RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 분석 보고서 시작하기

학습 내용

최근성, 빈도, 금액 가치(RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법)) 보고서를 사용해 고객의 구매 행동에 대한 더 깊은 인사이트를 얻는 방법을 알아보세요. RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 보고서는 고객이 가장 최근에 구매한 시점, 전반적으로 얼마나 자주 구매하는지, 그리고 개별 거래에서 일반적으로 얼마나 지출하는지에 대한 데이터를 제공합니다. 그런 다음 Klaviyo는 이 데이터를 종합해 프로필이 어떤 고객 그룹(예: 충성 고객)과 가장 잘 일치하는지 판단합니다. 이러한 인사이트는 메시지를 개인화하는 방법, 반복 구매를 유도하는 방법, 메시지를 보내는 빈도와 시기 등 마케팅 전략을 최적화하는 데 도움이 됩니다. 또한 위험할 수 있는 고객 또는 세그먼트의 경우 이러한 인사이트를 활용해 윈백 캠페인을 진행하고 이탈률을 줄일 수 있습니다.

시작하기 전에 알아야 할 것

보고서에는 다음이 포함되어야 해요:

• 주문한 적이 있는 고객이 최소 500명 있어야 해요.

• 전자상거래 연동(예: Shopify, BigCommerce, Magento 등)이 있거나 Klaviyo API를 사용해 주문 완료(Placed Order)를 전송해요.
• 최소 180일의 주문 내역이 있고 최근 30일 이내에 주문이 있어요.
• 3회 이상 주문한 고객이 최소한 일부 있어요.

최근 보고서 업데이트(2024. 5. 2. 기준)

2024. 5. 2.부터 RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 보고서에 새로운 속성과 설정이 순차적으로 적용돼요. Klaviyo 고급 데이터 플랫폼을 사용하는 기존 및 신규 고객에 대한 아래 정보를 검토해 주세요.

Klaviyo 고급 데이터 플랫폼을 사용하는 기존 고객

프로필 속성 변경

RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 보고서에 새 속성 3개가 추가될 거예요. 2024. 5. 2.부터 Klaviyo에서 아래 표에 표시된 새 속성을 도입했어요. 그런 다음 5월 21일에 Klaviyo가 세그먼트를 자동으로 업데이트하여 이러한 새 속성을 사용하고 기존 속성 값은 제거했어요.

프로필 속성이 새로고침되는 시점

또한 RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 속성은 매월 1일이 아니라 매일 밤 새로 고쳐져요. 즉, Klaviyo에서 24시간마다 업데이트를 확인하며, 프로필에서 이러한 RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 속성이 변경되었다면 해당 변경 사항이 반영된 것을 확인할 수 있어요. 하지만 RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 설정을 업데이트하면 프로필 속성 변경 사항이 2시간 이내에 반영됩니다.

RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 대시보드는 즉시 업데이트되지만, 프로필 레코드의 변경 사항은 지연되어 업데이트돼요. 따라서 대시보드에서 RFM 그룹별 수치 차이가 보이지만, 아직 프로필에 반영되지 않았을 수 있어요.

Klaviyo 고급 데이터 플랫폼을 사용하는 신규 고객

2024년 5월 2일 당일 또는 이후에 Klaviyo 고급 데이터 플랫폼에 새로 온보딩한 신규 고객은 새 프로필 속성으로 전환하는 것에 대해 걱정할 필요가 없어요. 이는 이미 표준으로 적용되어 있기 때문이에요.

또한 온보딩 중이거나 RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 모델을 업데이트할 때 모델이 Current RFM group 을 계산하고 이전 상태를 감지하는 동안 Previous RFM group 에 Unknown 상태가 표시될 수 있다는 점을 유의해 주세요.

보고서로 이동하기

Klaviyo 고급 데이터 플랫폼 > Intelligence > Customer 인사이트 > RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) analysis로 이동하세요.또는 Klaviyo 마케팅 분석 고객인 경우 Klaviyo 마케팅 분석 > 고객 인사이트 > RMF analysis로 이동하세요.

여기에서는 기본 보고서가 표시되며, 시작 날짜는 현재 날짜 기준 30일 전으로, 종료 날짜는 현재 날짜로 설정돼 있어요.

매일 밤 또는 24시간마다 시스템이 현재 RFM 그룹, 이전 RFM 그룹, RFM 그룹 마지막 변경 속성을 자동으로 업데이트합니다.

RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 대시보드는 즉시 업데이트되지만, 프로필 레코드의 변경 사항은 24시간마다 업데이트된다는 점을 기억해 주세요. 따라서 대시보드에서 RFM 그룹별 수치 차이가 보이지만, 아직 프로필에 반영되지 않았을 수 있어요.

고객 분포 비교 카드

Compare distribution of customers 카드에서는 다음 항목을 세부적으로 보여줘요:

• RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 그룹
• 각 그룹에 어떤 고객이 추가되었거나 제거되었는지 보여줘요.
• 특정 기간 동안 각 그룹의 백분율 변화를 보여줍니다.

이 카드는 고객이 서로 다른 그룹에 어떻게 배정되는지, 그리고 현재 마케팅 활동이 효과를 내고 있는지 확인하는 데 유용해요.

고객 탭

Customers 탭에는 날짜별 고객 그룹이 막대 차트 형식으로 표시돼요. 왼쪽에는 Klaviyo에서 결정한 고객 그룹이 표시되며, 파란색 막대는 시작 날짜를, 초록색 막대는 보고서 기간의 종료 날짜를 나타내요. 여기에서 일정 기간 동안 고객 그룹이 어떻게 변하는지 비교할 수 있어요.

차트의 막대 위에 마우스를 올리면 다음을 확인할 수 있어요:

• 시작 및 종료 날짜
• 해당 고객 그룹에 해당하는 프로필 수.
• 전체 그룹 중 이 그룹이 차지하는 비율.

추가됨 또는 삭제됨 탭

추가 또는 제외 탭에는 각 고객 그룹의 막대 차트와 보고서 시작일과 종료일 사이에 발생한 모든 변경 사항이 표시돼요. 각 고객 그룹에서 추가된 프로필 수(각 막대의 청록색 부분) 또는 제외된 프로필 수(각 막대의 빨간색 부분)를 확인할 수 있어요. 이 차트는 각 고객 그룹에 추가 및 제외된 총합과 마케팅 활동을 어디에 집중해야 하는지 검토하는 데 유용해요.

차트의 막대 위에 마우스를 올리면 각 고객 그룹에서 제외되거나 추가된 프로필의 총수를 확인할 수 있어요.

백분율 변경 탭

백분율 변화 탭에는 보고서의 시작일과 종료일 기준으로 각 고객 그룹의 데이터가 표시돼요. 이 표는 그룹별 총 프로필 수, 전체 그룹 중 해당 그룹이 차지하는 비율, 그리고 각 그룹에서 제외되거나 추가된 프로필의 백분율 변화(증가 또는 감소)를 보여줍니다.

시간 경과에 따른 그룹 변경 카드

시간 경과에 따른 그룹 변화 카드는 시작일에서 종료일까지 고객 그룹과 그룹 간 고객 이동 가능성을 시각적으로 보여줘요.

• 카드의 왼쪽은 보고서 시작일의 모든 고객 그룹이에요.
• 카드의 오른쪽은 종료일 기준의 모든 고객 그룹이에요.
• 이 날짜 사이의 선은 고객의 이동을 시각화하며, 고객이 같은 그룹에 머무르는지 또는 구매 행동에 따라 다른 그룹으로 이동하는지를 보여 줘요.

이 카드는 특히 시간이 지남에 따라 고객이 구매 과정에서 이탈하는 지점을 포함해, 이러한 고객 경로 전반에 걸쳐 패턴이 있는지 파악하는 데 유용해요. 예를 들어 충성 고객 중 다수가 챔피언으로 올라가지 않고 주로 더 낮은 그룹으로 내려가고 있다면, 이탈률이 발생하기 전에 이러한 프로필의 재참여를 유도해야 한다는 신호일 수 있어요.

Klaviyo가 백분위, 점수, 고객 그룹을 계산하는 방법에 대해 자세히 알아보세요.

아래와 같이 그룹 이름 위에 마우스를 올리면 각 그룹으로의/각 그룹에서의 고객 경로와 총 프로필 이동 수를 확인할 수 있어요.

또한 차트 가운데의 특정 경로나 선 위에 마우스를 올리면, 한 그룹에서 다른 그룹으로 이동하는 프로필 수를 확인할 수 있어요.

중간 성과 카드

중앙값 성과 카드에서는 고객 그룹별 중앙값 성과를 확인할 수 있어요. 이 카드에서 시작일 및 종료일 탭 사이를 클릭하면 각 날짜와 핵심 지표(즉, 구매 후 경과일, 구매 주문 번호, 주문 완료 매출)별 중간값 성과를 확인할 수 있어요.

중앙값 성과 데이터를 알면 전체 데이터의 중간 지점과 고객 행동의 중심 경향을 이해하는 데 도움이 되며, 특히 이상치가 있거나 데이터가 균일하지 않을 때 유용해요. 예를 들어, 고가치의 빈번한 구매와 일부 저가치의 드문 구매가 섞여 있다면, 대부분의 주문이 일반적으로 언제 발생하는지와 그 값이 어느 정도인지의 중간 교차점을 확인하는 것이 도움이 될 수 있어요.

이 표는 정적이며 정렬 또는 필터링을 할 수 없어요.

이 표는 정적이며 정렬 또는 필터링을 할 수 없어요.

보고서 사용자 지정

기본적으로 RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 보고서는 시작 날짜를 현재 날짜의 30일 전으로, 종료 날짜를 현재 날짜로 설정해요. 또한 계정에 고유한 임곗값을 사용해 RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 점수를 자동으로 결정합니다. 하지만 이러한 항목을 조정하고 보고서를 구체적인 RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 트래킹 요구사항에 맞게 맞춤 설정할 수 있어요.

시작 날짜와 종료 날짜 선택

보고서 상단에서 달력 선택 도구로 시작일과 종료일을 선택하세요. 시작일이 종료일보다 빠르기만 하면 어떤 날짜든 선택할 수 있어요. 날짜를 업데이트하면 모든 데이터와 그룹이 자동으로 다시 계산돼요.

다른 전환 지표 선택

기본적으로 RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 보고서는 계정에서 가장 자주 사용되는 Placed order 통계를 사용하여 초기 RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 점수를 계산해요. 대부분의 회사는 Placed order 통계가 1개뿐이지만, 일부는 여러 개를 보유하고 있어요(예: 연동이 2개 이상인 경우). 전자상거래 연동에서 다른 가치 기반 지표로 이를 조정할 수 있어요.

1. 지표를 변경하려면 보고서 상단에서 고급 설정을 클릭하세요. 여기에서 RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) Details 메뉴가 표시돼요.

2. 전환 지표 섹션에서 옵션 선택 드롭다운을 여세요.

3. 아래 목록에서 다른 전환 지표를 선택하세요.

4. (권장하지만 선택 사항) 저장하기 전에 변경 사항을 검토하려면 미리 보기를 클릭해 주세요. 새 전환 지표가 기대한 데이터를 제공하는지 확인하려면 변경 사항을 미리 보기로 확인하는 것이 좋습니다. 미리 보기 모드에서는 아래와 같은 배너가 표시돼요.

5. 업데이트가 만족스러우면 저장을 클릭하세요.

RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 값 조정

데이터에서 도출된 RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 값을 조정해 특정 유형의 고객을 살펴보고 싶을 수 있어요. 예를 들어, 보고서에서 전체 기간 동안의 고객 지출이 더 높은 고객을 살펴보고 싶을 수 있어요. 금액 정의에서 더 높은 점수 또는 백분위를 적용하면 시간이 지남에 따라 지출이 더 높은 고객에 대한 보고서가 생성돼요.

RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 값을 조정하는 방법은 2가지가 있어요:

• 백분위수를 사용해 RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 점수 변경
  백분위수를 사용해 RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 점수를 변경하면 점수를 생성하고 고객을 그룹화하는 특정 비율을 정밀하게 제어할 수 있어요. 예를 들어 매우 자주 구매하는 고객만 보고 싶다면, 구매 빈도 최소 백분위수를 75%로 설정할 수 있어요. 그러면 보고서에서 상위 75번째 백분위수에 해당하는 고객에게만 점수 3이 부여되며, 매우 빈번한 구매자에만 초점을 맞추도록 결과가 편향돼요.

• 값을 사용해 RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 점수 변경
  값을 사용해 RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 점수를 변경하면 고객 그룹을 나누는 데 사용되는 Klaviyo 점수 산정 방식을 제어할 수 있어요. 고객을 가장 잘 알고 있으므로 점수를 사용자 지정하면 특정 행동과 더 잘 일치하도록 조정하는 데 도움이 될 수 있어요. 예를 들어 구매 빈도 값을 4회 구매로 설정해 높은 점수가 부여되도록 할 수 있어요. 즉 4개 이상 구매하는 사람은 3 값이 자동으로 부여돼요. 이렇게 하면 보고서에서 매우 자주 구매하는 쇼핑객에 집중하고 싶을 때 유용해요. 하지만 앞서 언급했듯이, 백분율과 데이터를 정밀하게 제어하려면 RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 백분위수 토글을 사용해 고객 그룹을 정의하는 것이 더 유리할 수 있어요.

RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 백분위수 변경

1. 보고서 상단에서 고급 설정을 클릭하세요.
2. 조정할 정의를 선택해 주세요(최신성 정의, 빈도 정의 또는 금전적 가치 정의). 아래 예시와 같이 해당 메뉴를 열어 주세요.

3. 백분위수를 기준으로 점수 산정 토글을 클릭하세요.

4. 여기에서 필드에 새 백분율을 입력해 최고 점수 또는 평균 점수를 조정하세요.

아래 예시에서 최소 전체 기간 지출에 66%를 사용하면, 더 높은 백분위수에 해당하는 모든 고객이 자동으로 값 3을 받도록 이동해요. 시간이 지나면서 더 높은 지출 고객에 집중하고자 할 때 유용해요.

5. (권장하지만 선택 사항) 저장하기 전에 변경 사항을 검토하려면 미리보기를 클릭해 주세요. 새 백분위수가 기대하는 데이터를 제공하는지 확인하려면 변경 사항을 미리 보는 것이 좋습니다. 미리 보기 모드에서는 아래와 같은 배너가 표시돼요.

6. 업데이트에 만족하면 저장을 클릭하세요.

RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 점수 변경

1. 보고서 상단에서 고급 설정을 클릭하세요.
2. 그런 다음 조정할 정의(최근성 정의, 빈도 정의 또는 금액 값 정의)를 선택하세요. 아래 예시와 같이 해당 메뉴를 열어 주세요.

3. 여기에서 필드에 새 값을 입력해 최고 점수 또는 평균 점수를 조정합니다.

아래 예시에서 최소 전체 기간(올타임) 지출 금액을 $250로 설정하면, 최소 $250 이상을 지출한 고객만 “최고” 고객(값 3)으로 점수가 매겨져요.

4. (권장하지만 선택 사항) 저장하기 전에 변경 사항을 검토하려면 미리 보기를 클릭해 주세요. 새 백분위수가 기대하는 데이터를 제공하는지 확인하려면 변경 사항을 미리 보는 것이 좋습니다. 미리 보기 모드에서는 아래와 같은 배너가 표시돼요.

오류 문제 해결

RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 설정 편집

아래에 표시된 것과 같은 오류 메시지가 표시되면, 호환되지 않는 값 또는 특수 문자로 RFM 설정을 저장하려고 했을 수 있어요. 값은 다음과 같아야 해요.

• 숫자 값이어야 합니다
• 정수여야 합니다.
• 서로 충돌하지 않기(예: 전체 기간 평균 지출이 전체 기간 최소 지출보다 큼)
• 특수 문자를 포함하지 않음

빈 카드 또는 보고서

Klaviyo에서 데이터를 즉시 가져오지 못하는 경우가 있을 수 있어요. 이런 경우 아래와 같이 오류 알림이 표시돼요. 안내된 대로 전체 보고서 페이지를 새로 고쳐 이 카드(들)를 다시 로드해 주세요.

개별 프로필의 RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 통계를 확인하기

기본 RFM 보고서에서 제공되는 인사이트 외에도, 개별 프로필의 RFM 데이터와 그룹화를 확인할 수 있어요.

이를 위해 각 프로필에서 RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 분석 카드를 사용할 거예요.

1. 프로필 섹션을 이용하는 경우 대상 > 프로필 > 지표 및 인사이트로 이동하세요. 세그먼트 빌더에 있는 경우 대상 > 리스트 & 세그먼트로 이동해 세그먼트를 찾으세요. 프로필을 클릭한 다음 지표 및 인사이트로 이동하세요.
2. 예측 분석 카드 아래에서 RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 분석 카드를 찾으세요.

아래 예시에 표시된 대로 이 카드에는 다음이 포함돼요:

• 프로필의 현재 RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 그룹(참고: RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 그룹은 매일 업데이트되는 일일 값을 기준으로 해요).
• 비교를 위한 프로필의 이전 RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 그룹입니다.
• RFM 그룹이 마지막으로 변경된 시점의 타임스탬프 또는 프로필이 이전 RFM 그룹에서 현재 RFM 그룹으로 이동한 시점의 타임스탬프예요. 이는 프로필이 RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 그룹을 변경할 때만 표시돼요.
• 전환 수와 잠재 수익과 관련된 데이터예요. (참고: 이는 Placed Order, Ordered Product, Fulfilled Order 등과 같이 RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 데이터에서 파생된 수익 기반 지표예요.)

추가 자료