고객 데이터로부터의 RFM 점수

RFM(Recency, Frequency, Monetary) 분석은 새로운 제안에 응답할 가능성이 가장 높은 기존 고객을 식별하는 데 사용되는 방법입니다. 이 방법은 주로 다이렉트 마케팅에서 사용됩니다.

데이터 고려 사항

고객 데이터 파일에서 각 행은 고객을 나타내며 고객당 하나의 행(케이스)만 있습니다. 데이터 행이 트랜잭션을 나타내는 경우 트랜잭션 데이터에서 RFM 점수를 참조하십시오.

데이터 세트에는 다음 정보가 포함된 변수가 있어야 합니다.

• 가장 최근 구매 날짜 또는 가장 최근 구매 날짜 이후의 시간 간격. 이 정보는 최근성 점수를 계산하는 데 사용됩니다.
• 총 구매 수. 이 정보는 빈도 점수를 계산하는 데 사용됩니다.
• 모든 구매의 구매총액 집계값. 이 정보는 구매총액 점수를 계산하는 데 사용됩니다. 일반적으로 이 값은 모든 구매를 합한 값(총계)이지만 평균, 최대값 또는 기타 집계값일 수도 있습니다.

새 데이터 세트에 RFM 점수를 쓰려는 경우, 활성 데이터 세트에도 각 케이스(고객)를 식별하는 변수 또는 변수 조합이 있어야 합니다.

고객 데이터에서 RFM 점수 작성

이 기능은 다이렉트 마케팅 옵션에서 사용할 수 있습니다.

1. 메뉴에서 다음을 선택합니다.

   직접 마케팅 > 기술 선택

2. 최고의 연락처 식별 지원(RFM 분석)을 선택하고 계속을 클릭합니다.
3. 고객 데이터 를 선택하고 계속을 클릭하십시오.
4. 가장 최근 트랜잭션 날짜 또는 가장 최근 트랜잭션 이후 시간 간격을 나타내는 숫자가 포함된 변수를 선택합니다.
5. 각 고객의 총 트랜잭션 수가 포함된 변수를 선택합니다.
6. 각 고객의 구매총액 집계값이 포함된 변수를 선택합니다.
7. 새 데이터 세트에 RFM 점수를 쓰려는 경우, 각 고객을 고유하게 식별하는 변수 또는 변수 조합을 선택합니다. 예를 들어, 고유 ID 코드를 사용하거나 성과 이름을 조합하여 케이스를 식별할 수 있습니다.