RFM vs когортный анализ: когда какой инструмент использовать

Выручка CRM-канала стоит на месте третий месяц. Маркетолог открывает RFM-отчет: сегменты посчитаны, цвета красивые, а ответа на вопрос «почему стоим» там нет. И не будет — RFM вообще про другой вопрос.

Споры «нам нужен RFM» против «нам нужны когорты» мы слышим почти на каждом аудите. Спор бессмысленный: инструменты отвечают на разные вопросы бизнеса. Разобраться попросили Василину Бреусенко, CRM-маркетолога ClientCore, — она строит сегментацию и аналитику базы для ритейла и e-com и знает, где эти инструменты ломаются.

Что считает каждый из инструментов

RFM — три балла, которые получает каждый клиент: Recency (как давно покупал), Frequency (как часто), Monetary (сколько денег принес). Баллы складываются в RFM-матрицу, обычно сетку 5×5×5. Получается снимок базы на сегодня: кто горячий, кто остывает, кого можно считать потерянным.

Когортный анализ — что это на практике: вы берете группу людей с общим стартом (купили впервые в марте, пришли из одного канала) и смотрите, как она ведет себя месяц за месяцем. Сколько вернулись на второй месяц, сколько — на третий, какой LTV накопила группа за полгода.

Разница принципиальная. RFM отвечает на вопрос «кто этот клиент прямо сейчас». Когорты — «что произошло с теми, кто пришел в марте, и отличаются ли они от февральских». Первый инструмент статичен, второй показывает динамику. Поэтому запрос rfm vs cohort анализ, который вбивают в поиск, немного лукавит: сравнивать их как конкурентов — все равно что выбирать между термометром и рентгеном.

На аудитах я вижу одну и ту же картину: RFM в Mindbox посчитан, баллы у клиентов стоят, а механики к сегментам не привязаны. Маркетолог открывает матрицу, смотрит и закрывает — потому что непонятно, что с ней делать завтра утром. Посчитать баллы и не назначить каждому сегменту действие — половина работы, которая денег не приносит».

Василина Бреусенко

CRM-маркетолог, ClientCore

RFM: когда вопрос — кому писать

RFM — тактический инструмент. Он нужен, когда вы планируете коммуникации: кого включить в акцию, кого отправить в реактивацию, кому предложить апсейл.

Логика простая. «Чемпионы» (555 по шкале) получают ранний доступ к новинкам — скидка им не нужна, они купят и так. «Остывающие» — повод вернуться: персональная подборка, бонус на следующий заказ. «Спящие» — отдельная реактивационная цепочка, и только если экономика сходится.

Главное в RFM — пороги. Для магазина косметики R=5 может означать «покупал в последние 90 дней», для продуктовой доставки — «в последние 10 дней». Возьмете пороги из шаблона — получите «спящих», которые на самом деле в норме своего цикла, и сожжете на них бюджет.

Мы это проверяли на практике. У MINIDINO рассылки уходили всей базе без разбора сегментов — мы пересобрали логику, сделав ставку на точность вместо охвата, и получили +110% к эффективности email за квартал без роста числа отправок (кейс).

Когорты: когда вопрос — где теряем деньги

Когортный анализ нужен для стратегических вопросов. Падает выручка с базы? Строите кривые retention по когортам и видите: группы последних четырех месяцев возвращаются на вторую покупку на 12 процентных пунктов хуже, чем год назад. Значит, что-то сломалось — ассортимент, логистика или качество трафика. Дальше уже копаете причину.

Второй сценарий — оценка каналов и акций. Типичная картина: ноябрьская когорта с черной пятницы показывает 30% повторных покупок против 55% у сентябрьской. Скидочный спрос привел «охотников за акциями», которые не возвращаются. Без когортного среза эта разница не видна: в общей выручке все смешивается.

Третий — расчет LTV и окупаемости. Когда видно, сколько денег приносит когорта за 6–12 месяцев жизни, можно честно ответить, сколько позволительно платить за привлечение клиента.

У одного клиента когорта, приведенная через блогера, выглядела выгодной по CPA — дешевле органики на треть. Посчитали LTV за полгода: вдвое ниже, повторная покупка у каждого пятого против каждого второго в органике. Финдир увидел одну таблицу и сам закрыл вопрос с бюджетом. Когорты хорошо заканчивают споры, где каждый тянет свою метрику».

Василина Бреусенко

CRM-маркетолог, ClientCore

Короткая шпаргалка по задачам

Как инструменты работают в паре

По отдельности каждый закрывает половину задачи. Когорты ставят диагноз, RFM выписывает рецепт.

Рабочая связка выглядит так. Когортный срез показывает: группы последнего квартала теряют 70% клиентов ко второму месяцу, раньше теряли 50%. Диагноз есть. Дальше RFM выделяет из этих когорт тех, кто еще жив (R=3–4), и на них запускается цепочка второй продажи. Эффект меряете по той же когортной кривой через месяц.

Работает и в обратную сторону. RFM-отчет показывает, что сегмент «спящих» вырос вдвое за квартал. Почему — матрица молчит. Открываете когорты и видите: отвал начался с июльских когорт, когда меняли службу доставки. Проблема оказалась операционной, и никакая реактивация ее не решит, пока не починят логистику.

Я всегда начинаю с когортного среза, даже когда клиент просит „просто сегменты для рассылок“. Однажды RFM показал бы красивую картину, а когорты — что база вымирает со скоростью 8% в месяц и точить надо онбординг первых 30 дней, а не письма спящим».

Василина Бреусенко

CRM-маркетолог, ClientCore

Ошибки, которые обнуляют аналитику

Первая — RFM как галочка. Баллы посчитаны, дашборд висит, а решения принимаются как раньше: «шлем всем». Матрица без привязки к механикам — это расходы на аналитику без возврата.

Вторая — когорты ради графиков. Красивый слайд на планерке, все кивнули, действий — ноль. У каждого вывода из когорт должно быть следствие: меняем оффер, режем канал, чиним онбординг.

Третья — RFM по всей истории. Клиент с покупками 2019 года набирает баллы наравне со свежими, хотя ассортимент и бренд давно другие. Старую историю нужно обрезать — обычно достаточно 2–3 последних лет, для быстрого цикла и того меньше.