Was ist die RFM-Analyse?
Die RFM-Analyse ist eine der bekanntesten Methoden im Marketing, bei der das Kaufverhalten von Kund:innen im Fokus steht. Das Ziel ist es, gezielte Marketingstrategien zu entwickeln. Bei dieser verhaltensbasierten Methode handelt es sich um ein Scoringverfahren. Hierbei werden Kund:innen in verschiedene Zielgruppen bzw. Segmente eingeteilt. Die RFM-Analyse kann in unterschiedlichen Marketingbereichen angewendet werden, wie z. B. im Direct Marketing oder E-Mail Marketing.
Die Abkürzung RFM steht für Recency (Aktualität), Frequency (Häufigkeit) und Monetary Value (Monetärer Wert, Geldwert).
Recency: Wann wurde das letzte Mal eingekauft?
Der erste Faktor ist zugleich auch der wichtigste Faktor der gesamten Analyse. Er gibt an, wie lange der letzte Kauf einer Person zurückliegt. Wurde erst vor kurzer Zeit etwas eingekauft, ist die Wahrscheinlichkeit hoch, dass Kund:innen erneut etwas kaufen bzw. positiv auf Marketingkampagnen reagieren.
Frequency: Wie oft wird eingekauft?
Dieser Faktor bezieht sich auf die Aktualität des letzten Kaufs oder der letzten Interaktion mit dem Unternehmen innerhalb einer definierten Zeitperiode. Diese kann z. B. bei einem Jahr liegen. Je öfter eingekauft wird, desto wahrscheinlicher wird erneut eingekauft.
Monetary Value: Wie viel Geld wurde ausgegeben?
Der letzte Faktor umfasst den Geldwert der getätigten Käufe innerhalb einer Zeitperiode. Je mehr Geld ausgegeben wird, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass Kund:innen positiv auf ein Angebot reagieren bzw. nochmal etwas kaufen.
Scoringverfahren
Durch die Kombination dieser drei Kriterien kann man die Kund:innen in verschiedene Segmente einteilen. Dafür wird ein Scoringverfahren verwendet. Für jeden einzelnen Faktor erhält ein:e Kund:in einen Score von 1 bis 5. Je höher der Wert, desto kaufstärker ist die Person. Es können auch andere Einstufungen verwendet werden.
Recency: auf der Grundlage des letzten Kaufes erhält ein:e Kund:in einen Score. Wurde der letzte Kauf z. B. vor einem Tag gemacht, erhält die Person einen Score von 5.
Frequency: Auch für die Häufigkeit der Einkäufe kann ein Score vergeben werden. Je mehr Einkäufe getätigt wurden, desto höher der Wert.
Monetary Value: Zuletzt wird für den Geldwert ein Score vergeben. Die höchste Einstufung bezieht sich hier auf den größten Einkaufswert.
Die drei Scores werden nun addiert oder miteinander verkettet. Somit gibt es bei drei Faktoren mit fünf Einstufungen 125 mögliche RFM-Scores. Je höher der zusammengefasste Score ist, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass auf ein Angebot positiv reagiert wird. Mit dem Scoringverfahren kann man so nicht viel anfangen. Daher werden den Scorings Segmente zugeteilt.
Welche Segmente können entstehen?
Es gibt verschiedene Ansätze, um Kund:innen in Segmente einzuteilen. Wir empfehlen die Einteilung in vier Zielgruppen.
Champions (VIP Kund:innen): Kund:innen mit hohem RFM-Wert, die in der Regel kürzlich gekauft haben, oft kaufen sowie viel Geld ausgeben. Diese Kund:innen sind sehr wertvoll für das Unternehmen und sollten gezielt mit Marketingmaßnahmen angesprochen werden, um die Kundenbindung aufrechtzuerhalten. Upsell- und Cross-Sell-Kampagnen sind super geeignet.
Potential Loyalist (Potenzielle Bestandskund:innen): Kund:innen, die kürzlich, jedoch noch nicht häufig gekauft haben. Diese Gruppe hat das Potential, zu Bestandskund:innen zu werden.
Passive Customer: Kund:innen, die seit langer Zeit nichts mehr gekauft haben, jedoch früher häufig mit hohem Wert gekauft haben. Dieses Segment muss von den Produkten und Werten des Unternehmens überzeugt werden. Storytelling sowie personalisierte Aktionen sind geeignet. Umfragen helfen, den Rückgang des Kaufverhaltens zu verstehen.
Inactive Customer (At Risk): Kund:innen, die weder oft noch kürzlich gekauft haben sowie wenig Geld ausgeben. Diese Gruppe ist weniger wertvoll für das Unternehmen. Dennoch können gezielte Marketingmaßnahmen dazu beitragen, ihre Kaufhäufigkeit und Kaufsumme zu erhöhen.
Was bewirkt die RFM-Analyse?
Mithilfe der RFM-Analyse können Kundengruppen identifiziert und analysiert werden. Das kaufstärkste Kundensegment kommt hier besonders zur Geltung. Jedoch sollte man sich nicht ausschließlich auf diese Gruppe fokussieren, sondern auch auf die schwächeren Segmente betrachten. Inaktive sowie passive Kund:innen können mithilfe gezielter Kampagnen reaktiviert und überzeugt werden. Für alle Zielgruppen gilt: Mit attraktiven Angeboten, spannenden und personalisierten Inhalten sowie Rabatten kann die Loyalität und Kaufkraft erhöht werden. Die Einkäufe und der Umsatz des Online-Shops können schließlich steigen.
Die RFM-Analyse kann nicht nur im E-Commerce angewendet werden, sondern auch auf andere Bereiche bezogen werden. Beispielsweise können statt Onlineshop-Einkäufe Websitebesuche oder Produktnutzungen betrachtet werden. Der dritte Faktor, der monetäre Wert, bezieht sich dann auf das Engagement bzw. auf die Nutzungsdauer.
Vorteile im Überblick
+ Analysiere Kaufverhalten
+ Identifizierte starke und inaktive Kundschaft
+ Erstelle Zielgruppen
+ Sende personalisierte E-Mail-Kampagnen
+ Erhöhe deine Online Verkäufe
RFM-Analyse mit JUNE
Mit JUNE Automation kannst du direkt die RFM-Methode anwenden. Dafür benötigst du nur eine Shop-Integration, um deinen Online-Shop mit JUNE zu verknüpfen.
Dies hilft dir, gezielte automatisierte E-Mail-Kampagnen mit wertvollen Inhalten zu versenden. Du findest das Widget der RFM-Matrix in deinem E-Commerce Dashboard.
Was ist möglich?
Automatische Erfassung der drei Scores deiner Kund:innen
Berechnung eines zusammengefassten Scores
Benutzerdefinierte Zeitperiode
Einfache Erstellung von Segmenten basierend auf den Scorewerten
Einteilung in beliebig viele Zielgruppen
Segmentierte Kampagnenerstellung