Файл: Анализ клиентской базы с использованием методики RFM-анализа.pdf

ООО «Аплана» имеет линейно-функциональный тип организационной структуры управления, схема которой представлена на рисунке 2.

Рис. 2. Организационная структура компании

Основной принцип – разграничение полномочий и ответственности по функциям, и принятие решений по вертикали^[12]. Управление в ООО «Аплана» осуществляется по линейной схеме, а функциональные подразделения помогают линейным руководителям в решении соответствующих управленческих функций.

Основные результаты деятельности ООО «Аплана» представлены в таблице 1.

Таблица 1. Технико-экономические показатели деятельности ООО «Аплана»

Наименование показателя	2013	2014	2015	2016	2017	Абсолютное отклонение			Темп роста, %
						2016- 2015	2017- 2016	2017- 2015	2016/	2017/	2017/ 2015
									2015	2016
Выручка, тыс. руб.	248421	230811	228 940	235 509	287 327	6 569	51 818	58 387	102,9	122	125,5
Себестоимость, тыс. руб.	230012	215028	215 969	197 635	274 740	-18 334	77 105	58 771	91,5	139	127,2
Валовая прибыль, тыс. руб.	18409	15783	12 971	37 874	12 587	24 903	-25 287	-384	292	33,2	97
Численность персонала, чел.	456	463	478	486	502	8	16	-980	101,7	103,3	105
Выработка 1 работника	544,8	498,5	479	484,6	572,4	5,6	87,8	-1051,3	101,2	118,1	119,5
Затраты на 1 руб. оказанных услуг, руб.	0,93	0,93	0,94	0,84	0,96	-0,1	0,12	0,01	89	113,9	101,4
Чистая прибыль, тыс. руб.	7011	4074	8696	8964	16536	268	7 572	7 840	103,1	184,5	190,2
Рентабельность, %	3,0	1,9	4	4,5	6	0,5	1,5	2	112,6	132,7	149,5

---

Анализируя данные табл. 1, можно сделать следующие выводы. Объем реализации вырос на 51818 тыс. руб. (или на 22%) в 2017 г. по сравнению с 2016 г. При этом себестоимость выросла на 58771 тыс. руб., или на 39%, в связи с чем показатель затрат на рубль реализованных ИТ-услуг снижается в 2017 г. на 13,9% по сравнению с 2016 г. Если в 2016 г. в 1 рубле выручки было 84 копеек затрат, то в 2017 г. затраты выросли до 96 копеек. Рост себестоимости высшими темпами, чем рост выручки оказал влияние и на темп роста абсолютных показателей прибыли. Валовая прибыль в 2017 г. снизилась на 25287 тыс. руб. (и составила 33,2% от уровня 2016 г.).

Чистая прибыль предприятия имеет стабильную тенденцию роста, так в 2017 г. она выросла сравнительно с 2016 г. на 7572 тыс. руб., что составляет 184,5 % от уровня 2016 г.

Показатель рентабельности деятельности предприятия вырос в 2017 г. по сравнению с 2013 г. вдвое. Это связано с тем, что темп роста чистой прибыли превышает темп роста себестоимости, что оценивается положительно и свидетельствует об инвестиционной привлекательности предприятия.

Рост объемов реализации (который в свою очередь обусловлен еще и инфляционным фактором) повлек за собой и рост таких показателей, как численность работающих.

Если в 2013 г. численность ООО «Аплана» составляла 456 человек, то в 2017 г. в связи с ростом объема деятельности, произошло повышение численности персонала на конец 2017 г. до 502 человек.

Выработка на одного работника в 2017 г. выросла по сравнению с 2016 г. на 87,8 тыс. руб. (на 18,1%), при этом темпы роста выработки превышают темпы роста численности персонала ООО «Аплана», что является положительным моментом деятельности предприятия.

2.2. Сегментирования рынка и выделение целевых сегментов на основе методики RFM-анализа

Основными задачами сегментирования рынка ИТ-услуг в ООО «Аплана» являются следующие:

- точное выявление потребностей потребителя;

- увеличения спектра услуг оказываемого данному конкретному клиенту;

- четкое понимание потребностей и проблем данного отраслевого сегмента;

- поиск верного решения при оказании услуги;

- понимание основных игроков и конкурентоспособности данного рынка;

- концентрация сил и ресурсов специалистов на задачах клиента;

---

- понимание бизнеса клиента;

- высокая ориентация на потребителя, его задачи и решения;

- возможность выбора маркетинговой стратегии и оптимизации маркетинговых затрат.

ООО «Аплана» работает на рынке «бизнес-бизнесу». Его клиенты – это средние и крупные компании (банки, промышленные предприятия, страховые компании, операторы связи, либо компании, в которых есть собственный IT-департамент).

Проведение анализа клиентской базы ООО «Аплана» по критериям «вид бизнеса» и «прибыль» позволило выделить следующие сегменты, с которыми работало предприятие в 2017 году (таблица 6).

Таблица 6 .Характеристика ключевых сегментов рынка ООО «Аплана»

Сегменты	Клиенты	Количество клиентов	Прибыль		Уд.вес сегмента в прибыли, %
			тыс.руб.	в %
Госструктуры	Администрация Воронежской области	3	580,4	4,6	7,0
	ГУП «Моссвет»		36,7	0,3
	ФГУП ФКЦ «Земля»		262,5	2,1
Банки и финансы	МТС Банк	9	756,2	6,0	62,2
	Сбербанк		1571,9	12,5
	ЦБ РФ		780	6,2
	Хоум КредитэндФинанс Банк		830,2	6,6
	ВТБ 24		772,1	6,1
	ДжиИ Мани Банк		676,3	5,4
	Альфа-Банк		808,5	6,4
	Газпромбанк		755,2	6,0
	Райффайзенбанк		881,5	7,0
Топливно-энергетический комплекс	ИБРАЭ	2	254	2,0	4,0
	Лукойл		244,9	1,9
Розничная торговля	Юлмарт	6	435,4	3,5	9,1
	Sanofi		77,8	0,6
	Филип Морис Интернэшнл		24,8	0,2
	Эльдорадо		127,5	1,0
	Procter&Gamble		485,1	3,9
Производство	OTIS	3	237,7	1,9	5,6
	Tetra Pak		457,3	3,6
	Скопинский ААЗ		6,5	0,1
Телекоммуникации	Мегафон	3	265,8	2,1	5,9
	МТС		161	1,3
	Сумма Телеком		310	2,5
Информационные технологии	Спутник	3	110,2	0,9	4,8
	ITIS		150,2	1,2
	Mtech		338,1	2,7
Транспорт и логистика	ММА Домодедово	2	157,2	1,2	1,5
	РЖД		32,4	0,3
Итого		30	12587,4	100,0	100

---

Как видно из представленных данных, наибольшую прибыль ООО «Аплана» приносит такой сегмент клиентов как «Финансы и банки» - 62,2% и «Розничная торговля (9,1%) (рис.4).

Рис.4. Распределение сегментов по вкладу в валовую прибыль ООО «Аплана» в 2017 году, %

Сегмент «Финансы и банки» также имеет наибольшую численность клиентов – 9, т.е. в среднем, каждый из клиентов обеспечил 6,9% валовой прибыли ООО «Аплана».

Однако такого рода информация требует детализации.

Для более качественной и системной сегментации клиентов с целью их ранжирования, обоснова­ния пересмотра условий сотрудничества предлагается методика структурно-группового анализа - RFM-анализ.

RFM-анализ (анализ базы данных клиентов компании) позволяет, опираясь на сведения о давности действий клиента по отношению к компании (R), частоте обращений к компании (F) и индивидуальной доходности (M), прогнозировать поведение клиента в будущем^[13].

RFM – это аббревиатура от слов Recency - новизна, Frequency – частота и Monetary, что означает затраты или вложения.

Recency – Дата последнего заказа клиента услуг.

Frequency –Количество общих покупок услуг клиентом.

Monetary – На какую сумму клиенты купили услуги.

Такого рода анализ дает возможность:

– сегментировать клиентов на основании степени их активности по отношению к компании;

– соотнося затраты по группам клиентов, определить целесообразность присутствия отдельных из них в клиентской базе, оценить возможность сокращения затрат по стимулированию клиентов;

– разработать целевые программы повышения лояльности клиентов, осуществлять точечное планирование систем стимулирования потенциальных клиентов.

В табл. 7 представлены исходные данные для сегментации базы клиентов OOO «Аплана». Данные определены за период с 1 января 2017 г. по 1 января 2018 г.; отчетной датой анализа выбрано 1 января 2018 г.

Таблица 7. Исходные данные для сегментации базы клиентов ООО «Аплана» (2017 год)

Клиент	Количество заказов (F)	Последнее обращение (на 1 января 2018 г.; в днях) (R)	Валовая прибыль по клиенту, тыс.руб. (М)
Скопинский ААЗ	1	334	6,5
Администрация Воронежской области	1	306	580,4
Сумма Телекомм	6	198	310,0
Mtech	4	99	338,1
МТС Банк	4	31	756,2
ITIS	7	1	150,2
Спутник	4	61	110,2
OTIS	6	183	237,7
Хоум Кредит энд Финанс Банк	10	108	830,2
ВТБ 24	6	122	772,1
ММА Домодедово	8	21	157,2
ИБРАЭ	5	38	254,0
Мегафон	6	140	265,8
ГУП «Моссвет»	1	335	36,7
ФГУП ФКЦ «Земля»	1	321	262,5
Альфа-Банк	34	20	808,5
Эльдорадо	2	183	127,5
ДжиИ Мани Банк	21	14	676,3
Газпромбанк	13	1	755,2
Лукойл	1	215	244,9
Сбербанк России	1	285	1571,9
Юлмарт	4	123	435,4
МТС	6	61	161,0
Tetra Pak	3	123	457,3
Райффайзенбанк	28	21	881,5
Procter&Gamble	7	105	485,1
РЖД	1	307	32,4
Филип Морис Интернэшнл	1	31	24,8
Sanofi	4	61	77,8
ЦБ РФ	3	14	780,0
ИТОГО:			12587,2

---

Все клиенты ООО «Аплана» за 2017 год разделены на 5 категорий. Где в первую категорию попадут клиенты с «наихудшими» показателями, а в пятую категорию – с «наилучшими». Для каждой категории в процентное соотношение с шагом в 20%.

В показатель «M», первой категории, попадут те клиенты, которые принимали услуги ООО «Аплана» и принесли ему до 20% прибыли от максимальной суммы всех значении поля «M». Во вторую категорию попадут от 20% до 40% от той же максимальной суммы. Так будет продолжаться, вплоть, до пятой категории, куда попадут клиенты с процентным соотношением от 80% до 100% принесенной прибыли. Аналогичный расчет проделан и с показателями «R» и «F».

Т.е. при распределении показателей RFM-анализа по критерию давности обращения клиента значения расставляются равномерно по квинтелям от большего числа, по показателям частоты заказа и доходности – равномерно по квантелям от меньшего числа (табл. 8).

Таблица 8. Распределение показателей RFM -анализа (2017 год)

Клиент	R	F	М	RFM
Скопинский ААЗ	1	1	1	111
Администрация Воронежской области	1	1	2	112
Сумма Телекомм	3	1	1	311
Mtech	4	1	2	412
МТС Банк	5	1	3	513
ITIS	5	1	1	511
Спутник	5	1	1	511
OTIS	3	1	1	311
Хоум Кредит энд Финанс Банк	4	2	3	423
ВТБ 24	4	1	3	413
ММА Домодедово	5	2	1	521
ИБРАЭ	5	1	1	511
Мегафон	3	1	1	311
ГУП «Моссвет»	1	1	1	111
ФГУП ФКЦ «Земля»	1	1	1	111
Альфа-Банк	5	5	3	553
Эльдорадо	3	1	1	311
ДжиИ Мани Банк	5	4	3	543
Газпромбанк	5	2	3	523
Лукойл	2	1	1	211
Сбербанк России	1	1	5	115
Юлмарт	4	1	2	412
ООО Тансу	5	1	1	511
Tetra Pak	4	1	2	412
Райффайзенбанк	5	5	3	553
Procter&Gamble	4	1	2	412
РЖД	1	1	1	111
Филип Морис Интернэшнл	5	1	1	511
Sanofi	5	1	1	511
ЦБ РФ	5	1	3	513

---