Сегментация клиентской базы:
от демографии до RFM-анализа

Время прочтения - 12 мин.

24 января 2026г.

Сегментация клиентской базы — это разделение всех клиентов на группы со схожими признаками, чтобы по‑разному с ними работать: показывать разные офферы, менять частоту коммуникаций, приоритизировать сервис, точнее планировать бюджет и прогнозировать выручку. Главная идея проста: «всем одно и то же» почти всегда хуже, чем «каждому — релевантное». Основа подхода — классическая логика STP (Segmentation–Targeting–Positioning): сначала рынок/база делится на сегменты, затем выбираются целевые сегменты и под них формируется позиционирование и коммуникации
Источник: STP

Зачем сегментировать базу: практическая польз

Сегментация нужна не «для красоты в отчёте», а чтобы отвечать на управленческие вопросы:

Кому повышать LTV через апсейл/кросс‑сейл, а кого лучше удерживать скидкой?
Где «ядро» выручки и прибыли (часто работает логика 80/20: значимая доля результата создаётся меньшей долей причин) Investopedia: 80/20 rule.
Почему один и тот же канал даёт разный эффект по разным группам?
Какие группы вымываются (churn) и где проблема в продукте/сервисе?

Базовые типы сегментации: от «кто» к «почему» и «как покупает»

В маркетинге чаще всего используют четыре «опорных» вида сегментации: демографическую, географическую, психографическую и поведенческую
Источник: Market Segmentation.

Демографическая (кто это)

Что используют: возраст, пол, доход, семейное положение, должность/роль, отрасль (в B2B), размер компании.
Плюсы: легко собрать; понятно бизнесу; часто хорошо работает для медиапланирования.
Минусы: сама по себе слабо объясняет мотивацию и вероятность покупки — два клиента одного возраста могут вести себя противоположно.

Географическая (где это)

Что используют: страна/регион/город, плотность населения, климат, часовой пояс, «доставка 1 день/3 дня», наличие офлайн‑точки.
Сильна в логистике, ценообразовании, планировании складов и локальных акций.

Психографическая (почему это)

Что используют: ценности, стиль жизни, интересы, мотивации, отношение к риску/новизне, предпочтения.
Плюсы: помогает делать сильные сообщения и креатив.
Минусы: сложнее валидировать, часто требует исследований/опросов или аккуратных прокси‑метрик.

Поведенческая (как именно покупает)

Что используют: частота покупок, реакция на скидки, любимые категории, путь до покупки, каналы, давность последней активности, уровень лояльности.
Это самая «денежная» сегментация: она напрямую связана с действиями клиента и результатами бизнеса.

Сравнение подходов (короткая таблица)

Подход	На что отвечает	Где полезнее всего	Ограничения
Демография	«Кто?»	таргетинг, коммуникации, ICP	плохо объясняет мотивы
География	«Где?»	доставка, локальные акции, цены	не учитывает ценность клиента
Психография	«Почему?»	позиционирование, креатив, tone of voice	сложнее измерять
Поведение	«Как покупает?»	удержание, апсейл, CRM, персонализация	нужен качественный трекин

Переход от “портрета” к “ценности”: что такое RFM

Когда база уже собрана и есть история покупок, логично сегментировать не по «анкете», а по реальному вкладу и активности. Самый популярный практический метод — RFM‑анализ: Recency (давность), Frequency (частота), Monetary (денежный вклад). Он группирует клиентов по тому, как недавно они покупали, как часто и на какую сумму Investopedia: RFM. Также краткое определение даёт TechTarget TechTarget: RFM analysis.

Компоненты RFM простыми словами

R — Recency (давность): сколько времени прошло с последней покупки. Чем меньше — тем клиент «теплее».
F — Frequency (частота): сколько покупок было за период. Чем больше — тем привычнее клиенту покупать у бренда.
M — Monetary (деньги): сколько денег клиент принёс за период (или средний чек, или маржинальный вклад — зависит от модели).

Почему это работает: поведение в прошлом часто неплохо предсказывает поведение в ближайшем будущем, а значит помогает выбирать тактики удержания/развития.

Как сделать RFM пошагово

Ниже — логика, по которой RFM внедряют даже в небольших компаниях.

Шаг 1. Определить период анализа

Например: последние 12 месяцев для регулярных покупок или 24 месяца для товаров с редким циклом.

Шаг 2. Подготовить данные

Минимально нужны:

ID клиента
дата каждой покупки
сумма (в идеале — маржа, но можно начать с выручки)

Шаг 3. Посчитать R, F, M

Классическая практика — разбить клиентов на 5 групп по каждому параметру (квинтили) и дать оценки 1–5. Получается R‑скор, F‑скор, M‑скор. Так бизнесу легче читать сегменты и сравнивать их между собой. Подход с ранжированием и группировкой описывают и прикладные руководства по RFM Investopedia: RFM. Исторически RFM связывают с практиками database marketing, в частности с работами по стратегическому маркетингу на базе клиентских данных (Arthur M. Hughes, Strategic Database Marketing) — как один из популярных источников происхождения методики в прикладном маркетинге Google Books.

Шаг 5. Назвать сегменты человеческими именами

Например:

Champions (чемпионы): R=5, F=5, M=5 — недавно покупали, часто покупают, много тратят.
Loyal (лояльные): высокая частота, нормальные деньги, давность ок.
New (новые): высокая давность (покупка недавно), но частота/деньги пока низкие.
At Risk (в зоне риска): давно не покупали, раньше покупали часто/много.
Hibernating (спящие): давно не покупали и покупали мало.

Важно: названия — это не «истина», а удобные ярлыки для действий.

Какие решения дают RFM‑сегменты: примеры действий

Чемпионы

Цель: удержать и масштабировать ценность.
Действия: ранний доступ к новинкам, персональный сервис, «пригласи друга», апсейл на премиум.

Новые

Цель: быстро довести до повторной покупки (2‑я покупка — ключевой рубеж).
Действия: welcome‑цепочки, подборки «что купить дальше», гарантия/обучение, триггеры через 7–14 дней.

В зоне риска

Цель: вернуть до ухода.
Действия: win‑back с сильным поводом (не обязательно скидка), напоминание о ценности, персональные рекомендации, опрос причин.

Спящие

Цель: дешёвая реактивация или «не тратить лишнее».
Действия: редкие касания, сезонные предложения, чистка базы (если коммуникации вредят доставляемости).

RFM и CLV: в чём разница и почему их путают

RFM описывает прошлое поведение (насколько клиент был активен и ценен).
CLV (Customer Lifetime Value) — оценка полной ценности клиента на горизонте отношений (часто с прогнозом в будущее). Для понимания, что такое CLV и как его трактуют, можно опираться на определения и обзоры вроде NetSuite NetSuite: CLV. На практике RFM нередко используют как основу или один из сигналов для оценки будущей ценности и для приоритизации работы с клиентами ScienceDirect.

Типичные ошибки сегментация

Сегменты «про всё и ни о чём»: Если сегмент не ведёт к разным действиям — он бесполезен.

Слишком много сегментов: Для старта лучше 6–10 рабочих групп, иначе бизнес не сможет внедрить.

Смешивание выручки и прибыли: Если есть маржа — лучше строить M по марже, иначе решения могут быть ошибочными.

Нет “владельца сегмента”: Должно быть понятно, кто отвечает за стратегию по каждому крупному сегменту.

Сегментация без обновления: RFM должен пересчитываться регулярно (например, раз в неделю/месяц), иначе сегменты устаревают.

Полезные материалы для углубления и практики

RFM‑анализ: что это, зачем и как применять

Понятное определение и логика RFM (Recency, Frequency, Monetary)
Практическое объяснение, шаги и лучшие практики
Как RFM реализован в готовой аналитике и отчётах (полезно для понимания «как должно выглядеть»)

Сегментация, как концепция: типы и базовая теория

Типы сегментации и примеры
(демографическая/географическая/поведенческая/психографическая и др.)
Каркас STP (Segmentation–Targeting–Positioning) «скелет» маркетинговых решений

CLV/LTV и когортный анализ: как считать и как использовать вместе с RFM

Что такое CLV и как его рассчитывают/трактуют на практике NetSuite
Практический гайд по когортному анализу и связи с оттоком/удержанием клиента
Что такое принцип Парето/80–20 и как его интерпретируют в бизнесе
Отдельно про Pareto Principle (определение и смысл) Investopedia — Pareto Principle

Заключение

Сегментация клиентской базы — это управленческий инструмент, который превращает «общую массу клиентов» в понятные группы, с которыми можно работать по‑разному: где-то удерживать, где-то растить чек, а где-то сокращать затраты. Начинать удобно с простых оснований (демография, география), но реальную отдачу чаще даёт поведенческий слой — потому что он отражает фактические действия и ценность клиента. RFM‑анализ (давность, частота, сумма) помогает быстро выделить лучших, новых, «в зоне риска» и «спящих» клиентов и привязать к каждому сегменту конкретные сценарии коммуникаций. Чтобы сегментация приносила деньги, важно не количество сегментов, а регулярный пересчёт, понятные правила действий и измерение эффекта по каждому сегменту (выручка/маржа, повторные покупки, отток).

Сегментация клиентской базы: от демографии до RFM-анализа