[TIL 240805] CRM과 RFM 고객 세분화 분석

데이터 분석 프로젝트를 진행하며

CRM과 RFM에 대해 알 수 있었다.

 

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CRM이란 Customer Relationship Management의 약자로, 고객 관계 관리를 뜻한다.

 

CRM은 고객 및 잠재고객과 회사 관계 사이의 상호작용을 관리하는 기술로, 

비즈니스 관계를 개선해 비즈니스를 성장시키는 목적이 있다.

 

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CRM의 일환으로 RFM 을 예로 들 수 있다.

 

RFM은

Recency: 얼마나 최근에 구매했는가?

Frequency: 얼마나 자주 구매했는가?

Monetary: 얼마나 많은 금액을 지출했는가?

를 뜻하며,

 

 

기본적으로 고객의 구매 패턴을 기반으로 해

점수를 부여하고 사용자들의 분포를 확인하거나 

사용자를 그룹으로 나누어 분류하는 분석기법으로,

 

 

고객들을 근거를 통해 분류하고

각 그룹에 따라 특성을 파악하고 

특성에 따라 마케팅 전략을 차별화 하게 해주는 전략이다.

 

 

 

예를들어, 아래와 같은 A, B, C의 세 사용자가 있다고 가정하자.

사용자	최근 구매일 (R)	총 구매 횟수 (F)	총 구매 금액 (M)
A	1개월 전 (recent)	1 (low)	50,000 (low)
B	6개월 전 (past)	300 (high)	3,000,000 (high)
C	3년 전 (past)	2 (low)	5,000,000 (high)

 

 

A의 경우 가장 최근에 구매했지만 구매 횟수 F와 구매 금액 M이 낮다.

B의 경우 어느정도 예전에 구매했지만, 구매 횟수 F가 굉장히 많고 구매 금액 M도 높은 편이다.

C의 경우 굉장히 예전에 구매했고 구매 횟수 F도 낮지만 구매 금액 M이 제일 높다.

 

 

이런 경우 단적으로 아래와 같은 Standard로 A, B, C를 분류해볼 수 있다.

사용자	recency	frequency	monetary	사용자 분류
1	recent	high	high	서비스 충성도가 높은 고객
2	recent	high	low	ㅤ
3	recent	low	high	ㅤ
4 (A)	recent	low	low	최근까지 접속은 있었지만 구매는 많이 없는 고객
5 (B)	past	high	high	떠나간  VVIP
6	past	high	low	ㅤ
7 (C)	past	low	high	떠나간  VIP ㅤ
8	past	low	low	떠났지만 뼈 아프진 않은 고객

 

RFM의 측면에서 

A는 최근까지 접속은 하지만 구매는 별로없는 고객

B는 떠나간 VVIP

C는 떠나간 VIP

정도로 구분할 수 있다.

 

 

이는 저 구분표의 Standard를 얼마나 설득력있고

얼마나 디테일하게 정하는지에 따라 달라진다.

이렇듯, 분석가의 재량이 높을수록 RFM은 그 빛을 발한다.

 

 

다른말로,

 

RFM은 사실 고객의 매출만을 토대로 

점수를 부여할 필요는 없다.

 

 

타당한 근거만 있다면

고객의 어떠한 행동 패턴이든 고객 분류화의 기반이 될 수 있으며,

그렇기에 사용자를 간편하게 분류하기 위한 대표적인 기법이라고 할 수 있다.

 

 

예컨대,

 

 

Recency는 "얼마나 최근에 구매했는지?"가 기본이지만

"얼마나 최근에 어플리케이션에 접속했는지?"로 치환해도 전혀 문제가 되지 않는 것이다.

 

오히려 "최근성 (Recency)"와는 다소 거리가 있는 "유지력 (Retention/Duration)"을 기반으로

R의 점수를 줘도 무관하다고 볼 수 있다. 

 

 

 

이렇게 RFM 고객 세분화 분석은 그 요소와 방식을 자유롭게 변형하여 분석에 적용하는 것이 얼마든지 가능하다.

추가적으로 각각의 그룹에 해당하는 사용자들의 특성을 분석하여 서비스에 충성도가 높은 사용자가 특별히 많이 방문한 페이지, 많이 사용한 기능을 찾아내 그 페이지 또는 기능을 일반 사용자들이 많이 사용하도록 유도하는 등의 작업을 해볼 수도 있다.