RFM 분석이란 무엇입니까? 고객 세분화에 사용하는 방법

현명한 마케터는 "고객 파악"의 가치를 알고 있습니다. 따라서 마케팅 담당자는 더 많은 클릭을 생성하는 대신 CTR(클릭률) 증가에서 유지, 헌신 및 고객 관계 개발로의 패러다임 전환을 따라야 합니다.

전체 고객 기반을 전체적으로 해석하는 대신 그들을 유사한 그룹으로 분류하고, 모든 그룹의 특성을 알고, 소비자 연령이나 지역에 따라 분류하는 것보다 적절한 캠페인에 참여시키는 것이 더 유용합니다.

RFM은 마케터가 고객 행동을 분석할 수 있도록 지원하는 가장 신뢰할 수 있고 강력하며 사용하기 쉬운 방법 중 하나입니다.

이제 RFM 분석 이 무엇이며 이를 비즈니스 성장에 어떻게 활용할 수 있는지 궁금하실 것입니다.

따라서 더 이상 지체하지 않고 앞으로 나아가 기본부터 시작하겠습니다.

RFM 분석이란 무엇입니까?

RFM은 최근성, 빈도 및 화폐 가치를 나타냅니다. 이러한 가치는 중요한 고객 특성에 해당합니다.

또한 빈도와 금전적 가치는 고객의 평생 가치에 영향을 미치고 최신성은 참여 척도인 유지에 영향을 미치기 때문에 이러한 RFM 지표 는 고객 행동의 주요 지표입니다.

독자층, 시청률 또는 서핑 지향적인 제품과 같이 금전적 측면이 부족한 비즈니스는 금전적 요인보다는 참여 매개변수를 활용할 수 있습니다.

따라서 RFM 의 변형인 RFE를 적용하게 됩니다. 또한 이 참여 매개변수는 이탈률, 방문한 페이지 수, 페이지당 방문 지속 시간 등과 같은 여러 메트릭을 기반으로 하는 복합 값으로 해석될 수 있습니다.

RFM 요인은 다음 사실을 설명합니다.

• 최근 구매일수록 고객이 프로모션에 더 적극적입니다.
• 고객이 더 자주 구매할수록 참여도와 만족도가 높아집니다.
• 금전적 가치는 많은 지출을 하는 사람과 가치가 낮은 구매자를 구별합니다.

RFM 분석을 통한 고객 세분화

마케팅 지출을 계획하거나 새로운 프로모션을 계획할 때마다 소매 마케팅 담당자는 소비자를 세분화하고 타겟팅하는 데 주의를 기울여야 합니다.

예를 들어 광고 캠페인이 수천 명의 모든 소비자를 대상으로 한다면 마케팅 비용의 낭비가 될 것입니다. 더욱이 이러한 대상이 없는 마케팅 프로모션은 전환율이 높지 않을 수 있으며 브랜드 가치를 손상시킬 수도 있습니다.

소매업체는 이제 정교한 방법을 사용하여 고객을 세분화하고 이러한 세그먼트에 마케팅 노력을 집중합니다. RFM 분석에서 모든 고객은 최근성, 빈도 및 금전적 가치 의 세 가지 요소를 기준으로 점수가 매겨 집니다.

결과적으로 RFM 분석 을 통해 회사는 새로운 제안에 가장 반응할 가능성이 높은 고객을 식별할 수 있습니다.

이러한 각 요소를 자세히 살펴보겠습니다.

1. 최신성:

최근성(Recency)은 제안을 수락할 가능성이 더 높은 사람을 예측하는 가장 중요한 지표입니다. 새로 구매한 소비자는 최근에 구매하지 않은 소비자보다 다시 구매할 가능성이 더 큽니다.

2. 주파수:

두 번째로 중요한 요소는 이러한 고객이 귀하로부터 구매하는 빈도입니다. 빈도가 높을수록 귀하의 제안을 인정할 확률이 높아집니다.

3. 화폐:

세 번째 요소는 이러한 구매자가 구매에 지출한 금액입니다. 더 많이 지불한 고객은 덜 지출한 고객보다 제안에 따라 구매할 가능성이 더 큽니다.

세 가지 요소를 모두 보았으므로 이제 작동 방식을 이해할 때입니다.

RFM 분석은 어떻게 작동합니까?

RFM 분석 모든 고객에게 최신성, 빈도 및 금전적 가치에 대한 점수가 할당된 다음 총 RFM 점수가 계산됩니다.

최신성 점수는 가장 최근 획득 날짜를 기준으로 추정됩니다. 점수는 일반적으로 값에 따라 분류됩니다. 예를 들어 회사는 1에서 5까지의 범주 시스템을 개발할 수 있으며 5가 가장 높습니다.

따라서 이 경우 1개월 이내에 구매한 소비자의 최근성 점수는 5점, 1~3개월 이내에 구매한 고객의 점수는 4점 등입니다.

또한 빈도 점수는 고객이 구매한 횟수를 기준으로 추정됩니다. 빈도가 높은 고객은 더 높은 점수를 받습니다.

궁극적으로 고객은 인수에 지출한 금액에 따라 점수를 할당받습니다. 이 점수를 측정하기 위해 실제 지출 금액 또는 방문당 평균 지출 금액을 추정할 수 있습니다.

세 가지 점수를 모두 더하면 최종 RFM 점수가 계산됩니다. 가장 강력한 RFM 점수를 가진 소비자는 그들의 제안에 가장 많이 응답할 가능성이 있는 소비자로 간주되었습니다.

고객 세분화

RFM 분석은 소매업체가 소비자를 세분화하고 프로필을 기반으로 제안 및 프로모션을 계획할 수 있도록 지원합니다.

다음은 몇 가지 예입니다.

• 전반적으로 RFM 점수가 높은 소비자는 최고의 고객에게 서비스를 제공합니다.
• 전체 RFM 점수가 높지만 빈도 점수가 1인 소비자는 새로운 소비자입니다. 회사는 방문을 향상시키기 위해 이러한 소비자에게 특별 제안을 제공할 수 있습니다.
• 소득 수준, 성별과 같은 다른 고객의 데이터와 함께 RFM 분석을 해석하여 고객 기반을 세분화할 수 있습니다.
• 빈도는 높지만 최근성 점수는 낮은 고객은 자주 방문했지만 최근에 방문하지 않은 소비자입니다. 이러한 소비자를 위해 회사는 매장을 다시 방문하도록 프로모션을 제공하거나 매장을 떠난 이유를 알아보기 위해 설문 조사를 실시해야 합니다.
• 캠페인 결과와 함께 RFM 점수를 해석하여 응답하지 않는 고객을 제거하고 캠페인을 더욱 향상시킬 수 있습니다.
• RFM 분석 점수와 그들이 구매하는 제품을 조사하여 모든 고객 세그먼트에 대해 고도로 표적화된 제안을 생성할 수 있습니다.

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결론

RFM 분석 은 최고의 고객을 인식하고 더 잘 타겟팅된 캠페인을 구축하는 데 도움이 되는 강력한 접근 방식입니다. 그러나 RFM 자체로는 충분하지 않습니다.

대신 소매업체는 인구 통계, 구매 패턴 및 행동을 포함하여 보다 상세한 고객 프로필을 생성하고 이 정보를 RFM과 함께 적용하여 고객에게 더 나은 가치를 제시해야 합니다.