[RFM 고객 분석] 1. RFM 고객 분석이 무엇일까요?

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안녕하세요~ 꽁냥이입니다.

 

이번 포스팅에서는 CRM(Customer relationship management : 고객관계 관리)분야에서 고객의 가치를 분석하는 데 사용되는 RFM 분석에 대해서 알아보려고 합니다.

 

1. RFM 분석이란?

2. RFM 분석 방법

3. RFM 분석의 활용

4. RFM 장단점

LIST

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   1. RFM 분석이란?

 

RFM분석에서 "RFM"은 각각 Recency, Frequency, Monetary의 약자입니다. 각각의 의미에 대해서 알아보겠습니다.

 

먼저 Recency는 "고객이 얼마나 최근에 구매하였는가?"와 같이 특정 행동을 얼마나 최근에 했는지를 의미하며 우리말로 고객의 최근성(이하 최근성)이라 합니다.

 

최근성 관점에서 최근에 특정 행동을 취한 고객이 나중에 행동을 취한 고객보다 더 가치 있게 되는 것입니다(제가 행동이라고 표현하는 이유는 고객이 취하는 행동이 단순히 구매뿐만 아니라 클릭, 방문 등 여러 가지가 있을 수 있기 때문입니다). 

 

 

Frequency는 "고객이 얼마나 자주 방문했는가?"와 같이 특정 행동을 얼마나 자주 했는지를 의미하며 우리말로 고객의 행동 빈도(이하 행동 빈도)라고 합니다. 행동 빈도 관점에서는 정해진 기간 동안 고객이 특정 행동을 자주 할수록 가치 있는 고객이라고 판단합니다.

 

 

마지막으로 Monetary는 "고객이 돈을 얼마나 썼는가?"에 대한 것으로 우리말로 고객의 구매금액(이하 구매금액)이라고 합니다. 당연하게도 구매금액 관점에서는 특정 기간 동안 구매금액을 더 많이 지출한 고객이 더 가치있지요.

 

 

 

RFM 분석은 "회사 매출에 가장 중요한 인자(factor)는 최근성, 행동 빈도, 구매금액이다"라는 가정을 두고 있으며 이 3가지 관점에서 고객의 가치를 분석하는 방법입니다.

 

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   2. RFM 분석 방법

 

이제부터는 특정 행동을 "구매"로 한정하여 설명하겠습니다.

 

방금 말씀드린 3가지 인자는 모두 수치로 표현할 수 있습니다. "마지막 구매 날짜로부터 얼마만큼의 시간이 지났는가?"로 최근성을 표현할 수 있고요. 행동 빈도는 특정 기간에 몇 번 구매했는지, 구매금액은 특정 기간 동안의 구매금액으로 표현할 수 있습니다.

 

이를 바탕으로 모든 고객에 대하여 최근성, 행동 빈도, 구매금액을 수치화합니다.

 

 

 

 

 

모든 고객에 대해서 수치화했다면 최근성, 행동 빈도, 구매금액별로 가치가 높은 순으로 정렬합니다.

 

다음으로 최근성, 행동 빈도, 구매 금액별로 구간을 정하고 각 고객이 어느 구간에 들어가는지 확인하여 등급을 매기게 되지요(구간을 나누는 방법은 분위수를 이용하는 방법, 최소값, 최대값을 이용한 방법이 있어요). 아래 그림은 최근성을 기준으로 등급을 매기는 과정입니다.

 

 

 

행동 빈도와 구매금액 등급도 위와 같은 과정으로 매길 수 있습니다. 이것이 RFM 분석 방법입니다.

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   3. RFM 분석의 활용

 

 

RFM 분석 결과는 고객을 분류하거나 고객의 가치를 나타내는 지표로써 활용할 수 있습니다.

 

1) 고객 분류

 

RFM 분석 결과를 통해서 얻어진 최근성, 행동 빈도, 구매 금액 등급을 이용하여 고객을 분류(Segmentation)를 하게 됩니다. 이를 통해 마케터들은 고객의 유형을 파악하지요.

 

예를 들어볼까요?

 

최근성, 행동 빈도, 구매금액 모두 등급이 높은 고객은 당연히 회사 입장에서는 가장 놓치면 안 되는 핵심 고객이라 할 수 있습니다.

 

최근성, 행동 빈도는 높지만 구매금액이 낮은 고객은 가장 최근에도 왔고 평소에도 자주 방문했지만

실제 구매로는 이어지지 않는 고객으로서, 상품에 관심은 많지만 구매를 망설이는 고객으로 판단할 수 있습니다.

 

최근성과 구매금액은 높지만 행동 빈도가 낮은 경우는 신규 고객이라고 추측할 수 있습니다.

 

또한 행동 빈도와 구매금액은 높지만 최근성이 떨어지는 경우는 예전에는 주 고객이었다가 어떠한 이유로 지금은 이탈한 고객으로 판단할 수 있지요.

 

이렇게 고객의 유형이 결정되면 마케팅 담당자는 그 유형에 맞는 전략을 짜게 되는 거랍니다~

 

2) 고객의 가치를 나타내는 지표

 

RFM 분석 결과는 적절한 가중치를 통하여 고객을 평가하는 지표로 활용할 수 있습니다. 

 

고객 지표 = a×최근성 등급 + b×행동 빈도 등급 + c×구매 금액 등급

 

고객 지표를 계산하면 이를 가지고 고객의 등급을 매길 수 있습니다. 최근성, 행동 빈도, 구매금액을 개별로 보는 것이 아니고 세 가지 모두 고려하여 등급을 매긴 것이지요.

 

이제 모든 고객에게 등급을 부여하고 각 등급별로 매출 기여도를 계산하게 됩니다(마케터는 이를 분석하여 고객 등급별로 전략을 세우게 되지요).

 

 

여기서 다음과 같은 궁금증이 생길 수 있습니다.

 

가중치를 정하는 기준은 여러 가지가 있을 수 있는데요. 다음의 두 가중치가 있다고 생각해볼게요.

 

가중치 1 : a, b, c

가중치 2 : x, y, z

 

그리고 각 가중치를 이용하여 고객 등급을 정하고 등급별 매출 기여도가 다음과 같다고 가정해보겠습니다.

 

가중치 1과 가중치 2를 이용하여 계산한 매출 기여도를 주목해보세요. 차이가 느껴지시나요?

그렇습니다. 가중치 1을 이용하여 얻어진 매출 기여도는 값이 들쭉날쭉하지만 가중치 2의 매출 기여도는 상대적으로 고르게 분포하고 있습니다. 즉 가중치 1을 이용한 매출 기여도의 분산이 가중치 2를 이용한 매출 기여도의 분산 보다 크다는 것입니다.

 

그렇다면 매출 기여도의 분산이 크다는 것의 의미가 무엇일까요?

그것은 바로 매출에 기여하는 고객을 잘 분리해준다는 것이고 마케터들은 집중해야 할 고객을 정확하게 추려낼 수 있는 것이지요.

 

종합하면, 매출 기여도의 분산을 크게 만드는 가중치가 더 좋다고 할 수 있습니다.

 

좋은 가중치의 조건을 쉽게 설명하기 위해서 여기에서는 마케팅 비용과 같은 문제를 고려하지 않았지만, 현업에서는 이 같은 제약 조건을 반영해야 할 것입니다.

 

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   4. RFM 장단점

 

RFM 분석은 고객의 복잡한 구매 패턴을 단순히 최근성, 행동 빈도, 구매금액 이 3가지 관점으로만 분석한다는 단점이 있습니다. 고객의 성별, 연령, 상품의 특성 등 여러 가지 변수가 고객 구매 패턴에 영향을 미칠 수 있는데도 말이죠.

 

하지만 RFM 분석은 여러 산업에서 활용될 수 있고, 비교적 간단한 방법으로 고객 성향에 대한 인사이트를 준다는 장점이 있지요. 

 

지금까지 전반적인 RFM 분석에 대해서 알아보았습니다. 꽁냥이가 마케팅, 경영 쪽 전공이 아니고 혼자 공부하다 보니 이해하는데 시간이 많이 걸렸어요. 혹시라도 내용이 부족하거나 잘못된 내용이 있더라도 여러분의 넓은 마음으로 양해 부탁드려요. 댓글로 알려주시면 더 감사하고요.

 

다음 포스팅에는 실제로 파이썬을 이용하여 RFM 분석과정을 보여드릴 예정입니다. 많이 기대해주세요.

꽁냥이의 글 읽어주셔서 감사합니다.

 

안녕히 계세요~

 

※※ 참고자료 ※※

 

이번 포스팅에서는 아래의 글과 사이트를 참고하였습니다.

 

위키백과 : https://ko.wikipedia.org/wiki/RFM

 

RFM 분석 개념: 

CRM 마케팅) RFM 고객가치분석 개념

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