Analiza RFM – maksymalne wykorzystanie wiedzy o działaniach odbiorców [część 2]

Jeśli czytałeś część pierwszą artykułu na temat analizy RFM, masz już świetne podstawy teoretyczne - dziś chcę podzielić się z Tobą praktycznymi wskazówkami, jak działać w oparciu o przeprowadzoną analizę. Ten artykuł będzie dla Ciebie pomocny nawet jeśli nie działasz w e-commerce, bo analizie RFM możesz poddać również swoje działania email marketingowe.

Strategie wykorzystania segmentów

Jeśli postępowałeś według wytycznych z artykułu ‘Analiza RFM - maksymalne wykorzystanie wiedzy o działaniach odbiorców cz.1’, to masz w tym momencie stworzone 125 segmentów - jest dobrze, ale aby dopiąć celu pozostało jeszcze nieco pracy. Teraz warto się zastanowić, jak komunikować się z każdym z odbiorców. Rozważając to, w jaki sposób będziesz tworzył komunikację i oferty dla poszczególnych grup, warto sięgnąć do wspomnianej już przeze mnie książki Jim'a Novo, który jasno określa następujące zależności:

• Konsumenci, którzy ostatnio (recency) dokonali zakupu, są bardziej skłonni do kolejnej transakcji niż ci, którzy nie robili ostatnio u nas zakupów. 
• Klienci, którzy robią zakupy często (frequency), chętniej robią zakupy niż ci, którzy kupili raz lub dwa razy.
• Klienci, którzy w sumie wydali u nas dużo pieniędzy (monetary), prawdopodobnie kupią u nas znowu.

Praktyczne rady, czyli jaką strategię obrać?

Osobiście nie jestem zwolennikiem tworzenia 125 strategii komunikacji z każdym z segmentów odbiorców. Na początku najlepiej, abyś przygotował dwie - trzy strategie w zależność od wysokości wskaźnika RFM. A oto kilka wskazówek:

Klienci którzy mają wysoki RFM, są bardziej skłonni do kontynuowania „znajomości” z marką i nowych akcji. Dodatkowo dużo szybciej i lepiej reagują na marketingowe promocje. Z takimi osobami co do zasady warto nawiązać dialog, który nie będzie komunikacją sprzedażową. Warto zapytać ich o opinie na temat Twoich produktów i usług, zaprosić do przetestowania nowych produktów. Nie zapomnij o mailu z życzeniami świątecznymi - przy czym dobrze, aby ten mail nie wyglądał jak "zwykły mail świąteczny", ale jak wysoce spersonalizowany mail napisany przez człowieka do człowieka. Jeżeli oferujesz jakieś usługi - może warto zaproponować wsparcie dedykowanego doradcy - opiekuna itp.

Z kolei osoby, które mają niski wskaźnik RFM, są mniej skłonni do kontynuowania „znajomości” z marką i nowych akcji. Dużo wolniej i gorzej reagują na marketingowe promocje - stąd też wielkość przysłowiowej marchewki musi być odpowiednio duża (np. odpowiednio duży rabat lub darmowa wysyłka w przypadku działań e-commerce). Skoro już mowa o wielkości rabatów, warto zastanowić się, czy wszystkim o niskim wskaźniku RFM warto dawać rabat o takiej samej wartości. Jim Novo sugeruje, aby w tym wypadku dokładnie przyjrzeć się wartości R i w zależności od niej odpowiednio dostosowywać rabat. I tak osoby, które mają wskaźnik R na wysokim poziomie (wartość 4), a pozostałe wskaźniki niskie, powinny otrzymać najmniejszy rabat. Wraz ze spadkiem wartości R wysokość rabatu powinna rosnąć.

Wielu marketerów wyznaje również zasadę, iż najlepiej wyszukać w macierzy tylko tych odbiorców, którzy mają przynajmniej dwie wartości na najwyższym poziomie i odpowiednio komunikować się z nimi, starając się tak dobrać komunikaty, aby trzeci parametr zwiększył swoją wartość. W ten sposób, jeżeli mamy odbiorców, którzy mają niski wskaźnik R - możemy im zaproponować specjalną ofertę, ale dostępną tylko ‘teraz’ tzn. w ograniczonym czasie - tak aby jej komunikat był nastawiony przede wszystkim na wzbudzenie poczucia pilności. Osobom, które mają niski wskaźnik F, można zaproponować specjalny 'program lojalnościowy", który będzie ich angażował do częstszego robienia zakupów. Natomiast w przypadku osób o niskim M - być może warto pomyśleć o odpowiednim rabacie, który w ostatecznym rozrachunku sprawi, że taki odbiorca zostawi u nas więcej pieniędzy.

A co jeżeli nie prowadzę sprzedaży online? - czyli uproszczona analiza RFM

Wielu marketerów zastanawia się, czy można wykorzystać analizę RFM w momencie, gdy prowadzą działania email marketignowe, ale nie sprzedają bezpośrednio przez internet lub ich działania nie są nastawione stricte na sprzedaż (np. wysyłka newslettera, który edukuje odbiorców). Oczywiście w takim wypadku również warto skorzystać z pewnej wersji analizy RFM.

1. Warto pomyśleć nad uproszczeniem analizy i scoringowaniem odbiorców w skali 1-3.
2. Musimy przyjąć, że R będziemy traktować jako ostatni mail, w którym odbiorca dokonał kliknięcia w dowolny link. F w takim wypadku będziemy traktowali jako sumę wszystkich kliknięć, jakie odbiorca dokonał od początku bycia naszym subskrybentem.
3. Jeżeli jesteś w stanie określić "wartość" poszczególnych linków, możesz traktować je jako wskaźnik M. Natomiast jeżeli uważasz, że wszystkie linki są jednakowo dla Ciebie ważne - możesz w analizie pominąć wartość M i przeprowadzić scoring odbiorców w oparciu o wartość RF.

Odbiorcy którzy w tej analizie dostaną wysoką punktację (rys. 2 - komórki zielone) warto nagrodzić za lojalność i zaangażowanie. Do takich osób możemy przesłać dostęp do unikatowego raportu (który zobaczą jako pierwsi) lub do innych ekskluzywnych materiałów, które dla innych odbiorców będą dostępne dopiero za jakiś czas. Nie zaszkodzi także po prostu podziękować im za to, że są zapisani na Twój newsletter i z przyjemnością go czytają.

Z drugiej strony odbiorców o niskim wskaźniku RF warto bardziej zaangażować. Dobrze w tej roli sprawdza się zaproszenie takiego odbiorcy na mini kurs poświęcony interesującym go zagadnieniom, który będzie realizowany za pomocą cyklicznych, dość częstych maili. Dzięki temu możemy wzbudzić w nim odpowiednie przywiązanie do regularnego czytania maili, jakie chcemy mu przesyłać.

RFM w praktyce - sztuka komunikacji z klientem

Przyjrzyjmy się kilku wariantom analizy - ich celom i możliwościom w wersji 3-punktowej, uproszczonej.

Czy analiza RFM działa ?

Wielu marketerów po przeczytaniu powyższego tekstu stwierdzi - super - jednak to wymaga bardzo dużego zaangażowania z naszej strony, a nie wiadomo czy w ogóle to nam się opłaci. Dla wszystkich osób, które mają wątpliwości, sugerowałbym zrobić mały eksperyment, który jakiś czas temu zaproponowałem jednemu z Klientów FreshMaila.

Korzystając z funkcji "targetowanie po lojalności" dostępnej w systemie, wybraliśmy z całej bazy grupę odbiorców, która reagowała na 80% wysłanych w przeszłości do nich maili. Następnie grupę tę podzieliliśmy na dwie równe części. Do pierwszej z nich wysłaliśmy mailing ze specjalną ofertą i rabatem w wysokości 20%. Do drugiej grupy wysłaliśmy identyczną ofertę z tą drobną różnicą, że rabat wynosił jedynie 10%.

Teoretycznie większy rabat powinien wygenerować większą liczbę kliknięć i w rezultacie większą konwersję - co w rzeczywistości nastąpiło, z tym że wskaźnik CTR w obu wysyłkach różnił się o 0,03 punktu procentowego (kwestia błędu statystycznego). Analogiczna różnica wystąpiła następnie w konwersji na stronie. Oczywiście z punktu widzenia marketera dużo lepszym rozwiązaniem byłoby wysłanie do wszystkich niższego rabatu, a zaoszczędzone środki przeznaczyć na zaktywizowanie nielojalnych odbiorców.

Ten prosty eksperyment, który przeprowadziliśmy z klientem, uświadomił mu jak dużo wiedzy można czerpać z zachowania odbiorców - obecnie prowadzimy dla klienta pełną analitykę RFM, która w rezultacie (po 8 miesiącach) doprowadziła do wzrostu wszystkich wskaźników zarówno po stronie email marketingu jak i rentowności i zaangażowania każdego z odbiorców komunikacji mailowej.

Testuj, eksperymentuj, analizuj, wyciągaj wnioski. I co najważniejsze, licz zyski! A na koniec poinformuj nas koniecznie o swoim sukcesie! Powodzenia!