[Analytics Methods] RFM 분석

[Analytics Methods] RFM 분석

 

---

RFM 분석이란?

RFM 분석은 Recency(최근 구매 시점), Frequency(구매 빈도), Monetary(구매 금액)의 세 가지 지표를 기반으로 고객을 세분화하는 방법론.

이를 통해 고객의 구매 패턴을 이해하고, 마케팅 전략을 최적화할 수 있다.

---

RFM의 구성 요소

1. Recency (최근성)

• 정의: 고객이 마지막으로 구매한 시점과 분석 시점 사이의 시간 간격.
• 예시: "최근 30일 내에 구매한 고객"은 최근성이 높은 고객으로 간주.

2. Frequency (빈도)

• 정의: 특정 기간 동안 고객이 얼마나 자주 구매했는지.
• 예시: "지난 6개월 동안 5번 구매한 고객"은 빈도가 높은 고객.

3. Monetary (금액)

• 정의: 고객이 특정 기간 동안 지출한 총 금액.
• 예시: "지난 1년 동안 1,000,000원을 지출한 고객"은 금액이 높은 고객.

 

세 가지 지표 모두, 회사 내 목표 등을 기준으로 설정한다. RFM 각각 5점 척도로 분류해서 총 125가지 케이스로 나눈다.

이후, 클러스터링을 통해서 고객을 세분화하거나 임계값을 기준으로 고객을 분류해서 전략을 최적화한다.

---

RFM 분석의 목적

1. 고객 세분화: 고객을 다양한 그룹으로 나누어 각 그룹의 특성을 이해.
2. 마케팅 캠페인 최적화: 각 그룹에 맞는 타겟 마케팅 전략을 수립.
3. 고객 생애 가치(LTV) 예측: RFM 점수를 기반으로 고객의 장기적인 가치를 평가.
4. 이탈 방지: 이탈 가능성이 높은 고객을 사전에 식별하고 재활성화 캠페인을 진행.

CRM에서 나온 방법론 중 하나라서 LTV와 관련이 깊다. LTV를 나타내는 지표 중 하나가 RFM이다.

---

RFM 분석 단계

1. 데이터 수집 및 전처리

• 고객 ID, 구매 날짜, 구매 금액 데이터를 확보한다.
• 결측치 처리 및 데이터 정제를 수행한다.

2. RFM 지표 계산

• Recency: 분석 기준 날짜에서 마지막 구매 날짜를 뺀 값.
• Frequency: 고객별 구매 횟수 계산.
• Monetary: 고객별 총 구매 금액 계산.

3. RFM 점수 부여

• 각 지표를 기준으로 고객을 그룹화한다. (예: 1~5점 척도)
• 높은 점수일수록 우수한 고객으로 간주.

4. 고객 세분화

• RFM 점수를 조합하여 고객을 그룹화한다. (예: 555, 111 등)
• 주요 고객 그룹:
  • 핵심 고객: 모든 점수가 높은 그룹 (예: 555)
  • 잠재 고객: Frequency와 Monetary가 높으나 Recency가 낮은 그룹 (예: 155)
  • 이탈 고객: Recency가 낮은 그룹 (예: 111)

5. 인사이트 도출 및 액션 플랜 수립

• 각 그룹의 특성을 분석하여 맞춤형 전략 수립.
  • 예: 핵심 고객에게는 로열티 프로그램 제공, 이탈 고객에게는 재참여 유도 캠페인 진행.

---

RFM 분석의 장점

1. 간단하고 효과적: 데이터를 기반으로 한 직관적인 세분화.
2. 적용 가능성: 다양한 산업군과 비즈니스 모델에 활용 가능.
3. 정량적 평가: 고객 가치를 정량적으로 측정.

---

RFM 분석의 한계

1. 정적 분석: 시간에 따른 동적인 고객 행동 변화를 반영하기 어려움.
2. 복합적 고객 행동 간과: RFM 지표 외의 요인(예: 고객 만족도, 브랜드 충성도 등)을 고려하지 않음.
3. 일반화 문제: 모든 고객이 동일한 기준으로 평가되므로 세부적 행동 패턴을 놓칠 수 있음.