RFM 고객 세분화 분석에 대하여

이번 포스팅은 아래 데이터리안 아티클을 읽고 작성했습니다!

간단하게 RFM 분석법에 대해 요약하고, 주목한 점들을 정리해보겠습니다.

RFM 고객 세분화 분석이란 무엇일까요

 

RFM 분석법은 사용자들의 행동 패턴을 통해 타겟팅 하는 방식 중 가장 범용적으로 사용할 수 있고, 특히 구매 고객들을 분류하는 데 효과적입니다.

구매 고객들은 다음 3가지 기준에 따라 분류됩니다.

• Recency - 얼마나 최근에 구매했는가
• Frequency - 얼마나 자주 구매했는가
• Monetary - 얼마나 많은 금액을 지출했는가

이러한 기준들을 통해서 구매 고객들을 분류한 후, 각 고객군별 차별화된 마케팅 전략을 펼치는 등의 기대 효과를 얻을 수 있습니다.

이외에도 충성 고객들이 자주 사용하는 기능 또는 자주 방문하는 페이지 등을 찾아내 일반 사용자들에게도 이를 자주 사용하도록 유도하는 등의 전략을 생각해볼 수 있습니다.

 

한 가지 주목할 점은 R, F, M 기준은 절대적이지 않다는 사실입니다.

각 서비스마다 특성이 다르기 때문에 각 기준을 서비스 특성에 맞게 세울 필요가 있습니다.

예를 들면, 생필품을 판매하는 이커머스 서비스는 고급화 전략을 구사하는 플랫폼과는 다른 Recency 기준을 잡아야 합니다.

두 서비스간에는 구매 주기가 다르다는 차이가 있기 때문입니다.

 

이번 포스팅에서는 RFM 분석 기법에 대해서 알아봤는데요, 구매 고객들을 세분화하는 범용적인 아이디어인 동시에 다양하게 적용될 수 있는 분석법이라는 사실을 알았습니다.

물론 RFM 분석의 단점 또한 존재하지만 이를 서비스 특성에 맞게 적절히 사용한다면 서비스 개선 또는 성장에 도움이 될 수 있을 것 같습니다.