RFM-анализ отвечает на три вопроса: как давно клиент покупал, как часто он покупает и какой денежный объем связан с его покупками. Результат помогает разделить базу на несколько групп с разной историей покупок.
В этом гайде разберем, какие данные подготовить, как провести расчет в Excel, присвоить баллы и превратить коды RFM в рабочие сегменты. Метод не решает, кому звонить и что предлагать. Он группирует историю покупок, а действия, исключения и ответственных компания определяет отдельно.
Что такое RFM-анализ
RFM - это три показателя поведения клиента.
Таблица прокручивается по горизонтали
| Показатель | Что означает | Как считать |
|---|---|---|
| Recency, R | давность последней покупки | число дней от последней успешной покупки до даты анализа |
| Frequency, F | частота покупок | число успешных покупок за выбранный период |
| Monetary, M | денежный объем | сумма успешных покупок за тот же период |
Чем меньше дней прошло после покупки, тем выше оценка R. Чем больше покупок и сумма, тем выше оценки F и M.
Итог обычно записывают кодом из трех цифр. Например, 555 означает недавнего клиента с высокой частотой и высоким денежным объемом. Код 155 показывает крупного и частого клиента, который давно не покупал.
Это не готовый прогноз. Код описывает прошлое поведение по выбранным правилам.
Когда RFM полезен
Метод имеет смысл, если:
- у клиента может быть несколько покупок;
- покупки можно связать с единой карточкой клиента или компании;
- есть даты и суммы успешных продаж;
- выбранный период включает обычный цикл повторной покупки;
- после сегментации команда понимает, какие действия будет проверять.
RFM мало помогает, если большинство клиентов покупает один раз, сделки длятся несколько лет или каждая продажа является отдельным уникальным проектом. В такой ситуации важнее стадия отношений, активный договор, причина паузы и следующий шаг.
Какие данные подготовить
Для первого расчета нужна таблица, где одна строка соответствует одной успешной покупке.
Минимальные столбцы:
- Идентификатор клиента или компании.
- Дата покупки.
- Сумма покупки.
- Статус, который подтверждает, что продажа состоялась.
Дополнительно полезны:
- продукт или направление;
- ответственный менеджер;
- валюта;
- возврат или отмена;
- маржинальность;
- активная сделка;
- дата следующего контакта;
- запрет на коммуникацию.
Не начинайте расчет по имени клиента. Названия компаний могут отличаться, а один человек может быть записан несколько раз. Нужен устойчивый идентификатор. Для B2B чаще используется карточка компании, к которой привязаны сделки и контакты.
Перед расчетом стоит проверить дубли и обязательные поля в CRM.
Шаг 1. Зафиксируйте дату и период
Все клиенты должны оцениваться на одну дату. Например, анализ проводится на 1 августа, а в расчет берутся покупки за предыдущие двенадцать месяцев.
Период нельзя выбирать только потому, что так удобнее выгрузить отчет. Он должен соответствовать циклу покупки.
Таблица прокручивается по горизонтали
| Тип продаж | Что проверить при выборе периода |
|---|---|
| Частые розничные покупки | достаточно ли нескольких месяцев, чтобы увидеть повторяемость |
| Подписки и обслуживание | попадает ли в период полный цикл продления |
| Оптовые продажи | видны ли сезонность и обычный интервал между заказами |
| B2B-услуги | достаточно ли года или двух для повторных проектов |
Если взять слишком короткий период, постоянный клиент может выглядеть новым. Если период слишком длинный, старая активность будет скрывать текущее охлаждение отношений.
Шаг 2. Посчитайте R, F и M
Для каждого клиента агрегируйте покупки.
Recency = дата анализа - дата последней успешной покупки.
Frequency = число успешных покупок клиента за период.
Monetary = сумма успешных покупок клиента за период.
Нужно заранее определить, что считается покупкой. В одной компании это оплаченный заказ, в другой - закрытая успешная сделка, в третьей - отгрузка. Смешивать разные события в одном расчете нельзя.
То же относится к сумме. Выручка, оплата и прибыль отвечают на разные вопросы. Если в M используется сумма сделки, RFM показывает денежный объем продаж, но не прибыльность клиента.
Шаг 3. Присвойте оценки
Обычно каждому показателю присваивается оценка от 1 до 5.
Для R порядок обратный: самые свежие клиенты получают 5, самые давние - 1. Для F и M самые высокие значения получают 5.
Есть два основных способа задать границы.
Квантили
Клиенты делятся на пять примерно равных групп по каждому показателю. Способ подходит для большой базы с достаточно равномерным распределением.
Плюс: границы рассчитываются из данных.
Минус: клиенты с почти одинаковыми значениями могут оказаться в соседних группах, а бизнес-смысл границ не всегда очевиден.
Бизнес-пороги
Границы задаются по нормальному циклу покупки. Например, последняя покупка до 30 дней назад получает высокий R, а более года назад - низкий.
Плюс: сегменты легче объяснить менеджерам.
Минус: пороги нужно обосновать данными и пересматривать при изменении цикла продаж.
Для небольшой B2B-базы бизнес-пороги часто понятнее квантилей. Если в базе 80 компаний, деление на 125 возможных кодов RFM создаст слишком много пустых групп.
Как сделать RFM-анализ в Excel
Для первого расчета достаточно двух листов: исходные покупки и итоговая таблица по клиентам. Сначала соберите данные на уровне отдельных покупок, затем объедините их по клиенту.
Лист «Покупки»
Одна строка должна соответствовать одной покупке или сделке, которую компания считает успешной.
Таблица прокручивается по горизонтали
| Столбец | Что записать | Что проверить |
|---|---|---|
client_id | единый идентификатор клиента или компании | один клиент не разбит на несколько карточек |
purchase_date | дата покупки, оплаты или закрытия сделки | для всех строк используется одно и то же событие |
amount | сумма по выбранному правилу | валюта и тип суммы одинаковы для всей таблицы |
status | результат сделки | тестовые, отмененные и проигранные сделки можно исключить |
product | продукт или направление | нужен только тогда, когда анализ проводится отдельно по продуктам |
responsible | ответственный сотрудник | поле помогает вернуть результат в CRM после проверки |
Лист «RFM»
На втором листе одна строка соответствует одному клиенту или одной компании.
Таблица прокручивается по горизонтали
| Столбец | Как получить значение |
|---|---|
client_id | взять уникальные идентификаторы с листа покупок |
last_purchase_date | найти последнюю успешную покупку клиента |
recency_days | вычесть дату последней покупки из даты анализа |
frequency | посчитать успешные покупки за выбранный период |
monetary | сложить суммы успешных покупок за тот же период |
r_score, f_score, m_score | присвоить баллы по заранее записанным границам |
rfm_code | объединить три оценки, например 155 или 555 |
segment | отнести код к одной из рабочих групп |
manual_check | записать результат ручной проверки карточки |
next_action | указать действие и ответственного после проверки |
Последнюю дату, число покупок и сумму можно собрать сводной таблицей. Для каждой строки итоговой таблицы проверьте, что используются одна дата анализа, один период и одно правило успешной покупки.
Границы баллов лучше хранить рядом с расчетом в отдельной таблице. Тогда видно, почему клиент получил конкретную оценку, а следующий расчет можно выполнить по тем же правилам.
Перед использованием сегментов вручную сравните несколько строк с исходными сделками в CRM. Отдельно проверьте клиента, который должен был попасть в выбранную группу, но не попал. Так можно найти дубли, пустые даты, неправильные статусы и сделки, связанные не с той компанией.
Условный пример
Компания анализирует оптовых клиентов за двенадцать месяцев. Дата среза - 1 августа.
Таблица прокручивается по горизонтали
| Клиент | Дней после покупки | Покупок | Сумма | Код | Первичная интерпретация |
|---|---|---|---|---|---|
| Компания А | 12 | 8 | 1 900 000 | 555 | недавний частый клиент с высоким объемом |
| Компания Б | 18 | 2 | 220 000 | 532 | недавний клиент, повторяемость еще не сложилась |
| Компания В | 190 | 7 | 1 600 000 | 155 | крупный частый клиент давно не покупал |
| Компания Г | 240 | 1 | 90 000 | 111 | давняя разовая покупка с низким объемом |
Числа условные. Границы оценок зависят от конкретной базы. Важна логика: Компания В требует проверки причины паузы, а Компания Б может быть кандидатом на понятный второй заказ. Одинаковое сообщение этим клиентам не подходит.
Как объединять коды в рабочие сегменты
Команде не нужно 125 отдельных сценариев. Коды лучше объединить в несколько групп, для которых есть понятное действие.
Таблица прокручивается по горизонтали
| Сегмент | Признаки | Что проверить | Возможное действие |
|---|---|---|---|
| Ядро | высокие R, F и M | нет ли активной сделки или проблемы с сервисом | сохранить регулярный контакт и проверить следующую потребность |
| Новые перспективные | высокий R, низкая или средняя F | первый заказ завершен, данные заполнены | проверить опыт клиента и возможность повторной покупки |
| Частые с небольшим объемом | высокие R и F, низкая M | покупают ли они подходящий ассортимент | обсудить релевантный комплект или формат заказа |
| Крупные уснувшие | низкий R, высокие F и M | почему прекратились покупки, кто был ответственным | подготовить персональный разбор истории |
| Давние разовые | низкие R, F и M | есть ли смысл контакта и актуальные данные | сначала очистить и проверить карточку |
Названия групп должны описывать задачу, а не оценивать клиента. Формулировки вроде «плохие клиенты» не помогают менеджеру принять решение.
Как RFM использовать в B2B
В B2B метод требует дополнительных правил.
Считать по компании
У одной организации может быть несколько контактных лиц. Если посчитать их отдельно, история покупок раздробится. Основной уровень анализа обычно задается по компании, а контакт выбирается на этапе работы менеджера.
Учитывать длинный цикл
Пауза в шесть месяцев может быть нормой для годового договора или сезонной закупки. Recency нужно сравнивать с типичным интервалом конкретного продукта.
Отделять крупную сумму от прибыли
Высокий M может быть связан с низкомаржинальным заказом, большим объемом сопровождения или спором. Для решений руководителя RFM стоит дополнить маржинальностью и стоимостью обслуживания.
Проверять активные проекты
Клиент может давно не покупать, потому что действующий проект еще не завершен. Такой клиент не является «уснувшим». Перед контактом нужно проверить активные сделки, договоры, задачи и претензии.
Как перенести результат в CRM
Первый RFM-анализ можно сделать в таблице или BI-инструменте. После проверки результат возвращают в CRM в виде ограниченного набора полей:
- дата расчета;
- код RFM;
- рабочий сегмент;
- дата следующего пересчета;
- рекомендуемый сценарий;
- причина исключения.
Не нужно вручную хранить все промежуточные формулы в карточке клиента. В CRM важнее итоговый сегмент, дата его актуальности и действие менеджера.
В Битрикс24 результат можно использовать как условие фильтра или динамического сегмента, если данные записаны в поля контакта или компании. Техническая настройка списков описана в статье «Сегментация клиентской базы в Битрикс24».
Как связать RFM с CRM-маркетингом
RFM отвечает на вопрос, как выглядит история покупок. CRM-маркетинг добавляет цель, повод, канал, исключения и измерение результата.
Связка выглядит так:
- Рассчитать RFM на единую дату.
- Объединить коды в несколько рабочих сегментов.
- Добавить условия бизнеса: активная сделка, договор, претензия, продукт.
- Проверить карточки вручную.
- Назначить действие и ответственного.
- Зафиксировать результат контакта.
- Пересчитать сегменты после выбранного периода.
Для сегментов с долгой паузой отдельно разберите сценарий возврата клиента: RFM задает приоритет для проверки, но не определяет повод и текст контакта.
Ошибки RFM-анализа
- Считать клиентов по имени вместо единого идентификатора.
- Смешивать контакты и компании.
- Брать все сделки, включая проигранные и тестовые.
- Не учитывать возвраты и отмены.
- Использовать разные валюты без приведения к одному правилу.
- Менять границы оценок после просмотра результата.
- Считать сумму продаж прибылью.
- Создавать слишком много сегментов для небольшой базы.
- Запускать коммуникацию без проверки активных сделок и исключений.
- Не указывать дату расчета, из-за чего сегмент быстро устаревает.
Чек-лист перед запуском
- Определена единица анализа: контакт или компания.
- Зафиксированы дата среза и период.
- Понятно, какое событие считается покупкой.
- Удалены тестовые и отмененные сделки.
- Суммы приведены к единому правилу.
- Выбран способ оценки: квантили или бизнес-пороги.
- Коды объединены в небольшое число рабочих сегментов.
- Проверены активные сделки, договоры и претензии.
- Для сегмента назначены действие и ответственный.
- Определено, где фиксировать результат.
Если для расчета не хватает связей между клиентами и сделками, дат или единых статусов, сначала проверьте исходные данные по чек-листу клиентской базы.
Источники
- RFM-анализ. Справочное описание метода
- Как сегментировать клиентскую базу в Битрикс24
- Как создать сегмент клиентов для маркетинговой рассылки в Битрикс24
Определения метода и продуктовые сведения проверены 12 августа 2026 года.
