RFM 고객 세분화 분석

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

사용자별로 얼마나 최근에, 얼마나 자주, 얼마나 많은 금액을 지출했는지에 따라 사용자들의 분포를 확인하거나 사용자 그룹(또는 등급)을 나누어 분류하는 분석 기법

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

정해진 답은 없으니 상황에 따라 알맞은 기준을 세우면 된다!

RFM 고객 세분화 분석은 '인사이트'를 내기 위한 분석이 아니다

이 글을 읽기 전에는 나도 모르게 데이터를 보다보면, 분석을 하다보면 '인사이트'가 생기는 걸까? 라고 생각을 해버렸다...

데이터 분석 문화가 성숙하지 않은 조직 또한 ‘데이터 분석가를 뽑았으니까, 우리가 놀랄만한 멋진 인사이트를 가져와’라는 태도로 데이터 분석가를 대합니다.

• RFM 고객 세분화 분석에서 합리적으로 기준을 잡는 방법

데이터 분석가가 하는 일, 특히 성과가 나는 일의 대부분은 분석의 목적이 분명하다!

당연한 거였음... 나만해도 회사에서 '일단 해봐!' 하고 명확하지 않은 지시를 내릴 때 짜증난다 생각했으면서... 반성!

RFM 고객 세분화 분석의 목적 = CRM 마케팅

보통은 CRM(Customer relationship management) 마케팅을 위해서 많이 한다.

분석의 목적이 없기 때문에 RFM 분석 시 기준을 세울 때 어려워한다고 한다. 내가 분석하려는 데이터의 R, F, M의 기준을 잡는 것, 어떻게 잡을지에 대한 고민을 많이 해보는 것이 좋을 것 같다.