W skrócie
Cytuj to hasło
Zaznacz przypis i skopiuj: RFM. W: Słownik pojęć e-commerce, Pro1.pl. https://pro1.pl/slownik/rfm (sprawdzono 13 września 2026).
RFM to segmentacja klientów według trzech wymiarów: jak dawno kupili ostatni raz (recency), jak często kupują (frequency) i ile wydają (monetary).
Na tej stronie (5)
Każdy z trzech wymiarów dzieli się na przedziały, a klient dostaje kod złożony z trzech ocen: jedna za to, jak dawno kupił ostatni raz, druga za częstość zakupów, trzecia za wydaną kwotę.
Zanim to zrozumiesz
- Segmentacja: Segmentacja to podział klientów lub ruchu na grupy różniące się zachowaniem, wartością lub potrzebą, by kierować do nich inną ofertę i komunikat.
- Propensity model: Propensity model (model skłonności) to model statystyczny szacujący prawdopodobieństwo, że klient wykona określone działanie, np.
Jak się tego używa
Liczy się ją na tabeli zamówień z systemu sklepu, nie na danych z analityki, bo potrzebne są rzeczywiste transakcje i klienci, a nie sesje. Wynik zasila kampanie: inaczej rozmawia się z klientem kupującym często i niedawno, inaczej z takim, który kupował dużo i zniknął. W sprzedaży B2B pierwszy wymiar zastępuje się liczbą dni od ostatniego zamówienia zestawioną z typowym cyklem tego konkretnego klienta, bo częstotliwość jest tam mocno zróżnicowana.
Dlaczego warto to znać
To najprostsza segmentacja dająca decyzje bez modelu i bez osobnego narzędzia, a mimo to rzadko wdrażana. Porządkuje wydatki: kampania odzyskująca ma sens dla klientów, którzy kupowali regularnie i przestali, a nie dla wszystkich nieaktywnych. Trzeci wymiar liczony na marży pokrycia zamiast na przychodzie zmienia listę najcenniejszych klientów, bo część dużych koszyków to towar o niskiej marży.
Na co uważać
Progi trzeba dobrać do cyklu zakupowego kategorii; podział na równe części dzieli bazę zawsze, także wtedy, gdy różnic między klientami nie ma. Segment najlepszych to zwykle ci, którzy wrócą sami, więc kierowanie do nich rabatów jest oddawaniem marży bez powodu. Metoda opisuje przeszłość i niczego nie prognozuje; do prognozy służy model skłonności.
Przykład
Podział każdego wymiaru na pięć części daje sto dwadzieścia pięć kombinacji, więc w praktyce łączy się je w kilka grup o wspólnym działaniu. Klienci kupujący niedawno i często dostają komunikat bez rabatu, bo rabat obniżyłby marżę na zakupach, które i tak nastąpią. Osobną grupą są ci z wysoką częstością i wartością w przeszłości, którzy nie kupili od dawna: to jedyny segment, w którym koszt kampanii odzyskującej i rabatu ma szansę się zwrócić.
Co z tym zrobić w sklepie
Segmentację RFM można zrobić w arkuszu z eksportu zamówień: dla każdego klienta liczba dni od ostatniego zakupu, liczba zamówień i suma wydatków, każda z trzech wartości podzielona na trzy przedziały. Już to daje grupy do różnych działań: najlepszym klientom wcześniejszy dostęp do nowości zamiast rabatu, klientom „wygasającym” przypomnienie, jednorazowym sprzed lat nic. Jak połączyć RFM z wartością klienta, pokazuje wpis o liczeniu CLV; więcej w temacie e-mail i retencja.
Zobacz też
Segmentacja
Segmentacja to podział klientów lub ruchu na grupy różniące się zachowaniem, wartością lub potrzebą, by kierować do nich inną ofertę i komunikat.
Kohorta
Kohorta to grupa klientów o wspólnym momencie startu, np.
LTV
LTV (wartość klienta w czasie, CLV) to zysk, jaki klient przynosi przez cały okres relacji ze sklepem, a nie przychód, który w nim zostawia.
Propensity model
Propensity model (model skłonności) to model statystyczny szacujący prawdopodobieństwo, że klient wykona określone działanie, np.
Win-back
Win-back to kampania do klientów, którzy kupowali i od dłuższego czasu nie wrócili, prowadzona serią wiadomości e-mail lub SMS.