RFM Analizi Nedir? Müşteri Segmentasyonu için Nasıl Kullanılır?

Akıllı pazarlamacılar "müşterini tanı"nın değerini bilirler. Bu nedenle, pazarlamacıların yalnızca daha fazla tıklama oluşturmak yerine, artan TO'lardan (Tıklama Oranları) elde tutma, taahhüt ve müşteri ilişkileri geliştirmeye yönelik paradigma değişimini takip etmesi gerekiyor.

Tüm müşteri tabanını bir bütün olarak yorumlamak yerine, sadece tüketici yaşı veya coğrafyasına göre segmentasyon yapmak yerine, onları benzer gruplara ayırmak, her grubun özelliklerini bilmek ve uygun kampanyalarla onları meşgul etmek daha faydalıdır.

RFM, pazarlamacılara müşteri davranışını analiz etme yetkisi veren en güvenilir, güçlü segmentasyon ve kullanımı kolay yöntemlerden biridir.

Şimdi, RFM analizinin ne olduğunu ve işinizi büyütmek için ondan nasıl yararlanabileceğinizi merak ediyor olmalısınız.

O yüzden daha fazla gecikmeden ilerleyelim ve temelden başlayalım.

RFM Analizi Nedir?

RFM, Yenilik, Sıklık ve Parasal değer anlamına gelir. Bu değerler, önemli müşteri özelliklerine karşılık gelir.

Ayrıca, sıklık ve parasal değer müşterinin yaşam boyu değerini etkilediğinden ve yenilik, bağlılığın bir ölçüsü olan elde tutmayı etkilediğinden , bu RFM ölçümleri bir müşterinin davranışının önde gelen göstergeleridir.

Okur kitlesi, izleyici kitlesi veya gezinmeye yönelik ürünler gibi parasal açıdan eksik olan işletmeler, Parasal faktörler yerine Etkileşim parametrelerini kullanabilir.

Bu nedenle, RFM'nin bir varyasyonu olan RFE'nin uygulanmasına yol açar. Ayrıca, bu Etkileşim parametresi, hemen çıkma oranı, ziyaret edilen sayfa sayısı, sayfa başına harcanan ziyaret süresi vb. gibi birkaç metriğe dayalı bileşik bir değer olarak yorumlanabilir.

RFM faktörleri şu gerçekleri açıklar:

• satın alma ne kadar yeni olursa, müşteri promosyonlarda o kadar aktif olur
• müşteri ne kadar sık ​​satın alırsa, o kadar ilgili ve mutlu olur
• parasal değer, çok para harcayanları düşük değerli alıcılardan ayırır

RFM Analizi Kullanarak Müşteri Segmentasyonu

Pazarlama harcaması yapmayı veya yeni bir promosyon formüle etmeyi planladığınızda, perakende pazarlamacılar tüketicileri bölümlere ayırma ve hedefleme konusunda dikkatli olmalıdır.

Örneğin, bir reklam kampanyası binlerce tüketicinizin tamamını hedefliyorsa, pazarlama harcaması israf olacaktır. Üstelik bu kadar hedefsiz bir pazarlama promosyonunun daha yüksek bir dönüşüm oranına sahip olma ihtimali yoktur ve marka değerinize bile zarar verebilir.

Perakendeciler artık müşterilerini segmentlere ayırmak ve pazarlama çabalarını bu segmentlere hedeflemek için gelişmiş yöntemler kullanıyor. RFM analizi kapsamında, her müşteri üç faktöre, yani Yenilik , Sıklık ve Parasal değere dayalı olarak puanlanır.

Sonuç olarak, RFM analizi , şirketlerin yeni bir teklife yanıt verme olasılığı en yüksek olan müşterileri tanımasına olanak tanır.

Bu faktörlerin her birine ayrıntılı olarak bir göz atalım:

1. Yenilik:

Yenilik, bir teklifi kimin kabul etme olasılığının daha yüksek olduğunun en önemli göstergesidir. Sizden yeni alışveriş yapan tüketicilerin sizden tekrar satın alma olasılığı, yakın zamanda satın almamış olanlara göre daha yüksektir.

2. Sıklık:

İkinci en önemli faktör, bu müşterilerin sizden ne sıklıkla satın aldıklarıdır. Sıklık ne kadar yüksek olursa, tekliflerinizi kabul etme olasılıkları da o kadar yüksek olur.

3. Parasal:

Üçüncü faktör, bu alıcıların satın alma işlemleri için harcadıkları para miktarıdır. Daha yüksek ödeme yapan müşterilerin, daha az harcayanlara göre teklife göre satın alma olasılığı daha yüksektir.

Üç faktörü de gördüğümüze göre, nasıl çalıştığını anlamanın zamanı geldi.

RFM Analizi Nasıl Çalışır?

RFM analizi her müşteriye yenilik, sıklık ve parasal değer için bir puan verilir ve ardından toplam RFM puanınız hesaplanır.

Yenilik puanı, en son edinilme tarihlerine göre tahmin edilir. Puanlar genellikle değerlere göre sınıflandırılır. Örneğin, bir şirket 1'den 5'e kadar bir kategori sistemi geliştirebilir, beş en yüksek olandır.

Dolayısıyla bu durumda, bir ay içinde satın alan tüketicilerin yenilik puanı beş, 1-3 ay içinde satın alan müşterilerin puanı dört vb.

Ayrıca, sıklık puanı, müşterilerin satın alma sayısına göre tahmin edilmektedir. Daha yüksek frekansa sahip müşteriler daha yüksek puan alır.

Son olarak, müşterilere satın almaları için harcadıkları miktara göre bir puan verilir. Bu puanı ölçmek için, harcanan gerçek miktarı veya ziyaret başına harcanan ortalamayı tahmin edebilirsiniz.

Üç puanın tümü toplanarak nihai bir RFM puanı hesaplanır. En güçlü RFM puanına sahip tüketiciler, tekliflerine cevap verme olasılığı en yüksek olanlar olarak kabul edildi.

Müşteri segmentasyonu

RFM analizi, perakendecilerin tüketicileri segmentlere ayırmasına ve profillerine göre teklifler ve promosyonlar planlamasına yardımcı olur.

İşte birkaç örnek:

• Genel olarak yüksek RFM puanına sahip tüketiciler en iyi müşterilere hizmet verir.
• Genel RFM puanı yüksek ancak frekans puanı 1 olan tüketiciler yenidir. Şirket, bu tüketicilere ziyaretlerini artırmak için özel teklifler verebilir.
• Müşteri tabanını segmentlere ayırmak için RFM analizini diğer müşterilerin gelir düzeyleri, cinsiyetleri gibi verileriyle birlikte yorumlayabilirsiniz.
• Sıklık puanı yüksek ancak yenilik puanı düşük olan müşteriler, eskiden oldukça sık ziyaret eden ancak son zamanlarda ziyaret etmeyen tüketicilerdir. Bu tüketiciler için, şirketin onları mağazaya geri getirmek için promosyonlar vermesi veya mağazayı neden terk ettiklerini keşfetmek için anketler yapması gerekiyor.
• Yanıt vermeyen müşterileri ortadan kaldırmak ve kampanyaları daha da geliştirmek için RFM puanlarını kampanya sonuçlarıyla birlikte yorumlayabilirsiniz.
• Tüm müşteri segmentleri için yüksek hedefli teklifler oluşturmak için RFM analiz puanlarını ve satın aldıkları ürünleri inceleyebilirsiniz.

Müşteri Segmentasyonu hakkında daha fazla bilgi için buraya tıklayın

Çözüm

RFM analizi , en iyi müşterilerinizi tanımanıza ve daha iyi hedeflenmiş kampanyalar oluşturmanıza yardımcı olacak ilgi çekici bir yaklaşımdır. Ancak, RFM'nin kendisi yeterli değildir.

Bunun yerine perakendeciler, demografik bilgileri, satın alma kalıpları ve davranışları dahil olmak üzere daha ayrıntılı müşteri profilleri oluşturmalı ve müşterilere daha iyi bir değer sunmak için bu bilgileri RFM ile birlikte uygulamalıdır.