Hvad er RFM-modellen, og hvorfor er den vigtig for din virksomhed?
RFM-modellen bruges til at vurdere kundernes værdi ud fra tre forskellige faktorer: Recency, Frequency og Monetary.
Der er her tale om en datadrevet analysemetode, der tillader virksomheder at forstå og segmentere sine kundegrupper bedre.
Segmenteringen af kunder inden for de tre grupper giver bedre mulighed for at forudse kundernes adfærd og således tilpasse sine markedsføringsindsatser med budskaber, der er relevante for hver kundegruppe.
De tre nøgleelementer i RFM: Recency, Frequency og Monetary
RFM-modellen består af de tre førnævnte nøgleelementer recency, frequency og monetary. Lad os tage et kig på, hvad de hver især står for i en RFM-analyse.
Recency
Elementet recency refererer til, hvor længe siden en bruger har foretaget en interaktion med dit brand.
Dette kan være et køb, besøg på din hjemmeside, interaktion med din virksomhed på sociale medier etc.
Recency er et essentielt element at analysere, da brugere der for nylig har interageret med din virksomhed, naturligt vil være mere tilbøjelige til at reagere på fremtidige markedsføringsindsatser.
Frequency
Som navnet antyder, så er der for elementet frequency tale om det antal gange, en bruger har interageret med dit brand over en bestemt tidsperiode.
Jo større frekvensen er for interaktioner med dit brand, jo større vil interessen være fra brugerens side af, og der vil her være en værdifuld kundegruppe at henvende sine markedsføringsindsatser til.
Monetary
Hvilken monetær værdi har din kundegruppe?
Er der tale om større beløb, vil man unægtelig kunne forvente, at der for fremtiden også vil være tale om samlede beløb af en vis størrelse fra denne gruppe.
Sådan implementerer du RFM-modellen i din kundesegmentering
Kundesegmentering er en værdifuld praksis, da den overskueliggør hvilke kunder der har de samme karakteristika og som derfor vil respondere positivt på de samme målrettede og personlige markedsføringsinitiativer.
En RFM analyse tager typisk udgangspunkt i rangeringen af din kundedatabase inden for de tre kategorier ved hjælp af en skala fra 1-10.
Er der en gruppe kunder, der opnår 10 som score inden for en af de førnævnte kategorier, vil der være tale om, at de befinder sig inden for de øverste 10%, der senest har købt, der har købt hyppigst eller som har købt for mest.
Kundesegmenterne kan efterfølgende konstrueres i følgende undersegmenter og senere i dette indlæg tager vi et kig på, hvilken strategi, der kan anvendes for hver af disse segmenter.
Loyale kunder
De loyale kunder er dem, der har en høj recency, frequency og monetary score.
Med andre ord er det dem, der har handlet for nyligt, som handler ofte og af høje beløb ad gangen.
Potentielle loyale kunder
For de potentielle loyale kunder vil der være tale om dem, der ikke har handlet for nyligt og således har en lav recency score, men som har handlet ofte førhen og af større beløb.
Med andre ord har de en høj frequency og monetary score.
Risikokunder
Risikokunder er de kunder, der har haft en fin historik med jævnlige køb og dermed en moderat frequency og monetary score, men som over en længere periode nu slet ikke handler som de gjorde engang og dermed har en lav recency score.
Forskellen på risikokunder og potentielt loyale kunder er, at risikokunderne går længere tid uden interaktion med virksomheden og er dermed på vej væk, mens de potentielle loyale kunder som oftest ikke er længere væk en reaktiverings e-mail.
Nye kunder
Nye kunder har af naturlige årsager en høj recency score men en lav frequency og montetary score, da de ikke har handlet jævnligt hos virksomheden før.
Mindre værdifulde kunder
De mindre værdifulde kunder er de kunder, der har en lav score på alle parametre; recency, frequency og monetary.
Måske har de foretaget et mindre køb for lang tid siden og er aldrig vendt tilbage siden.
Datakrav: Hvilke oplysninger skal du bruge til RFM-modellen?
En RFM analyse kræver naturligvis data omkring dine kunders købshistorik, hyppighed for køb og spenderede beløb.
Dette vil et effektivt CRM system kunne overskueliggøre for dig, men der vil løbende være behov for at evaluere dataene og sørge for, at informationerne er opdaterede for den videre brug af RFM modellen.
Eksempler på succesfuld brug af RFM i e-commerce
Der findes efterhånden en række eksempler på, hvordan RFM kan anvendes inden for e-commerce og skabe forudsætninger for en mere effektiv segmentering og dermed bedre performance.
Jeg har herunder samlet de mest gængse eksempler på netop dette.
Loyalitetsprogrammer
Loyalitetsprogrammer er en effektiv strategi for de ”loyale kunder”, altså dem, der har en høj score på hver af de tre parametre recency, frequency og monetary.
Ved at belønne kunderne for deres loyalitet med tilbud, rabatter og medlemsfordele opbygges relationen til dem, og der vil på denne måde være større chance for at kunne fastholde netop disse kunder.
Reaktivering
Reaktivering med personlige påmindelser om tilbud eller tidsbegrænsede kampagner kan være fordelagtige for de kunder, der udviser potentiel loyalitet eller som kan karakteriseres som deciderede ”risikokunder”.
Det kan være, at de tidligere har handlet jævnligt, men som af den ene eller anden årsag ikke har gjort det for nyligt.
Her kan fordelagtige tilbud, gratis fragt og kampagner være med til at reaktivere dem til at foretage nye køb.
Introducerende e-mails med personlige anbefalinger
En værdifuld strategi til nyere kunder kan eksempelvis være introducerende e-mails, der byder velkommen, fremviser produktsortiment og kommer med personligt tilpassede anbefalinger.
På denne måde sikres der, at de nyere kunder føler, at deres behov bliver mødt fra første færd.
Hvordan RFM kan hjælpe dig med at identificere dine mest værdifulde kunder
RFM modellen kan ved hjælp af en segmenteringsproces hjælpe dig med at identificere hvilke kunder, der har størst værdi, hvilke der har vækstpotentiale, samt hvilke der er i risiko for frafald.
Baseret på denne segmentering kan der implementeres målrettede strategier, til at fastholde hvert af segmenterne på den mest effektive måde.
Med andre ord kan RFM-modellen hjælpe dig med at optimere dine markedsføringsindsatser og ressourcer for at opnå det mest givende outcome.
RFM-modellen vs. andre segmenteringsmetoder
RFM-modellen er blot en ud af mange segmenteringsmodeller, og det kan her være fordelagtigt at tage flere modeller i brug for at supplere RFM-modellen.
For eksempel kan RFM-modellen give indsigt i kundeadfærd baseret på transaktionsdata men kan ikke give indsigt i faktorer som demografi og psykografi.
RFM kombineret med andre segmenteringsmetoder kan være gavnligt og skabe endnu større værdi for dit segmenteringsarbejde.
Transaktionsdata fra RFM i forbindelse med en psykografisk segmentering giver eksempelvis en dybere indsigt i kundernes motiver og personlige overbevisninger som i sidste kan være med til at tilpasse budskaber og skabe mere effektive emotionelle forbindelser.
Interesseret i segmentering? Læs mere om segmenteringskriterier i mit indlæg her.
Avanceret brug af RFM: Kombiner med predictive analytics for større effekt
RFM-modellen kan løftes til et højere niveau ved at kombinere den med predictive analytics.
På denne måde vil der være større mulighed for at forudsige kundeadfærd og ud fra dette optimere markedsføringsstrategierne.
Herunder har jeg samlet nogle eksempler på, hvordan predictive analytics kan anvendes i forbindelse med RFM:
- CLV (Customer Lifetime Value): CLV kombineret med dine RFM transaktionsdata, købsmønstre og demografiske data hjælper med at få et bedre indblik i kundelivstidsværdien for dine RFM segmenter.
- Churn prediction: På baggrund af dine RFM segmenter, kan churn prediction give indblik i, hvilke kunder der vil have størst sandsynlighed for at stoppe med at købe fra dig i fremtiden, og hvem der således vil have gavn af reaktiveringskampagner.
- Fremtidige køb: Med indblik i fremtidige køb får du indsigt i, hvilke produkter der er størst sandsynlighed for, at dine RFM segmenter køber, samt hvordan cross-selling initiativer kan skabe mersalg.
Fordele ved at bruge RFM til at øge kundeloyaliteten
Da RFM-modellen tager højde for dine kundegruppers adfærd med fokus på at forstå kundernes købsmønstre og identificere, hvordan de bedst engageres, vil de unægtelig føle sig bedre mødt af virksomheden og således have større tilbøjelighed til at foretage køb for fremtiden.
Med målrettede kampagner tilpasset kundernes købsadfærd, styrkelse af loyalitetsprogrammer, indsigt i churn rate og CLV for at undgå at risikokunderne falder fra, er alle sammen fordele som RFM kan tilbyde for at øge kundeloyaliteten.
15 års tips og tricks?
På LinkedIn deler jeg hver uge tips og tricks med mere end 8.000 følgere. Det er gratis at følge med og du kan altid “unfollow” mig igen. Vil du være med?
Gratis tips og tricks »
Kommentarer