Was ist RFM-Analyse? Wie man es für die Kundensegmentierung verwendet

Kluge Vermarkter kennen den Wert von „Kenne deinen Kunden“. Anstatt also einfach mehr Klicks zu generieren, müssen Vermarkter dem Paradigmenwechsel von höheren CTRs (Click-Through Rates) zu Bindung, Engagement und Entwicklung von Kundenbeziehungen folgen.

Anstatt den gesamten Kundenstamm als Ganzes zu interpretieren, ist es sinnvoller, ihn in ähnliche Gruppen zu unterteilen, die Eigenschaften jeder Gruppe zu kennen und sie mit geeigneten Kampagnen anzusprechen, anstatt nur nach Alter oder Geografie des Verbrauchers zu segmentieren.

RFM ist eine der zuverlässigsten, leistungsstärksten und benutzerfreundlichsten Methoden zur Segmentierung, mit der Vermarkter das Kundenverhalten analysieren können.

Jetzt fragen Sie sich sicherlich, was RFM-Analysen sind und wie Sie sie für Ihr Unternehmenswachstum nutzen können.

Lassen Sie uns also ohne weitere Verzögerung weitermachen und bei den Grundlagen beginnen.

Was ist RFM-Analyse?

RFM steht für Recency, Frequency und Monetary Value. Diese Werte entsprechen entscheidenden Kundeneigenschaften.

Darüber hinaus sind diese RFM-Metriken führende Indikatoren für das Verhalten eines Kunden, da die Häufigkeit und der Geldwert den Lifetime-Wert eines Kunden beeinflussen und die Aktualität die Bindung beeinflusst , ein Maß für das Engagement.

Unternehmen, denen der monetäre Aspekt fehlt, wie eine Leserschaft, eine Zuschauerzahl oder surforientierte Produkte, könnten Engagement-Parameter anstelle von monetären Faktoren verwenden.

Daraus ergibt sich die Anwendung von RFE – einer Variation von RFM . Darüber hinaus könnte dieser Engagement-Parameter als zusammengesetzter Wert interpretiert werden, der auf mehreren Metriken wie Absprungrate, Anzahl der besuchten Seiten, Besuchsdauer pro Seite usw. basiert.

RFM-Faktoren erklären diese Tatsachen:

• Je jünger der Kauf, desto aktiver ist der Kunde bei Werbeaktionen
• Je öfter der Kunde einkauft, desto engagierter und zufriedener ist er
• Der Geldwert unterscheidet Vielverbraucher von Käufern mit geringem Wert

Kundensegmentierung mit RFM-Analyse

Wann immer Sie planen, Marketingausgaben zu tätigen oder eine neue Werbeaktion zu formulieren, müssen Einzelhandelsvermarkter vorsichtig sein, wenn es darum geht, Verbraucher zu segmentieren und anzusprechen.

Es wäre eine Verschwendung von Marketingausgaben, wenn beispielsweise eine Werbekampagne auf Tausende Ihrer Verbraucher abzielt. Darüber hinaus hat eine solche nicht zielgerichtete Marketingaktion wahrscheinlich keine höhere Konversionsrate und kann sogar Ihren Markenwert beeinträchtigen.

Einzelhändler wenden heute ausgeklügelte Methoden an, um ihre Kunden zu segmentieren und ihre Marketingbemühungen auf diese Segmente auszurichten. Bei der RFM-Analyse wird jeder Kunde anhand von drei Faktoren bewertet, dh Aktualität , Häufigkeit und Geldwert .

Folglich ermöglicht die RFM-Analyse Unternehmen, Kunden zu erkennen, die am wahrscheinlichsten auf ein neues Angebot reagieren.

Sehen wir uns jeden dieser Faktoren im Detail an:

1. Aktualität:

Die Aktualität ist der wichtigste Prädiktor dafür, wer ein Angebot eher annimmt. Verbraucher, die neu bei Ihnen gekauft haben, kaufen eher wieder bei Ihnen als diejenigen, die in letzter Zeit nicht gekauft haben.

2. Häufigkeit:

Der zweitwichtigste Faktor ist, wie oft diese Kunden bei Ihnen einkaufen. Je höher die Häufigkeit, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass sie Ihre Angebote annehmen.

3. Geld:

Der dritte Faktor ist der Geldbetrag, den diese Käufer für Einkäufe ausgegeben haben. Kunden, die mehr bezahlt haben, kaufen eher aufgrund des Angebots als diejenigen, die weniger ausgegeben haben.

Da wir alle drei Faktoren gesehen haben, ist es an der Zeit zu verstehen, wie es funktioniert.

Wie funktioniert die RFM-Analyse?

RFM-Analyse Jedem Kunden wird eine Punktzahl für Aktualität, Häufigkeit und Geldwert zugewiesen, und dann wird Ihre RFM-Gesamtpunktzahl berechnet.

Der Aktualitäts-Score wird basierend auf dem Datum ihres letzten Erwerbs geschätzt. Die Bewertungen werden normalerweise basierend auf den Werten kategorisiert. Beispielsweise kann ein Unternehmen ein Kategoriensystem von 1 bis 5 entwickeln, wobei 5 die höchste ist.

Daher haben in diesem Fall Verbraucher, die innerhalb eines Monats gekauft haben, eine Aktualitätsbewertung von fünf, und Kunden, die innerhalb von 1–3 Monaten gekauft haben, haben eine Bewertung von vier und so weiter.

Darüber hinaus wird der Häufigkeits-Score basierend auf der Anzahl der Einkäufe der Kunden geschätzt. Kunden mit höherer Frequenz erhalten eine höhere Punktzahl.

Letztendlich wird den Kunden eine Punktzahl zugewiesen, die auf dem Betrag basiert, den sie für ihre Akquisitionen ausgegeben haben. Um diese Punktzahl zu messen, können Sie den tatsächlich ausgegebenen Betrag oder den durchschnittlich pro Besuch ausgegebenen Betrag schätzen.

Durch Addition aller drei Bewertungen wird eine endgültige RFM-Bewertung berechnet. Die Verbraucher mit dem stärksten RFM-Score wurden als diejenigen angesehen, die am ehesten auf ihre Angebote antworten.

Kundensegmentierung

Die RFM-Analyse unterstützt Einzelhändler dabei, die Verbraucher zu segmentieren und Angebote und Aktionen auf der Grundlage ihrer Profile zu planen.

Hier sind einige Beispiele:

• Verbraucher mit einem insgesamt hohen RFM-Score bedienen die besten Kunden.
• Verbraucher mit einem hohen RFM-Gesamtwert, aber einem Frequenzwert von 1, sind neu. Das Unternehmen kann diesen Verbrauchern Sonderangebote machen, um ihre Besuche zu verbessern.
• Sie können die RFM-Analyse zusammen mit den Daten anderer Kunden interpretieren, z. B. deren Einkommensniveau und Geschlecht, um den Kundenstamm zu segmentieren.
• Kunden mit einem hohen Frequenz-Score, aber einem niedrigen Aktualitäts-Score sind die Verbraucher, die früher ziemlich oft zu Besuch waren, aber in letzter Zeit nicht mehr zu Besuch waren. Für diese Verbraucher muss das Unternehmen Werbeaktionen anbieten, um sie wieder in den Laden zu bringen, oder Umfragen durchführen, um herauszufinden, warum sie den Laden verlassen haben.
• Sie können RFM-Scores zusammen mit Kampagnenergebnissen interpretieren, um nicht reagierende Kunden zu eliminieren und die Kampagnen weiter zu verbessern.
• Sie können die Ergebnisse der RFM-Analyse und die von ihnen gekauften Produkte untersuchen, um äußerst zielgerichtete Angebote für alle Kundensegmente zu erstellen.

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Fazit

Die RFM-Analyse ist ein überzeugender Ansatz, mit dem Sie Ihre besten Kunden erkennen und gezieltere Kampagnen erstellen können. RFM allein reicht jedoch nicht aus.

Stattdessen sollten Einzelhändler detailliertere Kundenprofile erstellen, einschließlich ihrer Demografie, ihres Kaufverhaltens und ihres Verhaltens, und diese Informationen in Verbindung mit RFM anwenden, um den Kunden einen besseren Wert zu präsentieren.