Для автоматической сегментации клиентской базы в UDS используется метод RFM-анализа.
RFM-анализ — метод анализа, позволяющий сегментировать клиентов по частоте и сумме покупок и выявлять тех клиентов, которые приносят больше денег.
Аббревиатура RFM расшифровывается как:
Recency — давность (как давно ваши пользователи что-то у вас покупали);
Frequency — частота (как часто они у вас покупают);
Monetary — деньги (общая сумма покупок).
По этим признакам база ваших клиентов делится на группы, чтобы понять, кто из клиентов покупает у вас часто и много, кто — часто, но мало, а кто давно ничего не покупал.
С каждой группой можно строить отдельные коммуникации: группе постоянных клиентов высылать специальные предложения, а пользователям, которые давно не покупали — мотивирующую скидку.
Для подсчета RFM мы используем процентили — это часть выборки данных, в которой процентное значение общих значений равно этой мере или меньше таковой.
Процентиль — это мера, в которой процентное значение общих значений равно этой мере или меньше ее.
Использование этого способа в подсчетах дает наиболее точные данные, которые в свою очередь зависят от давности регистрации вашей компании в системе, а также от количества ваших клиентов.
Каждый раз при пересчете базы вашему клиенту присваивается рейтинг от 1 до 5 в зависимости от количества дней с даты последней покупки (Recency), количества покупок (Frequency) и суммы покупок (Monetary).
F и M часто коррелируют между собой, поскольку при росте кол-ва покупок, растет и общий объем. Это позволяет для удобства визуализации сделать допущение и объединить их вместе. Например, у клиента с F=4 и M=5 совмещенный FM будет (4+5)/2=4 (округляем в меньшую сторону).
Это дает возможность переложить все получившиеся сегменты на простую сводную таблицу или точечную диаграмму, где размер сегмента — это количество клиентов в нём.
В зависимости от давности покупок и объединённых значений количества и суммы покупок каждый клиент занимает своё место в таблице.
