Загрузите историю транзакций — сервис проведёт RFM-анализ клиентской базы, покажет самых ценных клиентов и тех, кого вы рискуете потерять.
Без регистрации · первые 10 результатов
RFM (Recency, Frequency, Monetary) — это метод сегментации базы клиентов, основанный на трёх ключевых показателях поведения покупателей.
Как давно была совершена покупка? Чем меньше времени прошло, тем выше вероятность повторного обращения.
Как часто совершают покупки? Постоянные клиенты — основа стабильного бизнеса.
Сколько клиент потратил за выбранный период? Чем выше сумма покупок, тем выше его ценность для бизнеса.
«RFM-анализ — это простой и эффективный способ понять свою клиентскую базу. Он используется в ритейле, e-commerce, банковском деле и многих других сферах.»
RFM-анализ полезен бизнесу, в котором клиенты совершают повторные покупки. Проверьте, подходит ли он вашему бизнесу.
Сегментация клиентов — это не просто теория. Вот что даёт RFM-анализ на практике.
Выделите постоянных и перспективных клиентов, чтобы предложить им программу лояльности, сопутствующие товары или персональные условия.
Увидите, кто из постоянных клиентов перестал делать заказы, и сможете вовремя среагировать — пока они не ушли к конкурентам.
Не тратьте бюджет на одинаковые предложения для всей базы. Подбирайте отдельные коммуникации для самых ценных, перспективных и уходящих клиентов.
Всё необходимое для работы с клиентской базой — в одном сервисе.
Кликните на любой сегмент — получите описание и практические рекомендации по работе с ним.
Выберите автоматическое шкалирование (квантили) или задайте свои границы для баллов R, F, M вручную.
Скачайте результаты анализа в CSV или XLSX одним кликом — для отчётов, презентаций или CRM.
Ваши данные обрабатываются в защищённой среде и не покидают пределов сессии. После завершения работы вся информация автоматически удаляется.
Удобная работа с результатами на любом устройстве: фильтрация, сортировка, поиск по ID клиента.
Не требуется регистрация для первого анализа. Просто загрузите файл и получите результат за 2 минуты.
Всего 3 шага — и вы получите готовую RFM-сегментацию клиентской базы.
Экспортируйте историю транзакций из вашей CRM или кассы в формате CSV или XLSX.
Сервис проведёт анализ и рассчитает для каждого клиента Recency, Frequency и Monetary, а затем присвоит рейтинг от 1 до 5.
Получите результаты RFM-анализа: сегментацию клиентов, графики, фильтры и рекомендации по каждой группе.
Каждая из трёх метрик оценивается по шкале от 1 до 5. Комбинация рейтингов определяет сегмент клиента.
Начните без регистрации — бесплатно увидите первые 10 клиентов в результатах анализа. Подписка открывает полный доступ к аналитике и экспорту.
Бесплатная проверка сервиса
Полный доступ ко всем возможностям
Для команд и агентств
Загрузите файл с транзакциями и получите сегментацию клиентов за пару минут. Первые 10 клиентов в результатах анализа доступны без регистрации.
🚀 Попробовать бесплатноRFM-анализ — это метод сегментации базы по трём показателям: давности последней покупки (Recency), частоте покупок (Frequency) и общей сумме покупок (Monetary). Простая модель распределяет покупателей по понятным категориям — например, постоянным, новым, перспективным или тем, кого важно вернуть. Каждая группа отражает характерное поведение, а анализ помогает выявить наиболее ценную и требующую внимания аудиторию.
RFM-анализ помогает точнее работать с разными группами: поощрять лояльных покупателей, развивать перспективных, возвращать тех, кто давно не делал заказов, и не тратить бюджет на одинаковые предложения для всей базы. Компания получает основу для персональных коммуникаций, а маркетинговая стратегия начинает учитывать поведение аудитории. Такой подход упрощает принятие решений и помогает эффективнее распределять бюджет.
Частота зависит от цикла повторных обращений. Для интернет-магазина анализ обычно полезно обновлять раз в месяц, для бизнеса с частыми заказами — еженедельно, а при длинном цикле продаж — раз в квартал. RFM-аналитику стоит проводить регулярно, потому что поведение покупателей и состав сегментов со временем меняются.
Например, интернет-магазин обнаружил покупателей, которые раньше делали заказы часто и на крупные суммы, но в последнее время перестали возвращаться. Для них можно подготовить персональное предложение, действующее ограниченное время. Постоянным покупателям, недавно оформившим очередной заказ, стоит предложить участие в программе лояльности или ранний доступ к новинкам.
