Стадии типичного RFM-анализа

Стадии типичного RFM-анализа включают в себя сортировку базы данных по трем переменным показателям в порядке убывания. Затем база данных разделяется по квинтилям или децилям (в зависимости от того, насколько база объемна) для каждой переменной, и каждому потребителю присуждается RFM-код, указывающий, какое место он занимает в базе данных относительно других потребителей. То, что RFM-техника гак популярна, не случайно. Большинство компаний отслеживает эти данные, делая доступ к ним легким, и для такого анализа не требуется специальной компьютерной программы, так как он основан на простой индикации квинтилей и последующем распределении трехзначных кодов, указывающих квинтиль каждого компонента. В случае если данные разбиты на квинтили, производится 125 сегментов потребительской базы (53). Таким образом, RFM-код 111 будет означать самых лучших потребителей, так как они будут составлять группу с самыми высокими квинтилями давности покупок, частоты покупок и сумм потраченных денег. Однако этому подходу присущи некоторые серьезные недостатки, способные ввести в заблуждение. Во-первых, RFM-техника представляет собой главным образом сег — ментационную схему, когда потребители приписываются к группе, а не высчитываются индивидуальные баллы по каждому потребителю. Во-вторых, методу присуще фокусирование только на лучших потребителях21. По этой причине RFM-техника признана эксплуатационной, так как она сосредоточена на тех, кто уже потратил больше всех. Метод не принимает во внимание потенциал развития и роста. Самая большая проблема с RFM заключается в следующем. То, как давно, как часто и как много тратит потребитель, — это Всего лишь три показателя, определяющих

17-1023 ценность клиента. Точный и аккуратный подход к лояльности должен предусматривать принятие во внимание всех определяющих ее факторов.