1. RFM 분석이란?
RFM 분석은 데이터를 기반으로 고객을 세분화하고 가치를 평가하는 기법입니다.
RFM은 Recency(최신성), Frequency(빈도), **Monetary(금액)**의 약자로, 각각 다음을 의미합니다:
- Recency(최신성): 고객이 최근에 거래한 시점
- Frequency(빈도): 특정 기간 동안 고객이 거래한 횟수
- Monetary(금액): 고객이 소비한 총 금액
이 세 가지 요소를 조합하여 고객의 행동 패턴을 이해하고, 맞춤형 마케팅 전략을 세울 수 있습니다.
2. RFM 분석이 중요한 이유
- 고객의 충성도와 가치를 쉽게 파악
- 마케팅 예산을 효율적으로 사용
- 이탈 가능성이 높은 고객을 미리 식별
- VIP 고객을 찾아 특별한 관리 가능
예를 들어, RFM 분석을 통해 고객을 그룹화하면, 한 번도 구매하지 않은 고객에게는 리마인드 메시지를, VIP 고객에게는 특별 혜택을 제공하는 전략을 수립할 수 있습니다.
3. RFM 분석 단계
Step 1. 데이터 수집
- 필요한 데이터:
- 구매 날짜
- 구매 빈도
- 구매 금액
Step 2. RFM 점수 부여
- 각 지표에 대해 1~5 점수를 부여 (1: 낮음, 5: 높음).
- 예:
- 최신성(Recency)은 가장 최근에 구매한 고객이 높은 점수를 받음.
- 빈도(Frequency)와 금액(Monetary)도 상위 20%씩 높은 점수를 부여.
Step 3. 고객 세분화
RFM 점수를 조합하여 고객을 세분화:
- 555: VIP 고객 (가장 최근에 자주 구매하며 큰 금액 소비)
- 511: 신규 고객 (최근에 큰 금액은 아니지만 구매)
- 155: 과거 VIP 고객 (빈도와 금액은 높으나 최근 거래 없음)
- 111: 이탈 고객 (오래된 구매 이력과 낮은 빈도 및 금액)
4. RFM 분석 활용 사례
- VIP 고객 관리
- RFM 점수가 높은 고객에게 특별 할인이나 이벤트 초대.
- 예: “우리의 VIP 고객님을 위한 20% 할인 쿠폰!”
- 이탈 방지 캠페인
- Recency 점수가 낮은 고객을 대상으로 리마인드 메시지나 재구매 유도.
- 예: “오랜만이에요! 재방문을 기다립니다.”
- 잠재 고객 발굴
- Frequency와 Monetary가 낮지만 Recency 점수가 높은 고객에게 후속 마케팅.
- 예: “첫 구매 감사합니다! 두 번째 구매는 무료 배송!”
5. RFM 분석 도구 및 코드 예시
- 사용 도구: Excel, Python, R, SQL 등
- Python 코드 예시:
python코드 복사import pandas as pd
# 데이터 준비
df = pd.read_csv('customer_data.csv')
df['Recency'] = (pd.to_datetime('today') - pd.to_datetime(df['last_purchase_date'])).dt.days
df['Frequency'] = df['purchase_count']
df['Monetary'] = df['total_spent']
# RFM 점수 계산
df['R_score'] = pd.qcut(df['Recency'], 5, labels=[5, 4, 3, 2, 1])
df['F_score'] = pd.qcut(df['Frequency'], 5, labels=[1, 2, 3, 4, 5])
df['M_score'] = pd.qcut(df['Monetary'], 5, labels=[1, 2, 3, 4, 5])
df['RFM_Score'] = df['R_score'].astype(str) + df['F_score'].astype(str) + df['M_score'].astype(str)
print(df.head())
6. 결론: RFM 분석을 시작하세요!
RFM 분석은 간단하면서도 강력한 고객 분석 도구입니다.
데이터만 있다면 누구나 쉽게 시작할 수 있으니, 지금 바로 고객 데이터를 분석해보세요!
7. Call-to-Action
“RFM 분석을 활용한 고객 세분화, 직접 해보고 싶으신가요?
질문이나 피드백은 댓글로 남겨주세요!”
답글 남기기