Przejdź do głównej zawartości

Custom Clients Segments

R
Napisane przez Rafał Idzik - Data Octopus
Zaktualizowano wczoraj

RFM Clients Segments to zaawansowany system segmentacji klientów dostępny w bibliotece Segments Library, który kategoryzuje klientów na podstawie ich zachowań zakupowych przy użyciu metodologii RFM (Recency, Frequency, Monetary).

Definicja segmentu

Segment RFM Clients Segments dzieli klientów na 10 predefiniowanych grup bazujących na trzech kluczowych wskaźnikach, którym przypisane są wartości od 1 do 5:

  • Recency Score - jak niedawno klient dokonał zakupu

  • Frequency Score - jak często klient dokonuje zakupów

  • Monetary Score - jaką wartość generują zakupy klienta

System automatycznie przypisuje klientów do odpowiednich segmentów na podstawie kombinacji tych trzech parametrów według predefiniowanych reguł.

Predefniowane segmenty RFM

  • Champions (Recency 5, Frequency 5, Monetary 5) - Najcenniejsi klienci, którzy dokonali zakupów niedawno, kupują często i wydają znaczne kwoty. Aktywni entuzjaści marki, którzy regularnie wracają i generują wysokie przychody.

  • Loyal Customers (Recency 4-5, Frequency 4-5, Monetary 3-5) - Stali klienci o wysokiej częstotliwości zakupów i dobrej wartości zamówień. Nie zawsze wydają najwięcej, ale regularnie wracają i stanowią solidną bazę klientów.

  • Potential Loyalists (Recency 4-5, Frequency 3-4, Monetary 2-4) - Niedawno aktywni klienci o rosnącej częstotliwości zakupów. Wykazują potencjał do stania się lojalnymi klientami przy odpowiedniej pielęgnacji relacji.

  • New Customers (Recency 5, Frequency 1-2, Monetary 1-2) - Nowi klienci, którzy dopiero rozpoczęli swoją podróż z marką. Dokonali zakupu bardzo niedawno, ale mają niską częstotliwość i wartość zakupów ze względu na krótką historię.

  • Promising Customers (Recency 4, Frequency 2-3, Monetary 1-2) - Klienci, którzy wykazują zainteresowanie, kupując stosunkowo niedawno z umiarkowaną częstotliwością. Wydają mniej, ale posiadają potencjał rozwoju.

  • At Risk (Recency 2-3, Frequency 3-5, Monetary 3-5) - Wcześniej lojalni klienci, którzy nie kupowali od pewnego czasu. Historycznie wykazywali wysoką wartość i częstotliwość zakupów, ale ich aktywność zaczyna spadać.

  • Slipping Champions (Recency 1-2, Frequency 4-5, Monetary 4-5) - Byli Champions, którzy przestali kupować. Historycznie bardzo wartościowi klienci o wysokiej częstotliwości i wartości zakupów, których aktywność znacząco spadła.

  • Hibernating (Recency 1-2, Frequency 1-2, Monetary 1-2) - Nieaktywni klienci, którzy wcześniej kupowali rzadko i wydawali niewiele. Nie dokonali zakupu od dłuższego czasu i mają niską ogólną wartość dla biznesu.

  • Lost (Recency 1, Frequency 1, Monetary 1) - Klienci, którzy najprawdopodobniej odeszli na stałe. Najniższe oceny we wszystkich kategoriach RFM – minęło bardzo dużo czasu od ostatniego zakupu, kupowali rzadko i wydawali niewiele.

  • Others - Klienci, którzy nie pasują do żadnego z powyższych segmentów i mogą wymagać indywidualnej analizy.

Konfiguracja segmentu

System domyślnie przypisuje klientów do wymienionych segmentów na podstawie predefiniowanych reguł. Istnieje możliwość dostosowania:

  • Progów punktowych dla poszczególnych kategorii Recency, Frequency i Monetary

  • Definicji poszczególnych segmentów

  • Stworzenia własnych, niestandardowych segmentów RFM dostosowanych do specyficznych potrzeb biznesowych

Zastosowanie

Segmentacja RFM Clients Segments może być wykorzystana do:

  • Tworzenia spersonalizowanych strategii marketingowych dla różnych grup klientów

  • Identyfikacji klientów o wysokiej wartości, którzy wymagają retencji

  • Wykrywania klientów zagrożonych odejściem i planowania działań reaktywacyjnych

  • Optymalizacji wydatków marketingowych przez koncentrację na najbardziej wartościowych segmentach

  • Zwiększania wartości koszyka zakupowego poprzez targetowane kampanie cross-sell i up-sell

Segment jest dostępny w sekcji Segments Library > Klienci > RFM Clients Segments w bibliotece segmentów, wraz z innymi predefiniowanymi segmentami dla klientów.

Czy to odpowiedziało na twoje pytanie?