RFM

위키백과, 우리 모두의 백과사전.
이동: 둘러보기, 검색

RFM은 가치있는 고객을 추출해내어 이를 기준으로 고객을 분류할 수 있는 매우 간단하면서도 유용하게 사용될 수 있는 방법으로 알려져 있어 마케팅에서 가장 많이 사용되고 있는 분석방법 중 하나이다. RFM은 구매 가능성이 높은 고객을 선정하기 위한 데이터 분석방법으로서, 분석과정을 통해 데이터는 의미있는 정보로 전환된다.

RFM은 Recency, Frequency, Monetary의 약자로 고객의 가치를 다음의 세 가지 기준에 의해 계산하고 있다. [1]

  • Recency- 거래의 최근성: 고객이 얼마나 최근에 구입했는가?
  • Frequency- 거래빈도: 고객이 얼마나 빈번하게 우리 상품을 구입했나?
  • Monetary- 거래규모: 고객이 구입했던 총 금액은 어느 정도인가?.

모형[편집]

  • Scoring 기법: RFM의 요인을 각각 5등급으로 등 간격으로 분류하는 방법이다.

현재 개발된 RFM 모형은 크게 4가지로 분류 할 수 있다.
-모델1. RFM 각 요소의 20% rule의 적용
-모델2. 비율 척도에 의한 양적인 장도의 차이에 따른 등 간격의 5등급 분류
-모델3. 상하 20%를 제외한 등간격 억도에 의한 그룹 분류
-모델4. 군집 분석에 의한 각 요소 별 5개의 그룹 분류

  • Data Mining 기법을 이용한 모형

1) 회귀분석

-선형 회기 분석을 이용한 모형: 고객의 구매 최근성, 구매 빈도, 구매 금액 등 고객의 수익 기여도를 나타내는 세가지 지표들의 선형결합으로 세가지 지표들을 점수화 한다.
-다중 회귀 분석을 이용한 모형: 각 고객의 구매 행동을 나타내는 R,F,M의 변수들을 독립변수로하고 고객의 미래 구매 행동을 예측하는 기법.
-신경망을 적용한 모형: 로지스틱 회구 모형을 보완하는 차원에서 연구.
-확률적 RFM모형:Colombo와 Weina의 확률적인 RFM모형은 과거의 고객의 응답 이력으로 고객의 미래 응답을 예측하는 행동모델이다.[2]

주석[편집]

  1. 이용구, 최희경. 2002. "통계적 기법을 이용한 RFM 모형 비교분석" , 수학 통계논문집, 9:5-6.
  2. 정미월. 2008. "의류 패션 기업의 고객관계관리(CRM)를 위한 RFM 고객 세분화 모형 설계" 19-23.