×
Россия +7 (909) 261-97-71

RFM‑сегментация и каскадные рассылки: как персонализация увеличивает прибыль

Россия +7 (909) 261-97-71
Шрифт:
0 1956
Подпишитесь на нас в MAX

Вы отправляете рассылки, а они не приносят ожидаемого результата? Если да, тогда этот материал для вас. Мы определим критерии неэффективных рассылок, обоснуем важность RFM‑сегментации, а также поделимся инструментами усиления и представим кейсы каскадных рассылок.

Вместо предисловия

Часто маркетологи отмечают парадоксальный ход событий: база клиентов увеличивается, рассылки отправляются, но их эффективность падает. Хотя все должно быть наоборот. Рассылки отправляются большему числу клиентов, соответственно, ожидаемо увеличение количества обращений.

Эксперты Kokoc считают, что причина падения эффективности рассылок заключается не в креативе и не в самом инструменте, а в том, что такие рассылки часто носят универсальный характер и создаются без учета персонализации. Они обобщенные, единые для всех получателей, хотя их тысячи и даже десятки тысяч. Как результат – компания теряет деньги и потенциал этого инструмента.

Решение проблемы – ориентир на персонализацию и переход к триггерным рассылкам, которые будут учитывать жизненные циклы клиентов и их личностные интересы. Ниже мы поговорим о том, как выжать все возможности из email‑маркетинга и сохранить свою репутацию.

Признаки неэффективности рассылок

Неэффективность рассылок отслеживается по метрикам. Вот характерные признаки кризиса в email‑маркетинге:

  • Наблюдается снижение главных показателей: Open Rate, CTR (Click‑Through Rate) и CTOR (Click‑To‑Open Rate). То есть налицо падение вовлеченности.

  • Увеличивается количество отписок. Клиенты больше не хотят получать от вас контент, несмотря на то, что по идее он должен быть им интересен.

  • Увеличивается отток. Клиенты не возвращаются, не хотят совершать повторно покупки, хотя для этого созданы все условия.

  • Снизилось количество покупок с применением промокодов. Универсальные схемы «10% на любой заказ» больше не работают. Такие промокоды применяют те, кто и так планировал покупки. Соответственно, снижается маржа.

  • Низкие показатели конверсии. Даже если клиенты переходят по ссылкам и просматривают контент, представленный в рассылке, они не совершают финальных действий. То есть нет факта покупки. Соответственно, такую рассылку нельзя назвать эффективной.

Некоторые компании, когда сталкиваются с подобными ситуациями, совершают еще больше ошибок. В частности, увеличивают количество рассылок или рассылают неактуальные предложения. Клиент начинает воспринимать компанию как спамера, а не как источник ценного контента.

Валентина ЗабильскаяВалентина Забильская, руководитель CRM‑практики в индустриях «Недвижимость», «Фарма», «Бьюти» Kokoc Group
Важно анализировать данные, чтобы по мере необходимости менять стратегию и отправлять клиентам релевантные офферы. Без анализа далеко не уехать.

Меняем стратегию: делаем выбор в пользу RFM‑сегментации для большего понимания ЦА

Сегментация должна быть проведена не только с целью разделения всей базы данных на несколько групп. Нужно учитывать поведенческие факторы и проводить работы с ориентиром на персонализацию. Помогает с решением этого вопроса RFM‑анализ.

Принципы RFM‑анализа:

  • Recency (R) – показатель давности. Например, сколько времени прошло с момента последней покупки или контакта с брендом. На практике ЦА, которая совершила покупки недавно, более лояльная и отзывчивая (R‑A). Те, кто покупал давно, демонстрируют большую настороженность и отрешенность (R‑C).

  • Frequency (F) – показатель частоты, который отражает, сколько раз клиент обращался в компанию и совершал покупки за весь период взаимодействия. Следует выделить ядро аудитории: количество высокочастотных покупателей (F‑A).

  • Monetary (M) – показатель выручки. То есть сколько клиент принес денег компании за все время взаимодействия. Соответственно, самые ценные – это высокоплатежные покупатели (M‑A).

Наглядный пример RFM‑сегментации

Наглядный пример RFM‑сегментации

Наглядный пример RFM‑сегментации

Три оси сегментации дают возможность вычленить до 27 подгрупп.

Три оси сегментации

Три оси сегментации

Для более понятного разделения следует комбинировать название сегмента и условия группирования.

Следует выделять ключевые группы: к примеру, «новички», «лояльные», «растущие», «VIP», «предотток», «отток».

Стратегические группы

Стратегические группы

Стратегические группы

Четкая сегментация дает возможность правильно работать с каждой из групп. Учитываются цели, выбираются методы:

  • Клиенты-новички: важно углубить знакомство с брендом, дать скидку на первый заказ, закрепить взаимодействие.

  • Ушедшие клиенты: ставится цель вернуть эту группу покупателей, и для этого можно направить персонализированные скидочные предложения, объявить о распродаже.

  • Лояльные клиенты: ставится цель удержать и сохранить объем взаимодействия, для этого можно дать эксклюзивный доступ к новинкам или акциям месяца, предоставить реферальную программу.

Сегментация

Сегментация

Цели и методы увеличения KPI определяются отдельно для каждой из групп.

Анализ должен проводиться непрерывно, чтобы была возможность вовремя отслеживать переход клиентов из категории «лояльные» в подгруппу «предотток» или «отток». Своевременные данные дают возможность оперативно реагировать и удерживать внимание ЦА, предотвращая уход к конкурентам.

Сегментация

Сегментация

Часто сегменты переходят из одной подгруппы в другую.

Валентина ЗабильскаяВалентина Забильская, руководитель CRM‑практики в индустриях «Недвижимость», «Фарма», «Бьюти» Kokoc Group

RFM‑анализ в большей степени подходит для сегментирования клиентов из сектора B2С. Что касается B2B, то сегментацию лучше проводить по другим критериям. В частности, по типу покупки, типу бизнеса, этапам воронки, должности контактного лица. При RFM‑анализе в B2B должно быть больше критериев.

Конкретное практическое решение: отправка триггерных (каскадных) рассылок

Выше мы рассмотрели специфику RFM‑анализа. Но это лишь диагностика, которая дает возможность «поставить диагноз». Само лечение заключается в изменении стратегии и подхода к email‑маркетингу.

Рекомендация экспертов Kokoc Group: переход к каскадной отправке рассылок. Она предполагает использование нескольких каналов: например, Email → Push → SMS, а также выявление болевых точек (триггеров) для каждого этапа.

Схема каскадных рассылок

Схема каскадных рассылок

Схема каскадных рассылок

Что дают каскадные рассылки?

  1. Увеличение охвата. Не все просматривают рассылки, которые приходят по электронной почте, не все могут заметить СМС-сообщение. Если же используются сразу три канала, то рассылка хотя бы через один канал дойдет до адресата.

  2. Увеличение количества обращений, и как итог – увеличение дохода.

  3. Оптимизация расходов. Нет необходимости увеличивать количество рассылок, отправляемых более дорогими каналами: например, через СМС-сообщения. Достигается оптимальный охват и через более затратные (СМС), и через более дешевые каналы (Email).

Практический пример: замечено попадание лояльного клиента в сегмент «отток». На следующий день отправлено сообщение с текстом (по электронной почте или пушем): «Давно не виделись с вами. Скидка 400 рублей на заказ от 1500 рублей. Только 3 дня».

Пример-схема автоматизации рассылки

Пример-схема автоматизации рассылки

Пример-схема автоматизации рассылки

Примеры из практики

Кейс 1: сеть «ВПРОК» («Перекресток»)

Проблема: конверсия посетителей в покупателей составляла всего 1,6%, что критически мало для ритейла.

Решение: запустили интеллектуальную RFM-сегментацию с делением аудитории на три группы по частоте покупок. Для каждого сегмента разработали индивидуальные предложения:

  • Постоянным покупателям – эксклюзивные бонусы.

  • Клиентам со средней покупательской активностью – стимулирующие акции.

  • Редким гостям – реактивационные офферы.

Достигнутая конверсия: постоянных клиентов +7%, средней группы +10%, редких покупателей +30%. Совокупный прирост за 95 дней составил +10,6%.

Кейс 2: обувной бренд

Проблема: зависимость от единственного канала (Email) приводила к массовому оттоку ценных клиентских сегментов.

Решение: перестроили коммуникационную стратегию, увеличили количество каналов взаимодействия до 5 и автоматизировали триггерные рассылки с учетом глубокой сегментации базы данных.

Результаты:

  • Общая выручка с клиентской базы: +51% за год.

Кейс 3: спортивный интернет-магазин

Проблема: низкая конверсия от массовых рассылок.

Решение: глубокая сегментация, учет интересов ЦА, персонализация контента, в том числе уникализация шапок писем.

Результаты:

  • Перевыполнен план по выручке с рассылок на +67%.

  • Конверсия в сбор +11%.

  • Увеличение показателей click rate на 13%.

Персонализация офферов при отправке рассылок дает видимый результат: увеличиваются частота покупок и средний чек. В отдаленной перспективе также повышается ценность клиента (LTV). Вам важно понять, кем являются ваши клиенты, что их интересует, что заставляет совершать покупки. Только так можно превратить рассылку в мощный маркетинговый инструмент для получения дополнительной прибыли и сохранения контакта с потребителями.

Оригинал статьи на SEOnews

Есть о чем рассказать? Тогда присылайте свои материалы Марине Ибушевой


Новые 
Новые
Лучшие
Старые
Сообщество
Подписаться 
Подписаться на дискуссию:
E-mail:
ОК
Вы подписаны на комментарии
Ошибка. Пожалуйста, попробуйте ещё раз.
Отправить отзыв
ПОПУЛЯРНЫЕ ОБСУЖДЕНИЯ НА SEONEWS
Как ChatGPT выбирает компании для рекомендаций: что уже известно и как бизнесу подготовиться к эпохе AI Search
Игорь Антонов
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Игорь Антонов - Для молодых сайтов в YMYL-тематиках я бы добавил отдельный блок про согласованность сущности: одинаковые название, телефон, адрес и перечень услуг на сайте, в картах, каталогах и профильных публикациях. Мы сейчас проверяем это на новом медицинском проекте narkologmsk.ru — без массовых анкорных ссылок, через подтверждённые карточки и содержательные материалы. Было бы полезно увидеть в продолжении сравнение источников, которые чаще цитируют Google AI Overviews и ChatGPT именно для локальных запросов.
Мы сократили рутину SEO-специалиста на 95% – вот архитектура, которая это сделала
Гостьkorayaskin
2
комментария
0
читателей
Полный профиль
Гостьkorayaskin - Можно также посмотреть разбор инструментов типа KeywordKick — помогает быстрее понять, где именно конфликт сигналов.
5 полезных сервисов для работы с учебными текстами
Anna B.
2
комментария
0
читателей
Полный профиль
Anna B. - Отличный разбор, очень своевременно!
Сайт компании в 2026 году: что проверяет Роскомнадзор и как не получить штраф
Олег Черников
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Олег Черников - Дима спасибо, отличный обзор! За ГОСТ Р 52872-2019 спасибо! Давно около него ходил.
Рейтинг GEO-агентств для ecom в России: как продвигать интернет-магазин в нейросетях
Игорь
6
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Игорь - Как раз сейчас пытаемся продвинуть свой интернет-магазин спортивных товаров для нейросетей, чтоб почаще нас упоминали. Работаем с Zenlink. Привлекло то, что у них есть реальные кейсы и к работе адекватно подходят. Сначала заказали просто анализ, чтоб они проверили, как нас вообще нейросети упоминают. Интересовала Алиса, ЧатГпт, и ДипСик. Там конечно все довольно печально было... Упоминаний мало. Но после того как мы свой сайт оптимизировали по их советам и они выполнили аутрич, плюс GERM, упоминаться стали чаще. В Алисе и ГПТ особенно, в ДипСик поменьше рост, но тоже есть. Это воодушевляет, конечно. И даже было пару клиентов, которые нас именно через нейросеть нашли. Сейчас опрос проводим, чтоб реальную пользу для себя понять. И вот, она уже есть. На мой взгляд эта услуга подходит тем бизнесам у кого большой средний чек, тогда даже пару клиентов с лихвой отбивают затраты на такое продвижение.
Рынок безалкогольных напитков в 2026 году: как категория продает через доверие к бренду
Алексей
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Алексей - Все бы хорошо, но это в прошлом. В 2026 г. о росте 2020-2025 гг. остается только мечтать. Рынок БАН перешел к снижению. К серьезному снижению.
Конференция GEO 2026: как брендам попасть в ответы нейросетей
Дмитрий Севальнев
0
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Дмитрий Севальнев - Мощно, мощно!
Яндекс открыл продажи через Алису и Поиск для продавцов без сайтов
Дмитрий Орлов
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Дмитрий Орлов - Прикольно, покупать через колонку-))
Яндекс выложил в опенсорс языковую модель, которая лежит в основе быстрых ИИ-ответов в Поиске
Роман Каржонков
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Роман Каржонков - Молодцы! Такие AI-модели могут широко используется в корпоративных, обучающих и научных АI-enabled платформах.
Сервисы для создания квизов: сравнение по конверсии, гибкости сценариев и интеграциям
Виктор
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Виктор - Без сервиса FormDesigner.ru эта подборка будет не полной. Удивлен, почему вы его не включили в список?
ТОП КОММЕНТАТОРОВ
Комментариев
910
Комментариев
834
Комментариев
554
Комментариев
540
Комментариев
483
Комментариев
393
Комментариев
373
Комментариев
262
Комментариев
249
Комментариев
171
Комментариев
156
Комментариев
142
Комментариев
130
Комментариев
121
Комментариев
100
Комментариев
97
Комментариев
97
Комментариев
96
Комментариев
80
Комментариев
77
Комментариев
74
Комментариев
67
Комментариев
66
Комментариев
60
Комментариев
59

Отправьте отзыв!
Отправьте отзыв!