• [제품 X]/[특별 이벤트] 등에 얼마를 지불할 의향이 있습니까?
• [사이트]의 제품에서 개선하고 싶은 점은 무엇인가요?

답변을 분석할 때는 반복 구매를 하는 사용자와 한 번만 구매하는 사용자 간의 차이에 주목하세요. 차이가 크다면 그 빈도가 비즈니스에 필수적인 요소입니다.

결과를 분석해 보니, 최근성 조사에서처럼 두 항목의 차이가 크지 않았습니다. 따라서 해당 비즈니스는 좋은 빈도성 점수보다는 최근 구매가 더 중요했습니다.

Monetary Value

RFM 모델을 사용한 고객 데이터베이스 세분화의 세 번째 요소는 Monetary Value입니다. 금전적 가치는 고객이 평생 동안 지출한 전체 금액입니다.

사이트에서 지출한 금액이 가장 높은 금액부터 가장 낮은 금액까지 목록을 정렬하고 데이터베이스를 4~5개의 동일한 부분으로 나누기만 하면 됩니다(결정한 방법에 따라 다름). 그런 다음 각 부분에 어트리뷰트 포인트를 지정합니다. 이 세 가지 세분화 기준을 적용하면 각 고객의 RFM 점수를 나타내는 세 자리 코드 목록이 표시됩니다.

3단계: 테스트

이제 Recency, Frequency, Monetary value에 따라 고객 데이터베이스를 세분화했으니 어떤 세그먼트가 가장 수익성이 높은지 어떻게 알 수 있을까요?

테스트하면 됩니다!

먼저 전체 고객 수에서 샘플 크기를 추출하고(아래 설명된 대로 세분화) 캠페인을 시작해야 합니다. 데이터베이스 총 고객 수의 5% 또는 10%의 샘플 크기를 선택합니다.

170,000명의 고객을 8,500명(전체의 5%)으로 나누면 20명이 됩니다. 즉, 데이터베이스에서 20번째 고객을 모두 선택해야 한다는 뜻입니다.

전체 목록의 대표 샘플을 확보하려면 이 규칙을 사용하세요.

목록의 5% 또는 10%를 테스트하면 실패할 수 있는 프로모션 캠페인을 시작할 위험을 최소화할 수 있습니다.

4단계: 분석

캠페인의 결과를 분석하려면 RFM 점수가 어트리뷰션된 각 세그먼트의 전환율을 측정해야 합니다. 전환율이 가장 높은 세그먼트는 비즈니스에 가장 많은 수익을 가져다 줄 세그먼트입니다.

결과를 분석할 때는 언제 어디서나 누구나 사용할 수 있는 이 간단한 절차를 활용하세요. 이를 위해 정교한 도구가 필요하지 않습니다. 먼저 캠페인의 총 비용을 총 수익으로 나누면 됩니다.

수익/비용이 1이거나 1보다 크면 해당 고객에 계속 투자하는 것이 수익성이 있는 것입니다.

마지막 값이 1보다 큰 행 아래에 선을 그립니다.

1보다 작으면 해당 유형의 고객에게 투자하는 것이 효과적이지 않거나 이상적인(가장 수익성이 높은) 고객처럼 행동하게 만드는 요인을 찾기 위해 더 많은 테스트를 실행해야 함을 의미합니다.

5단계: 반복과 성장