RFM-Analyse
Definition & Bedeutung
Wie erkenne ich auf Basis des Kaufverhaltens der Vergangenheit, welche Kundengruppen lukrativ sind?
Die RFM-Analyse ist ein Scoring-Verfahren, mit dem Kunden in verschiedene Segmente eingeteilt werden. Es gilt die Kunden herauszufinden, die am wahrscheinlichsten auf Marketingmaßnahmen reagieren und entsprechend für eine Steigerung des ROIs sorgen. Drei Kennzahlen sind hier besonders relevant und daher namensgebend: Recency, Frequency und Monetary Value. Die Kunden werden also nach diesen KPIs eingeteilt und ein Marketer kann die Kunden finden, die am vielversprechendsten sind.
Wie funktioniert eine RFM-Analyse?
Für die RFM-Analyse werden für alle Kunden folgende Transaktionsdaten benötigt:
- Recency: Wann hat der Kunde das letzte Mal gekauft?
- Frequency: Wie häufig hat der Kunde in einem bestimmten Zeitrahmen gekauft?
- Monetary Value: Wie viel Umsatz hat der Kunde gebracht?
Diesen Daten wird dann jeweils ein Wert von 1-5 zugeschrieben. Hierbei wird ein höherer Wert gewählt, je besser der Kunde – je höher der Monetary Value, die Frequenz, oder eben je geringer die Recency. Damit wird jedem Kunden dann ein dreistelliger RFM-Score gegeben werden, z.B. 453.
Die Bewertung von Recency, Frequency und Monetary Value ist natürlich immer abhängig von verschiedenen Faktoren:
Wie werden die RFM-Kennzahlen bewertet?
Was ist eine gute Frequenz? Das ist natürlich stark abhängig von der Branche, in der man sich befindet. In einem Onlinehandel für Lebensmittel meint eine hohe Frequenz mehrfach die Woche, bei einem Autohandel können mehrere Jahre zwischen Käufen vergangen sein. Ähnliches gilt auch für Recency und Monetary Value.
Eine einfache Methode, den Kunden den RFM-Score zuteilwerden zu lassen, sind Quantile zu je 20%. Die Kunden werden der Reihe nach sortiert, das oberste Quantil bekommt eine 5, das unterste eine 1, und so weiter. So wird für alle drei KPIs zugegangen und es werden keine Referenzwerte benötigt.
Wofür braucht man eine RFM-Analyse?
Die RFM-Analyse ist ein wertvolles Tool, um die eigenen Kunden zu analysieren. Dabei muss allerdings beachtet werden, dass nur die Kunden analysiert werden, die das Unternehmen bereits hat, und auch nur deren bisheriges Verhalten. Es kann also keine Aussage über die Zukunft getroffen werden. Zugrunde liegt die Annahme, dass sich bisheriges Verhalten so weiter fortsetzt. Die RFM-Analyse ist also sehr gut dazu geeignet, wertvolle Bestandskunden zu identifizieren.
Mit Kundensegmentierung zur zielgerichteten Kundenansprache
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KPIs im eCommerce: Worauf du achten solltest
Key Performance Indicators (KPIs) im eCommerce helfen dir, deinen Erfolg zu überprüfen. Welche Parameter sind notwendig und wie solltest du sie anwenden, damit du deine Ziele erreichen kannst? Auf dem Weg zur datengetriebenen Steuerung deines Online-Shops gibt es einiges zu beachten.
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