RFM

RFM이란?
Recency(최근 구매일), Frequency(구매 빈도), monetary(구매 금액)의 약자다.

이 각각의 3가지 요소는 고객들의 가치를 판단하고, 이들에 대한 마케팅 효율을 높이며, 그리고 앞으로 이들로부터 얻을 수 있는 수익을 극대화 하도록 해주는 중요한 요소다.

만일 고객 데이터를 처음 분석하려 한다면, 먼저 RFM 모델을 구축하는 것이 고객 정보를 활용하는 최상의 방법이 될 것이다.

오늘은 RFM 시리즈의 첫번째 파트로, RFM의 의미와 전통적인 오프라인 사업 환경에서 RFM를 어떻게 구축할 수 있는지 알아본다. 두 번째 파트에서는 이 RFM 모델을 인터넷 미디어 회사에 어떻게 도입할 수 있는지 알아보고, 세 번째 파트에서는 RFM 분석 결과로 어떻게 마케팅 전략을 성공으로 이끌 수 있을지 알아보겠다.
자, 이제 바로 본론으로 들어가자.

RFM 채점 시스템의 정의

RFM 시스템은 각 3가지 항목, 최근 구매일/구매 빈도/구매 금액에 따라 점수를 매기도록 돼 있다. 점수는 1, 2, 3점으로 결정되는데 1점은 가장 낮은 수치를 기록한 고객에게, 그리고 3점은 가장 높은, 가장 ‘가치 있는’ 고객에게 할당되는 점수다.
먼저 각 3가지 항목이 무엇을 의미하는지 알아보자.

최근 구매일(Recency): 고객이 최근 구매한 날로부터 얼마나 지났는지 측정하는 항목이다. 한달 전에 제품을 구매한 고객이 3년 전에 구매한 고객보다 더 높은 점수를 받는다.

빈도(Frequency): 정해진 기간 내에 각 고객이 얼마나 많이 구매했는지 측정하는 항목이다. 지난 3년간 제품을 6번 구매한 고객이 같은 기간 동안 한번 구입한 고객보다 더 높은 점수를 받는다.

금액(Monetary): 각 고객이 구매 시 평균적으로 얼마나 많은 돈을 지불하는지 측정하는 항목. 평균적으로 100달러 어치의 물건을 구매한 고객이 20달러 어치 물건을 구매한 고객보다 높은 점수를 받는다. 평균 구매 금액은 고객이 최근 3년간 구매에 사용한 돈을 같은 기간 동안 구매한 횟수로 나누어 산출한다.

여기서 문제가 되는 것은 각 항목마다 어떤 기준으로 1, 2, 3 점수를 할당하느냐 이다. 기준은 각 사업자의 비즈니스 모델에 따라 달라진다. 얼마나 비싼 가격의 제품을 파는지, 얼마나 대량 생산된 제품들을 파는지에 따라 달라지는 것이다.

자동차 판매상을 예로 들어 설명해 보자.

최근 구매일
1 = 마지막 구매일이 48개월 지난 고객
2 = 마지막 구매일이 12개월 지난, 하지만 48개월 이내에 드는 고객
3 = 마지막 구매일이 12개월 이내에 드는 고객

빈도
1 = 지난 60개월 동안 1번 구매한 고객
2 = 지난 60개월 동안 2번 구매한 고객
3 = 지난 60개월 동안 3번, 혹은 그 이상 구매한 고객

금액
1 = 평균 구매 금액이 2만 달러 이하인 고객
2 = 평균 구매 금액이 2만 달러 이상, 4만 달러 이하인 고객
3 = 평균 구매 금액이 4만 달러 이상인 고객

따라서, 각 항목에서 모두 3점을 받은 고객(333)은 이 자동차 판매상으로부터 최근 12개월 내에 차를 구입한 적이 있으며, 지난 60개월 동안 3번 이상 구매했고, 평균 구매 금약이 4만 달러가 넘는 사람이다. 당연히, 이 고객은 자동차 판매상에게 매우 중요한 소비자다. 반대로, 각 항목에서 1점을 얻은 고객(111)은 자동차 판매상에게 덜 중요한 소비자가 된다.

이번엔 동네 약국에는 어떤 측정 기준이 적용되는지 알아보자.

최근 구매일
1 = 최근 구매한지 9개월이 넘은 고객
2 = 최근 구매한지 3개월 이상, 9개월 이하 되는 고객
3 = 최근 구매한지 3개월이 안 된 고객

빈도
1 = 최근 12개월 동안 한번 구매한 고객
2 = 최근 12개월 동안 2번에서 12번 구매한 고객
3 = 최근 12개월 동안 13번 이상 구매한 고객

금액
1 = 평균 구매 금액이 15달러 이하인 고객
2 = 평균 구매 금액이 15달러에서 45달러인 고객
3 = 평균 구매 금액이 45달러 이상인 고객

이렇게 보듯, 사업의 종류에 따라 각 항목별 기준이 완전히 달라진다. 따라서 각 사업자들은 자신의 비즈니스 모델에 따라 명확한 RFM 항목별 기준을 세우는 것이 중요하다.

RFM 모델 구축하기

이제 RFM 모델을 구축해 보자. 구매 사이클 기간 (빈도 항목에서 정했던 기간) 동안 구매한 고객들의 명단을 모두 수집한다. 아까 자동차 판매상의 경우, 구매 사이클이 60개월, 즉 5년으로 정해졌다. 말하자면, 우리는 자동차의 구매 사이클, 즉 사람들이 헌 차를 버리고 새 차를 장만하는 시점이 평균 5년이라고 상정한 것이다. (물론 이는 가정이다. 실제로는 10년 이상이 될 수도 있다.)

자동차 판매상으로부터 최근 5년 내에 다시 한번 차를 구입하지 않은 고객은 다른 판매상으로부터 차를 구입했을 가능성이 크고, 이 고객은 ‘조만간’ 원래 자동차 판매상에게 돌아올 가능성이 희박하다.

이들 고객으로부터 각각의 기록을 빼내 정리한다. 최근 구매를 한 날짜, 구매 사이클 기간 동안 구매한 횟수, 구매 사이클 기간 동안의 평균 구매 금액의 기록을 분석한다.

먼저, 이들 고객들의 최근 구매일 점수를 매긴다. 고객 명단을 펼쳐 가장 최근에 구매한 고객에서부터 가장 오래 전에 구매한 고객 순서로 정리한다. 그리곤, 상위 20% 안에 드는 고객들에게 3점을 부여한다. 중간 60% 안에 드는 고객들에겐 2점을, 하위 20%에 속하는 고객들에게 1점을 부여한다.

이렇게 해서 최근 구매일 점수 산출이 모두 끝났다. 이런 방식으로 빈도와 금액 항목의 점수도 할당한다. 이렇게 하면 모든 고객들에게 각 3가지 항목별 점수가 부여된다.

이것이 완성되면, 같은 점수를 기록한 고객 리스트를 하나의 ‘단위’로 만든다. 점수 333을 받은 고객들, 323을 받은 고객들, 322 점수를 받은 고객들을 하나로 묶어 주는 것이다. 반드시 기억해야 할 것은 이 3자리 점수의 순서는 R.F.M. 각 항목의 순서대로 정해져야 한다는 점이다.

이렇게 정리하고 나면 총 27개의 고객 단위가 생긴다. 아래의 표처럼 각 단위마다 27개의 셀로 묶어 표시한다.

111 222 333
121 212 323
131 232 313
112 211 332
113 213 331
122 231 321
123 233 322
132 221 312
133 223 311

우수 고객을 논리적으로 선별하는 방법, RFM