RFM 고객 세분화 분석

데이터리안의 ‘RFM 분석이란 무엇일까요’를 읽고

• R: Recency
• F: Frequency
• M: Monetary

고객이 최근에 구매한 이력, 얼마나 자주 구매했는지, 얼마나 지출했는지 이 3가지 RFM 분석을 통해 고객의 특성을 파악하고, Segmentation(분류)하는 과정은 일반적인 마케팅의 사례라고 생각한다.

• 고객을 분류하기 위한 Segmentation 하기 위해 기존의 데이터에서 기준점을 세우는게 중요하다.
  • Recency: 2024-01-01 기준으로 최근 한 달 이내 결제했는가?
  • Frequency: 기준 몇 회 이상 주문했는가?
  • Monetary: 기준 얼마 이상 주문했는가?

위의 값을 바탕으로 T/F True에 해당하면 GOOD, F에 해당하면 BAD 이런식으로 고객을 선별할 수 있는 기준을 잘 활용해야한다.

ex) Recency: GOOD | FREQUENCY: GOOD | MONETARY: GOOD

에 해당하면 이 고객은 충성고객으로 판단할 수 있다.

ex) Recency: GOOD | FREQUECNY: BAD | MONEYTARY: GOOD

에 해당하면 이 고객은 최근에 구매했고 주문금액이 높지만, 자주 구매는 하지 않아서 쿠폰을 제공해준다든지 그런식으로 마음을 사로잡을 수도 있을 것 같다.

ex) RECENCY: BAD | FREQUENCY: BAD | MONETARY: BAD

에 해당하면 이 고객은 해당 쇼핑몰에서 더이상 구매를 하지 않을 수도 있다는 판단이 든다.

VIP고객에게 할인쿠폰 제공, 금액은 많이 사용했지만 구매를 안한지 1년이 넘은 고객, 구매를 최근에 했지만 금액이 작은고객 등 이러한 특성들을 파악해 고객의 마음을 사로잡는 마케팅이 정말 실무에서는 어려울 것 같다.

---

나의 한줄평

꼭 실무에서 이런 Insight를 도출해서 고객에게도 만족감을 주고 향후 일하게 될 회사에서도 실적을 높일 수 있는 기여를 하는 데이터 분석가가 되고 싶다.

 

이 글은 데이터리안의 'RFM 분석 기법이란 무엇일까요'를 참고하여 작성하였습니다.