Поговорим о RFM-анализе

[Grisha_Palkin]

Все пишут как построить рфм сегмент, но никто не пишет, как просчитать параметры для сегментов. Я про давность, частоту и тд. Как понять сколько дней клиент не должен покупать, чтобы считать его отточником? Или сколько чеков является оптимальным, а сколько чеков — мало или много. Как определить эти величины, если статистики такой нет и никто не задумывался о ней. П.С. есть еще РФМ по перцентилю.

[grishenkovp]

Вопрос интересный. С наработанными практиками я пока не встречался. Если взять конкретную фирму и проанализировать ее историю взаимодействия со всеми клиентами, то конечно можно будет увидеть некоторые паттерны поведение покупателей, но вот разработать на их основе единый расчетный алгоритм, который будет применим для других сфер бизнеса сложно. Возьмем для примера покупателя, который ежегодно оплачивает лицензию на антивирус в одном и том же интернет-магазине. Если через год он не появился на портале, то скорее всего он либо отказался от данного программного обеспечения, либо ушел на конкурирующий ресурс. Тот же человек может 2-3 раза в неделю посещать продуктовый магазин. Если он не появляется в течение месяца, это еще не значит, что он перешел к конкурентам. Возможно просто он уехал в отпуск. А вот период в 2-3 месяца должны насторожить маркетологов.

[Tenebran]

У себя на работе я разработал сегментацию на основе RFM, но с некоторыми доработками, исходя из бизнес-потребностей.
Мы отказались от Frequency, т.к. зачастую он коррелирует с Monetary, но добавили другой критерий для разбивки.
В качестве порогов по сегментам использовали разные подходы — как фиксированные значения, так и перцентили. Причем, классический подход с 33 и 66 перцентилями не всегда работает, т.к. нужно сперва построить распределение и посмотреть, как выглядят исходные данные и какие перцентили будет адекватно взять. Всё это обязательно нужно обсуждать с бизнес-заказчиками)