So erstellst du mehrere RFM-Modelle für verschiedene Kund*innenkohorten

Klaviyo RFM-Analyse bewertet deine Kund*innen danach, wie kürzlich sie gekauft haben, wie oft sie kaufen und wie viel sie ausgeben. Mit mehreren Modellen kannst du ein zweites, unabhängiges RFM-Modell auf einen separaten Teil deines Unternehmens anwenden, z. B. auf Abonnementbestellungen, Bestellungen aus dem Einzelhandel oder eine Produktlinie.

Jedes Modell hat seine eigene Conversion-Metrik und seine eigenen Schwellenwerte. Ein*e Kund*in kann in einem Modell Champions und in einem anderen gefährdet sein.

So funktionieren mehrere Modelle

Dein bestehendes RFM-Modell wird zu deinem ersten Modell mit dem Namen Standard. Seine Daten, Schwellenwerte und Profileigenschaften bleiben genau so, wie sie sind. Du kannst es jederzeit umbenennen.

Du kannst bis zu 4 Modelle pro Konto erstellen. Ein Profil kann zu beiden gehören, mit einer separaten RFM-Gruppe in jedem. Ein Profil ohne qualifizierende Ereignisse für die Conversion-Metrik eines Modells erhält keine RFM-Eigenschaften für dieses Modell.

Du wählst über die Conversion-Metrik eines Modells aus, welche Bestellungen für ein Modell zählen. Um eine Teilmenge von Bestellungen zu bewerten, erstelle zuerst eine benutzerdefinierte Metrik und wähle sie dann als Conversion-Metrik des Modells aus. Erstelle zum Beispiel eine benutzerdefinierte Metrik für „Placed Order“, die nach deinem Point-of-Sale-Kanal gefiltert ist, und verwende sie dann als Conversion-Metrik für ein Modell mit dem Namen Einzelhandelsbestellungen.

Ein Modell erstellen

1. Navigiere zu Klaviyo Marketing Analytics > Kundenerkenntnisse > RFM-Analyse. Wenn du Advanced-Klaviyo-Data-Platform-Kund*in bist, navigiere zu Advanced Klaviyo Data Platform > Intelligence > Kundenerkenntnisse > RFM-Analyse.
2. Klicke auf Neues Modell erstellen.
3. Gib einen Modellnamen ein. Jeder Name muss in deinem Konto eindeutig sein. Benenne das Modell nach der Population, die es abdeckt, z. B. Abonnementbestellungen oder Großhandel.
4. Wähle eine Conversion-Metrik aus. Damit werden die Berechnungen für Aktualität, Häufigkeit und Umsatz für dieses Modell gesteuert. Wähle hier eine benutzerdefinierte Metrik aus, um das Modell auf eine Teilmenge von Bestellungen einzugrenzen.
5. Lege den Zeitfenster-Cutoff fest, um zu begrenzen, wie weit zurück das Modell schaut.
6. Erweitere die Karten für Aktualität, Häufigkeit und monetären Wert und lege deine Schwellenwerte für dieses Modell fest.

1. Klicke auf Vorschau, um zu sehen, wie deine Schwellenwerte Kund*innen auf die sechs RFM-Gruppen verteilen. Passe die Werte an und zeige die Vorschau erneut an, bis die Verteilung für diese Population passend aussieht.
2. Klicke auf Erstellen und bestätige dann im Modal.

Zwischen Modellen umschalten

Verwende den Selektor für das RFM-Scoringmodell oben auf der Seite zur RFM-Analyse. Die gesamte Seite wird auf dieses Modell neu ausgerichtet, einschließlich des Diagramms zur Kund*innenverteilung, der Gruppenänderung im Zeitverlauf, der medianen Performance und der Karte „RFM-Segmente“. Klicke auf Bearbeiten, um die Einstellungen dieses Modells zu öffnen.

Ein Modell in Segmenten und Flows verwenden

Die RFM-Eigenschaften jedes Modells sind als Segmentbedingungen und Flow-Trigger verfügbar. Jede Eigenschaft ist mit ihrem Modellnamen in Klammern gekennzeichnet, sodass du sie auseinanderhalten kannst.

1. Gehe zu Zielgruppe > Listen und Segmente und klicke auf Neu erstellen > Segment.
2. Lege die Bedingung auf Eigenschaften zu einer Person fest und suche dann im Eigenschaftsauswähler nach RFM.
3. Wähle die Eigenschaft für das Modell aus, das du verwenden möchtest, z. B. Aktuelle RFM-Gruppe (Abonnementbestellungen).
4. Wähle eine RFM-Gruppe als Wert aus und klicke dann auf Segment erstellen.

Um einen Flow bei einer Änderung in einem Modell auszulösen, verwende die Eigenschaft Aktuelle RFM-Gruppe dieses Modells in deinem Flow-Trigger oder bedingten Split. Der Status eines Profils in deinem anderen Modell wirkt sich nicht darauf aus.

Ein Modell umbenennen

Klicke auf Bearbeiten, ändere den Modellnamen und speichere. Durch das Umbenennen wird der Anzeigename überall in Klaviyo aktualisiert. Deine Segmente, Flows und API-Integrationen funktionieren weiterhin, da sich die zugrunde liegenden Eigenschaftsschlüssel nicht ändern.

Wann du ein weiteres Modell erstellen solltest

Ein anderes RFM-Modell kann sinnvoll sein, wenn ein Teil deiner Kund*innen in einem anderen Rhythmus oder in einem anderen Umfang kauft als der Rest. Wenn zwei Gruppen in einer ähnlichen Kadenz und mit ähnlichen Bestellwerten kaufen, bewertet dein bestehendes Modell sie bereits korrekt, und ein Segment gibt dir die Ansicht, die du möchtest.

Erstelle ein weiteres Modell, wenn:

• Du verkaufst Abonnements neben Einmalkäufen. Abo-Bestellungen gehen in einem festen Rhythmus ein und erhöhen die Häufigkeit. Dadurch wirken deine Einmalkäufer*innen im Vergleich zu einem Rhythmus, in dem sie nie waren, als abwandernd.
• In-Store- oder Großhandelsbestellungen werden neben deinen Online-Bestellungen angezeigt. Diese Kund*innen kaufen oft seltener bei einem höheren Bestellwert. Ein einzelnes Modell bewertet dies als geringe Häufigkeit, auch wenn diese Kund*innen am meisten ausgeben.
• Du betreibst unterschiedliche Produktlinien. Jemand, der alle sechs Wochen Hautpflege kauft und zweimal im Jahr Duft, wirkt in einem Modell uneinheitlich. Separate Modelle machen diese Lücke zu einem Cross-Selling-Signal.
• Rabattierte oder Handels-Konten verzerren dein Consumer-Scoring. Konten mit einem dauerhaften Rabatt ziehen deine monetären Schwellenwerte für alle anderen nach unten.

Auf ein zweites Modell warten, wenn:

• Die beiden Gruppen kaufen auf die gleiche Weise. Erstelle ein Segment basierend auf deinem bestehenden Modell.
• Die Grundgesamtheit ist klein. Ein Modell mit nur ein paar Hundert Kund*innen erzeugt Gruppen, die zu klein sind, um darauf zu reagieren.

Best Practices

• Erstelle zuerst die benutzerdefinierte Metrik. Ein Modell ist nur so genau wie die Metrik dahinter. Lege fest, welche Bestellungen zur Grundgesamtheit gehören, erstelle diese benutzerdefinierte Metrik und erstelle dann das Modell.
• Lege Recency auf den Kaufzyklus dieser Population fest. Abonnement- und Verbrauchsgüterkäufer*innen kaufen monatlich erneut, daher markiert ein Recency-Fenster von 180 Tagen sie viel zu spät, während Schmuck- und High-Ticket-Käufer*innen möglicherweise ein größeres Fenster benötigen.
• Vorschau anzeigen, bevor du speicherst. Wenn Champions, Loyal und Needs attention alle sehr klein zurückkommen, sind deine Schwellenwerte für diese Population zu locker.
• Benenne Modelle nach der Grundgesamtheit, nicht nach dem Zweck. Einzelhandelsbestellungen bleiben korrekt, wenn sich deine Strategie ändert. Das Rückgewinnungs-Modell nicht.
• Gib jedem Modell eine echte Grundgesamtheit. Ein Modell, das auf ein paar Hundert Kund*innen basiert, erzeugt Gruppen, die zu klein sind, um darauf zu reagieren.

Wissenswertes

• Modelle werden täglich aktualisiert, zusammen mit dem Rest deiner RFM-Daten.
• Du kannst bis zu 4 Modelle pro Konto erstellen.
• Du kannst ein Modell noch nicht löschen oder deaktivieren (kommt bald).
• Klaviyo erstellt die vorgefertigten RFM-Segmente nur für dein erstes Modell. Erstelle Segmente für dein zweites Modell manuell.
• Das Action Center auf der RFM-Analyse-Seite erstellt Segmente und Flows nur mithilfe der Eigenschaften deines ersten Modells.
• Die API und Integrationen von Drittanbietern sehen die rohen Property-Keys, die einen Modellindex statt des Modellnamens enthalten.
• Du kannst ein Modell nicht nach Liste, Segment oder Profileigenschaften eingrenzen. Lege die Eingrenzung der Grundgesamtheit in der Conversion-Metrik fest oder nutze Ausschlussbedingungen im Segment Builder.

Weitere Ressourcen

• Erste Schritte mit dem RFM-Analysebericht
• Scoring und Kund*innengruppen im RFM-Bericht verstehen
• So erstellst du ein Segment anhand von RFM-Eigenschaften
• So erstellst du eine benutzerdefinierte Metrik
• RFM-Profileigenschaften strategisch in Kampagnen und Flows verwenden