So führen Sie eine RFM-Analyse durch, um eine noch gründlichere Marketingsegmentierung zu erhalten

Sie haben wahrscheinlich eine Vorstellung davon, wer Ihre Kunden sind, aber wie gut kennen Sie sie wirklich ? Jeder Kunde hat spezifische Wünsche und Bedürfnisse, und während herkömmliche Marketingtaktiken in der Vergangenheit dazu beigetragen haben, diese zu ermitteln, ist es am besten, das Wachstum im heutigen Geschäftsklima aufrechtzuerhalten, indem Sie datengesteuerte Marketingtools wie Aktualität, Häufigkeit und Geld (RFM .) verwenden ) Analyse.

In den folgenden Abschnitten erfahren Sie, was eine RFM-Analyse genau ist, wie sie berechnet wird und wie Sie damit Ihre Marketingleistung steigern können.

Was ist eine RFM-Analyse?

Sie haben wahrscheinlich schon von demografischen Merkmalen gehört und sie vielleicht sogar verwendet, um Kunden anzusprechen, aber leider geben Ihnen die demografischen Merkmale allein kein klares Bild vom Lebenszyklus eines Kunden in Ihrem Unternehmen. Wie der Wechsel von manuell bedienten Geschäftsfunktionen hin zu automatisierten Prozessen hat sich die Marktforschung in den letzten Jahren gewandelt.

Wie können Sie also die Kundenaktivität noch weiter aufschlüsseln, um das Kaufverhalten klar zu erkennen? Geben Sie die RFM-Analyse ein. Die RFM-Analyse kategorisiert Ihre Kunden basierend darauf, wie kürzlich sie gekauft haben, wie oft sie gekauft haben und wie viel Geld sie ausgegeben haben.

Lassen Sie uns etwas tiefer in diese drei Hauptkategorien eintauchen:

• Neuheit. Dies wird dadurch bestimmt, wie kürzlich ein Kunde Ihr Produkt oder Ihre Dienstleistung gekauft hat. Sie kann mit geschäftsspezifischen Filtern berechnet werden, zum Beispiel Einkäufe am letzten Tag, sieben Tage, zwei Wochen usw.
• Frequenz. Dies wird dadurch bestimmt, wie oft ein Kunde Ihr Produkt oder Ihre Dienstleistung innerhalb eines bestimmten Zeitraums gekauft hat. Auch diese Berechnung ist geschäftsspezifisch. Die Häufigkeit ist ein guter Indikator für die Kundenbegeisterung für Ihr Produkt.
• Geld. Dies hängt davon ab, wie viel ein Kunde ausgibt, wenn er bei Ihrem Unternehmen einen Kauf tätigt.

Um eine RFM-Analyse abzuschließen, erhält jede dieser Kategorien eine nummerierte Punktzahl. Mit dieser Punktzahl erhalten Sie ein vollständiges Kundenprofil, das Ihnen helfen kann, Geschäftsentscheidungen zu treffen, um bestimmte Kunden besser zu erreichen als mit der herkömmlichen Segmentierung.

Wir werden später darauf eingehen, wie dieser Score berechnet wird, aber zuerst sehen wir uns an, wie sich die RFM-Analyse von herkömmlichen Marketingmethoden unterscheidet.

Warum ist die RFM-Analyse besser als herkömmliche Segmentierungsmethoden?

Die Geschichte der RFM-Analyse im Vergleich zu herkömmlichen Segmentierungsmethoden ist eine von Daten. Vor der weit verbreiteten Verwendung von Datenanalysen nutzten Marktforschungsunternehmen demografische und psychografische Faktoren, um Kunden zu gruppieren.

Demografisch: Gruppen von Kunden und potenziellen Kunden, die anhand bestimmter Merkmale wie Alter, Geschlecht, Einkommen, Beruf usw. identifiziert werden.

Psychografisch: Gruppen von Kunden und potenziellen Kunden, die durch bestimmte psychologische Merkmale wie Persönlichkeit, Werte, Einstellungen, Interessen usw. identifiziert werden.

Daten erzählen eine einfachere Geschichte. Die RFM-Analyse ist ein datenzentriertes Modell, das auf einer gesamten Kundenpopulation basiert. Durch die Verwendung von Daten aus einer RFM-Analyse kann Ihr Unternehmen Interaktionen mit jedem Kunden definieren, was zu spezifischen Nachrichten und einer höheren Kundenzufriedenheit führt.

Die Vorteile der RFM-Analyse

Durch die Verwendung von Daten aus einer RFM-Analyse können Sie Ihre Kunden besser verstehen und ihr Kaufverhalten genauer untersuchen. Hier sind einige der Fragen, die Ihnen eine RFM-Analyse helfen kann:

• Wer ist Ihr typischer Kunde?
• Welche Kunden haben das Potenzial, mehr zu kaufen?
• Welche Kunden stehen kurz vor der Abwanderung?
• Welche Kunden stehen kurz davor, treue Kunden auf Lebenszeit zu werden?

Indem Sie diese Fragen beantworten und sich auf Ihre RFM-Analyse konzentrieren, können Sie die Kundenbindung verbessern und den Customer Lifetime Value optimieren. Durch die Bindung von Kunden senken Sie die Akquisekosten und wissen, welche Käufer Ihre Bemühungen wert sind und welche abwandern, egal was Sie tun.

So berechnen Sie RFM-Scores

Zunächst müssen Sie Ihre Kundenkaufdaten organisieren. Obwohl Sie dies in einer Tabelle verfolgen können, empfehlen wir Ihnen, in eine Customer-Relationship-Management-Lösung (CRM) oder eine Customer-Engagement-Management-Software zu investieren, um Kundendaten zu organisieren. Legen Sie anschließend einen für Ihr Unternehmen spezifischen Zeitraum für die Kaufrate fest.

Wenn beispielsweise ein Kunde, der alle zwei Wochen einkauft, ein großartiger Kunde ist, dann streben Sie einen Zeitraum von sechs Monaten bis zu einem Jahr als Zeitraum für die Kaufrate an. Eine kürzere Reichweite ist aufschlussreicher, muss aber für Ihr Unternehmen sinnvoll sein.

Sobald Ihre Daten organisiert sind und Sie über einen Zeitraum für die Kaufrate verfügen, können Sie die Daten jedes Kunden nach Aktualitätswert, Häufigkeitswert und Geldwert sortieren. Es ist am besten, diesen Teil relativ einfach zu halten, damit Sie sich nicht mit Daten überfordert fühlen.

Hier ist ein Beispiel:

Jetzt können Sie Ihr Punktesystem erstellen:

Schließlich fügen Sie alles zusammen und punkten Ihre Kunden. Basierend auf den oben genannten Kriterien sieht unsere RFM-Analyse wie folgt aus:

Kunde A ist also ein 321er – er hat kürzlich einen Kauf getätigt, er kauft zweimal im Jahr und gibt nicht viel aus.

Kunde B ist ein 213 – er hat vor einiger Zeit einen Kauf getätigt, er kauft nur einmal im Jahr, aber er gibt viel Geld aus.

Kunde C ist ein 332 – er hat vor kurzem einen Kauf getätigt, kauft häufig ein und gibt einen angemessenen Betrag aus.

Die Magie der RFM-Analyse besteht darin, dass sie Ihre Kunden mit der höchsten und der niedrigsten Punktzahl deutlich zeigt. Kunde C ist unser Kunde mit der höchsten Punktzahl, während Kunde B unser niedrigster Kunde ist. Mit diesen Informationen können wir Nachrichten und Strategien anpassen, um diese Kunden basierend auf ihrem Verhalten direkt anzusprechen.

So erstellen Sie eine RFM-Analysestrategie

Nachdem Sie Ihre RFM-Analyse abgeschlossen haben, ist es an der Zeit, Ihre Ergebnisse in umsetzbare Strategien umzuwandeln. Sprechen Sie treue Kunden mit einer höheren Punktzahl an mit Angeboten und Angeboten wie:

• Mengenrabatte;
• exklusive Studien;
• eine höhere Stufe der Mitgliedschaft im Treueprogramm;
• exklusiver früher Zugang zum Verkauf.

Und Ihre Kunden mit niedrigerer Punktzahl? Erinnern Sie sie mit E-Mails zur erneuten Interaktion daran, dass Sie immer noch da sind. Hier ist ein Beispiel aus Grammarly:

Bestimmen Sie für all Ihre Kunden, die irgendwo dazwischen liegen, deren Stärken und Schwächen als Kunde und zielen Sie mit gezielten Kampagnen darauf ab. Ein Kunde, der beispielsweise kürzlich eine All-in-One-Plattform für den geschäftlichen Arbeitsbereich für sein Remote-Team erworben hat, kann gut auf das Marketing für ein eBook zum Verwalten von Remote-Mitarbeitern reagieren. Denken Sie daran, jeder Gruppe nur Kampagnen und Angebote zu senden, die sie interessant finden.

Hier einige Beispiele für Kundengruppen:

• Champions: Ihre Markenbotschafter sozusagen. Sie erzielen die höchste Punktzahl und sorgen in ihren Kreisen für positive Resonanz auf Ihre Marke.
• Wahrscheinliche Loyalisten: Kunden, die viel Geld ausgeben und sich wertgeschätzt fühlen müssen, um Championkunden zu werden.
• Treue Kunden: Sind mit Ihrem Produkt oder Ihrer Dienstleistung zufrieden und nutzen es häufig. Es ist unwahrscheinlich, dass sie zu einem alternativen Dienst wechseln, aber es ist wichtig, sie bei Laune zu halten.
• Neue Benutzer: Sie sind neu für Ihr Produkt oder Ihre Dienstleistung und müssen gepflegt werden, um zu treuen Kunden zu werden. Diese Gruppe sollte ständig überwacht werden.
• Behalten Sie im Auge: Diese Kunden sind von Abwanderung bedroht. Überprüfen Sie ihr Verhalten, um festzustellen, warum sie gehen könnten. Personalisieren Sie das Messaging, um das Vertrauen und die Loyalität der Marke zu verbessern.
• Kurz vor dem Einschlafen: Bestandskunden, die in letzter Zeit keinen Einkauf getätigt haben. Machen Sie einen Schub mit hyperrelevantem Marketing, um diesen Kunden erneut zu binden.
• Verlorene Ursache: Diese Kunden haben die Nutzung Ihres Produkts oder Ihrer Dienstleistung eingestellt und eine Alternative gefunden.

Sie können Ihre RFM-Analysestrategie so anpassen, dass sie diese verschiedenen Kundensegmente direkt anspricht. 90 Prozent der führenden Vermarkter sagen, dass die Personalisierung erheblich zur Rentabilität beiträgt.

Das Tolle an der RFM-Analyse ist, dass Sie Ihren Marketingansatz ständig anpassen und analysieren können, je nachdem, wo sich Ihre Kunden befinden und wie sie sich verhalten. Das bedeutet mehr Personalisierung, mehr Rentabilität und auch einen höheren Kundenwert.

Eine letzte Anmerkung

Wir haben die RFM-Analyse von oben nach unten behandelt. Sie sollten jetzt alles haben, was Sie brauchen, um eine RFM-Analyse für Ihr Unternehmen zu implementieren, einschließlich eines Verständnisses von:

• was eine RFM-Analyse ist;
• warum eine RFM-Analyse für Ihr Unternehmen besser ist als herkömmliche Segmentierungsmethoden;
• die Vorteile der RFM-Analyse;
• wie man RFM-Analyseergebnisse berechnet;
• was mit Ihren RFM-Analyseinformationen zu tun ist.

Denken Sie daran, Ihre RFM-Analyseimplementierung auf alle Ihre Käufer zu konzentrieren, nicht nur auf die neuen. Sie kennen bereits die Kosten für die Neukundengewinnung, achten Sie also auch auf Ihre Bestandskunden und belohnen Sie ihre Treue.

Am Ende haben Sie ein besseres Verständnis dafür, wer Ihre Kunden sind und was sie an Ihrem Unternehmen schätzen.