RFM 분석: 고객 세분화를 위한 핵심 전략
RFM 분석이란?
RFM 분석은 고객의 구매 행동을 기반으로 고객을 세분화하는 기법으로, Recency(최근성), Frequency(빈도), Monetary(금액) 세 가지 지표를 활용합니다. 기업은 이 분석을 통해 고객 가치를 평가하고, 맞춤형 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다.
RFM 지표 정의
Recency(최근성) : 고객이 마지막으로 구매한 날짜
Frequency (빈도) : 일정 기간 동안 고객이 구매한 횟수
Monetary (금액) : 일정 기간 동안 고객이 소비한 총 금액
일반적으로 고객의 구매 빈도와 금액만으로 충성도를 판단하는 것은 한계가 있습니다. 예를 들어, 구매 금액이 높더라도 오랫동안 구매하지 않은 고객은 브랜드에 대한 관심이 줄어들었을 가능성이 있습니다. 반면, 최근 지속적으로 구매하는 고객은 기업의 핵심 고객이 될 가능성이 큽니다. RFM 분석은 이러한 요소를 종합적으로 고려하여 고객을 보다 정밀하게 분류하는 데 활용됩니다.
RFM 분석이 필요한 이유
기업이 고객 데이터를 활용하여 마케팅 전략을 최적화할 때, 단순히 구매 횟수나 금액만 고려하면 고객의 실제 가치를 놓칠 수 있습니다. 예를 들어, 한 고객이 지난 3년 동안 10번의 구매를 했지만 최근 1년 동안 구매한 적이 없다면, 이 고객은 브랜드를 이탈했을 가능성이 큽니다. 반면, 한 달에 2~3번씩 꾸준히 구매하는 고객이라면 충성도가 높다고 볼 수 있습니다.
즉, RFM 분석을 통해 기업은 다음과 같은 핵심 질문에 대한 답을 얻을 수 있습니다.
- 기업에 가장 가치 있는 고객은 누구인가?
- 최근 이탈한 고객을 다시 유입시키려면 어떤 전략이 필요한가?
- 잠재적으로 VIP 고객이 될 가능성이 있는 그룹은 누구인가?
- 고객 세그먼트별로 어떤 차별화된 마케팅 전략을 적용해야 하는가?
이러한 분석은 결국 고객 맞춤형 마케팅의 핵심이 됩니다.
RFM 분석 방법
RFM 분석은 고객 데이터를 점수화하여 그룹을 나누는 방식으로 진행됩니다.
1) 데이터 수집
기업의 CRM(Customer Relationship Management) 시스템, 온라인 쇼핑몰, POS(Point of Sale) 시스템에서 고객의 구매 데이터를 확보합니다.
2) 각 지표별 점수 부여 (1~5점)
RFM 분석에서는 일반적으로 각 지표(Recency, Frequency, Monetary)에 대해 1~5점의 점수를 부여합니다.
<RFM 점수 부여 예시>
| 고객 ID | 최근 구매일 | 구매 빈도 (회) | 총 구매 금액 (원) | Recency 점수 | Frequency 점수 | Monetary 점수 |
| 101 | 2024-02-10 | 15 | 1,200,000 | 5 | 5 | 5 |
| 102 | 2023-12-01 | 8 | 800,000 | 4 | 4 | 4 |
| 103 | 2022-08-15 | 3 | 300,000 | 2 | 2 | 2 |
| 104 | 2024-01-20 | 10 | 600,000 | 5 | 4 | 3 |
- Recency 점수: 최근 구매한 고객일수록 높은 점수를 받음
- Frequency 점수: 구매 횟수가 많을수록 높은 점수
- Monetary 점수: 총 구매 금액이 많을수록 높은 점수
각 지표의 점수를 합산하여 최종 RFM 점수를 계산한 후, 이를 바탕으로 고객을 세분화합니다.
RFM 분석을 활용한 고객 세분화
| 고객 유형 | 특징 | 마케팅 전략 |
| VIP 고객 (High R, High F, High M) | 최근 구매했고, 자주 구매하며, 높은 소비를 하는 고객 | VIP 전용 혜택, 로열티 프로그램, 맞춤형 추천 |
| 잠재 VIP 고객 (High R, Medium-High F, Medium-High M) | 최근 구매했고, 빈도와 소비가 평균 이상 | 맞춤형 프로모션 제공, VIP 승급 유도 |
| 이탈 위험 고객 (Low R, High F, High M) | 과거에 자주 구매했지만 최근 구매하지 않음 | 리마인드 이메일, 특별 할인 제공 |
| 신규 고객 (High R, Low F, Low M) | 최근 구매했지만 아직 많이 구매하지 않음 | 웰컴 프로모션, 추가 할인 쿠폰 제공 |
| 수익성이 낮은 고객 (Low R, Low F, Low M) | 구매 빈도와 소비 금액이 낮음 | 관심 유도 마케팅, 리마케팅 캠페인 |
RFM 점수를 기반으로 고객을 몇 가지 유형으로 나눌 수 있습니다.
여기서는 RFM 점수를 기반으로 고객을 5가지 유형으로 나누었지만 몇개의 유형으로 나눌지는 분석가의 주관이 들어갑니다.
유의미한 결과가 나오기 위해서는 적절한 고객 유형의 수를 설정하는 것이 중요하겠죠?
이와 같이 고객 세분화를 통해 맞춤형 전략을 실행하면 마케팅 비용을 줄이고 효율성을 극대화 할 수 있습니다.
RFM 분석은 효율적인 고객 세분화를 가능하게 하며
기업이 데이터를 기반으로한 전략을 수립할 수 있도록 도와주는 강력한 분석 방법입니다