RFM-analys: definition och guide till kundsegmentering

Att driva ett företag innebär att upprätthålla relationer med olika typer av kunder. Vissa handlade i din webbutik igår, medan andra inte har köpt något på nästan ett år. Somliga kunder köper från dig en gång och försvinner sedan, medan andra troget återkommer varje månad. En del är sparsamma, medan andra gärna slår på stort.

Att behandla den här spretiga gruppen som en enda homogen massa motverkar sitt syfte. Att skicka samma ”Vi saknar dig!”-mejl till alla kunder kan vara ett slöseri med resurser och kan få ditt varumärke att framstå som dåligt anpassat till verkligheten.

RFM-analys bryter ner kundbeteende i tre dimensioner: hur nyligen kunden har köpt, hur ofta kunden köper och det ekonomiska värdet av kundens beställningar. Med hjälp av dessa insikter kan du dela in kunder i olika grupper och skräddarsy marknadsföringskampanjer som talar direkt till varje grupp.

Vad är RFM-analys?

RFM-analys baseras på begreppen recency, frequency samt monetary och är en teknik för kundsegmentering som används för att analysera kundbeteende utifrån kundernas senaste köp, hur ofta de köper och hur mycket de spenderar. Genom att granska dessa tre dimensioner kan du förutse framtida kundbeteende och anpassa din marknadsföring till specifika kundgrupper.

Hur fungerar RFM-analys?

Du poängsätter varje RFM-faktor från ett till fem, där fem representerar de mest värdefulla kunderna i varje kategori. Varumärken kan anpassa poänggränserna så att de passar deras affärsmodell och kundernas beteendemönster.

Så här fungerar det:

• Recency mäter tiden som gått sedan en kunds senaste köp och signalerar deras nuvarande engagemang. En kund som köpte en tröja igår kan få en femma, medan någon som inte handlat sedan förra vintern sannolikt får en etta.
• Frequency spårar hur ofta en kund handlar och hjälper dig att identifiera dina mest återkommande köpare. Någon som köper nya skor varje månad kan få en hög poäng, medan en kund som bara handlar under årliga reor får en etta.
• Monetary value mäter hur mycket kunderna spenderar per beställning och hjälper dig att urskilja dina mest värdefulla kunder. En kund som rutinmässigt spenderar 2 000 kronor på dina premiumprodukter får till exempel en femma, medan någon som håller sig till baskläder för 300 kronor kanske får en tvåa.

Poängen kan analyseras var för sig eller ett medelvärde kan räknas ut för en mer heltäckande bild av kundvärdet. En kund som får en fyra på recency, en trea på frequency och en femma på monetary skulle till exempel få en total RFM-poäng på fyra, beräknad så här:

RFM = (4 + 3 + 5) / 3

Tänk på att poängmetoderna varierar mellan olika verktyg. Vissa summerar poängen till en total mellan 3 och 15, medan andra beräknar medelvärdet.

Varför e-handelsföretag använder RFM-analys

• Utveckla mer effektiva marknadsföringskampanjer
• Identifiera kunder i riskzonen innan de lämnar
• Styr din marknadsförings- och säljbudget bättre

Kanske segmenterar du redan dina kunder på något sätt, exempelvis utifrån demografi eller genom att klassificera dem som ”aktiva” eller ”inaktiva”. Men RFM-analys är särskilt användbar inom e-handel eftersom den speglar verkliga köpmönster.

Här är förklaringarna till varför de tre dimensionerna i RFM-analysen spelar roll inom digital handel:

Utveckla mer effektiva marknadsföringskampanjer

Med RFM-segmentering kan du skapa kampanjer som speglar specifika köpbeteenden. Du kan till exempel:

• Lansera en VIP-förhandsvisning för kunder med hög monetary-poäng och ge dina största spenderare tillgång till nya produkter först.
• Erbjuda prenumerationsprogram till frekventa köpare med jämna köpmönster.
• Skicka anpassade rekommendationer på tilläggsprodukter till nyligen aktiva kunder medan deras intresse fortfarande är stort.

Att anpassa marknadsföringen efter dina största spenderare kan leda till högre konverteringsgrader eftersom dina erbjudanden matchar bevisade beteenden. Ett prenumerationserbjudande tas till exempel sannolikt emot bättre av en lojal kund som handlar varje månad än av någon som bara handlar två gånger om året.

Identifiera kunder i riskzonen innan de lämnar

RFM-analys hjälper dig inte bara att maximera värdet från dina bästa kunder, utan varnar dig också om kunder som riskerar att lämna. En sjunkande poäng kan signalera vikande intresse, och varje mätvärde pekar mot någon form av åtgärd.

Här är några sätt att komma tillbaka på rätt spår:

• När en kunds recency-poäng sjunker kan ett väl tajmat återaktiveringsmejl med en rabatt locka tillbaka dem till din butik.
• Om du märker att köpfrekvensen minskar, säg från månatliga köp till kvartalsvisa inköp, kan ett snabbt SMS om ”Nyheter i din favoritkollektion” väcka intresse igen.
• När en kunds monetary-poäng dyker, exempelvis för någon som spenderade 10 000 kronor förra året men bara 2 000 kr i år, kan en kundnöjdhetsundersökning hjälpa dig att förstå vad som har förändrats och bygga upp relationen igen innan det är för sent.

Styr din marknadsförings- och säljbudget bättre

I den bästa av världar skulle du kunna testa alla tänkbara marknadsföringsexperiment, från retargeting-kampanjer i sociala medier till direktreklam. Men precis som de flesta varumärken har du förmodligen ingen obegränsad marknadsföringsbudget eller oändliga resurser. Att segmentera kunder hjälper dig att identifiera vilka kundgrupper som är mest värdefulla, så att du kan fokusera marknadsföringen på att behålla och stärka relationen med de segment som har störst potential.

Det här arbetssättet är också effektivt i praktiken. I stället för att skicka direktreklam via mejl till samtliga 10 000 kunder kan det ofta visa sig mer kostnadseffektivt att fokusera på dina 2 000 mest värdefulla kunder. Även om det finns fördelar med att skaffa nya kunder genom annonsering visar data gång på gång att det ger bättre avkastning på marknadsföringsinvesteringen att vårda relationerna med befintliga kunder.

Så använder du RFM för kundsegmentering

1. Välj ditt verktyg för RFM-analys
2. Skapa listor för kundsegment
3. Följ upp segmentens prestanda

Så här kommer du igång med RFM-analys, från de första stegen i din segmenteringsstrategi till att mäta hur väl dina kampanjer lyckas:

1. Välj ditt verktyg för RFM-analys

Rent teoretiskt skulle du kunna räkna ut RFM-poängen manuellt, men att försöka spåra köpbeteende för hundratals eller tusentals kunder i kalkylark blir snabbt ohanterligt och felbenäget. Som tur är har särskilda verktyg för kundanalys och moderna e-handelsplattformar inbyggda funktioner för RFM-analys som automatiskt poängsätter och segmenterar din kundbas.

Shopifys inbyggda RFM-system poängsätter till exempel automatiskt kunder på en skala från ett till fem för värde avseende recency, frequency samt monetary, och delar sedan in dem i tydliga grupper.

Plattformen beräknar poängen utifrån din butiks specifika data i stället för branschstandarder, vilket säkerställer att segmenteringen speglar dina unika kundmönster. Du får också tillgång till detaljerade rapporter som bryter ner mätvärden som genomsnittligt antal dagar sedan senaste beställningen, totalt antal beställningar och totalt spenderat belopp för varje kundsegment.

2. Skapa listor för kundsegment

RFM-kundsegmentering delar in din kundbas i tydliga grupper baserat på deras samlade poäng avseende recency, frequency och monetary. Plattformar som Shopify skapar dessa segment automatiskt, men du kan också bygga egna segment som är anpassade efter dina specifika affärsmål och kundmönster.

Du kan sedan matcha varje grupp med riktade marknadsföringsinsatser. Här är vanliga segment och anpassade marknadsföringsstrategier:

• Högt recency, frequency och monetary value. Bjud in dina mest lojala kunder till exklusiva produktlanseringar eller VIP-event för att befästa deras lojalitet och driva försäljning.
• Högt monetary value, lägre recency/frequency. Rikta dig till dem med premiumlanseringar och lyxbetonade budskap som tilltalar deras preferens för köp av högt värde.
• Hög recency, måttlig frequency/monetary value. Vårda deras spirande intresse med informativt innehåll om dina produkter och tidig tillgång till nya kollektioner.
• Sjunkande recency, historiskt högt frequency/monetary value. Rulla ut riktade återaktiveringskampanjer med specialerbjudanden baserade på deras tidigare köpkategorier.

3. Följ upp segmentens prestanda

Följ hur olika RFM-segment reagerar på dina kampanjer för att få värdefulla insikter om vilka kundgrupper som verkligen driver din lönsamhet. Mät nyckeltal som återkommande köp, genomsnittligt ordervärde och kundens livstidsvärde för att veta exakt vilka marknadsföringstaktiker som fungerar för varje grupp.

När du jämför kampanjresultat mellan segment framträder tydliga mönster, som huruvida dina VIP-förhandsvisningar presterar bättre än dina återaktiveringsrabatter. Denna data tar bort gissningarna om var du bör fokusera din marknadsföring och din budget.