ChatGPT теперь умеет в аналитику: Как мы автоматизировали RFM-анализ клиентской базы. Гайд

Всем привет!👋 Я Никсон, управляющий партнёр агентства Focus Group.

Раньше для сегментации клиентов нужны были CRM, маркетологи и неделя времени. Теперь — 10 минут, Google Таблицы и немного магии GPT.

Недавно мы запустили этот инструмент у клиента — результат:

➕ Повторные продажи выросли

➕ Команда сразу поняла, кому и что предлагать

➕ Ушло в архив 2 Excel-файла и «ручной» ад.

Конечно, CRM маркетологи все равно нужны, но если Вы малый/средний бизнес, то решение для Вас отличное и стоит бесплатно.

RFM-анализ — это метод сегментации клиентской базы по потребительскому поведению

Google Таблицы — база клиентов
App Script — автоматизация
ChatGPT — для анализа и сегментации

Создаём Google Таблицу с данными по клиентам. Нужно минимум 3 поля:

📆 Дата последней покупки
🔁 Количество покупок
💰 Сумма покупок

Если есть имя, email, теги — ещё лучше. Так же таблицу мы можем выгрузить из CRM системы (амо, битрикс) - умеют делать выгрузки в ексель.

Пример таблицы (*все данные вымышленные).

В шаблоне есть промпт для ChatGPT, который:

Считает Recency, Frequency, Monetary
Присваивает RFM-код (например, 444, 521)
Делит клиентов на сегменты:
🔥 VIP
🟡 Лояльные
🧊 Спящие
❌ Упущенные
Даёт рекомендации по каждому клиенту (что делать — звонить, греть, делать спецпредложение и т.п.)

Ты опытный маркетолог, аналитик и разработчик Google Apps Script. Нужно создать скрипт, который реализует RFM-анализ клиентской базы в Google Таблице. Моя таблица находится на листе с названием "Лист1". В таблице следующие столбцы: - A: ID клиента - B: Имя клиента - C: Телефон - D: Дата визита (формат ДД.ММ.ГГГГ или ГГГГ-ММ-ДД) - E: Сумма покупки (возможно, содержит символы ₽ или пробелы) --- 📊 Требуется реализовать следующее: 1. **Собрать агрегированные данные по каждому клиенту**: - Последняя дата визита (Recency) - Количество визитов (Frequency) - Общая сумма покупок (Monetary) - Средний чек (Monetary / Frequency) 2. **Присвоить квантильные оценки R, F, M (от 1 до 5)** 3. **Формировать RFM-код** (например, 555, 311 и т.д.) 4. **Присвоить каждому клиенту сегмент на основе RFM-кода**, используя логику: - "555" и чек выше среднего → **Лучшие клиенты** - "555" и один визит, но чек выше среднего по базе на 20% → **Новый VIP** - Высокие F и M, но ниже R → **Потенциальные VIP** - Низкие R, F → **Упущенные** - R низкое, M высокое → **Нужен возврат** - Остальные → **Улучшение** 5. **Добавить рекомендации по каждому сегменту**, например: - Лучшие клиенты → "Подарок / Лояльность" - Новый VIP → "Бонус на повтор" - Потенциальные VIP → "Спецпредложение" - Упущенные → "Реактивация" - Нужен возврат → "Напомнить + бонус" - Улучшение → "Подогрев" 6. **Создать новый лист "RFM-отчет"** и вывести туда следующие колонки: - ID клиента - Имя - Телефон - Дата последнего визита - Recency (в днях) - Frequency - Monetary - Средний чек - R - F - M - RFM-код - Сегмент - Рекомендация 7. **Добавить цветовое форматирование** по RFM-коду: - "555" — зелёный - "111" — красный - RFM-коды, содержащие "44" — жёлтый --- 🧠 Также предложи: - Какие сегменты можно добавить дополнительно, если потребуется - Как сохранить стабильность анализа при добавлении новых клиентов - Как запускать скрипт по расписанию (например, раз в неделю) - Как адаптировать скрипт под разные ниши (услуги, eCommerce, подписки) Сделай скрипт понятным, с комментариями. Готовым к вставке в Google Apps Script.

App Script запускается одной кнопкой. Он создает новый лист с результатами анализа и комментариями.

На выходе получаем:

Сегментацию по каждому клиенту
Цветовую разметку по группам
Конкретные действия, что делать с каждым
RFM-отчёт, который понятно читать и команде, и руководителю

Бьюти-индустрии — кого вернуть и кого удержать
Онлайн-школ — кто не дошёл до конца
Ретейла — кто готов к апсейлу
Сервисов и услуг — кого нужно прогреть
Любого бизнеса с повторными продажами

Лист 1 — Пример клиентской базы
Лист 2 — Промпт для GPT
Лист 3 — Скрипт
Лист 4 — RFM-отчёт с автообновлением

👉 Ссылка на шаблон

👉 К��роткое видео, как работает

Все настройки, вы можете адаптировать под себя, и намного усилить его. В appscript есть тригеры, по которому Вы можете запускать этот скрипт по расписанию в таблице, для ежедневного обновления.

Если этот гайд сэкономил тебе хотя бы 10 минут жизни — подписывайся на ТГ-канал, там ещё больше «магии в один клик» 😉

ChatGPT теперь умеет в аналитику: Как мы автоматизировали RFM-анализ клиентской базы. Гайд

📌 Что будем использовать:

Шаг 1. Готовим таблицу

🤖 Шаг 2. Подключаем GPT

Далее нам нужен промт, вот пример:

На выходе Сhat GPT даст нам готовый скрипт с комментариями, его мы вставляем сюда :

Шаг 3. Запускаем скрипт

📊 Шаг 4. Готово — у вас RFM-отчёт

🎯 Подходит для:

Вот шаблон файла, можете поиграть с ним