RFM 분석

1. RFM 분석

• R = Recency(최근성): 고객이 마지막으로 구매한 시점이 얼마나 최근인가?
• F = Frequency(빈도): 일정 기간 동안 고객이 얼마나 자주 구매했는가?
• M = Monetary(금액): 일정 기간 동안 고객이 실제로 지불한 금액은 얼마인가?

이 세 가지 지표로 고객을 점수화하고, 그 점수를 기반으로 고객을 여러 군집(segment)으로 나누어 각 세그먼트에 적절한 마케팅 전략을 수립

 

2. 실제 서비스 적용

• 분석 대상 기간 설정이 분석 목적에 따라 중요
• 각 지표별 점수 분포를 보고 적절한 컷오프를 정함
• RFM 결과만으로 끝내지 않고, 그룹별 행동 패턴(예: 이탈확률, 재구매율 등)을 함께 보기
• 각 비즈니스 모델/상품군마다 고객 구매패턴이 다르므로 R, F, M의 의미가 달라질 수 있다는 점 염두

→ 고객수, 구매패턴이 산업이나 서비스마다 다르므로 도메인에 따른 맞춤형 기준 설정 필요

3. 회고

학부 때 R, SPSS로 RFM 분석을 '분석 기법이 하나'로 바라보았다면,
실무를 접하고, 강의를 수강하는 지금은 세그먼트 → 마케팅 액션 → 성과 측정까지 이어지는 전체 흐름이 중요하다는 것을 느낀다. 학부 때는 단순히 RFM 스코어를 도출하는 데 집중했다면, 이제는 이 결과를 '비즈니스적으로 어떻게 활용할 것인가?'라는 고민을 하게 되는 것 같다.

 

 

 

 

 

 

RFM 고객 세분화 분석이란 무엇일까요