안녕하세요!
CRM 마케팅을 위한 고객가치 분석으로 알려진 RFM 분석입니다.
RFM 분석이란?
고객의 구매(결제) 데이터를 통해 세 가지 지표로 고객의 가치를 판단할 수 있습니다.
- Recency : 최근성
최근에 서비스를 이용한 고객을 높게 평가
- Frequency : 빈도
일정 기간 동안 서비스를 자주 이용한 고객을 높게 평가
- Monetary : 결제 금액
일정 기간 동안 서비스를 많이(금액 기준) 이용한 고객을 높게 평가
빈도와 결제금액은 고객생애가치(CLV)에 영향을 미치고,
최근성은 고객의 참여를 측정하는 유지에 영향을 미치기 때문에
RFM 지표는 고객 행동의 중요한 지표입니다.
- 고객은 최근에 구매할수록, 프로모션에 더욱 관심을 보입니다.
- 고객이 자주 구매할수록, 더 많은 참여와 만족을 얻을 수 있습니다.
- 결제 금액은 고객의 가치를 구별할 수 있습니다.
RFM 분석 활용
- 고객 세그먼트(Segment)
RFM 지표에 따라 고객을 평가하고 세분화
RFM 모델은 전체 결과의 80%는 상위 20%에 기인한다는 파레토 원칙과 연결됩니다.
비즈니스의 관점에서 보면 전체 매출의 80%가 상위 20%에서 나올 수 있다는 의미입니다.
RFM 모델을 통해 고객을 유지하여 서비스에 대한
충성도를 높이는 전략을 수립하는 데 도움을 얻을 수 있습니다.
RFM 분석으로 알 수 있는 것
고객 행동에 대한 이해를 도울 수 있습니다.
이를 통해,
- 최고의 고객은 누구인가?
- 이탈률에 기여하고 있는 고객은 누구인가?
- 잠재력 있는 고객은 누구인가?
- 유지할 수 있는 고객은 누구인가?
- 캠페인에 잘 반응할 것 같은 고객은 누구인가?
RFM 지수
a * Recency + b * Frequency + c * Monetary
a, b, c 는 가중치를 나타냅니다.
가중치는 통계적 추정, 거래비율 분할, 보정지수 등에 따라 산출 방식이 다릅니다.
(가중치 산출 방식에 대해서는 공부해야겠습니다.)
산업에 따라 지표의 중요도가 다르기에 그에 따른 가중치를 적용하는 것이 합리적이며,
상황에 따라 유의한 지표만 선택적으로 적용할 수도 있습니다.
| 최근성이 중요한 변수인 산업 | 유통, 보험, 자동차 판매 |
| 빈도가 중요한 변수인 산업 | 유통, 서비스(호텔/운송), 통신 |
| 금액이 중요한 변수인 산업 | 금융(은행, 카드) |
RFM 분석 예시
SQL을 활용하여 간단하게 RFM 분석에 대한 예시를 작성해보았으니
아래의 글을 참고 부탁드립니다!
2022.06.16 - [배우기/SQL] - SQL을 활용하여 RFM 분석하기_Mysql
- 참고
https://clevertap.com/blog/rfm-analysis/
https://www.omniconvert.com/blog/rfm-model/
https://www.moengage.com/blog/rfm-analysis-using-rfm-segments/
https://www.beusable.net/blog/?p=1643
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