[TIL] 데이터리안 SQL 데이터 분석 캠프 입문반｜Week3｜RFM 고객 세분화 분석

 

 

 

 

💡 요약

• 개념 설명
  • RFM 고객 세분화 분석이란?
    
    
• SQL 실습
  
  • Recency, Frequency, Monetary로 변환하기
  • Recency, Frequency, Monetary로 그룹 나누어 고객 수 세어보기
  • 특정 조건의 고객 그룹 추출하기 
    
    
• 실무 팁
  • 비즈니스 특성에 맞는 고객군 분류
  • RFM 분석을 통한 CRM 마케팅
  • RFM 고객 세분화 분석 전체 프로세스

 

 

 

 

🌳 개념 설명

RFM 고객 세분화 분석 (RFM Analysis / RFM Segmentation)

• 고객들의 구매 패턴을 기준으로 그룹을 나누는 고객 세분화 모형

 

• Recency : 얼마나 최근에 구매했는지
         Frequency : 얼마나 자주 구매했는지
         Monetary : 얼마나 많은 금액을 구매했는지

 

• 예시
  • 구매 횟수, 금액 등을 기준으로 고객들의 등급을 나누고 등급별 혜택을 주는 경우
  • 고객을 그룹별로 나누어 별도의 메일, 문자, 푸시 등을 보내고 싶은 경우

 

 

🌳 Recency, Frequency, Monetary로 변환하기

 

 

•  CASE  구문 사용

 

 

🌳 Recency, Frequency, Monetary로 그룹 나누어 고객 수 세어보기

 

 

•  GROUP BY  구문 사용

 

 

🌳 특정 조건의 고객 그룹 추출하기

 

 

•  HAVING  절 사용

 

 

🌳 실무 팁

비즈니스 특성에 맞는 고객군 분류

• RFM 값을 어떤 기준으로, 몇 개로 나눌 것인지 고민
  • 비즈니스적인 맥락, 서비스 특성 고려하여 기준 설정

 

• (ex) 쿠팡 : 구매 주기가 짧음 → Recency 기준을 어떻게 설정할 것인가?
  • 최근 한 달 이내 구매 내역이 있는 경우 : 최근 구매 고객
  • 최근 한 달 이내 구매 내역이 없는 경우 : 이탈 고객

 

• (ex) 여행 상품 플랫폼 : 구매 주기가 김 → Recency 기준을 어떻게 설정할 것인가?
  • 최근 한 달 이내 구매 내역이 있는 경우 → 최근 구매 고객
  • 최근 한 달 이내에는 구매 내역이 없으나 최근 1년 이내에 구매 내역이 있는 경우 → 잠재 구매 고객
  • 최근 1년 이내에 구매 내역이 없는 경우 → 이탈 고객

 

RFM 분석을 통한 CRM 마케팅

• 구매 적었던 고객이 최근에도 구매 안 함 ≠ 구매 많았던 고객이 최근에 구매 안 함
• 메일, 문자, 푸시, 쿠폰 등으로 고객들의 참여를 높임
• 뚜렷한 비즈니스 목표 + 서비스에 대한 높은 이해도가 있어야 함

 

RFM 고객 세분화 분석 전체 프로세스

• RFM 분류 기준 세우기
• 고객 주문 데이터 RFM 값으로 변환하기
• 목적에 맞게 고객 그룹 분류하기
• 고객 그룹별 마케팅 전략 세우기

 

 

 

본 내용은 데이터리안 'SQL 데이터 분석 캠프 입문반' 을 수강하며 작성한 내용입니다.