분석 기법 | RFM 고객 세분화

 

1. RFM 분석

Recency : 얼마나 최근에 구매했는가
Frequency : 얼마나 자주 구매했는가
Monetary : 얼마나 많은 금액을 지출했는가

 

- 사용자들의 행동 패턴을 통해 타겟팅 하는 방식(CRM)중 가장 범용적으로 사용 할수 있는 기법

- 사용자별로 얼마나 최근에,자주,많은 금액을 지출했는지에 따라 사용자들의 분포를 확인하거나 사용자 그룹을 나눠 분류하는 분석법

2. RFM 고객 세분화 활용

- RFM 분석을 통해 사용자를 분류 하고 상황과 목적에 맞게 사용자 그룹을 뽑아 마케팅 및 기획에 활용 할 수있음

 

1. ROW DATA 준비 : 사용자 구매 내역 데이터가 아래와 같다고 가정

사용자	최근 구매일	총 구매 횟수	총 구매 금액
1	2020-12-28	12	903
2	2020-12-26	7	462
3	2020-12-14	1	943
4	2020-12-03	2	120
5	2020-11-17	6	623
6	2020-11-08	9	135
7	2020-10-21	2	801
8	2020-10-01	1	13

2. 비즈니스 성격&상황에 맞게 적절한 분류 기준 계획+ 간단한 수치 값으로 변환

- Recency : 2021-01-01일 기준으로 한 달 이내에 구매 기록이 있으면 ‘recent’ 이외는 ‘past’

- Frequency : 3회 이상 구매시 ‘high’, 3회 미만 구매시 ‘low’

- Monetary : 500달러 이상 구매시 ‘high’, 500달러 미만 구매시 ‘low’

사용자	Recency	Frequency	Monetary
1	recent	high	high
2	recent	high	low
3	recent	low	high
4	recent	low	low
5	past	high	high
6	past	high	low
7	past	low	high
8	past	low	low

3. 변환된 데이터를 기준으로 사용자 그룹 분류

사용자	recency	frequency	monetary	사용자 분류
1	recent	high	high	서비스 충성도가 높은 고객
2	recent	high	low	ㅤ
3	recent	low	high	ㅤ
4	recent	low	low	최근까지 접속은 있었지만 구매는 많이 없는 고객
5	past	high	high	떠나간 VIP
6	past	high	low	ㅤ
7	past	low	high	ㅤ
8	past	low	low	떠났지만 뼈 아프진 않은 고객

4. 목적에 따라 분류된 사용자 그룹을 뽑아서 활용

- EX) 최근에 서비스에서 구매를 하지 않은 사용자들을 깨우기 위한 마케팅 캠페인을 기획한다면, 과거에 구매 빈도수가 높거나 지출 금액이 큰 그룹을 뽑아 전달 할 수 있음

 

3. 실전에서 RFM 적용 시 고려할 점

- 정해진 기준은 없음. 비즈니스 성격과 상황에 따라 알맞은 기준을 세워 분류 해야 함.

- 대표적으로 다르게 적용 가능한 요소들은,  Recency, Frequency, Monetary를 각각 몇 단계로 나눌 것인지 / Frequency, Monetary를 집계하는 기간을 어떻게 설정할지 등이 있다.

 

4. RFM 고객 세분화 분석글을 읽고

새롭게 RFM 고객 세분화 분석에 대해 알고 나니, 판촉 활동을 상품이 아닌 고객 중심으로 진행 해봤으면 '장기적으로 더 좋은 기획(?)을 할 수 있지 않았을까' 하는 아쉬운 부분이 생각났다. 상품기획MD로 근무 했을 당시, 고객 보다는 상품 데이터를 주로 가공하고 분석하다 보니, 판매가 저조하거나 문제가 생겼을 때 주로 '가격'으로 접근 했던 기억이 난다. 기존 브랜드가 그렇게 해 왔기 때문에, 나 또한 다른 방법을 모색하지 않고 관성적으로 '판매 저조 → 할인 진행' 이라고 생각하고 큰 의미를 두지 않았었다. 반추해보면 이 부분이 기획자로써 엄청난 불이익으로 다가 왔고, 해결하기 너무 어려운 문제가 됐던것 같다. (지속적 가격 할인 → 저가 브랜드 이미지 제고→ 가격 원복의 어려움→퀼리티&디자인 업그레이드 어려움 → 원하는 신규 상품 기획 힘듦) 만약, 문제상황에서 RFM 분석으로 통해 고객을 세분화하고 액션 플랜을 진행했다면 어땠을까? 간접적이지만 세밀한 타겟팅이 더 좋은 성과를 보였을 수도 있다.

RFM 고객 세분화는 어떤 직무/업무에서도 활용 가능한 방식 인것 같다. 모든 비즈니스의 기본은 '고객'이니까. 기획업무를 하면서 고객 분석이 부족하다고 생각했었는데, 데이터리안 강의를 수강하는 동안 개인 프로젝트도 한번 도전해봐야 겠다는 생각이 든다.

 

본 내용은 아래 데이터리안 글을 참고/인용하여 작성했습니다.

 

 

RFM 고객 세분화 분석이란 무엇일까요