R/F/M-скоринг 1–5 делит базу на жизненные сегменты от Champions до Lost; recentness и monetary расходятся — «частые, но дешёвые» и «редкие, но крупные».
Мне нужен был простой и интерпретируемый слой ценности клиента, который дополняет кластерную сегментацию. От меня требовалось построить его и отвечать за то, чтобы он читался без дополнительных пояснений.
Действия
R/F/M-скоринг по квинтилям → жизненные тиры.
Heatmap средних R/F/M по сегментам.
Результат
R/F/M-скоринг разделяет базу на жизненные сегменты от Champions до Lost.
Champions (23,9%) держат высокие все три оси (R 91, F 93, M 93); New — высокий R (100), но низкие F/M (~30–35).
At Risk (11,5%) и Lost (23,2%) — крупный резерв реактивации.
Рекомендации
Champions/Loyal — апсейл и защита; At Risk/Lost — реактивация.
Не применять один оффер ко всем RFM-профилям.
Связать RFM-тиры с win-back экономикой (Project 22).
Данные: github.com/NikitaBoyarkin/volta-banking — 22 projects; figures recomputed from the repo's own datasets (data/*.csv) via its analysis scripts. Funnel counts from data/volta_funnel_data.csv (10,000 users); A/B, retention, segmentation, churn, RFM, CLV, attribution, anomalies, spend, support, NPS, JTBD, unit economics, premium, KYC deep-dive, referral, assisted CAC, FX sourcing, premium offers, anchor CAC and dormant win-back follow the published project narrative (README + part pages).
RFM-профили жизненных сегментов
Средние R/F/M-скоринги (0–100) по семи жизненным сегментам. Recentness и Monetary расходятся: «частые, но дешёвые» и «редкие, но крупные» — разные сегменты.
Выводы
R/F/M-скоринг разделяет базу на 7 сегментов от Champions до Lost.
Champions (23.9% базы) держат высокие все три оси (R 91, F 93, M 93), а New — высокий R (100), но низкие F/M (~30–35).
At Risk (11.5% базы) и Lost (23.2%) требуют реактивации, а Champions (23.9%) — апсейла: один оффер не подходит всем.