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🌳 RFM 분석이란?
- Recency : 얼마나 최근에 구매했는가
Frequency : 얼마나 자주 구매했는가
Monetary : 얼마나 많은 금액을 지출했는가 - 사용자의 구매 패턴을 기준으로 사용자 분포 확인, 사용자 그룹/등급을 분류하는 분석 기법
- 구매 가능성이 높은 고객 선정에 용이
- 사용자 그룹의 특성에 따라 차별화 된 마케팅 메시지 전달 가능
- 비즈니스의 성격 · 상황에 따라 기준 설정
- Recency : 2021-01-01일 기준으로 최근 한 달 이내에 결제되었는가
→ 2021-01-01일 기준으로 한 달 이내에 구매 기록이 있으면 ‘recent’ 이외는 ‘past’ - Frequency : 3회 이상 주문하였는가
→ 3회 이상 구매시 ‘high’, 3회 미만 구매시 ‘low’ - Monetary : 500달러 이상 주문하였는가
→500달러 이상 구매시 ‘high’, 500달러 미만 구매시 ‘low’
- Recency : 2021-01-01일 기준으로 최근 한 달 이내에 결제되었는가
🌳 RFM 적용 시 고려할 점
- Recency, Frequency, Monetary를 각각 몇 단계로 나눌 것인가
- Frequency, Monetary를 집계하는 기간을 어떻게 설정할 것인가
💭 소감
RFM이라는 말을 들어보긴 했지만 어떤 의미인지는 처음 알게 됐는데, 알고 보니 일상과 굉장히 밀접한 부분이어서 흥미로웠다!
매일 울리는 앱 알람들이 귀찮기도 했는데, 그 때마다 그냥 홍보 차원에서 모든 사용자에게 일괄적으로 보내는 줄 알았다.
그런데 이게 RFM 분석을 통한 CRM 마케팅 전략이었다니! (나도 모르게 마케팅에 당하고 있었다니!🤣)
알람이 귀찮기도 하면서 또 한 번씩은 알람에 뜬 문구에 혹해서 어플에 들어가서 직접 내용을 보기도 했는데,
나를 분석해서 날아온 마케팅 전략이라고 생각하니 너무 신기하기도 하고 재밌기도 하다🤭
데이터 분석이 어떻게 실무로 이어지는지 알게 된 첫 번째 사례인데, 앞으로 이렇게 하나씩 알게 될 때마다 너무너무 재밌을 것 같아 기대가 된다! 3주차에 직접 RFM 분석 실습을 해본다니 열심히 배워봐야겠다🌱
본 내용은 데이터리안 'SQL 데이터 분석 캠프 입문반' 을 수강하며 작성한 내용입니다.
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