RFM 분석이란? 고객을 이해하고 타겟팅하는 마케팅 전략
마케팅에서 고객 세분화는 성공적인 캠페인을 위해 필수입니다. 고객을 잘 이해하고 맞춤 전략을 세우는 것이 마케팅이 기본이자 핵심이기 때문입니다. 이를 위해 마케팅 전략을 세울 때 자주 사용되는 분석기법 중 하나가 RFM 분석입니다. RFM 분석이 무엇인지, 어떻게 활용하는지 한 번 알아보겠습니다.
RFM 분석이란?
RFM 분석은 고객 행동 데이터를 기반으로 고객을 세분화하는 방법입니다. 아래 3가지 지표의 앞글자를 따서 RFM으로 부르고 있습니다.
- Recency (최근 구매 시점) : 고객이 마지막으로 구매한 시점이 얼마나 최근이가를 나타내는 지표입니다. 최근에 구매한 사람일수록 브랜드에 대한 관심이 높다고 판단합니다.
- Frequency (구매 빈도) : 일정 기간 동안 고객이 얼마나 자주 구매했는지를 나타내는 지표입니다. 자주 구매하는 고객은 브랜드에 대한 충성도가 높다고 판단합니다.
- Monetary (구매 금액) : 고객이 일정 기간 동안 얼마나 많은 금액을 소비했는지 나타내는 지표입니다. 구매 금액이 큰 고객은 높은 가치를 지닌 고객으로 판단합니다.
RFM 분석 절차
RFM 분석은 다음과 같은 절차로 진행됩니다.
1. 데이터 수집
먼저 , 고객 데이터를 수집합니다. 고객 ID, 구매 날짜, 구매 금액, 구매 물품 등의 데이터가 포함되어야 합니다. 고객의 행동을 분석하고 점수화하는데 필요한 정보입니다.
2. RFM 점수 계산
- Recency 점수 : 고객이 가장 최근에 구매한 날짜를 기준으로 점수를 매깁니다. 일반적으로, 최근에 구매한 고객일수록 높은 점수를 부여합니다.
- Frequency 점수 : 일정 기간 동안의 구매 횟수를 기준으로 점수를 매깁니다. 자주 구매한 고객일수록 높은 점수를 부여합니다.
- Monetary 점수 : 일정 기간 동안의 총 구매 금액을 기준으로 점수를 매깁니다. 많이 소비한 고객일수록 높은 점수를 부여합니다.
3. RFM 점수 결합
각 고객에 대해 Recency, Frequency, Monetary 점수를 결합하여 하나의 RFM 점수를 만듭니다. 예를 들어, Recency 5점, Fequency 3점, Monetary 3점을 받았다면, 점수는 533이 됩니다.
4. 고객 세분화
결합한 점수를 바탕으로 고객을 세분화합니다. 특징에 따라 그룹을 나눠 마케팅 전략을 짜기 위한 초석입니다.
- 최고의 고객 (Best Customers) : RFM 점수가 모두 높은 고객. 자주, 최근에 그리고 많이 구매한 고객입니다.
- 잠재 고객 (Potential Loyalists) : Recency와 Frequency는 높지만 Monetary가 낮은 고객. 최근에 자주 구매하지만 금액이 적은 고객입니다.
- 이탈 고객 (At-Risk Customers) : Recency가 낮고 Frequency와 Monetary가 높은 고객. 과거에는 자주 많이 구매헀지만 최근에는 구매가 없는 고객입니다.
RFM 장점
- 쉽고 직관적 : RFM 분석은 단순한 지표를 활용하여 고객을 분석하므로 이해하기 쉽고 직관적입니다.
- 효과적인 세분화 : 중요한 고객을 식별하고 그들에게 맞춤형 마케팅 전략을 적용할 수 있습니다.
- 데이터 기반 의사결정 : 구체적인 데이터에 기반하여 마케팅 전략을 세울 수 있습니다.
RFM 분석을 통한 마케팅 전략 수립
RFM 분석으로 고객을 세분화 했다면 맞춤형 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다.
- 맞춤형 프로모션 : 각 고객 세그먼트에 맞는 맞춤형 프로모션을 제공하여 구매를 유도할 수 있습니다. 예를 들어, 최고의 고객에게는 VIP 할인을 제공하고, 잠재 고객에게는 추가 구매를 유도하는 프로모션을 진행할 수 있습니다.
- 고객 유지 전략 : 이탈 위험이 있는 고객에게 특별 혜택을 제공하여 재구매를 유도할 수 있습니다. 예를 들어, 오랫동안 구매하지 않은 고객을 대상으로 복귀 고객 환영 특별 할인을 제공할 수 있습니다.
- 고객 충성도 강화 : 높은 가치를 지닌 고객에게는 VIP 혜택 등을 제공하여 충성도를 높입니다. 예를 들어, 구매 금액이 큰 고객에게는 무료 선물이나 특별 이벤트 초청장을 제공할 수 있습니다.
RFM 분석 활용 사례
1. 아마존
- 아마존은 고객의 구매 이력 데이터를 수집하여 RFM 분석을 실시했습니다.
- Recency : 점수를 통해 최근 구매한 고객들을 식별하고, 이들에게는 관련 제품 추천과 새로운 프로모션 제공
- Frequency : 점수를 바탕으로 자주 구매하는 고객들을 대상으로 VIP 프로그램을 운영하여 추가 혜택 제공
- Monetary : 점수를 기준으로 고가의 제품을 구매한 고객들에게는 프리미엄 서비스를 제공하여 충성도 강화
2. 델타 항공
- 델타 항공은 자사의 마일리지 프로그램 회원 데이터를 RFM 분석하여 고객을 세분화했습니다.
- Recency : 점수를 통해 최근에 비행한 고객들을 식별하고, 이들에게는 다음 비행 시 추가 마일리지 적립 혜택 제공Frequency : 점수를 바탕으로 자주 비행하는 고객들에게는 무료 업그레이드나 라운지 이용 혜택 제공
- Monetary : 점수를 기준으로 높은 금액을 지출하는 비즈니스 고객에게는 전용 서비스와 특별 이벤트 초청 혜택 제공
RFM 분석은 고객의 행동을 이해하고 그에 맞춘 전략을 수립하는 데 매우 유용한 도구입니다. 이를 통해 고객 세그먼트를 효과적으로 관리하고, 맞춤형 마케팅 전략을 실행함으로써 더 높은 고객 만족도와 매출을 달성할 수 있습니다. 마케팅 담당자라면 RFM 분석을 활용하여 고객과의 관계를 강화하고, 비즈니스 성과를 극대화 해보세요.