RFM-анализ: полное руководство для онлайн-школ

Что такое RFM‑анализ простыми словами

RFM‑анализ — практический способ разделить клиентов на сегменты по их ценности, чтобы понять, кто приносит больше всего денег, а кто уже «остыл» и нуждается в реактивации. Аббревиатура расшифровывается так:

• R (Recency) — давность последней покупки: чем недавно покупал, тем выше вероятность повторения.
• F (Frequency) — частота покупок: системные покупки = сформированная привычка и лояльность.
• M (Monetary) — сумма покупок: чем выше траты, тем выше стратегическая ценность клиента.

Практическая идея: оценить каждого клиента по трём параметрам, присвоить баллы, получить RFM‑код (например, 543) и уже под код назначить точные действия: удержание, апсейл, кросс‑сейл или реанимация. Так вы перестаёте «стрелять из пушки по воробьям» и начинаете точечно управлять выручкой из базы 😊

Какие метрики собрать для RFM

Подготовьте выгрузку из CRM или подключите карманную аналитику для автоматической сборки таблицы. Минимальный набор полей:

Пошаговая инструкция по проведению RFM‑анализа

1. Выгрузка данных. Возьмите период за последний год или другой, который отражает текущую активность базы.
2. Расчёт R, F, M. Для R — посчитайте дни от последней покупки до «сегодня», F — количество покупок за период, M — сумму всех покупок.
3. Присвоение баллов (квинтили). 5 — лучший показатель, 1 — худший. Пример порогов: Recency 0–30 дней = 5, 31–60 = 4, … >180 = 1; Frequency 10+ = 5, … 1 = 1; Monetary >50 000 ₽ = 5, … <1 000 ₽ = 1.
4. Сборка RFM‑кода. Склейте три балла: R, F и M. Пример: R=5, F=4, M=3 → 543.
5. Интерпретация сегментов. Определите, кто VIP, кто «застыл», кого реактивировать и какими механиками.
6. Действия и замер. Запустите кампании по сегментам и сравните результат до/после в аналитике.

Полная расшифровка RFM‑кодов (Часть 1)

Группа «R=5»: клиенты покупали недавно. Здесь сосредоточены «свежие» и потенциально самые отзывчивые сегменты. Для них хорошо работают апсейлы, до‑продажи модулей, «пакеты» и мягкие игровые акции.

Полная расшифровка RFM‑кодов (Часть 2)

Группа «R=4»: покупали не так давно. Здесь важна профилактика охлаждения: персональные напоминания, полезные «мостики» между продуктами, мини‑события, мягкие скидки.

Полная расшифровка RFM‑кодов (Часть 3)

Группа «R=3»: покупали давно. Это «застывшие» сегменты: нужна реактивация мягкими, но заметными кампаниями (например, ДОД, бесплатные открытые уроки, цепочки «до/после»).

Полная расшифровка RFM‑кодов (Часть 4)

Группа «R=2»: покупали очень давно. Здесь ROI часто низкий — действуйте избирательно, тестируйте короткие реактивации, не тратьте много бюджета.

Полная расшифровка RFM‑кодов (Часть 5)

Группа «R=1»: покупали очень давно (или вообще неактивны). Это нижние приоритеты. Тестируйте короткие сценарии «последний шанс», затем — отписывайте от активных касаний.

Быстрый план действий по сегментам

• R=5 (свежие): апсейл/кросс‑сейл в первые 7–14 дней, персональные рекомендации в письмах и боте, дожим от отдела продаж.
• R=4 (на грани охлаждения): мини‑события, квизы, кейсы «до/после», мягкие скидки к релевантным продуктам.
• R=3 (давно): реактивация через ДОД/вебинар, серия писем «вернись в ритм», спец‑оффер «камбек».
• R=2–1 (очень давно): короткий «последний шанс», затем — архивация/минимум касаний, не раздувать расходы.

Параметры выгрузки для углубления RFM

Добавьте расширенные поля, чтобы соединить RFM с продуктом, каналами и динамикой — и сразу получить управленческий эффект:

• Базовые: ID, дата последней покупки (R), количество покупок (F), сумма покупок (M), дата первой покупки, сумма первой/последней покупки, средний чек, LTV, маржинальность.
• По каналам: UTM‑источники, кампании, креативы; стоимость привлечения (CAC).
• Продуктовая разметка: последний/часто покупаемые продукты и категории, доля по категориям, участие в вебинарах, марафонах, игровых акциях.
• Коммуникации: дата последнего открытия/клика, персональный open rate и CTR, подписки на TG/VK, ответы в соцсетях.
• Поведение: средний интервал между заказами, склонность к акциям, реакция на повышение цены, реферальная активность, ответы на опросы.
• Финансы: прибыль по клиенту (LTV − CAC), сегмент по марже, статусы рассрочек.

Итог: как превратить RFM в деньги

RFM‑сегментация — не теория, а рабочий механизм роста. Раз в месяц пересчитывайте сегменты, запускайте соответствующие кампании, сравнивайте «до/после» в аналитике и переносите удачные сценарии в регламент. Если нужна помощь — подключите Артёма Седова к построению отдела работы с базой, внедрению Monitor Analytics и разработке игровых акций для реактивации и роста LTV 💪

Присоединяйтесь к Telegram‑каналу

В канале «Работа с базой» — регулярные разборы стратегий, примеры акций, полезные файлы и мысли по росту выручки. Один из любимых инсайтов автора: «Карманная аналитика в боте меняет поведение команды: от “сажусь и изучаю” — к “точечно запрашиваю данные и действую”». В канале ещё больше постов на эту тему — присоединяйтесь, чтобы не пропускать рабочие приёмы и свежие кейсы 💬

Подписаться на Telegram‑канал →