Sicher hast Du schon einmal gehört, dass es billiger ist, bestehende Kunden zu halten, als neue zu gewinnen. Aber wie entscheidet man, welche Kunden die meiste Aufmerksamkeit verdienen? Hier kommt die RFM-Analyse ins Spiel. Dieses leistungsstarke Tool kann Dir helfen, Deine Kunden besser zu verstehen und gezieltere Marketingstrategien zu entwickeln.
RFM steht für Recency, Frequency und Monetary Value. Übersetzt bedeutet dies „Aktualität“, „Häufigkeit“ und „Geldwert“. Die RFM-Analyse wurde in den 1990er Jahren von Direktmarketern entwickelt. Mit diesem Modell wurden Kunden nach ihrem Kaufverhalten segmentiert. Das ist bis heute so geblieben, obwohl sich die Technologie und die Daten, die uns zur Verfügung stehen, erheblich weiterentwickelt haben.
Wie funktioniert nun die RFM-Analyse?
- Aktualität: Wann hat ein Kunde das letzte Mal bei dir gekauft? Kunden, die vor kurzem gekauft haben, werden eher wiederkommen als Kunden, die vor langer Zeit gekauft haben.
- Frequency (Häufigkeit): Wie oft kauft ein Kunde bei Dir ein? Kunden, die häufiger einkaufen, sind wahrscheinlich loyaler und engagierter.
- Monetärer Wert: Wie viel gibt ein Kunde bei seinen Einkäufen aus? Kunden, die mehr ausgeben, sind natürlich wertvoller für Dein Unternehmen.
Stell Dir vor, Du betreibst einen Online-Shop für Elektronik und hast Tausende von Kunden. Einige haben erst kürzlich bei Dir eingekauft, andere schon vor einigen Monaten. Einige kaufen jeden Monat bei Dir ein, andere nur einmal im Jahr. Einige geben jedes Mal Hunderte von Euro aus, andere nur ein paar Euro. Mit der RFM-Analyse kannst Du diese Kunden in Segmente einteilen und für jedes Segment individuelle Marketingstrategien entwickeln.
Beispiel zur Anwendung
- Recency: Du teilst Deine Kunden in drei Gruppen ein: diejenigen, die in den letzten 30 Tagen gekauft haben, diejenigen, die in den letzten 31-90 Tagen gekauft haben und diejenigen, die vor mehr als 90 Tagen gekauft haben.
- Frequency: Du teilst Deine Kunden in drei Gruppen ein: diejenigen, die mehr als einmal im Monat kaufen, diejenigen, die einmal im Monat kaufen und diejenigen, die weniger als einmal im Monat kaufen.
- Monetary Value: Du teilst Deine Kunden in drei Gruppen ein: diejenigen, die pro Einkauf mehr als 100 Euro ausgeben, diejenigen, die zwischen 50 und 100 Euro ausgeben und diejenigen, die weniger als 50 Euro ausgeben.
Mit diesem Modell kannst Du dann Deine Marketingaktivitäten planen. Zum Beispiel könntest Du eine spezielle E-Mail-Kampagne für Kunden starten, die in den letzten 30 Tagen eingekauft haben und bei jedem Einkauf mehr als 100 Euro ausgegeben haben, um sie zu weiteren Einkäufen zu animieren. Oder Du könntest versuchen, Kunden, die in den letzten 90 Tagen nichts gekauft haben, mit einem speziellen Rabattcode zurückzugewinnen.
Es gibt auch verschiedene Methoden und Ansätze, um eine RFM-Analyse durchzuführen. Einige bevorzugen eine einfache Aufteilung in gleich große Segmente (wie in unserem Beispiel), während andere komplexere statistische Modelle verwenden, um die Grenzen zwischen den Segmenten zu bestimmen.
Was ist bei der RFM-Analyse zu beachten?
Zunächst ist es wichtig, sich daran zu erinnern, dass die RFM-Analyse auf dem Kaufverhalten basiert. Sie sagt nichts über die Gründe für dieses Verhalten aus. Daher ist es immer sinnvoll, die RFM-Analyse mit anderen Daten zu kombinieren, um ein vollständigeres Bild Deiner Kunden zu erhalten.
Außerdem kann die RFM-Analyse nur so gut sein wie die Daten, auf denen sie basiert. Stelle sicher, dass Deine Daten korrekt und aktuell sind, bevor Du mit der Analyse beginnst.
Andere Methoden wie die Kundenlebenswertanalyse (CLV), das Aaker-Modell oder das PXL-Framework können ebenfalls wertvolle Einblicke liefern. Es geht darum, das richtige Werkzeug für die richtige Aufgabe zu finden.
