Ecom-Datenreihe: Was ist RFM-Segmentierung?
E-Commerce-Data-Science-Konzepte ein Thema nach dem anderen einfach machen.
Einfache, effektive Marketing-Segmentierung, die Öffnungen, Klicks und Conversions verbessert
Traditionell haben Vermarkter eine Segmentierung basierend auf demografischen Merkmalen erstellt👨👩🐈👶. Die meisten E-Commerce-Marken ziehen es jedoch heute vor, Data Science anzuwenden, um eine Verhaltenssegmentierung basierend auf dem Kaufverhalten zu entwickeln. Zum Beispiel, welche Produkte sehen / kaufen sie 🛒? Welchen Weg haben sie genommen, um zu Ihrer Website zu gelangen 📍? (bewusstsein vs. Absicht). Außerdem, was ist ihr Engagement🖱️ (Nutzung / öffnet / Klicks / Ansichten)?
Was ist der Vorteil der Segmentierung? Zwar gibt es viele, Ich werde meine Top drei Liste hier:
- Fokussiert & personalisiertes Marketing
- Niedrigere Marketingkosten
- Bessere Produktentwicklung
Die Gruppierung von Kunden nach Verhalten ermöglicht kontextualisiertes Marketing anstelle von E-Mail-Blasts, was wiederum die Marketingkosten senkt. Durch die Ausrichtung auf eine fokussierte Teilmenge von Kunden (ein Segment!) mit ähnlichen Attributen erhalten Sie wahrscheinlich bessere Öffnungsraten, höhere Conversions und Return-on-Ad-Spend (ROAS). Das Beste ist, dass Sie zukünftige Produkte nach dem Geschmack Ihrer Kunden anbieten können.
RFM ist eine Datenmodellierungsmethode zur Analyse des Kundennutzens. Es steht für recency, frequency und monetary, das sind nur drei Metriken, die beschreiben, was Ihre Kunden getan haben. Die Aktualität misst die Zeit (normalerweise in Tagen) zwischen der letzten Bestellung Ihres Kunden und dem heutigen Tag. Die Häufigkeit misst, wie viele Gesamtbestellungen die Kunden hatten, und dies ist der durchschnittliche Betrag, den sie für diese Bestellungen ausgegeben haben.
RFM begann in den Tagen des Direktmarketings und ist bis heute eines der einfachsten und effektivsten Tools im Einzelhandel und E-Commerce. Um RFM zu erstellen, müssen Sie Ihre Daten transformieren und eine Punktzahl von hoch nach niedrig zuweisen. Hier ist ein einfaches Beispiel mit drei Ebenen (Hoch, mittel, niedrig) — Sortieren Sie die Bestellungen Ihrer Kunden in einer Spalte und weisen Sie eine Punktzahl von 3 für Kunden mit null Bestellungen, einen Wert von 2 für Kunden mit einer Bestellung und 1 für Kunden mit 2 oder mehr Bestellungen oder Stammkunden zu. Dies gibt Ihnen Ihre Frequenzmetrik. Dann wiederholen Sie diesen Vorgang für Aktualität und Geld. Am Ende erhalten Sie drei Werte, einen für jede Säule des RFM, der beschreibt, wie wertvoll jeder Kunde ist, wobei einer der beste ist.
Warum ist RFM wichtig? Warum sollte es mich interessieren?
RFM ist wichtig, weil es Ihnen ermöglicht, Ihre Kunden schnell vom Besten zum Schlechtesten zu sortieren und zu ordnen, und es ist sehr effektiv bei der Beschreibung des Kundenverhaltens. Mit RFM-Scores können Sie viele nützliche Kundensegmente erstellen. Wir beginnen mit MVPs, die Ihre besten Kunden mit Bestnoten in allen drei Dimensionen sind. Hohe Ausgaben neue Kunden, die in Bezug auf Aktualität und Geld hoch punkten, aber in Bezug auf die Häufigkeit niedrig sind, weil sie erst kürzlich gekauft haben. Im entgegengesetzten Spektrum haben Sie hochwertige Churn-Kunden, die seit einiger Zeit nicht mehr gekauft haben. Sie werden hoch auf Aktualität und Geld punkten, aber niedrig auf Aktualität. Schließlich Kunden mit geringem Wert, die in allen drei Dimensionen niedrige Punktzahlen erzielen und wahrscheinlich nichts wert sind. Sie können beim Marketing Geld sparen, indem Sie diese Benutzer unterdrücken UND die Öffnungs- und Klickraten verbessern.
Warum sollte es dich interessieren? Wir haben gesehen, dass die Top 5% der Kunden im Durchschnitt 10x als alle anderen ausgeben und ein Drittel Ihres Gesamtumsatzes ausmachen. Top-Kunden haben tendenziell einen höheren durchschnittlichen Bestellwert und werden eher treue Fans Ihrer Marke. Treue Fans neigen dazu, Mundpropaganda und Empfehlungen zu generieren, was sie wertvoller macht.Kurz gesagt, Sie sollten mehr Zeit darauf verwenden, Ihre Top-Kunden glücklich zu machen, und RFM kann Ihnen helfen, herauszufinden, wo Sie sich konzentrieren und was zu tun ist.
Warum kann RFM für mich tun?
Wenn Sie es noch nicht getan haben, nutzen Sie RFM, um eine Kundensegmentierung für Ihre Marketingkampagnen zu erstellen und mit der Optimierung zu beginnen. Sie können:
- Den roten Teppich für Ihre VIPs ausrollen.
- Entwerfen Sie Werbekampagnen für Kunden, die am ehesten kaufen.
- Erstellen Sie personalisierte Angebote und Erinnerungen für Kunden, die kurz vor der Abwanderung stehen.
- Re-targeting abgewanderter hochwertiger Kunden, um sie zurückzugewinnen.
Es gibt viele weitere Anwendungsfälle für RFM. Sie können relevantere, kontextualisierte Kampagnen erstellen, die unterschiedliche Kunden unterschiedlich ansprechen. Die Segmentierung verbessert die Öffnungen und Klicks und bringt mehr Marketing-Dollar ein. Wenn Sie es noch nicht tun, sollten Sie es unbedingt sein. Eine unserer Kunden fand dank RFM 20% mehr hochwertige Kunden, die sie während ihrer jährlichen Planung ansprechen konnte.Zusammenfassend steht RFM für recency, frequency und monetary, wobei Recency das wichtigste ist. Warum? Das liegt daran, dass Online-Shopping ein nicht vertraglicher Handelsakt ist, bei dem die Menschen frei kommen und gehen können, wie sie möchten. Sie können nur davon ausgehen, dass ein Kunde „lebt“ und an Ihnen interessiert ist, wenn er Ihnen dies kürzlich bei einem Kauf mitgeteilt hat.
Finden Sie Ihr RFM. Sortieren Sie Ihre Kunden vom Besten zum Schlechtesten und integrieren Sie diese Segmente in Ihre Marketingaktivitäten!
Vergessen Sie nicht, dass Daten Macht sind, und wir möchten den Menschen die Macht über E-Commerce-Daten zurückgeben. Begleiten Sie uns und beginnen Sie noch heute mit Ihren Daten zu wachsen.
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Ursprünglich veröffentlicht in tresl.co
Peter S. Fader Bruce G. S. Hardie Ka Lok Lee, RFM und CLV: Verwendung von Iso-Wertkurven für die Kundenstammanalyse (2004)