RFM 세분화를 사용하여 참여도와 충성도를 높이는 방법

전통적인 마케팅 세분화는 인구 통계만을 기반으로 하지만 현대 마케팅에는 더 흥미로운 것이 있습니다. 이를 RFM 세분화라고 하며, 이는 귀중한 고객 세분화를 생성하는 구매 행동을 기반으로 하는 데이터 기반 접근 방식입니다.

RFM 세분화란 무엇입니까?

당신이 파티를 주최하고 있는데 손님들 중에 군중들에게 낯선 사람들이고 너무 부끄러워 어울리지 못하는 사람들이 있다고 상상해 보십시오. 물론 당신은 모든 손님들이 즐겁게 파티를 즐기기를 원합니다. 그것이 당신이 개입하여 친구들에게 소개하는 이유입니다. 모두가 파티를 즐길 수 있도록 참여가 중요합니다.

글쎄요, 이것은 초대된 사람의 수가 매우 제한적이고 손님을 알고 있는 파티에서만 작동합니다. 그러나 사라진 고객을 참여시키고 온라인 상점에서 계속 구매하게 하려면 어떻게 해야 할까요? 먼저 고객을 알아야 하며 고객이 수백 또는 수천 명이 될 수 있습니다. 즉, 누가 가장 활동적이고 가장 활동적이지 않은지 모릅니다. 또는 누가 사라지고 누가 번성하고 있는지.

실제로, 이탈한 사람을 파악하는 데 지속적으로 너무 늦기 때문에 매일 많은 고객을 잃을 수 있습니다.

RFM 세분화는 여기에서 도움이 될 수 있는 방법입니다. 고객을 파악하고 행동별로 그룹화하는 데 도움이 됩니다. 따라서 최고 고객과 이탈하려는 고객의 목록이 항상 업데이트됩니다. 이를 통해 레이저 타겟 마케팅 캠페인을 설계하고 고객의 행동과 상태를 파악하여 커뮤니케이션할 수 있으며, 이는 결국 더 관련성 높은 메시지와 더 나은 결과로 이어질 것입니다.

Shep Hyken은 다음과 같이 말했습니다. "고객이 자신을 외부인처럼 느끼게 하면 결국에는 고객과 비즈니스를 하는 데 도움이 되는 경쟁자를 찾게 될 것입니다." RFM 세분화에서 제공하는 데이터는 스마트 WooCommerce 세그먼트를 생성하고, 고객을 파악하고, 고객과 좋은 관계를 구축하여 결코 버림받았다고 느끼지 않도록 할 수 있는 길을 열 수 있습니다.

RFM 세분화 작동 방식

RFM은 최근성, 빈도 및 금전적 가치를 나타냅니다. 고객 가치를 분석하고 이러한 주요 특성을 기반으로 고객을 동질적인 그룹으로 나누는 데이터 모델링 방법입니다. 이러한 그룹을 통해 마케터는 관련성이 높은 커뮤니케이션을 통해 특정 고객 클러스터를 타겟팅할 수 있으며 일반적으로 훨씬 더 높은 응답률을 생성합니다.

각 RFM 지표를 분석해 보겠습니다.

• 최근성( Recency ) : 고객이 브랜드와 활동하거나 거래한 후 얼마나 시간이 흘렀습니까? 일반적으로 활동이 의미하는 것은 구매이지만, 이는 사이트를 마지막으로 방문한 시간이나 브랜드의 모바일 앱을 사용한 시간과 같이 몇 가지 다른 의미일 수 있습니다. 종종 고객이 브랜드와 거래를 하거나 거래를 한 일이 많을수록 브랜드에서 오는 커뮤니케이션을 더 잘 받아들이고 개방적일 것입니다.
• 빈도 : 고객이 특정 기간 동안 브랜드에 참여하거나 거래한 횟수는? 고객이 브랜드와 더 자주 활동할수록 더 많이 참여합니다. 따라서 그들은 사라지는 고객보다 해당 브랜드에 충성할 가능성이 더 큽니다. 이런 식으로 일회성 고객을 별도로 분류할 수 있습니다.
• 금전적 : 특정 기간 동안 고객이 브랜드 구매에 지출한 금액은 얼마입니까? 더 많이 지출하는 고객은 더 적게 지출하는 고객과 다른 대우를 받아야 합니다. 고객을 세분화할 때 중요한 요소이기도 한 평균 구매 금액은 금전적 가치를 빈도 가치로 나누어 계산할 수 있습니다.

왜 신경을 써야 합니까?

오늘날 소매 및 전자 상거래에서 가장 간단하고 효과적인 도구 중 하나인 RFM 세분화는 고객 행동에 대한 필수 정보를 제공할 수 있습니다. 이를 통해 고객을 최고에서 최악으로 빠르게 분류할 수 있습니다. 고객을 의미 있는 그룹으로 분류하는 데 도움이 될 수 있습니다. 다음은 몇 가지 예입니다.

• 3차원 모두에서 높은 점수를 받은 역대 고 가치 고객 . 그들은 자주 구매합니다. 다른 고객에 비해 주문 금액이 크고 최근에 구매했습니다.
• 최근성 및 금전적 측면에서는 높은 점수를 받지만 빈도 측면에서는 낮은 가치를 지닌 신규 고객 입니다. 그들은 최근에 일부 고가 주문을 했지만 구매 빈도는 결정되지 않았습니다.
• 빈도와 금전적 측면에서 높은 점수를 받았지만 최근성에서 낮은 점수를 받은 고 가치 고객 을 이탈합니다. 그들은 한때 고가의 주문을 자주 하는 최고의 고객 중 하나였지만 지금은 꽤 오랫동안 존재하지 않았습니다.
• 세 가지 차원 모두에서 낮은 점수를 받은 가치가 낮은 고객 입니다. 이 고객은 매우 적은 양의 낮은 가치의 주문을 했으며 더 이상 존재하지 않습니다.

이제 이 모든 고객 세그먼트로 무엇을 할 수 있는지 상상해 보십시오. 예를 들어, 가치가 낮은 고객을 버리고 비용을 절감하고 가치가 더 높은 고객에게 리소스를 집중하여 참여를 유지할 수 있습니다. 기본적으로 RFM은 너무 늦기 전에 주의를 집중할 위치를 알려줍니다.

다음은 RFM을 작동시키는 방법에 대한 몇 가지 예입니다.

• 인센티브를 제공하거나 특별 액세스를 제공하거나 그랜드 배지를 잠금 해제하여 항상 가치가 높은 고객이 차별화된 느낌을 받을 수 있도록 하십시오.
• 개인화 된 육성 캠페인으로 새로운 고가치 고객이 계속 구매하도록 독려하십시오.
• 캠페인을 다시 활성화하여 이탈하려는 사람들의 참여를 다시 유도하십시오.

아직 RFM 세분화를 비즈니스에 구현하지 않았다면 지금이 적기입니다. RFM 분석을 사용하여 고객을 세분화하는 방법을 살펴보겠습니다.

자신의 비즈니스를 위해 RFM 세분화를 수행하는 방법

첫째, 쇼핑 행동을 기반으로 고객을 필터링할 수 있는 고객 세분화 도구가 필요합니다. Growmatik은 이러한 목적에 적합한 후보입니다. 고급 고객 세분화가 가능한 무료 도구입니다. 또한 이러한 각 세그먼트에 자동화된 이메일을 보낼 수도 있습니다.

최신

먼저 최근 값을 기준으로 고객을 필터링해야 합니다. 이렇게 하려면 사람 페이지로 이동하여 맨 위에 있는 모든 고객 을 선택합니다. 이제 Shopping Activity > Purchase date에 대한 첫 번째 필터를 추가합니다. 마지막 구매가 언제 이루어졌는지 알고 싶으므로 상단에서 마지막 시간 을 선택한 다음 x일 미만을 선택하십시오. 이것은 가장 최근에 쇼핑 활동을 한 사용자를 대상으로 합니다. 각각 x일 이상 전 을 사용하여 이탈했거나 곧 제거하려는 고객을 타겟팅할 수 있습니다.

빈도

구매 빈도를 표시하려면 Shopping Activity > Number of orders에 대한 두 번째 필터를 추가하십시오. x보다 크거나 x보다 작은 선택기를 사용하고 금액을 입력합니다.

통화의

마지막 지표는 금전적입니다. 거래 가치에 따라 사용자를 선택하고 싶습니다. 필터 목록에서 쇼핑 활동 > 주문 값 을 선택하고 x보다 크거나 x보다 작은 선택기를 유사하게 사용 합니다.

RFM 세그먼트 저장 및 사용

고객 필터링을 마치면 마케팅 캠페인에 사용하기 위해 저장해야 합니다. 이렇게 하려면 세그먼트 저장 버튼을 클릭하고 상위 고객이든 이탈 고객이든 타겟팅하는 사용자 유형에 따라 이름을 입력합니다.

이제 고객 행동을 기반으로 지속적으로 업데이트되는 고객 세그먼트가 있으며 이 세그먼트를 개인화 또는 마케팅 작업의 조건으로 사용할 수 있습니다. 왼쪽 사이드바에서 세그먼트를 선택하고 상단의 세그먼트로 이메일 보내기 버튼을 클릭하기만 하면 언제든지 해당 세그먼트 내부의 사람들에게 마케팅 이메일을 보낼 수 있습니다.

마찬가지로 상위 고객, 이탈하려는 상위 고객, 이탈 고객 등에 대해 여러 세그먼트를 만들고 저장할 수 있습니다. 모든 비즈니스에는 "최고" 또는 "이탈"에 대한 고유한 정의가 있으며 귀하도 선택해야 합니다. . 예를 들어, 식료품을 판매하는 상점에서 한 달 동안 고객이 활동하지 않는 것은 분명히 고객 이탈의 신호이지만 냉장고를 판매하는 상점에서는 그렇지 않습니다.

마무리

RFM은 주의를 기울여야 하는 부분과 주의를 기울여야 하는 시기를 파악하는 데 도움이 되는 가장 중요한 데이터 기반 고객 세분화 방법 중 하나입니다. 이를 통해 사용자 참여 및 유지를 개선하기 위한 전술적 결정을 내릴 수 있습니다.

향후 블로그 게시물에서 특정 RFM 세그먼트와 Growmatik으로 생성하는 방법에 대해 자세히 살펴보겠습니다. 또한 전반적인 사용자 참여를 개선하기 위해 이러한 각 고객 세그먼트에 무엇을 할 수 있는지 논의할 것입니다.