RFM-analyse: definisjon og segmenteringsveiledning

Å drive en bedrift betyr å håndtere relasjoner med mange ulike typer kunder. Noen kunder handlet i nettbutikken din i går, mens andre ikke har kjøpt noe på nesten et år. Enkelte kjøper én gang og forsvinner, mens andre kommer trofast tilbake hver måned. Noen bruker pengene med omhu, mens andre elsker å unne seg litt ekstra.

Folk er forskjellige, og derfor bør du heller ikke behandle dem likt. Å sende den samme ”Vi savner deg!”-e-posten til alle kunder er sløsing av ressurser, og det kan heller skape en distanse mellom merkevaren din og kunden.

RFM-analyse bryter ned kundeatferd i tre dimensjoner: hvor nylig kundene har handlet, hvor ofte de kjøper og hvor mye bestillingene deres er verdt i penger. Disse innsiktene hjelper deg å dele kundene inn i ulike grupper, slik at du kan utforme markedskampanjer som treffer hver enkelt gruppe.

Hva er RFM-analyse?

RFM-analyse (RFM står for recency, frequency, monetary, altså nylighet, frekvens og pengeverdi) er en teknikk for kundesegmentering som brukes til å analysere kundeatferd ut fra hvor lang tid det er siden kundene handlet sist, hvor ofte de kjøper, og hvor mye de bruker. Ved å se på disse tre dimensjonene kan du forutsi fremtidig kundeatferd og skreddersy markedsføringen etter bestemte kundegrupper.

Hvordan fungerer RFM-analyse?

Du gir hver av de tre RFM-faktorene en poengsum fra 1 til 5, der 5 representerer de mest verdifulle kundene i hver kategori. Merkevarer kan tilpasse poengterskelene etter sin egen forretningsmodell og kundenes atferdsmønstre.

Slik fungerer det:

• Recency (nylighet) måler tiden siden en kunde handlet sist, og forteller noe om hvor engasjert kunden er akkurat nå. En kunde som kjøpte en genser i går, kan få en femmer, mens en som ikke har handlet siden i fjor vinter, sannsynligvis får en ener.
• Frequency (frekvens) viser hvor ofte en kunde kjøper, og det hjelper deg å finne de mest lojale kjøperne. En som kjøper nye sko hver måned, kan få en femmer, mens en som bare handler under årlige salg, kanskje får en ener.
• Monetary (pengeverdi) måler hvor mye kundene bruker per bestilling. Dette hjelper deg med å peke ut de mest verdifulle kundene. En kunde som jevnlig bruker 2000 kroner på premiumprodukter, får for eksempel en femmer, mens en som holder seg til basisvarer til 300 kroner, kanskje får en toer.

Du kan analysere poengene hver for seg eller regne ut gjennomsnittet for et mer helhetlig bilde av kundeverdien. En kunde som får fire på recency, tre på frequency og fem på monetary, får en samlet RFM-score på fire, regnet ut slik:

RFM = (4 + 3 + 5) / 3

Husk at poengmetodene varierer fra verktøy til verktøy. Noen legger sammen poengene til en totalsum mellom 3 og 15, mens andre regner ut gjennomsnittet.

Grunner til at netthandelsbedrifter bruker RFM-analyse

• Utvikle mer effektive markedskampanjer
• Fang opp kunder i faresonen før de forsvinner
• Styr markedsførings- og salgsbudsjettet bedre

Du segmenterer kanskje allerede kundene dine på en eller annen måte, enten etter demografi eller ved å dele dem inn i “aktive” og “inaktive”. Men RFM-analyse er spesielt nyttig i netthandel fordi den gjenspeiler faktiske handlemønstre.

Nedenfor kan du se grunnene til at de tre RFM-dimensjonene betyr noe i digital handel.

Utvikle mer effektive markedskampanjer

RFM-segmentering lar deg lage kampanjer som gjenspeiler bestemte handlevaner. Du kan for eksempel gjøre følgende:

• lansere et VIP-forhåndssalg for kunder med høy monetary-score, slik at de som bruker mest, får tilgang til nye produkter først
• tilby abonnementer til kunder som kjøper ofte og har jevne handlemønstre
• sende personlige anbefalinger om tilleggsprodukter til kunder som har handlet nylig, mens interessen fortsatt er høy

Å rette markedsføringen mot dem som bruker mest, kan gi høyere konverteringsrater, fordi tilbudene dine treffer atferd du allerede har sett. Et abonnementstilbud vil for eksempel trolig bli tatt bedre imot av en lojal månedskunde enn av en som bare handler to ganger i året.

Fang opp kunder i faresonen før de forsvinner

RFM-analyse hjelper deg ikke bare med å hente ut mest mulig verdi fra de beste kundene, men varsler deg også om dem som står i fare for å forsvinne. En fallende poengsum kan tyde på svekket interesse, og hver måling peker mot ulike tiltak.

Her er noen måter du kan snu utviklingen på:

• Når en kundes recency-score faller, kan en godt timet e-post med en rabatt lokke dem tilbake til butikken.
• Hvis du merker at kjøpsfrekvensen synker, for eksempel fra månedlige til kvartalsvise kjøp, kan en rask SMS med “Nyheter i favorittkolleksjonen din” vekke interessen på nytt.
• Når en kundes monetary-verdi stuper, for eksempel fra 10 000 kroner i fjor til bare 2000 kroner i år, kan en kundetilfredshetsundersøkelse hjelpe deg med å forstå hva som har endret seg, slik at du kan bygge opp relasjonen igjen før det er for sent.

Styr markedsførings- og salgsbudsjettet bedre

Ideelt sett kunne du ha kjørt alle tenkelige markedsføringseksperimenter, fra retargeting i sosiale medier til reklame i posten. Men som de fleste merkevarer har du sannsynligvis ikke et ubegrenset markedsføringsbudsjett eller uendelig med ressurser. Ved å segmentere kundene kan du finne ut hvilke grupper som er mest verdifulle, slik at du kan konsentrere innsatsen om å beholde og styrke relasjonen til segmentene med størst potensial.

Denne tilnærmingen gir deg en effektiv og konkret handlingsmåte. I stedet for å sende reklame i posten til alle de 10 000 kundene dine, oppdager du kanskje at det ofte lønner seg mer å fokusere på de 2000 mest verdifulle. Selv om det absolutt har sine fordeler å skaffe nye kunder gjennom annonsering, viser dataene gang på gang at det å pleie relasjonene til eksisterende kunder, gir bedre avkastning på markedsføringsinvesteringene.

Slik bruker du RFM til kundesegmentering

1. Velg et verktøy for RFM-analyse
2. Sett opp lister med kundesegmenter
3. Følg med på segmentenes resultater

Slik kommer du i gang med RFM-analyse, fra de første stegene i segmenteringsstrategien til å måle hvor godt kampanjene dine gjør det:

1. Velg et verktøy for RFM-analyse

Du kan i teorien regne ut RFM-poengene manuelt, men å prøve å holde styr på handleatferden til hundrevis eller tusenvis av kunder i regneark, blir raskt uoversiktlig og fullt av feil. Heldigvis har egne verktøy for kundeanalyse og moderne netthandelsplattformer innebygde RFM-funksjoner som automatisk gir poeng og segmenterer kundegrunnlaget ditt.

Shopifys innebygde RFM-system gir for eksempel automatisk kundene poeng på en skala fra 1 til 5 for recency, frequency og monetary, og deler dem deretter inn i ulike grupper som “Champions” og “inaktive” kunder.

Plattformen beregner disse poengene ut fra dataene i din egen butikk, ikke bransjestandarder, slik at segmenteringen gjenspeiler dine unike kundemønstre. Du får også tilgang til detaljerte rapporter som bryter ned tall som gjennomsnittlig antall dager siden siste bestilling, totalt antall bestillinger og totalt beløp brukt for hvert kundesegment.

2. Sett opp lister med kundesegmenter

RFM-segmentering deler kundegrunnlaget ditt inn i ulike grupper ut fra de kombinerte poengene for recency, frequency og monetary. Plattformer som Shopify lager disse segmentene automatisk, men du kan også lage egne segmenter som passer til dine spesifikke forretningsmål og kundemønstre.

Deretter kan du koble hver gruppe til målrettede markedsføringstiltak. Her ser du noen vanlige segmenter og tilpassede markedsføringsstrategier:

• Høy recency, frequency og monetary. Inviter de mest lojale kundene dine til eksklusive produktlanseringer eller VIP-arrangementer for å styrke lojaliteten og skape salg.
• Høy monetary, lavere recency/frequency. Nå dem med premiumlanseringer og et luksusrettet budskap som treffer forkjærligheten deres for verdifulle kjøp.
• Høy recency, moderat frequency/monetary. Plei den spirende interessen deres med lærerikt innhold om produktene dine og tidlig tilgang til nye kolleksjoner.
• Fallende recency, historisk høy frequency/monetary. Sett i gang målrettede tilbakevinningskampanjer med spesialtilbud basert på hva de har kjøpt tidligere.

3. Følg med på resultatene av segmentene

Følg med på hvordan de ulike RFM-segmentene reagerer på kampanjene dine, så får du verdifull innsikt i hvilke kundegrupper som virkelig bidrar til bunnlinjen. Mål viktige tall som gjentatte kjøp, gjennomsnittlig ordreverdi og kundens livstidsverdi for å vite nøyaktig hvilke markedsføringsgrep som fungerer for hver gruppe.

Når du sammenligner kampanjeresultatene på tvers av segmenter, dukker det opp tydelige mønstre, for eksempel om VIP-forhåndsvisningene dine gjør det bedre enn rabattene i tilbakevinningskampanjene. Med disse dataene trenger du ikke gjette deg til hvor du bør legge markedsføringsinnsatsen og pengene dine.