표적화된 광고에 RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 그룹을 사용하는 방법

학습 내용

이탈 위험이 있는 고객의 재참여를 유도하는 RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 세분화로 고객 유지 전략을 개선하는 방법을 알아보세요. Recency, Frequency, Monetary 지표를 분석하면 브랜드에서 멀어지고 있을 수 있는 고객을 식별할 수 있습니다. 이러한 프로필의 재참여를 유도해 브랜드에 대한 관심과 충성도를 유지하도록 설계된 타겟팅 광고 캠페인을 만들 수 있어요.

시작하기 전에 알아야 할 것

표적화된 광고를 위한 프로필을 식별합니다

RFM 세그먼트는 표적화된 광고에 적합한 후보인 프로필을 식별하는 데 사용할 수 있어요.

최근 브라우저

최근에 웹사이트를 둘러본 Needs attention 또는 At risk RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 그룹에 속한 다음 프로필 세그먼트를 만드세요.

• 사용자에 대한 속성 > 현재 RFM 그룹은 Needs attention과 같습니다
  또는
• 사용자에 대한 속성 > 현재 RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 그룹은 위험과 같음
  AND
• 누군가가 수행한 작업(또는 수행하지 않은 작업) > 지난 90일 동안 사이트에서 활성 상태인 적이 최소 1회

이 세그먼트를 만든 후에는 잠재적으로 비활성 RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 그룹으로 전환되기 전에 표적화된 광고로 고객의 참여를 다시 유도할 수 있도록 오디언스를 광고 플랫폼에 동기화할 수 있어요.

최근 참여도가 낮은

최근에 참여도가 낮아진 주의 필요 또는 위험 RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 그룹의 프로필로 다음 세그먼트를 생성하세요.

• 사용자에 대한 속성 > 현재 RFM 그룹은 Needs attention과 같습니다
  또는
• 사용자에 대한 속성 > 현재 RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 그룹은 위험과 같음
  AND
• 누군가가 수행한 작업(또는 수행하지 않은 작업) > 사용자가 지난 30일 동안 이메일을 0번 열었어요

이 세그먼트를 만든 후, 잠재고객을 광고 플랫폼에 동기화해 최근 오퍼 또는 브랜드 관련 업데이트로 다시 참여를 유도할 수 있어요.

결과

광고 플랫폼(예: Meta, Google Ads 등)을 통해 고객의 참여를 다시 유도하여 관계를 강화하고 이탈을 방지할 수 있어요.