26/02/2026
Как превратить базу покупателей из «серой массы» в источник роста продаж.
Когда бренд показывает одно и то же рекламное объявление всему списку клиентов, он не учитывает, что одни недавно сделали покупку, другие совершают заказы регулярно, а третьи появились на сайте лишь один раз. В результате часть бюджета тратится зря, а лояльные клиенты получают ненужные напоминания.
Решение в RFM‑сегментации
RFM‑анализ делит аудиторию на группы по трём критериям: давность последней покупки (Recency), частота покупок (Frequency) и сумма трат (Monetary). В кейсе MediaNation для Finn Flare аудитория была разбита на группы так, чтобы активным и перспективным клиентам реклама показывалась чаще, а «холодным» покупателям — реже. Для этого агентство загрузило данные о заказах, доходах и идентификаторах клиентов за последние два года, подготовило RFM‑сегменты и ежедневно обновляло их в «Яндекс.Аудиториях».
Из 27 сегментов — в восемь понятных групп.
Классический RFM‑анализ даёт 27 комбинаций. На практике оказалось, что некоторых групп менее 100 человек, и с ними неудобно работать. Поэтому команда объединила похожие комбинации и оставила восемь ключевых сегментов.
Для каждой группы в рекламе в «Яндекс.Директ» задавались повышающие или понижающие коэффициенты: тем, у кого вероятность покупки выше, реклама показывалась чаще, тем, кто редко покупает, — реже. Сегменты корректировались в зависимости от их эффективности, а лояльных клиентов («лидеров») не перегружали частыми объявлениями.
Результат: цифры говорят сами за себя
Через два месяца после запуска RFM‑кампании конверсия сайта Finn Flare выросла на 30,7 %, а стоимость привлечения одного заказа снизилась на 24%.