Recency, Frequency, Monetary

Das Tolle am RFM-Konzept ist: Jeder kann es leicht implementieren und für Segmentierungen nutzen. Bei aufwändigen Response-Modellen, die auf maschinelles Lernen zurückgreifen, sieht dies schon anders aus. Simpel muss aber nicht schlechter sein. Versandhändler nutzten RFM bereits seit einem guten Jahrhundert zur Kundensegmentierung. Auch heute ist es aufgrund seiner Einfachheit und Effektivität noch beliebt.

 
Excel und ein Export der Transaktionsdaten aus der Shop-Lösung reichen. Werfen wir also einen genaueren Blick darauf. Damit Sie einen tiefergehenden Einblick in das Thema Kundensegmentierung erhalten, lesen Sie dazu auch unseren weiterführenden Artikel.

 

Grundsätzliche Idee

Was ist RFM? Allgemein gesagt ist es ein Modell für das Kunden-Scoring: Je besser der Punktwert eines Kunden, desto höher ist seine Kauf-Wahrscheinlichkeit bei der nächsten Werbeaktion. Das Modell dient vor allem Katalog-Marketern, um den unrentablen Versand an Nicht-Reagierer auszusparen.

Genauso kann es auch auf Newsletter-Abonnenten angewendet werden. Hierbei dient es weniger der Kosteneinsparung sondern mehr der individuelleren Pflege von Kundenbeziehungen. Für jeden Abonnenten lässt sich ein zusammengesetzter Score errechnen, der dessen Wert im Verteiler wiederspiegelt.

 

R-F-M erklärt

Der RFM-Wert eines Abonnenten ist abhängig von drei Größen. In der Reihenfolge ihrer Bedeutsamkeit sind dies:
  • R - Recency: Wie lange liegt der letzte Kauf beim Abonnenten zurück?
  • F - Frequency: Wie häufig kaufte er in der betrachteten Berichtsperiode – z. B. im letzten Quartal oder Jahr oder in der gesamten Kundenbeziehung?
  • M - Monetary: Wie viel Umsatz generierte er insgesamt in der Berichtsperiode?
Damit verbunden sind drei Annahmen über die Wirkungsweise:
  • Recency: Je länger der letzte Kauf zurückliegt, desto unwahrscheinlicher ist es, nun erneut zu kaufen. Die Erfahrung zeigt: „Aus den Augen, aus dem Sinn“ gilt für Menschen gleichermaßen wie für Produkte oder Marken. Dinge, zu denen lange kein aktiver Kontakt bestand, geraten in Vergessenheit. Entsprechend geringer fällt dann der Recency-Score für den Abonnenten aus. Recency ist im klassischen Modell der wichtigste Prädiktor für die Kaufwahrscheinlichkeit.
  • Frequency: Je seltener gekauft wurde, desto kleiner ist der Frequency-Punktwert. Denn ein Kunde, der regelmäßig shoppte, reagiert eher als einer, der nur eine oder zwei Beschaffungen durchführte.
  • Monetary: Je geringer der Umsatz, desto kleiner ist der Monetary-Wert. Kunden, die viel Zeit und Geld investierten, reagieren also eher.
Versandhändler schauen traditionell auf die Zielgröße „Kauf“. Alternativ betrachten Internetmarketer auch Daten wie E-Mail-Response (z. B. Öffnung, Klick, Antwort), Webseiten-Besuch oder Conversion (z. B. White Paper-Download).

Das RFM-Modell ist flexibel anpassbar. Einige Marketer lassen die E-Mail-Aktivität oder den Umsatz der größten Bestellung als vierte Variable neben den klassischen Shopping-Daten einfließen. Andere bilden ein zweidimensionales Modell bestehend nur aus den wichtigsten Merkmalen Recency und Frequency.

 

RFM-Werte berechnen

Die einfachste Möglichkeit, E-Mail-Abonnenten ihren RFM-Punktwert zuzuweisen, folgt einem dreistufigen Ablauf:
  • Extrahieren Sie aus Ihren Shop-Transaktionsdaten die drei RFM-Größen für jeden E-Mail-Abonnenten im Berichtszeitraum:
  • Anzahl der Tage seit seinem letzten Kauf,
  • Häufigkeit seiner Käufe,
  • Sein Umsatz.
  • Sortieren Sie nun die Werte aller Abonnenten der Größe nach und ordnen Sie diese dann in Intervalle („Gruppen“) ein (Diskretisierung). Als Intervallgrenzen werden gern die Quartils-Werte (Viertel-Werte) gewählt. Für R, F und M entstehen dann jeweils vier Gruppen mit gleicher Abonnentenzahl darin. Anschließend besitzt jeder Abonnent einen Recency-Punktwert von 1 (sehr schlecht) bis 4 (sehr gut), einen entsprechenden Frequency- und auch einen Monetary-Score. Die Recency-Top-Gruppe Nummer 4 beinhaltet die 25 % der Abonnenten, bei der letzte Kauf am kürzesten zurückliegt.
  • Führen Sie nun die R-F-M-Werte für jeden Abonnenten zusammen. Damit schaffen Sie sich 64 Abonnenten-Segmente. Das Segment 4-4-4 beinhaltet Ihre wertvollsten Kunden oder Abonnenten, die durch höchste Recency, höchste Frequency und höchsten Monetary-Wert gekennzeichnet sind. Etwa solche, die in den vergangenen sechs Monaten fünf Bestellungen im Gesamtwert von 400 Euro tätigten, wovon die letzte nur drei Wochen zurückliegt. Bis runter zur „schlechtesten“ Abonnenten-Gruppe 1-1-1 gibt es feingranulare Unterschiede. Um jedes Kunden-Segment optimal zu entwickeln, sollten spezifische Marketing-Maßnahmen angewendet werden.


Das Ergebnis sieht in Excel nun wie folgt aus:

Die Spalten A, C, D und E enthalten Ihren aufbereiteten Datenbank-Export. Die R, F und M-Zellen besetzen Sie mit der Formel „=VERGLEICH(C2,QUARTILE(C:C,{0;1;2;3}))“ - ohne Anführungszeichen, hier exemplarisch für die Recency-Spalte C und Zeile 2. Warum ist der Recency-Wert negativ? Der Einheitlichkeit wegen. Ansonsten bekämen die 25 % der Top-Kunden nämlich einen Score von 1. Schließlich enthält die letzte Spalte RFM die Formel „=VERKETTEN(F2,G2,H2)“ – die drei berechneten Punktwerte werden einfach aneinandergereiht.

 

Beziehungen managen

Blicken wir noch einmal auf die obige Abbildung. Hervorgehoben ist sowohl ein Abonnent aus der Top-Gruppe 4-4-4 (ID=“Subscriber 100“) als auch einer aus der am wenigsten versprechenden Gruppe 1-1-1 (ID=“Subscriber 1004“). Beide Empfänger befinden sich augenscheinlich in ganz unterschiedlichen Phasen des Beziehungslebenszyklus und sollten daher differenziert per Newsletter angesprochen werden.
  • 444er – Top-Kunden, das Ziel-Segment für alle: „Subscriber 100“ gilt es, in Gruppe 4-4-4 zu bewahren, ihn vor allem zu binden und so seinen Kundenwert behutsam auszubauen. Belohnen Sie das bisherige Engagement z. B. mit exklusiven Angeboten und Vorab-Informationen. Gutscheine können hierbei vielleicht ausgespart werden, da dieser scheinbar kaufkräftige Kreis auch so ordert. Erkundigen Sie sich über Verbesserungsmöglichkeiten im Service, um Wertschätzung deutlich zu signalisieren. Und versuchen Sie gegebenenfalls, auf zusätzlichen Kanälen den Kontakt aufzubauen wie Facebook, Twitter, Blog, Forum etc.
  • 111er - „Flops“: Ganz anders hingegen „Subscriber 10004“, der sich in der Gruppe der inaktiven Abonnenten befindet. Versuchen Sie, die Inaktivitäts-Gründe im Rahmen von Reaktivierungs-Kampagnen zu eruieren. Fehlt vielleicht das Vertrauen in Ihr Unternehmen oder das Wissen um Ihre umfassenden Service-Leistungen? Möglicherweise gibt es in diesem Segment auch Probleme mit Spamfiltern, die es zu beseitigen gibt, damit die Botschaften zugestellt werden. Auch, wenn der E-Mail-Versand kaum variable Kosten verursacht, wäre es zu überlegen, sich von diesem Segment zu trennen. Etwa in Form einer Re-Opt-in-Kampagne („Wir hörten lange nichts von Ihnen – bitte bestätigen Sie noch einmal Ihren Wunsch, den Newsletter zu beziehen“).
  • 441er – Kleinst-Besteller: Blicken wir auf ein weiteres Segment – diejenigen, die häufig und kürzlich bestellten, aber insgesamt dennoch nur wenig Umsatz generierten. Die Beziehung ist bereits intensiv und somit das wechselseitige Wissen zwischen Anbieter und Kunden hoch. Wie können höhere Warenkorb-Werte angereizt werden? Zum Beispiel durch attraktive Gutscheine, die in Verbindung mit Mindestbestell-Werten an diese Gruppe offeriert werden: „Bestelle für 100 Euro und sicher Dir 30 % Rabatt – gilt nur bis einschl. morgen“. Eventuell können auch mutmaßlich geplante Bestellungen (Data Mining!) schon heute gebündelt und in einem attraktiven Paket – etwa mit Versandkostenfreiheit – angeboten werden.
  • xx4er – Umsatzbringer: Auch die Gruppe der Big Spenders mit höchsten Monetary-Werten will besonders gepflegt werden. Hier könnten zum Beispiel Luxus-Artikel sowie Aktionen ohne finanzielle Vergünstigungen angeboten werden. Je nachdem, wie der Recency-Score ist, sollte auch hier differenziert werden …
  • 144er – inaktive Top-Kunden: … die 144er etwa bergen Abonnenten, die zu Beginn in hoher Frequenz und mit hohen Warenkorbwerten bei Ihnen einkauften. Jedoch liegt der letzte Kaufzeitpunkt vergleichsweise weit zurück. Hier gilt es, die passende Kundenrückgewinnungs-Strategie zu finden.
  • 414er: Der letzte Kauf liegt wenige Tage zurück und es wurde viel umgesetzt, jedoch ist die Kauffrequenz niedrig. Diese Gruppe besitzt potenziell einen hohen Kundenwert in der Zukunft, der mit geeigneten Botschaften entwickelt werden muss. Die Frage lautet: Wie können diese Initial-Käufer in loyale Kunden gewandelt werden.
Sicher fallen Ihnen weitere interessante Segmente ein.

 


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