RFM-Segmentierung für Ihren Shopify-Shop

Wir haben in unserem vorherigen Beitrag über verschiedene Ansätze zur Kundensegmentierung gesprochen. Dieses Mal konzentrieren wir uns auf die RFM-Analyse und erklären, wie sie funktioniert, warum sie besser ist als andere Segmentierungsmethoden und wie sie in Shopify automatisiert werden kann.

Was ist RFM-Analyse?

RFM steht für Recency, Frequency und Monetary Value of Orders. Das RFM-Modell segmentiert Kunden anhand dieser Parameter: Es bewertet, wann eine Person das letzte Mal eingekauft hat, wie oft sie bestellt und wie viel sie ausgegeben hat.

Basierend auf dieser Bewertung wird jedem Kunden ein RFM-Score zugeordnet. Die Berechnung basiert auf dem Bereich von 1 bis 5 für jeden Parameter (Aktualität, Häufigkeit und Geldwert) und ergibt RFM-Scores von 111 bis 555.

Wie berechnet man RFM-Segmente?

Der Prozess läuft wie folgt ab:

1. Legen Sie die Werte für jede Punktzahl innerhalb jedes Parameters fest
2. Definieren Sie, ob einige Parameter für Sie wichtiger sind als andere
3. Filtern Sie Kundenauftragsdaten basierend auf Ihren Score-Werten
4. Erstellen Sie RFM-Kundensegmente

Jetzt noch ein paar Details.

Im Bewertungsbereich steht 1 für die niedrigste (z. B. Kunden, die einen einzigen Kauf getätigt haben) und 5 für die höchste (Kunden, die die meisten Bestellungen getätigt haben). Während die RFM-Analyse eine reine Berechnung ist, liegt es an Ihnen, bestimmte Ebenen für jeden Parameter festzulegen: Für die Häufigkeit können Sie beispielsweise Kunden mit 20, 50 oder 100+ Bestellungen 5 Punkte zuweisen – die Anzahl hängt von Ihren individuellen Anforderungen ab Geschäft.

Sie können wählen, wie RFM-Scores berechnet werden: Sie können jeden Parameter gleich behandeln oder einem oder zwei von ihnen ein größeres Gewicht geben . Wenn Sie langlebige Produkte verkaufen, ist der Geldwert wahrscheinlich der bedeutendste, aber wenn Sie etwas verkaufen, das etwa monatlich erneuert wird, dann ist die Häufigkeit Ihr wichtigster Parameter.

Wenn Sie die Tabelle mit allen Bewertungen haben, können Sie RFM-Kundensegmente erstellen. Diejenigen mit der höchsten Gesamtpunktzahl sind Ihre treuesten Kunden und die am niedrigsten Ende haben das höchste Abwanderungsrisiko.

Es kann eine unterschiedliche Anzahl von Gruppen geben – Sie entscheiden, was für Ihren Shop sinnvoll ist. Mit der Loyal-App haben wir uns für 6 RFM-Kundensegmente entschieden und die wichtigsten unterschieden, um anders zu kommunizieren:

Die Vorteile der RFM-Segmentierungsstrategie

Die RFM-Segmentierung basiert ausschließlich auf Auftragshistoriendaten und ist damit die objektivste Methode. Das bedeutet nicht, dass alle anderen Methoden abgelehnt werden sollten: Wann immer es auf Ihr Unternehmen anwendbar ist, können Sie Kundengruppen basierend auf demografischen, geografischen und anderen Merkmalen unterscheiden. Aber mit der RFM-Formel erhalten Sie die universellsten Segmente und Kundenaufschlüsselungen basierend darauf, wie viel Vertrauen und Loyalität sie in Ihr Geschäft setzen.

Apropos bedeutendste Vorteile, die RFM-Kundensegmentierung ist:

• 100 % datengesteuert und genau. Die RFM-Analyse ist nicht anfällig für menschliche Fehler und subjektive Interpretationen. Es ist ausschließlich auf Bestellverlaufsdaten angewiesen und gibt Ihnen verdauliche Kundensegmente, basierend darauf, wie sie mit Ihrem Geschäft interagieren.

Außerdem ist es immer aktuell. Im Gegensatz zu anderen Segmentierungsmethoden, die möglicherweise nur schwer rechtzeitig aktualisiert werden können, da sie auf verschiedenen Daten von Drittanbietern beruhen, ist das RFM-Modell immer genau und aktuell.

• Hilfreich bei der Optimierung von Marketingbudgets. RFM-Daten ermöglichen es Händlern zu verstehen, für welche Kundengruppen es sich lohnt, Kampagnen zu erstellen, und welche besser ignoriert werden sollten, um Ressourcen zu sparen.

Als die RFM-Analyse in den 1990er Jahren zum ersten Mal eingesetzt wurde, war ihr primäres Ziel, die Marketingkosten zu optimieren. Unternehmen wollten die Kosten für das Versenden von Direktmailings an Verbraucher reduzieren, die für sie durch genauere Schätzungen der Nachfrage nicht von Vorteil sind.

• Einfach automatisiert. Sie können die RFM-Analyse in Excel durchführen, aber es besteht keine Notwendigkeit, Aktualität, Häufigkeit und Geldwertparameter manuell durchzugehen – einige Tools erledigen das für Sie.

Bei Services für Kundenanalysen finden Sie verschiedene Möglichkeiten: Panoply bietet beispielsweise eine einfache RFM-Segmentierung mit SQL-Abfragen und RFM Calc bietet einen RFM-Bericht auf der Grundlage von aus Shopify exportierten Bestelldaten. Außerdem können Shopify-Apps RFM-Daten zugeordnet sein oder diese enthalten.

Shopify RFM-Segmentierung mit Hilfe von Apps

Sehen Sie sich diese Apps auf Shopify für die RFM-Kundensegmentierung an:

• Treu (kostenlos): Die App unterscheidet automatisch 6 Kundengruppen nach der RFM-Formel. Sie können die Analyse so oft durchführen, wie Sie möchten, um immer über aktuelle Berichte zu verfügen – unabhängig von der Größe Ihres Geschäfts wertet die App Ihre Bestelldaten in wenigen Minuten aus. Außerdem gibt Ihnen Loyal Tipps, wie Sie Laser-Targeting-Kampagnen für jedes der RFM-Segmente erstellen können. Und das alles kostenlos!

LOYAL KOSTENLOS INSTALLIEREN

• RetentionX Analytics (ab 179 $ pro Monat): Die App unterscheidet 6 Kundengruppen von den besten bis zu den schlechtesten. Es lässt sich auch in verschiedene Dienste integrieren, um Metriken wie Kundenakquisitionskosten, durchschnittlicher Bestellwert, Produktrücklaufquote und Bruttomarge zu berechnen.
• Enthüllen: Kundendatenplattform (kostenloser Plan verfügbar, ab 99 $ pro Monat für maßgeschneiderte RFM-Segmente und andere Funktionen): Die App erstellt 11 Kundengruppen und gibt ihnen lustige Namen (Sie haben „Seelenverwandte“ als Ihre treuesten Kunden und „Auseinanderbrechen“ als eine Gruppe von verlorenen Kunden). Im kostenpflichtigen Plan können Sie Segmente anpassen und sie auf anderen Parametern als RFM basieren: Umsatz vs. Marge, CLV und andere.
• Repeat Customer Insights (ab 29 $ pro Monat): Die App identifiziert 10 Kundengruppen und zeigt sie in verschiedenen RFM-Rastern an, wobei nur zwei Parameter berücksichtigt werden (also das Aktualitätshäufigkeitsmodell, Häufigkeit und Geldwert oder Geldwert und Aktualität).

Anwendungsbeispiele der RFM-Analyse in Marketingkampagnen

Es gibt unendlich viele Möglichkeiten, unterschiedliche Kundensegmente anzusprechen. Sehen wir uns einige Beispiele an, wie Sie RFM-Segmente verwenden können, um besser mit Ihren Kunden in Kontakt zu treten und mehr zu verkaufen.

• Effektive Produkteinführungen. Wenn Sie eine neue Produktveröffentlichung planen, ist es sinnvoll, Ihren engagiertesten Kunden frühzeitig Zugriff zu gewähren. Sie schätzen die Exklusivität Ihres Angebots und können Ihr Produkt bekannt machen. Wenn die Reaktion treuer Kunden gut ist, können Sie ihre Bewertungen verwenden, wenn Sie das neue Produkt bei allen anderen bewerben.

Es kann sowohl für physische als auch für Softwareprodukte funktionieren. Beispielsweise kann ein Unternehmen, das Letzteres herstellt, langjährige Abonnenten zu exklusiven Betatests einer neuen Funktion einladen. Sie können zwei Fliegen mit einer Klappe schlagen: Holen Sie sich Feedback zu Ihrem Produkt und sorgen Sie dafür, dass sich Ihre Kunden stärker eingebunden und somit loyaler fühlen.

• Engagement mit kürzlichen Erstkäufern. Es ist wichtig, mit neuen Kunden zu kommunizieren, um die Chance nicht zu verpassen, sie wieder in Ihr Geschäft zu locken. An die Gruppe der letzten Neukunden können Sie E-Mails mit einem Rabatt auf die nächste Bestellung, einer Einladung zum Treueprogramm, einer Erläuterung der Vorteile relevanter Produkte, Cross-Selling-Angeboten usw. senden.

• Bindung von Kunden, die nicht aktiv waren. Die RFM-Analyse zeigt Ihnen eine Gruppe von Menschen, die Sie zu verlieren drohen. Sie können erneut mit ihnen in Kontakt treten, indem Sie sie an Ihre Produkte, Neueinführungen, Werbeaktionen usw. erinnern.

RFM-Segmentierung, um mehr Kunden zu gewinnen

Definitionsgemäß stützt sich die RFM-Segmentierung auf drei Ordnungsmerkmale: Aktualität, Häufigkeit und Geldwert. Das Schöne an dieser Methode ist, dass sie sich auf präzise und genaue Daten konzentriert – Sie können mit Kundengruppen, die mit der RFM-Analyse erstellt wurden, nichts falsch machen. Es hilft Ihnen, den Prozentsatz treuer und abwanderungsgefährdeter Kunden zu verstehen, herauszufinden, wer das Potenzial hat, mehr zu kaufen und Ihnen mehr zu vertrauen, und diejenigen zu unterscheiden, die Sie ignorieren können, um Marketinggelder zu sparen.