RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 보고서에서 점수 및 고객 그룹 이해하기

학습 내용

RFM(RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법)) 보고서에서 최신성, 빈도, 금액 점수와 고객 그룹이 어떻게 산출되는지 알아보세요.

보고서를 구축하고 맞춤 설정하는 방법에 대한 자세한 내용은 RFM 보고서 시작하기 가이드를 참고해 주세요.

시작하기 전에 알아야 할 것

이 보고서를 사용하려면 계정이 다음 조건을 충족해야 해요:

• 주문한 적이 있는 고객이 최소 500명 있어야 해요.

• 전자상거래 연동(예: Shopify, BigCommerce, Magento 등)이 있거나 Klaviyo API를 사용해 접수된 주문을 전송하세요.
• 최소 180일의 주문 내역이 있고, 지난 30일 이내에 주문이 있어야 해요.
• 3회 이상 주문한 고객이 최소한 일부는 있어야 해요.

고객 수 및 주문 내역 요건은 RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 모델에 대해 선택한 전환 지표와 기간에 적용돼요.

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

RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 지표는 마케팅 및 데이터 전략에서 흔히 사용되는 용어예요. Klaviyo에서는 다음과 같이 정의하고 계산해요:

• 최근성
  고객이 회사에서 구매한 지 얼마나 되었는지. 최근성은 보고서의 기간 내 마지막 구매 이후 경과한 시간(일수로 측정)으로 표시돼요.
• 빈도
  보고서의 기간 내에 고객이 회사에서 구매하는 빈도예요.
• 금액 가치
  보고서 기간 내에 고객이 회사에서 지출한 금액이에요.

RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 모델의 정의와 점수 기준 임계값을 확인하려면:

1. 개인 설정 > 고객 인사이트 > RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 분석으로 이동하세요.
2. RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) scoring model에서 모델을 선택하고 편집을 클릭해 주세요(읽기 전용 액세스 권한이 있는 경우 보기).
3. 최근성 정의, 빈도 정의 또는 금액 값 정의를 여세요.

백분위수, 점수 산정, 고객 그룹 이해하기

백분위수 및 점수 산정

Klaviyo는 선택한 모델의 전환 지표, 기간, 점수 임계값을 사용해 최신성, 빈도, 구매 금액에 대해 각 고객에게 1–3점의 점수를 부여해요. 점수가 높을수록 고객이 더 최근에 구매했거나, 더 자주 구매했거나, 더 많이 지출했다는 의미예요.

Klaviyo는 값이 양수인 주문만 확인해요. 주문이 무료인 경우(예: 100% 할인 적용)에는 RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 분석에 포함되지 않아요.

기본적으로 최신성은 180일과 365일 임계값을 사용해요. 빈도와 금액은 고객 데이터의 33번째 및 66번째 백분위수를 기준으로 한 임곗값을 사용해요. 각 모델별로 이러한 임계값을 사용자 지정할 수 있으니, 점수를 해석할 때는 모델 설정을 확인해 보세요.

• 최근 구매 점수
  • 고객의 가장 최근 구매가 최근 180일 이내인 경우: 점수 3
  • 고객의 가장 최근 구매가 180일보다 이전이지만, 지난 365일 이내인 경우: 점수 2
  • 고객의 가장 최근 구매가 365일보다 이전인 경우: 점수 1. 이는 마지막 구매 이후 오랜 공백이 있었다는 것을 의미해요.
• 빈도 점수 산정
  • 66번째 백분위수를 기준으로 한 더 높은 구매 횟수 임곗값 이상: 점수 3
  • 33번째 백분위를 기준으로 한 낮은 구매 횟수 임계값 이상이지만 더 높은 임계값 미만인 경우: 점수 2
  • 구매 횟수 하한 임계값 미만: 점수 1

예를 들어 구매 횟수 임곗값이 2와 3인 경우, 구매 1회인 고객은 점수 1을 받고, 구매 2회인 고객은 점수 2를 받으며, 구매 3회 이상인 고객은 점수 3을 받아요. 이 횟수는 예시일 뿐이며, 모든 모델에 고정된 요구사항은 아니에요.

• 금전적 점수 부여
  • 66번째 백분위수를 기준으로, 더 높은 지출 임계값 이상: 점수 3
  • 33번째 백분위수를 기준으로 한 더 낮은 지출 임계값 이상이지만 더 높은 임계값 미만인 경우, 점수는 2입니다.
  • 하위 지출 기준치 미만: 점수 1

백분위 임계값은 구매 횟수 또는 지출 금액으로 변환돼요. 같은 값을 가진 고객은 같은 점수를 받기 때문에, 점수가 고객을 반드시 동일한 3분의 1씩으로 나누지는 않아요.

고객 그룹

각 RFM 지표에 대한 점수가 결정되면 이러한 점수를 종합해 고객 그룹을 결정해요.

아래 모델은 이 3가지 점수가 혼합되어 잠재 고객의 구매 그룹을 결정하는 방식을 시각화합니다. 모든 RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 지표와 점수(1-3)는 이 큐브에서 시각화할 수 있으며, 각 면 또는 사분면 중 어디에 속하는지 확인할 수 있어요. 예를 들어 모델의 오른쪽 위 녹색 모서리는 모든 RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 지표에서 최고 점수인 3점을 획득한 고객을 보여줍니다.

Klaviyo가 이 3가지 점수를 함께 가져오면, 이후 점수가 분류되어 고객 그룹에 정렬돼요. 이 고객 그룹은 현재의 구매 습관을 설명하며, 어떤 고객이 재구매 고객인지, 향후 구매를 위해 약간의 유도가 필요한 고객은 누구인지, 이탈률 위험이 있을 수 있는 고객은 누구인지 등을 이해하는 데 도움이 되는 유용한 방법이에요. 아래 차트는 다음을 포함해 이 로직을 보여줘요:

• 고객 그룹 이름
• 그룹 분할(즉, 어떤 개별 RFM 점수가 이 그룹에 기여하는지)
• 이 그룹의 고객에 대한 일반적인 설명
• 이 고객 그룹에 대한 권장 조치

추가 자료