Shopify 스토어의 RFM 세분화

이전 게시물에서 고객 세분화에 대한 다양한 접근 방식에 대해 이야기했습니다. 이번에는 RFM 분석에 중점을 두고 작동 방식, 다른 세분화 방법보다 나은 이유 및 Shopify에서 자동화하는 방법에 대해 설명합니다.

RFM 분석이란 무엇입니까?

RFM은 주문의 최근성, 빈도 및 금전적 가치를 나타냅니다. RFM 모델은 다음 매개변수를 사용하여 고객을 분류합니다. 마지막으로 구매한 시간, 주문 빈도 및 지출 금액을 평가합니다.

이 평가를 기반으로 각 고객에게 RFM 점수가 할당됩니다. 계산은 각 매개변수(최근성, 빈도 및 금전적 가치)에 대해 1에서 5까지의 범위에 의존하며 결과적으로 111에서 555까지의 RFM 점수가 됩니다.

RFM 세그먼트를 계산하는 방법은 무엇입니까?

프로세스는 다음과 같이 진행됩니다.

1. 각 매개변수 내에서 각 점수에 대한 값 설정
2. 일부 매개변수가 다른 매개변수보다 더 중요한지 정의
3. 점수 값을 기반으로 고객 주문 데이터 필터링
4. RFM 고객 세그먼트 생성

이제 몇 가지 더 자세한 정보를 제공합니다.

점수 범위에서 1은 최저(예: 단일 구매 고객)를 나타내고 5는 최고(가장 많은 주문을 가져온 고객)를 나타냅니다. RFM 분석은 순수한 계산이지만 각 매개변수에 대해 특정 계층을 설정하는 것은 귀하에게 달려 있습니다. 사업.

RFM 점수 계산 방법을 선택할 수 있습니다. 각 매개변수를 동등하게 처리하거나 그 중 하나 또는 두 개에 더 큰 가중치를 부여할 수 있습니다 . 오래 지속되는 제품을 판매하는 경우 금전적 가치가 가장 중요하지만 월 단위로 갱신되는 제품을 판매하는 경우 빈도가 주요 매개변수가 됩니다.

모든 점수가 포함된 테이블이 있으면 RFM 고객 세그먼트를 생성할 수 있습니다. 전체 점수가 가장 높은 고객이 가장 충성도가 높은 고객이고 가장 낮은 고객이 이탈 위험이 가장 높습니다.

다른 수의 그룹이 있을 수 있습니다 . 상점에 적합한 그룹을 결정하십시오. Loyal 앱을 사용하여 6개의 RFM 고객 세그먼트를 구분하여 가장 중요한 고객 세그먼트를 구분하여 다르게 커뮤니케이션했습니다.

RFM 세분화 전략의 이점

RFM 세분화는 순전히 주문 내역 데이터를 기반으로 하므로 가장 객관적인 방법입니다. 다른 모든 방법론을 거부해야 한다는 의미는 아닙니다. 비즈니스에 적용할 수 있을 때마다 인구 통계, 지리적 및 기타 특성을 기반으로 고객 그룹을 구별할 수 있습니다. 그러나 RFM 공식을 사용하면 매장에 대한 신뢰와 충성도를 기반으로 가장 보편적인 세그먼트와 고객 분석을 얻을 수 있습니다.

가장 중요한 이점에 대해 말하자면 RFM 고객 세분화는 다음과 같습니다.

• 100% 데이터 기반이며 정확합니다. RFM 분석은 인적 오류 및 주관적인 해석에 취약하지 않습니다. 주문 내역 데이터에만 의존하며 매장과 상호 작용하는 방식을 기반으로 이해하기 쉬운 고객 세그먼트를 제공합니다.

또한 항상 최신 상태입니다. 다른 제3자 데이터에 의존하기 때문에 제시간에 업데이트하기 어려울 수 있는 다른 세분화 방법과 달리 RFM 모델은 항상 정확하고 최신 상태입니다.

• 마케팅 예산 최적화에 도움이 됩니다. RFM 데이터를 통해 판매자는 캠페인을 생성할 가치가 있는 고객 그룹과 무시하는 것이 더 나은 고객 그룹을 이해하여 리소스를 절약할 수 있습니다.

RFM 분석이 1990년대에 처음 사용되었을 때 주요 목표는 마케팅 비용을 최적화하는 것이었습니다. 기업은 수요에 대한 보다 정확한 추정을 통해 자신에게 도움이 되지 않는 소비자에게 DM을 보내는 비용을 줄이기를 원했습니다.

• 쉽게 자동화됩니다. Excel에서 RFM 분석을 수행할 수 있지만 최근성, 빈도 및 금전적 가치 매개변수를 수동으로 검토할 필요가 없습니다. 일부 도구가 이를 수행합니다.

고객 분석을 위한 서비스에서 다양한 기회를 찾을 수 있습니다. 예를 들어 Panoply는 SQL 쿼리를 사용하여 간단한 RFM 세분화를 제공하고 RFM Calc는 Shopify에서 내보낸 주문 데이터를 기반으로 하는 RFM 보고서를 제공합니다. 또한 Shopify 앱은 RFM 데이터 전용이거나 포함할 수 있습니다.

앱의 도움으로 Shopify RFM 세분화

RFM 고객 세분화를 위해 Shopify에서 다음 앱을 확인하십시오.

• 충실한 (무료): 앱이 RFM 공식에 따라 6개의 고객 그룹을 자동으로 구분합니다. 항상 새로운 보고서를 받고 싶은 만큼 자주 분석을 실행할 수 있습니다. 매장 규모에 관계없이 앱은 몇 분 만에 주문 데이터를 평가합니다. 또한 Loyal은 각 RFM 세그먼트에 대해 레이저 타겟 캠페인을 만드는 방법에 대한 팁을 제공합니다. 그리고 모든 것이 무료입니다!

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• RetentionX Analytics (월 $179부터): 앱은 상위 그룹에서 최악의 그룹까지 6개의 고객 그룹을 구분합니다. 또한 다양한 서비스와 통합하여 고객 획득 비용, 평균 주문 가치, 제품 반품률 및 총 마진과 같은 메트릭을 계산합니다.
• Reveal: 고객 데이터 플랫폼 (맞춤형 RFM 세그먼트 및 기타 기능에 대해 월 99달러부터 무료 플랜 사용 가능): 앱은 11개의 고객 그룹을 생성하고 재미있는 이름을 지정합니다(가장 충성도가 높은 고객으로 "소울메이트"가 있고 잃어버린 고객 그룹으로서의 "이별"). 유료 플랜에서 세그먼트를 사용자 정의하고 RFM과 다른 매개변수(수익 대 마진, CLV 등)를 기반으로 세그먼트를 설정할 수 있습니다.
• 반복 고객 인사이트 (월 $29부터): 앱은 10개의 고객 그룹을 식별하고 두 개의 매개변수만 고려하여 서로 다른 RFM 그리드에 표시합니다(따라서 최근 빈도 모델, 빈도 및 금전적 가치 또는 금전적 가치 및 최근성).

마케팅 캠페인에서 RFM 분석 적용의 예

다양한 고객 세그먼트에 접근하는 방법은 무궁무진합니다. RFM 세그먼트를 사용하여 고객과 더 잘 소통하고 더 많이 판매할 수 있는 방법의 몇 가지 예를 살펴보겠습니다.

• 효과적인 제품 출시. 새로운 제품 출시를 계획하고 있다면 가장 열성적인 고객에게 조기에 액세스할 수 있도록 하는 것이 좋습니다. 그들은 귀하의 제안의 독점성을 높이 평가하고 귀하의 제품에 대한 소문을 퍼뜨릴 수 있습니다. 충성도가 높은 고객의 반응이 좋으면 다른 사람에게 신제품을 홍보할 때 리뷰를 사용할 수 있습니다.

물리적 제품과 소프트웨어 제품 모두에서 작동할 수 있습니다. 예를 들어, 후자를 생산하는 회사는 새로운 기능에 대한 독점적인 베타 테스트에 오랜 가입자를 초대할 수 있습니다. 당신은 하나의 돌로 두 마리의 새를 잡을 수 있습니다. 당신의 제품에 대한 피드백을 받고 고객이 더 많이 참여하게 하고 따라서 당신에게 더 충성스럽게 느끼게 만듭니다.

• 최근 최초 구매자와의 관계. 신규 고객과 소통하는 것이 중요하므로 고객이 매장을 계속 방문할 수 있는 기회를 놓치지 마십시오. 신규 최근 고객 그룹에 다음 주문 할인, 로열티 프로그램 초대, 관련 제품 혜택 설명, 교차 판매 제안 등의 이메일을 보낼 수 있습니다.

• 활성화되지 않은 고객 유지. RFM 분석은 당신이 잃을 위험에 처한 사람들의 그룹을 보여줄 것입니다. 당신은 그들에게 당신의 제품, 신제품, 판촉 등에 대해 상기시켜 그들과 다시 참여할 수 있습니다.

더 많은 고객을 확보하기 위한 RFM 세분화

정의에 따르면 RFM 세분화는 최신성, 빈도 및 금전적 가치의 세 가지 주문 특성에 의존합니다. 이 방법의 장점은 정확하고 정확한 데이터를 중심으로 한다는 것입니다. RFM 분석으로 생성된 고객 그룹은 잘못될 수 없습니다. 충성도가 높은 고객과 이탈 위험이 있는 고객의 비율을 이해하고, 더 많이 구매하고 더 많이 신뢰할 수 있는 잠재 고객을 식별하고, 마케팅 비용을 절약하기 위해 무시할 수 있는 고객을 구별하는 데 도움이 됩니다.