RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 속성을 사용하여 세그먼트를 구축하는 방법

학습 내용

세그먼트에서 속성으로 RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 값과 고객 그룹화를 사용하는 방법을 알아보세요. 세그먼트에서 RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 속성을 사용하면 마케팅 콘텐츠에서 세그먼트 기반 추천을 만드는 데 유용해요. 예를 들어, 현재 위험 또는 비활성 고객 일부에게 할인 혜택을 제공하거나, 최근 그룹의 고객에게 교차 판매 콘텐츠를 사용할 수 있어요.

캠페인이나 플로우에서 RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 세그먼트를 사용하는 방법은 전략 가이드를 확인해 주세요.

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 고객과 신규 고객을 위해 아래 정보를 확인해 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. 아래 차트에 표시된 처음 2개 속성은 세그먼트에서 사용할 수 있어요.

Klaviyo는 2024. 5. 2.부터 아래 표에 표시된 새 속성을 도입할 예정이에요. 그런 다음 5월 21일에 Klaviyo가 세그먼트를 자동으로 업데이트하여 이러한 새 속성을 사용하고 이전 속성 값을 제거해요. 21일 전에는 이전 속성을 사용 중인 항목(예: 보고서, 플로우, 템플릿, 양식 등)이 있다면 수동으로 조정하는 것이 좋아요.

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, Klaviyo는 24시간마다 업데이트를 확인하고, 이러한 RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 속성이 프로필에서 변경되면 변경 사항이 반영된 것을 확인할 수 있어요.

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.

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.

RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 속성을 사용하여 세그먼트 설정하기

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

1. 고급 KDP 고객이라면 Klaviyo 고급 데이터 플랫폼 > Intelligence > 고객 인사이트 > RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) analysis로 이동해 주세요. 또는 Klaviyo 마케팅 분석 고객이라면 Klaviyo 마케팅 분석 > Customer insights > RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) analysis로 이동해 주세요.
2. RFM Segments 카드가 나올 때까지 스크롤한 다음 세그먼트 만들기를 클릭하세요.
   

3. 세그먼트 빌더에 들어가면 세그먼트에 이름을 지정하고 태그 드롭다운에서 해당하는 태그를 추가해 주세요.
4. 정의 드롭다운에서 누군가에 대한 속성을 선택합니다.
5. Dimension 드롭다운에서 다음 두 가지 RFM 옵션 중 하나를 찾거나 사용하세요:
   현재 RFM 그룹
   프로필이 현재 속해 있는 RFM 그룹입니다.
   이전 RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 그룹
   프로필이 현재 RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 그룹에 속하기 전에 속해 있던, 가장 최근의 다른 RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 그룹입니다.
6. Equals 드롭다운을 사용해 RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법)이 특정 그룹과 같거나 같지 않도록 설정할 수 있어요. 예를 들어 doesn’t equal Champion을 사용하여 Champions를 제외한 모든 고객 그룹을 타겟팅할 수 있어요.
   세그먼트 조건과 사용 방법에 대해 자세히 알아보세요.
7. 차원 값을 사용해 특정 고객 RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 그룹을 찾고 선택하세요. 기본적으로 데이터 출력 유형은 텍스트예요. 속성이 올바르게 작동하도록 텍스트로 유지하세요.
   또한 세그먼트를 더 세부적으로 맞춤 설정하기 위해 그리고 또는 또는 커넥터를 선택해 사용할 수도 있어요. 예를 들어 비활성 및 위험 그룹만 타겟팅하고 싶을 수도 있어요.
8. 세그먼트가 완료되면 세그먼트 만들기를 클릭하세요.

추가 자료