенты сортируются в порядке убывания средней стоимости покупки.
3.2. в зависимости от средней стоимости клиенты делятся на 5 групп.
3.3. все клиенты из первой группы (с наибольшей частотой) получают оценку 5, из второй — 4 и т. д.
4. Построение сводной ЯFM-
оценки.
Каждый клиент получает трехзначную оценку в зависимости от комбинаций значений ЯFM. Так, клиенты группы 5Я-5F-5M являются наиболее ценными для компании, а группы 1Я-^-1М — наименее ценными. Таким образом, результатом применения этого алгоритма станет разбиение общей совокупности клиентов на группы, характеризующиеся примерно одинаковым покупательским поведением. Далее задача маркетолога сводится к построению корректной интерпретации полученных результатов разбиения и разработке соответствующих адресных программ работы с клиентами.
Основным недостатком представленной реализации ЯFM-ана-лиза является то, что клиенты подразделяются на равные по количеству элементов группы (квинтили) относительно значений показателей Я, Fи М. Это предположение логично только в том случае, если поведение потребителей по этим факторам может быть описано равномерным распределением [5], что означает одинаковую вероятность появления клиента в группах 1, 2 или любых других. На практике же, естественно, подобная ситуация крайне редка (например, крупных клиентов с большими затратами на приобретение товаров значительно меньше, чем мелких) и, следовательно, применение алгоритма может приводить к некорректным результатам. Более того, природа и поведение факторов Я, F и М являются существенно различными, что также откладывает отпечаток на получаемые результаты. Вполне вероятно, что определенная часть клиентов, распределяемых по отдельным группам согласно
Я^М-классификации, будет попадать не в «свои» группы,и,таким образом, разрабатываемые для этих групп клиентов маркетинговые мероприятия скорее всего не будут достигать поставленных целей.
Чтобы избежать подобной ситуации, авторами предлагается модификация алгоритма RFM, основанная на использовании широко известных идей АВС-анализа [6]. В этом случае на каждом из этапов 1.2, 2.2 и 3.2 проводится построение, оценивание и последующее разбиение кумулятивной кривой, соответствующей данным показателей Я, F и М на пять классов на основе аналитического метода АВС-анализа. Этот метод предполагает получение такого разбиения на пять групп, которое минимизирует сумму площадей фигур, образуемых под кумулятивными кривыми, путем оптимального выбора точек разбиения. При этом определяется не только корректное число потребителей, которым присваивается тот или иной код классификации ЯFM, но и границы значений показателей, определяющих изменения для каждого значения от 1 до 5.
Другая проблема базового алгоритма состоит в том, что теоретически количество групп клиентов, характеризующихся примерно одинаковым покупательским поведением, может быть равно максимум 125, что, естественно, нереально для реализации на практике, особенно с учетом того, что с течением времени содержимое этих групп вполне естественно будет претерпевать изменения. Для преодоления этого недостатка предлагается воспользоваться другой хорошо известной идеей — кластерным подходом — для формирования групп клиентов, значения кодов ЯFM-классификации
которых находятся как можно ближе друг другу внутри кластера и как можно дальше от кодов клиентов других кластеров [7].
Таким образом, основная задача представляемой работы заключается в создании относительно устойчивой сегментации клиентской базы данных на основе кластерного подхода с использованием РРМ-анализа для разработки целевых маркетинговых предложений по каждой однородной группе клиентов предприятия.
Практическое применение модифицированного ЯFM-анализа и интерпретацию его результатов авторы осуществили на примере оптово-розничного предприятия, имеющего клиентскую базу в 78 организаций. Рассматриваемая компания специализируется на продаже полиэтиленовых пакетов, пластиковой тары, одноразовой посуды, упаковочных материалов, канцелярских товаров, подарочной упаковки и хозяйственных товаров. Ассортимент компании насчитывает свыше 1 000 позиций различных ценовых категорий. Долгое время основным для компании стратегическим направле-
нием была деятельность, направленная на наработку и удержание клиентской базы без привлечения маркетинговых инструментов. Более 10 лет компания существовала в формате оптового стационарного предприятия, успех и рост продаж которой обеспечивался преимущественно «сарафанным радио». Такое положение дел естественным образом привело к снижению основных показателей эффективности деятельности предприятия (чистой прибыли, рентабельности продаж, количества клиентов и т. д.) Связано такое «падение» компании с тем, что на текущий момент целевая аудитория компании предпочитает работать с предприятиями, предлагающими много больше, чем просто продажи: клиентоориентирован-ный подход, сервис, доставку, послепродажное обслуживание.
Клиентоориентированный маркетинг главной целью ставит лояльность потребителя, т. е. его желание совершить подобную покупку повторно у того же продавца. Поэтому для повышения эффективности бизнеса и конкурентоспособности предприятия в со-
временных рыночных условиях перед компанией встала задача оперативного обеспечения маркетинговой переориентации на основе персонализации взаимоотношений с клиентами. Для этого было предложено в первую очередь провести анализ и сегментацию существующих клиентов компании с целью разработки адресных мероприятий, направленных на удержание имеющихся потребителей.
В рамках исследования авторы проанализировали историю поведения клиентов компании за 2013 — 2014 годы, в результате чего они были сгруппированы на пять кластеров в зависимости от того, как давно и как часто они совершали покупки, а также какую сумму при этом тратили. Границы нижних (min) и верхних (max) значений RFM-показателей для каждого кластера, рассчитанных с использованием кумулятивных кривых и ^ßC-анализа, представлены в таблице 1.
Анализ данных таблицы 1 позволяет заключить, что в 2014 году наблюдается сокращение
Таблица 1
Границы интервалов ключевых параметров по рангам
Ранг 2013 год 2014 год
Средняя стоимость (руб.) Частота покупок (количество) Давность покупок* (дни) Средняя стоимость (руб.) Частота покупок (количество) Давность покупок (дни)
min max min max min max min max min max min max
1 151** 1 629 3 25 16 125 0 2 047 0 20 16 365
2 1 642 4 464 26 47 4 15 2 084 5 654 21 40 9 15
3 4 693 11 416 48 51 2 3 5 816 12 759 41 50 4 8
4 12 133 85 412 54 96 1*** 1 17 217 105 371 51 90 2 3
5 140 000 141 816 100 183 1*** 1 125 893 195 000 96 143 1 1
* Давность покупки показывает, сколько времени прошло с момента последней активности клиента на отчетный период. ** Достаточно низкая минимальная стоимость покупок по рангу 1 (в таблице 1) объясняется широтой ценового ассортимента предприятия (от шариковой ручки до фасовочной тары).
*** Клиенты, имеющие ранги 4 и 5 характеризуются одинаковой давностью покупок 1 день. В связи с тем, что таких клиентов в базе предприятия оказалось достаточно много (27%) и они существенно дифференцированы по показателям частоты и стоимости покупок, применение RFM-анализа привело к тому, что клиенты были сгруппированы в два класса. Это означает, что априорное определение числа классов клиентов по каждому показателю (равное пяти в классической постановке КРМ-анализа) также требует определенного внимания. Возможно, будущие модификации метода должны учитывать и этот факт.
частоты покупок по всем представленным кластерам. Также очевидно, что в 2014 году увеличился разрыв между датами покупок, что является верным признаком того, что клиенты перестают пользоваться товарами и услугами рассматриваемой компании. Однако есть и положительные моменты: наблюдается положительная тенденция роста средней стоимости покупок. В целом можно отметить снижение ключевых показателей по кластерам, что подтверждает ухудшение положения предприятия.
Для более четкого понимания того, что происходит с клиентами компании, важно представлять себе не только текущее положение, но и динамику кластеров по каждому из Я-Т-М показателей. Распределения клиентов по показателю давности покупки за 2013—2014 гг. представлены на рисунке 1.
Из рисунка 1 видно, что происходит незначительное снижение доли клиентов, совершавших покупки достаточно давно (ранги 1, 3), и рост количества клиентов, которые делали покупки недавно (ранги 4, 5). Такая тенденция повышает возможности предприятия с точки зрения вероятности возвращения клиента (чем меньше времени прошло с момента последней покупки, тем более вероятен факт, что потребитель вернется снова).
Динамика изменения численности потребителей в кластерах по значению частоты покупки за период 2013—2014 гг. представлена на рисунке 2.
Здесь наблюдается тенденция увеличения количества покупателей, которые совершают покупки достаточно часто (кластеры 4, 5). Однако в то же время происходит
и рост доли клиентов, редко совершающих покупки (кластер 2), что является для компании тревожным сигналом оттока перспективных покупателей.
Динамика изменения состава кластеров по показателю денежной ценности представлена на рисунке 3.
Из рисунка 3 видно, что происходит незначительное увеличение доли клиентов, осуществляющих дорогостоящие покупки (кластер 5), а также части «мелких» покупателей (кластер 1). Данное увеличение связано с переходом клиентов из срединных кластеров (кластеры 2, 3, 4), причем больший процент перехода приходится на кластер 1, который характеризуется низкими объемами покупок.
Это еще один тревожный сигнал для компании, характеризующий снижение денежной ценности совершаемых покупок.
Таким образом, проведенный анализ динамики кластеров по каждому ЯТМ-показателю выявил необходимость пересмотра стратегии работы фирмы с существующей базой клиентов.
Далее с целью разработки целевых маркетинговых предложений в результате проведения ЯТМ-анализа по модифицированному алгоритму авторами было выделено пять базовых групп клиентов (кластеров). Центроид-ные значения показателей Я-Т-М этих групп за 2013 год представлены в таблице 2.
35 30 25
а>
£■ 20 Ь
g 15
*
10 5 0
35 30 25
а>
£■ 20
&
g 15
*
10 5 0
12 3 4
Кластеры
Рис. 1. Распределение клиентов по параметру Recency
12 3 4
Кластеры
Рис. 2. Распределение клиентов по показателю Frequency
50
и 40
О.
Ф
Й 30
(О
* 20 10 0
12 3 4
Кластеры
Рис. 3. Распределение клиентов по показателю Monetary
5
5
60
5
Таблица 2
Группы клиентов по данным 2013 года
Показатели Группы
13-1 13-2 13-3 13-4 13-5
В 4 1 3 1-2 4
Р 2 1 3 1-2 5
М 4 4 1-3 1-2 1
Емкость сегмента 5% 5% 23% 47% 20%
Экономическая интерпретация полученных результатов может быть построена следующим образом.
Сегмент 1 (группа 13-1): «Постоянные покупатели, осуществляющие нерегулярные закупки». Характеризуются следующими особенностями поведения: это покупатели, сделавшие последние покупки за период от 1 до 2 дней, с частотой приобретения товаров от 4 до 8 раз в месяц, тратящие весьма большие суммы денег (до 85 тыс. р.). Их доля в общей численности клиентской базы составляет около 5%. Как правило, это оптовые клиенты, которые активно приобретают товары в данной компании. Ассортимент приобретаемых товаров у группы 13-1 самый широкий: это не только профильные товары, но и товары импульсного спроса. С точки зрения предприятия это наиболее привлекательная и прибыльная группа клиентов. Однако важно понимать, что в случае изменения условий работы (цены, конъюнктура рынка), эти клиенты без колебаний уйдут к конкурентам. В связи с этим, предприятию необходимо прикладывать все усилия для удержания данной группы потребителей.
Сегмент 2 (группа 13-2) «Постоянные покупатели, осуществляющие эпизодические закупки»: это покупатели, сделавшие последнюю покупку достаточно давно (период обращения от 16 дней до 4 месяцев), имеющие низкую частоту покупок (примерно 2 раза в квартал). Средний чек у данного сегмента значительно выше, чем у остальных клиентов компании, сравним по стоимости с Сегментом 1. Их доля в общей численности клиентской базы составляет около 5%. Это региональные оптовые клиенты, доля
приобретения профильных товаров которых самая большая. Задача предприятия при работе с данным сегментом — стремиться удержать и увеличить частоту приобретения товаров.
Сегмент 3 (группы 13-3) «Лояльные покупатели, осуществляющие стабильные закупки»: это текущие клиенты компании (период обращения от 2—7 дней), частота приобретения ими товаров примерно 4 раза в месяц. Стоимостная корзина приобретаемых ими товаров колеблется от низкого уровня до среднего (примерно до 11 тыс. р.). В сегмент 3 вошли клиенты-«производственники», которые приобретают товары с целью их дальнейшего использования по прямому назначению. Для них важна торговая марка фирмы, поэтому даже наличие некоторых изменений в условиях работы с такими клиентами не приведет к их потере, поскольку работа с конкретной торговой маркой для них не просто выгодна, но и приятна. Доля таких клиентов в общей численности клиентской базы составляет около 27%. Задача предприятия при работе с такими клиентами — это поощрение их на увеличение стоимости покупок.
Сегмент 4 (группа 13-4) «Разовые покупатели»: это разовые или случайные клиенты, которые редко приобретают товары (примерно 1 раз в месяц) и тратят при этом минимальные суммы денег (средний размер чека около
2 тыс. р.). С точки зрения компании это самая непривлекательная группа, представляющая небольшую ценность. Таким клиентам, как правило, все равно у кого покупать, и которые с трудом расстаются со своими деньгами. Доля таких малоэффективных клиентов в общей численности составляет около 43%, что говорит о достаточно слабой работе с клиентской базой на предприятии. При взаимодействии с такими клиентами можно порекомендовать разработку мероприятий, направленных на увеличение частоты совершаемых ими покупок.
Сегмент 5 (группа 13-5) «Постоянные покупатели, осуществляющие стабильные закупки». Данная категория клиентов схожа с группой 3, отличаясь от нее большей частотой (примерно 8 раз в месяц) и меньшим периодом обращений. Такие покупатели чаще всего являются посредниками, приобретающими товары компании для перепродажи. Они тратят относительно небольшие суммы, что объясняется их расположением по большей части в территориальной близости, и им просто удобно приобретать товар в компании. Но при изменении условий работы предприятия сданным сегментом (например, при повышении цен), эти клиенты могут перейти к конкурентам. Доля сегмента в общей численности клиентской базы составляет около 20%. При работе с такими потребителями предприятию не-
обходимо стремиться повысить их лояльность.
В качестве промежуточного итога можно отметить, что компания обладает достаточными клиентскими ресурсами в виде «лояльных клиентов» — 27% от общей численности клиентской базы. Основная маркетинговая стратегия работы с такими клиентами — это поощрение их лояльности. Существует также потенциал развития в виде «постоянных клиентов» — 30% от общей численности клиентской базы. Основной упор в данных сегментах необходимо делать на формирование лояльных отношений с клиентами. Кроме того, у компании выявилось достаточно слабое место в виде большой доли «разовых покупателей» — 43% от общей численности клиентской базы. Задача предприятия — уменьшить долю этого сегмента за счет перевода клиентов в более эффективные сегменты с помощью маркетинговых мероприятий, направленных на увеличение стоимости и частоты покупок.
Далее на основе данных о клиентской базе предприятия за 2013 и 2014 гг. была проанализирована динамика перехода клиентов в 2014 году с целью выявления степени эффективности клиентской базы (табл. 4).
На рисунке 4 представлена структура клиентской базы предприятия в 2014 году с учетом миграции покупателей.
В ходе анализа было выявлено, что в 2014 году наблюдалось повышение эффективности клиентской базы предприятия. Произошло это за счет:
♦ увеличения в 2,5 раза количества «постоянных покупателей, осуществляющихстабильные закупки» (группа 5). Прирост данной группы произошел в основном за счет перехода клиентов из группы «разовых покупателей» (20%), а также из группы «лояльных покупателей, осуществляющих стабильные закупки» (37%), характеризующихся низкой стоимостью покупок. Таким образом, данная группа демонстрирует в 2014 году прирост и увеличение стоимости покупок, что, несомненно, является положительным фактором для предприятия;
Таблица 3
Группы клиентов по данным 2014 года
Показатели Группы
14-1 14-2 14-3 14-4 14-5
Н 4 1 3 1 4
Р 3 1 2 1 4-5
М 4 3-4 2 1 1-3
Емкость сегмента 5% 13% 21% 17% 44%
Таблица 4
Динамика перехода клиентов
Следующая часть исследования была направлена на выявление миграции клиентов из группы в группу с течением времени и предполагала получение и сопоставление аналогичных результатов на основе данных о работе компании за 2014 год (табл. 3).
Сегменты (2014) Старые клиенты Новые клиенты Итого
Сегменты (2013)
1 2 3 4 5
1 3 - 0 0 1 0 4
2 4 0 - 2 4 0 10
3 2 0 0 - 14 0 16
4 11 0 0 1 - 1 13
5 14 1 0 13 7 - 35
Итого 34 1 0 16 26 1 78
100%
ф
5Е 90% ф
5 80% 8 70% -Н
ш
60%
ф
55 50% 40% * 30% ° 20% Л 10% 0%
2 3 4
Сегменты покупателей
□ «Постоянные покупатели, осуществляющие стабильные закупки»
□ «Разовые покупатели»
□ «Лояльные покупатели, осуществляющие стабильные закупки»
□ «Постоянные покупатели, осуществляющие эпизодические закупки»
□ «Постоянные покупатели, осуществляющие нерегулярные закупки»
Рис. 4. Структура клиентской базы предприятия в 2014 году
5
♦ увеличения в 2,5 раза количества клиентов из группы «постоянных покупателей, осуществляющих эпизодические закупки» (группа 2). Данная группа пополнилась клиентами, перешедшими из группы «разовые покупатели» (40%), которые увеличили стоимость своих покупок. Вместе с тем, в эту же группу перешли «лояльные покупатели, осуществляющие стабильные закупки» (20%), которые стали приобретать реже, что является негативным фактором, на который предприятию нужно обратить внимание;
♦ сокращения в 2 раза количества «разовыхклиентов» (группа 4) за счет их перехода в более эффективные сегменты (в группы «лояльных покупателей, осуществляющих стабильные закупки» осуществили переход 54% клиентов 2013 года, в группу «постоянных покупателей, осуществляющих эпизодические закупки» — 15%, в группу «постоянных покупателей, осуществляющих стабильные закупки» — 27%);
♦ сохранения численности группы «постоянных покупателей, осуществляющих нерегулярные закупки» (группа 1).
На основе проведенного анализа были предложены маркетинговые мероприятия, которые следует реализовать по каждой группе потребителей.
Группа «Постоянные покупатели» (сегменты 1,2,5). Эта та группа покупателей, которые приобретают товары данной компании потому, что им это удобно. Но при изменении условий (например, географических, ценовой конкуренции, лучшего сервиса у конкурентов), они без колебаний сменят предпочтения. Поэто-
му для данной группы клиентов необходима разработка программы лояльности, основная цель которой — удержание [8]. Удержание строится на постепенной персо-нализации отношений — индивидуальный подход к покупателю, когда предприятие работает не с заявляемыми, а со скрытыми потребностями своих клиентов. Главная задача такой программы — перевести отношения с клиентом на новый уровень, при котором материальные привилегии сделают сделку выгодной, а нематериальные — приятной и желаемой. По отдельности они неэффективны, но вместе и при правильном сочетании позволяют привлекать и удерживать клиентов, то есть достигать целей программы лояльности.
В группе «постоянных покупателей» нужно поддерживать значения показателя давности R, а также повышать частоту и стоимость покупок. Сделать это возможно путем:
♦ поддержания постоянного товарного запаса (на момент обращения таких клиентов товар на складе должен быть в таком объеме, чтобы на 100% удовлетворить их пожелания в качестве и количестве товара);
♦ организации работ по планированию объема закупок;
♦ предоставления возможности дистанционного оформления заказа (по телефону или по электронной почте), оплаты товара по факту получения;
♦ присвоения им привилегированного статуса: включение в группу VIP и дальнейшее обслуживание в индивидуальном порядке (предоставление высококвалифицированного персонального менеджера, который сможет предоставить всю необходимую информацию о существующих
тенденциях на рынке, о свойствах и специфике товара, о ценах и их предстоящих изменениях и т. д.);
♦ предоставления материальных привилегий (скидки в чистом виде; подарки, зависящие от суммы покупки; бонусные купоны различного номинала и др.);
♦ разработки комплексных предложений по всему ассортименту компании с учетом специфики предприятия-клиента;
♦ предоставления услуг технической службы «выездного» характера;
♦ наличия возможностей приобретения недоступного другим клиентам товара;
♦ оказания услуг дополнительного сервиса: доставка до терминала транспортной компании, если это региональный клиент, или до места назначения, если клиент находится в черте города.
В рассматриваемой группе «постоянных покупателей» отдельного внимания заслуживает сегмент «Постоянные покупатели, осуществляющие эпизодические закупки». Поскольку эти клиенты по большей части являются региональными оптовиками, в период их обращения важно иметь необходимый товарный запас для удовлетворения всех их потребностей. Менеджер, осуществляющий работу с данной группой, должен тщательно проводить анализ по каждому такому клиенту, знать типичные периоды их отгрузок и объемы закупок, чтобы иметь к моменту заказа необходимый ассортимент и его количество. Планирование объема закупок, формирование резерва ассортимента необходимо дополнить также рассылкой прайс-листов, информированием о появившихся новинках, возможностью предварительного заказа товаров, скид-
ками на объем. Поскольку эта группа совершает покупки относительно редко, для увеличения частоты покупок необходимо приглашать представителей клиента на демонстрационные мероприятия, дающие возможность ознакомиться с новым ассортиментом компании. Также одним из лучших способов повысить количество повторных продаж может быть предложение скидок на доставку клиентам, которые достигли определенного порога покупок [9].
Группа «Лояльные покупатели» (сегмент 3). Это самая преданная группа клиентов. Для них необходима разработка маркетинговой программы, основная цель которой — поощрение для увеличения частоты и стоимости их покупок [10]. Поскольку лояльности присущи рациональность и эмоциональность, клиента необходимо поощрять специальными промоакциями, которые недоступны остальным, специальными льготами, особыми условиями обслуживания. С позиции эмоций необходимо постоянно подчеркивать уникальность покупателя и его значимость. Для сегмента следует осуществлять мероприятия, направленные на увеличение частоты покупок (информирование о поступивших новинках, рассылка рекламных материалов, поздравления с праздниками,специальные стимулирующие акции для корпоративных клиентов). Так же для увеличения стоимости покупок таким покупателям рекомендуется предоставлять коммерче-
ский кредитный лимит и отсрочку платежей, что будет способствовать тому, что клиент часто будет возвращаться, выбирая товар на определенную сумму (в рамках кредитного лимита) и возвращать полную сумму по истечении выделенной отсрочки. Для таких клиентов также важна персонализированная работа менеджера, так как существует прямая зависимость между удовлетворенностью товаром и затратами на покупаемые товары.
Группа «Разовые покупатели» (сегмент 4). Это клиенты, которые обращаются очень редко и приносят в компанию несущественные суммы. В данной группе необходимо в первую очередь снижать коэффициент давности (повышать показатель Я), так как именно он оказывает влияние на частоту и стоимость покупок. Программа маркетинговых мероприятий с данной группой клиентов должна определять то, как сделать, чтобы покупателю понравилось, и он захотел совершить покупку еще раз [11]. На пути совершения покупки не должно быть никаких барьеров, все должно располагать к тому, чтобы покупатель захотел вернуться. Сделать это возможно путем информирования клиентов о поступающих новинках, о свойствах товаров, действующих ценах, акциях посредством рассылки рекламных материалов. Кроме того, необходимо рассмотреть возможность открытия выставочного зала с бесплатным тестированием товара, чтобы данные клиенты мог-
ли ознакомиться со всем ассортиментом предприятия. Дополнительно имеет смысл выделить группу менеджеров, обслуживающих именно этот сегмент и имеющих полную информацию о широте товарного ассортимента компании. Удобной формой работы с данными клиентами будет использование «бланк-заказов» по электронной почте, или по факту приобретения товара. На этом этапе может оказаться полезной грамотно разработанная дисконтная программа, чтобы подкрепить эмоцию рациональным фактором. За счет скидки нельзя сделать покупателей лояльными, но можно их привлечь в магазин для повторной покупки.
Подводя итоги проделанного исследования, следует отметить, что в современных условиях жесткой конкурентной борьбы в отраслях с целью реализации клиенто-ориентированного подхода при работе с потребителями предприятия, Я^М-анализ и его модификации, предложенные в работе, оказываются существенно полезными инструментами разработки адресных маркетинговых стратегий распределения денежных средств, человеческих ресурсов с целью повышения конкурентоспособности предприятия. Кроме того, интерес представляет дальнейшее изучение свойств данного метода для предприятий различных отраслей, с разными финансовыми возможностями и действующих в географически разделенных регионах.
ИСТОЧНИКИ
1. ЛамбенЖ.-Ж. Менеджмент, ориентированный на рынок. СПб.: Питер, 2008.
2. ХьюзА.М. Маркетинг на основе баз данных. М.: Гребенников Бизнес Бук, 2008.
3. Там же.
4. Полежаев И.Е. Метод сегментации клиентских баз данных на основе жизненного цикла клиента // Электронный научный журнал «Исследовано в России». 2006. С. 1875—1902.
5. Гнеденко Б.В. Курс теории вероятностей. М.: Едиториал УРСС, 2001.
6. Щеколдин В.Ю. Выявление потребителей услуг интернет-магазинов на основе АВС-модификации факторного анализа // «Логистика — Евразийский мост»: материалы VI международной научно-практической конференции. Красноярск: Изд-во КГАУ, 2011. Ч. 2. С. 186-192.
7. КимДж.-О, Мьюллер Ч.У., Клекка У.Р. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ. М.: Финансы и статистика, 1989.
8. Сысоева С., Нейман А. Насильно мил не будешь, или как завоевать лояльность клиентов // Маркетолог. Февраль 2004.
9. ЛамбенЖ.-Ж. Менеджмент, ориентированный на рынок. СПб.: Питер, 2008.
10. Сысоева С., Нейман А. Насильно мил не будешь или как завоевать лояльность клиентов // Маркетолог. Февраль 2004.
11. Шив Ч, ХайэмА. Курс MBA по маркетингу. М.:Альпина Бизнес Букс, 2006.
The Development of Targeted Marketing Strategies Based on Modified RFM-analysis
Titova Natalya Alexandrovna,
Candidate of Science (in Economics), Associate Professor, Marketing Department, Novosibirsk State Technical University;
20 Karl Marx avenue, Novosibirsk, Russia, 630073 (titovangtu@yandex.ru)
Shchekoldin Vladislav Yurievich,
Candidate of Science (in Engineering), Associate Professor, Marketing Department, Novosibirsk State Technical University;
20 Karl Marx avenue, Novosibirsk, Russia, 630073 (raix@mail.ru)
The technique of creating a sustainable customer segmentation data based on the cluster approach using RFM-analysis is considered
and discussed. It is shown that the application of RFM-analysis in practice may help in development of the targeted marketing
strategies for certain homogeneous groups of customers.
Keywords: segmentation; RFM-analysis; customer-oriented marketing; cluster approach; marketing strategy.
REFERENCES
1. Lambin, J.J. (2008) Management, market oriented. In Russian. Saint Petersburg, Piter Publ.
2. Hughes, A.M. (2008) Marketing-based databases. In Russian. Moscow, Grebennikov Business Beech Publ.
3. Ibid.
4. Polezhaev, I. (2006) Metod segmentatsii klienrskikh baz dannikh na osnove zhiznennogo tsikla klienta [Segmentation method of customer databases based on customer lifecycle]. Electronic Scientific Journal «Investigated in Russia», 2006, pp. 1875-1902.
5. Gnedenko, B. (2001) Kurs teorii veroyatnostey [The course of probability theory]. Moscow, Editorial URSS Publ.
6. Shchekoldin, V. (2011) Viyavlenie potrebiteley uslug internet-magazinov na osnove ABC-modifikatsii faktornogo analiza [Identify consumers online stores based on ABC-modification factor analysis]. «Logistics — Eurasian Bridge»: Proceedings of the VI International Scientific and Practical Conference. Krasnoyarsk, KGAU Publ., 2011. Part 2, pp.186-192.
7. Kim, J.-O.; Myuller, C.; Klekka, W. (1989) Factor, discriminant and cluster analysis. In Russian. Moscow, Finance and Statistics Publ.
8. Sysoeva, S.; Neiman, A. (2004) Nasilno mil ne budesh [Love can not be, or how to win customer loyalty]. Marketolog [Marketer], February 2004.
9. Lambin, J.J. (2008) Management, market oriented. In Russian. Saint Petersburg, Piter Publ.
10. Sysoeva, S.; Neiman, A. (2004) Nasilno mil ne budesh [Love can not be, or how to win customer loyalty]. Marketolog [Marketer], February 2004.
11. Shiv, C.; Higham, A. (2006) An MBA in marketing. In Russian. Moscow, Alpina business books Publ.
