Зависимость вероятности повторного заказа от recency резко экспоненциальная, отрицательная. Причем, в то время как переменные F и M обладают кумулятивной природой, то значение R обнуляется при каждом очередном заказе клиента. В основе переменной R лежит простая идея: все клиенты делятся на 2 группы — активные клиент и неактивные клиенты, или их еще называют спящими клиентами. А значение, которое принимает переменная R, говорит о том, какой из двух перечисленных групп принадлежит клиент. Делая заказ, клиент автоматически переходит в группу активных клиентов, в противном случае, через некоторое время клиент считается спящим. Таким образом, переменная R сама по себе является самодостаточным фактором сегментации и описывает основные этапы жизненного цикла клиента. Фактически, профиль кривой R представляет собой графическое представление жизненного цикла клиента (см. Рисунок 4).
Рисунок 4. Форма кривой давности последнего заказа R описывает основные этапы жизненного цикла клиента. На основании этого факта, проводится первый этап сегментации на 3 сегмента «Активные клиенты», «Спящие клиенты» и «Переходный сегмент»
Зона больших значений вероятности отклика при малых значениях R — это зона активных клиентов. Находясь в этой зоне, клиент «переживает» пик своей активности и приносит максимальную прибыль. Зона малых значений вероятности отклика и больших значений R — это зона спящих клиентов. Находясь в этой зоне, клиент «доживает» свою историю взаимодействия с компанией. Такие клиенты не приносят прибыли и очень рискованны для постоянного использования.
В разработанном методе сегментации переменная R несет первообразующую роль. Ключевая идея метода сегментации по R заключается в том, чтобы, проанализировав цикличность в поведении клиента, разбить область возможных значений recency (0, +?) на 3 интервала, определяющих сегмент активных клиентов, сегмент спящих клиентов и переходный сегмент.
Сегмент активных клиентов.
Введем показатель Latency (L) равный усредненному по всем клиентам среднему интервалу между последующими заказами. По определению значение L характеризует частоту заказов усредненного клиента и несет информацию о поведенческом цикле этого клиента. Таким образом, усредненный клиент заказывает каждые L дней.
Очевидно, что если для конкретного клиента X давность последнего заказа превышает средний интервал между заказами RXL, то можно предположить, что клиент «затягивает» с принятием решения о последующем заказе и, возможно, больше заказывать не собирается. В этом случае можно говорить о том, что клиент меняет поведение, и уже вошел в зону риска прекращения взаимодействия с компанией, или переходную зону. Значит, проводя отсечение значения переменной давности последнего заказа как R = R(0, L), определяется сегмент активных клиентов.
Показатель L так же дает ответ о частоте пересчета (обновления) сегментации. Так как усредненный клиент в течение периода L сохраняет свое поведение, то нет смысла проверять его принадлежность тому или иному сегменту чаще, чем каждые L месяцев. Поэтому в пассивном режиме стоит пересчитывать сегментацию каждые L месяцев. Так же рекомендуется обновлять сегментацию перед подготовкой клиентских адресов для маркетинговой акции.
Сегмент спящих клиентов.
Для выявления сегмента спящих клиентов предлагается применять метод каменистой осыпи. По исторической рассылке строится график зависимости процента отклика от R. На полученном графике выявляется область значений R = R(Lsleep,+?), на которой значения процента отклика перестают существенно меняться и представляют собой шум в районе нулевых значений процента отклика.
Переходный сегмент.
Переходный сегмент однозначно определяется сегментом активных клиентов и сегментом спящих клиентов по отсечению давности последнего заказа R=R(L, Lsleep). Переходный сегмент образует так называемую «серую зону», зону неопределенности «активен ли клиент, или уже нет?». Действительно, показатель L является усредненной оценкой частоты заказов по всем клиентам. Очевидно, что оценка LXдля каждого клиента X своя, в общем, отличная от L. То есть каждый клиент обладает своим персональным циклом, и появление зоны неопределенности является своеобразной платой за усреднение частоты заказов по всем клиентам. Полностью избавиться от зоны неопределенности невозможно, можно лишь ее сократить. Этап сегментации по F, рассматриваемый в следующем разделе, во многом решает эту задачу.
Проверка разбиения на статистическую значимость.
Получив 3 сегмента: активных клиентов, спящих клиентов и переходный сегмент необходимо проверить разбиение на статистическую значимость. Для этого предлагается применять биномиальный критерий. Достаточно проверить статистически значимые различия в наблюдаемых вероятностях отклика для двух пар сегментов:
Активные клиенты и переходный сегмент, p-уровень
Спящие клиенты и переходный сегмент, p-уровень
При выполнении перечисленных условий статистически значимое различие между сегментом активных клиентов и сегментом спящих клиентов следует автоматически. Сегментация по R закончена.
Сегментация: делим и пилим (№ 28)
