Автоматизированная сегментация пользователей с применением RFM-анализа в маркетинговых стратегиях
Работая с сайтом, я даю свое согласие на использование файлов cookie. Это необходимо для нормального функционирования сайта, показа целевой рекламы и анализа трафика. Статистика использования сайта обрабатывается системой Яндекс.Метрика
Научный журнал Моделирование, оптимизация и информационные технологииThe scientific journal Modeling, Optimization and Information Technology
cетевое издание
issn 2310-6018

Автоматизированная сегментация пользователей с применением RFM-анализа в маркетинговых стратегиях

idСвятов Р.С.

УДК 004.62
DOI: 10.26102/2310-6018/2025.48.1.018

  • Аннотация
  • Список литературы
  • Об авторах

Актуальность исследования обусловлена необходимостью повышения эффективности маркетинговых стратегий за счет автоматизированной и кастомизируемой сегментации клиентов. В рамках данной работы предложена универсальная система управления клиентскими данными, в основе которой лежит RFM сегментация с возможностью настройки гибкой логики, а также возможностью интеграции с различными внешними системами. Традиционные CRM-системы и ручные методы RFM сегментации ограничены в функционале и не всегда удовлетворяют потребности бизнеса в гибкости и интеграции с различными источниками данных. В работе были выявлены недостатки традиционных CRM-систем и предложены точки улучшения описываемой системы. Дополнительно был проведен эксперимент, в котором сравнивались полученные RFM сегменты на основе предложенной архитектуры с автостратегиями Яндекса в рекламной платформе Яндекс.Директ. Применение системы показало значительные преимущества в сравнении с автостратегиями, включая увеличение числа покупок на 30,71 % на примере магазина одежды. Полученные результаты подтверждают практическую ценность системы для оптимизации маркетинговых кампаний и повышения конверсии. Результаты имеют практическую значимость для компаний, нуждающихся в кастомизированных решениях и интеграциях. Для дальнейшего развития предлагается совершенствование метода RFM-сегментации путем внедрения алгоритмов машинного обучения, а также поиск дополнительных эффективных каналов для использования создаваемых сегментов.

Ключевые слова: RFM-анализ, автоматизация маркетинга, лояльность клиентов, сегментация пользователей, электронная коммерция, оптимизация рекламных стратегий

Для цитирования: Святов Р.С. Автоматизированная сегментация пользователей с применением RFM-анализа в маркетинговых стратегиях. Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2025;13(1). URL: https://moitvivt.ru/ru/journal/pdf?id=1798 DOI: 10.26102/2310-6018/2025.48.1.018

162

Полный текст статьи в PDF

Поступила в редакцию 12.01.2025

Поступила после рецензирования 05.02.2025

Принята к публикации 07.02.2025

Опубликована 31.03.2025