Файл: Анализ клиентской базы с использованием методики RFM-анализа на примере ОАО "Обнинский молочный завод".pdf

2.2. Анализ клиентской базы с использованием методики RFM-анализа, построение модели EXCEL.

Клиентская политика ориентирована на построение долгосрочных взаимовыгодных отношений со всеми группами клиентов независимо от размеров бизнеса или формы собственности.

В настоящий момент любое предприятие нуждается в привлечении клиентов. Для того, что бы бизнес хорошо и стабильно развивался нужно постоянно поддерживать поток и рост количества клиентов. Надо не только привлечь клиентов, но и заинтересовать и удержать их как можно дольше.
Для того чтобы привлечь клиентов, необходимо иметь представление о том, что больше всего заинтересует их. Для этого нужно оценить клиентскую базу на предмет ее склонности к отклику на предоставленное предложение. В моем случае я буду использовать RFM-анализ. RFM-анализ является распространенным методом исследования в данной сфере. Он хорошо подходит, предприятие, которое я буду анализировать, занимается производством и, соответственно, продажей молочной продукции. 

При расчете RFM–анализа требуется определить, на сколько частей необходимо разбить по каждому из трех показателей для оценивания клиентов, например, на три группы. В первой группе будут находиться "наихудшие" клиенты по тем или иным показателям. Во второй группе – "средние" клиенты. В третьей – "наилучшие" клиенты. Для оценивания клиентской базы будем использовать пять групп, для большей гибкости и различным подходам к клиентам.

Для проведения RFM-анализа будем использовать программное обеспечение MS Excel и готовую таблицу с базой данных клиентов с транзакциями за три месяца.

Для того чтобы проделать RFM-анализ, воспользуемся программным обеспечением Microsoft Excel и таблицей с базой данных клиентов.

Для начала нужно привести данную таблицу в нужный нам вид для проведения RFM-анализа, воспользуемся функцией "Сводная таблица".

В полученной таблице можно увидеть, например, клиента с идентификатором равной "10000", который совершал всего 3 покупки с общей стоимостью в сумме 110 000 рублей, и последняя его покупка была совершена в 20.02.2018.

Теперь, когда таблица полностью готова и приведена в нужном виде, переходим непосредственно к самому RFM-анализу.

Как уже было сказано ранее, будем оценивать, и делить клиентов на 5 категорий. В первую категорию попадут клиенты с "наихудшими" показателями, а в пятую категорию – с "наилучшими" показателями. Возьмем за каждую категорию в процентном соотношении с шагом в 20%.

То есть, по показателю "Monetary" в первую категорию попадут те клиенты, которые приобрели товары и принесли компании до 20% прибыли от максимальной суммы всех значений полей столбца "Monetary". Во вторую категорию попадут от 20% до 40% от той же максимальной суммы, и так далее, вплоть, до пятой категории, куда попадут клиенты с процентным соотношением от 80% до 100% принесенной прибыли. То же самое будем проделывать и с показателями "Recency" и "Frequency".

Для этого создаем еще несколько столбцов, таких как "Recency", "Frequency", "Monetary" и "Количество пройденных дней".

Столбец "Количество пройденных дней" будет отображать нам количество прошедших дней до максимальной последней покупки клиента в компании из всех имеющихся. В дальнейшем он нам понадобится для расчета показателя "Recency", определяя давность последних покупок клиентов.

После ввода всех формул для расчета данных показателей, мы в итоге получаем готовую таблицу. На этом этапе мы и закончили RFM-анализ.

Например, в данном случае, клиент с идентификатором "10002" является наихудшим покупателем данной компании, и имеет показатели в виде "111" (Recency – 1; Frequency – 1; Monetary – 1). Так как данный клиент уже почти три месяца не совершает покупки данной компании, и за свое время он сделал только одну покупку в сумме 80 000 рублей.

С такими клиентами компании предпочитают использовать разные подходы. Кто-то пытается привлечь к себе внимание данного клиента, для того чтобы он заинтересовался в компании и снова совершил какие-либо покупки. Либо, некоторые считают их "одноразовыми" клиентами, и предпочитают не уделять собственное время на них, а нацеливаться только на более "перспективных" покупателей, которые имеют более высокие RFM показатели вплоть до "555", для того, чтобы улучшить отношения между клиентом и компанией, и предлагать различные акции или бонусы.

Также можно и провести различные анализы, делая выводы на основе RFM показателях данных клиентов. Например, существует клиент с показателем "155" (Recency – 1; Frequency – 5; Monetary – 5). Данный клиент нам говорит о том, что он когда-то совершал много покупок и приносил хорошую прибыль этой компании. Но, по каким-то причинам уже давно перестал совершать какие-либо покупки. В таких случаях можно либо лично поинтересоваться у клиента, по каким причинам он отказался проявлять интерес к данной компании, либо самим пересмотреть свои прошлые отношения в сторону клиента в тот период, когда он перестал сотрудничать с компанией.

Вдобавок также, например, существуют клиенты с показателями "511". Это те клиенты, которые только начали совершать какие-либо покупки и являются "новичками". Компания обычно старается не разочаровать таких клиентов, и демонстрировать им различные конкурентоспособные преимущества.

Как видно, данный RFM-анализ полезен для сегментирования клиентов в те или иные категории и позволяет изучить их. После распределения и изучения клиентов можно составлять свои индивидуальные подходы к ним, для того чтобы увеличить прибыль данной компании и повысить лояльность клиентов для успешного бизнеса.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

На основании изучения теоретических основ проведения RSM-анализа клиентской базы, выполненных исследований по проблеме анализа клиентской базы предприятия, можно сделать следующие выводы. Теоретическое исследование сущности клиентской базы предприятия позволило определить его как устойчивую совокупность имеющихся и потенциальных потребителей, определяющую качественную характеристику системы взаимоотношений  организации с ними. Установлено, что клиентская база предприятия состоит из реальных, обслуживаемых на основании заключенного договора, клиентов, использующих в данный момент услуги предприятия, испытывающих в них потребность и имеющих возможность ими воспользоваться.

Сегментацию клиентской базы молочного завода можно провести с использованием множества переменных, которые создают основу для первичной группировки. С целью повышения эффективности управления собственной клиентской базой предприятие должно определять приоритетные для него сегменты клиентов или целевые группы.

Проведя RFM-анализ, видно, что у молочного завода имеются постоянные покупатели, которые находятся в категории "лучшие клиенты", но и те, которые совершали покупки всего один раз, и попадают в категорию "худших"клиентов.
 

СПИСОК ЛИЕТРАТУРЫ

1. Агаджанов A.A. Анализ клиентской базы коммерческого банка с позиций рентабельности обслуживания, 2013. — 591 с. 

2. Банковское дело: розничный бизнес [Текст]: учеб. пособие / колл. авторов; под ред. Г. Н. Белоглазовой и Л. П. Кроливецкой. – М.: КноРус, 2016. – 414 с.

3. Белоглазова Г. Н., Кроливецкая Л. П. Банковское дело. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2015. — 319 с.

4. Вешкин Ю.Г. Экономический анализ деятельности коммерческого банка: Учебное пособие / Ю.Г. Вешкин, Г. Л. Авагян. — М.: Магистр: ИНФРА-М, 2013. — 352с.

5. Деньги, кредит, банки: учебник / коллектив авторов; под ред. О.И. Лаврушина. — 13 е изд., стер. — М.: Кнорус, 2014. — 448 с.

6. Железнова А. А., Лукьянова Н. Ю. Методика RFM-анализа клиентов торгового центра // Вопросы экономики и управления. — 2016. — №5.1. — С. 34-36.