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 고려사항

고객 데이터 파일에서 각 행은 고객을 나타내며 고객당 하나의 행(케이스)만 있습니다. 데이터 행이 트랜잭션을 나타내는 경우에는 트랜잭션 데이터로부터의 RFM 점수의 내용을 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.

    다이렉트 마케팅 > 기술 선택

  2. 최고의 연락처 식별 지원(RFM 분석)을 선택하고 계속을 클릭합니다.
  3. 고객 데이터를 선택하고 계속을 클릭합니다.
  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.