RFM 고객 세분화 분석이 뭐야? (feat. 데이터리안 블로그)

 

 

CRM 이나 멤버쉽 마케팅에 관심이 있다면, RFM 분석이라는 말을 들어보았을 것이다.

나 역시 어렴풋이 들어는 봤으나 제대로 알지는 못했는데, 

이번 기회에 제대로 개념을 익히고, 생각해보게 되었다.

 

아래는 내가 SQL 강의를 듣고있는

데이터리안 블로그에서 일부 개념을 추려온 내용이다.

 

 

---

RFM 분석의 기본 개념

아래 세 가지 단어의 약자를 따서 RFM이라고 부르는데요.

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

즉, 사용자별로 얼마나 최근에, 얼마나 자주, 얼마나 많은 금액을 지출했는지에 따라 사용자들의 분포를 확인하거나 사용자 그룹(또는 등급)을 나누어 분류하는 분석 기법입니다. 구매 가능성이 높은 고객을 선정할 때 용이한 데이터 분석방법이라고 알려져 있고, 또 사용자들의 평소 구매 패턴을 기준으로 분류를 진행하기 때문에 각 사용자 그룹의 특성에 따라 차별화된 마케팅 메시지를 전달할 수 있는데요.

사용자 A와 B의 구매 기록을 체크해 보았을 때 아래와 같이 표현된다고 할 때, A와 B 중에서 누가 더 해당 서비스에 충성 고객이라고 할 수 있을까요?

사용자	최근 구매일	총 구매 횟수	총 구매 금액
A	3개월 전	28	1,280,000
B	2년 전	1	50,000

 

Recency, Frequency, Monetary 중 어느 것을 보더라도 B보다는 A가 해당 서비스에 충성도가 높다고 생각할 수 있을 것 같습니다. 

 

실전에서 RFM 적용 시 고려할 점

사실 RFM 고객 세분화 분석에서 ‘반드시 이렇게 해야 한다’고 정해진 것은 아무것도 없습니다. 비즈니스의 성격에 따라, 상황에 따라 알맞은 기준을 세우면 됩니다. 대표적으로 서비스마다 다르게 적용이 가능한 요소들은 아래와 같습니다.

• Recency, Frequency, Monetary를 각각 몇 단계로 나눌 것인가
• Frequency, Monetary를 집계하는 기간을 어떻게 설정할 것인가

분석하는 서비스에 따라 위와 같은 항목에서 설정되는 값이 모두 다를 수 있기 때문에 똑같이 RFM 기법을 적용한다고 하더라도 어느 서비스에서는 사용자 그룹을 3개로, 어느 곳에서는 사용자 그룹을 5개로 분류할 수가 있는 겁니다.

예를 들어, 쿠팡같이 생필품을 판매하는 플랫폼의 경우 한 달 이내 구매가 없을 때 이미 Recency 가 떨어지는 고객으로 분류할 수 있지만 29cm같이 고급화 전략을 쓰고 있는 플랫폼에서는 Recency 구분 기준을 한 달으로 세우면 너무 타이트한 기준이 될 수 있습니다. 콘텐츠 소비 데이터를 Recency(얼마나 최근에 콘텐츠를 봤는지), Frequency(얼마나 많이 봤는지), Duration(얼마나 오래 봤는지)으로 나누어 비슷하게 사용자들의 등급을 분류해 볼 수도 있습니다.

 

추가적으로 각각의 그룹에 해당하는 사용자들의 특성을 분석하여 서비스에 충성도가 높은 사용자가 특별히 많이 방문한 페이지, 많이 사용한 기능을 찾아내어 그 페이지 또는 기능을 일반 사용자들이 많이 사용하도록 유도하는 등의 작업을 해볼 수도 있겠습니다.

 

출처 데이터리안 블로그

---

 

나의 이전 경험 이야기 - 성인 교육 플랫폼의 CRM 마케팅

교육 플랫폼에서 퍼포먼스 마케터로 일할 당시, CRM 업무도 담당을 했었다.

당시의 메인 업무는 신규 온라인 클래스가 출시되면 마케터 1명이 붙어서 클래스에 대한 마케팅 전략부터 광고 기획, 운영, CRM까지 A-Z 를 담당하는 것이었다. 풀스택 마케터처럼 일한 것이다. 

 

마케팅 메세지를 발송할때 RFM 중에서도 Recency를 활용한 세그멘테이션을 많이 진행했던 기억이 난다.

 

<RFM 세그멘테이션을 통한 예시>

1)  Recency : 최근 3개월 내 온라인 클래스 구매 경험이 있는 회원 

2)  Recency : 최근 1년 내 회원가입한 회원 (활성회원이라고 평가)

진행 마케팅 -> 프로모션 진행시 할인율이 높은 쿠폰 제공 등 혜택을 통한 리텐션을 유도

 

더불어서,  Interest 라는 개념도 활용했었다. 단일 상품 판매가 아닌 커리어/취미/머니 등의 다양한 카테고리를 보유하고 있기에 유저의 흥미 요소가 다양했기 때문이다.

 

예시 1) Interest : 커리어 카테고리 온라인 클래스를 수강한 회원 

예시 2) Interest : 회원가입시 '커리어' 부분에 관심을 표한 회원 (온보딩시 간단한 설문을 진행했다.)

예시 3) Interest : 커리어 관련 특정 클래스에 '좋아요' 를 누른 회원

진행 마케팅 -> 커리어 관련 신규 클래스가 출시되면 정보 제공 및 구매 유도

 

Monetary 라던가 다른 기준으로도 좀 더 나눠볼 수도 있었겠지만

아쉽게도 당시에는 다른 업무들이 많아서 심화된 RFM 분석은 하지 못했던 것 같다. 

그래서 전체 고객 세그멘테이션 보다는 판매할 클래스의 타겟을 집중 분석하여 마케팅 메시지를 후킹하게 작성하거나,

적정한 제휴, 매체 광고, 쿠폰 플레이를 하여 효율을 올리고 매출을 발생시키는데에 집중하여 업무를 진행했던 기억이 있다.

 

요즘은 CRM 관련해서 적극적인 마케팅을 펼치는 기업도 많고, 최근 2~3년 동안 이 분야가 많이 발전해왔기 때문에 좀 더 심화된 RFM 분석의 레퍼런스를 많이 찾을 수 있을 것 같다. 여러가지를 찾으며 심화된 공부를 해보고 싶다. 

 

또한 앞으로 담당하게 될 브랜드에서는

마케팅 분야에서 RFM 분석을 적극적으로 활용해봐야겠다는 생각이 든다.

 

 

RFM 고객 세분화 분석이란 무엇일까요