Wir haben bereits in unserem letzten Beitrag über verschiedene Ansätze zur Kundensegmentierung gesprochen. Diesmal konzentrieren wir uns auf die RFM-Analyse und erklären, wie sie funktioniert, warum sie anderen Segmentierungsmethoden überlegen ist und wie Sie sie auf Shopify automatisieren können.
Was ist eine RFM-Analyse?
RFM steht für Recency (Aktualität), Frequency (Häufigkeit) und Monetary Value (Geldwert) von Bestellungen. Das RFM-Modell segmentiert Kunden anhand dieser Parameter: Es bewertet, wann ein Kunde zuletzt eingekauft hat, wie oft er bestellt und wie viel er ausgibt.
Basierend auf dieser Auswertung erhält jeder Kunde einen RFM-Score. Die Berechnung nutzt eine Skala von 1 bis 5 für jeden Parameter (Aktualität, Häufigkeit und Geldwert) und ergibt RFM-Scores von 111 bis 555.
Wie berechnet man RFM-Segmente?
Der Prozess läuft wie folgt ab:
- Legen Sie die Werte für jeden Score innerhalb der Parameter fest
- Definieren Sie, ob bestimmte Parameter für Sie wichtiger sind als andere
- Filtern Sie die Bestelldaten Ihrer Kunden basierend auf Ihren Score-Werten
- Erstellen Sie RFM-Kundensegmente
Hier sind einige Details dazu.
Auf der Skala steht 1 für den niedrigsten Wert (z. B. Kunden mit nur einer Bestellung) und 5 für den höchsten (Kunden mit den meisten Bestellungen). Während die RFM-Analyse eine rein rechnerische Methode ist, liegt die Festlegung der Schwellenwerte bei Ihnen: Bei der Häufigkeit können Sie beispielsweise Kunden mit 20, 50 oder über 100 Bestellungen 5 Punkte zuweisen – die Zahl hängt von Ihrem spezifischen Unternehmen ab.
Sie können wählen, wie die RFM-Scores berechnet werden: Sie können jeden Parameter gleich gewichten oder einem oder zwei davon mehr Bedeutung beimessen. Wenn Sie langlebige Produkte verkaufen, ist der Geldwert wahrscheinlich am wichtigsten. Verkaufen Sie jedoch Artikel, die regelmäßig nachgekauft werden, ist die Häufigkeit Ihr entscheidender Parameter.
Sobald Sie die Tabelle mit allen Scores haben, können Sie RFM-Kundensegmente erstellen. Diejenigen mit dem höchsten Gesamt-Score sind Ihre treuesten Kunden, während diejenigen am unteren Ende das höchste Abwanderungsrisiko aufweisen.
Die Anzahl der Gruppen kann variieren—Sie entscheiden, was für Ihren Shop sinnvoll ist. Mit der Loyal-App haben wir uns für 6 RFM-Kundensegmente entschieden, um die wichtigsten Gruppen gezielt anzusprechen:
Die Vorteile der RFM-Segmentierungsstrategie
Die RFM-Segmentierung basiert rein auf Bestelldaten, was sie zur objektivsten Methode macht. Das bedeutet nicht, dass andere Methoden verworfen werden sollten: Wo es für Ihr Unternehmen sinnvoll ist, können Sie Kundengruppen auch nach demografischen, geografischen oder anderen Merkmalen unterscheiden. Mit der RFM-Formel erhalten Sie jedoch die universellsten Segmente, die aufzeigen, wie viel Vertrauen und Loyalität Kunden Ihrem Shop entgegenbringen.
Zu den wichtigsten Vorteilen der RFM-Kundensegmentierung zählen:
- 100 % datengestützt und präzise. Die RFM-Analyse ist nicht anfällig für menschliche Fehler oder subjektive Interpretationen. Sie stützt sich ausschließlich auf Bestelldaten und liefert Ihnen verständliche Kundensegmente basierend auf deren Interaktion mit Ihrem Shop.
Zudem ist sie immer aktuell. Im Gegensatz zu anderen Segmentierungsmethoden, die aufgrund der Abhängigkeit von Drittanbieterdaten oft nur schwer zeitnah aktualisiert werden können, ist das RFM-Modell stets präzise und auf dem neuesten Stand.
- Hilfreich bei der Optimierung von Marketingbudgets. RFM-Daten ermöglichen es Händlern zu verstehen, für welche Kundengruppen sich Kampagnen lohnen und welche man besser ignorieren sollte, um Ressourcen zu schonen.
Als die RFM-Analyse in den 1990er Jahren erstmals eingesetzt wurde, war ihr Hauptziel die Optimierung der Marketingkosten. Unternehmen wollten die Ausgaben für Direktwerbung an Kunden, die für sie nicht profitabel sind, reduzieren, indem sie die Nachfrage präziser einschätzten.
- Einfach zu automatisieren. Sie können die RFM-Analyse zwar in Excel durchführen, aber es ist nicht nötig, die Parameter für Aktualität, Häufigkeit und Geldwert manuell zu bearbeiten – einige Tools erledigen das für Sie.
Es gibt verschiedene Möglichkeiten bei Diensten für Kundenanalysen: Panoply bietet beispielsweise eine einfache RFM-Segmentierung mit SQL-Abfragen, und RFM Calc bietet einen RFM-Bericht auf Basis von Bestelldaten, die aus Shopify exportiert wurden. Zudem gibt es Shopify-Apps, die speziell auf RFM-Daten ausgelegt sind oder diese beinhalten.
Shopify RFM-Segmentierung mit Hilfe von Apps
Entdecken Sie diese Apps auf Shopify für die RFM-Kundensegmentierung:
- Loyal (kostenlos): Die App unterscheidet automatisch 6 Kundengruppen basierend auf der RFM-Formel. Sie können die Analyse so oft durchführen, wie Sie möchten, um immer aktuelle Berichte zu haben – unabhängig von der Größe Ihres Shops wertet die App Ihre Bestelldaten in wenigen Minuten aus. Zudem gibt Ihnen Loyal Tipps, wie Sie zielgerichtete Kampagnen für jedes der RFM-Segmente erstellen können. Und das alles kostenlos!
- RetentionX Analytics (ab 179 $ pro Monat): Die App unterscheidet 6 Kundengruppen, von den besten bis zu den schlechtesten. Sie lässt sich zudem mit verschiedenen Diensten integrieren, um Kennzahlen wie Kundenakquisitionskosten, durchschnittlichen Bestellwert, Produktrückgabequote und Bruttomarge zu berechnen.
- Reveal: Customer Data Platform (kostenloser Plan verfügbar, ab 99 $ pro Monat für maßgeschneiderte RFM-Segmente und weitere Funktionen): Die App erstellt 11 Kundengruppen und gibt ihnen unterhaltsame Namen (Sie haben „Soulmates“ als Ihre treuesten Kunden und „Breakup“ als Gruppe verlorener Kunden). Im kostenpflichtigen Plan können Sie Segmente anpassen und auf anderen Parametern als RFM basieren: Umsatz vs. Marge, CLV und andere.
- Repeat Customer Insights (ab 29 $ pro Monat): Die App identifiziert 10 Kundengruppen und zeigt sie in verschiedenen RFM-Rastern an, wobei nur zwei Parameter berücksichtigt werden (es handelt sich also um das Aktualitäts-Häufigkeits-Modell, Häufigkeit und Geldwert oder Geldwert und Aktualität).
Beispiele für die Anwendung der RFM-Analyse in Marketingkampagnen
Es gibt unendlich viele Möglichkeiten, verschiedene Kundensegmente anzusprechen. Werfen wir einen Blick auf einige Beispiele, wie Sie RFM-Segmente nutzen können, um Ihre Kunden besser einzubinden und mehr zu verkaufen.
- Effektive Produkteinführungen. Wenn Sie eine neue Produkteinführung planen, ist es sinnvoll, Ihren treuesten Kunden einen frühen Zugang zu gewähren. Sie werden die Exklusivität Ihres Angebots zu schätzen wissen und können das Produkt weiterempfehlen. Wenn die Reaktion der treuen Kunden positiv ausfällt, können Sie deren Bewertungen nutzen, um das neue Produkt bei allen anderen zu bewerben.
Dies funktioniert sowohl für physische als auch für Softwareprodukte. Ein Unternehmen, das Letzteres herstellt, kann beispielsweise langjährige Abonnenten zu einem exklusiven Betatest einer neuen Funktion einladen. Sie schlagen zwei Fliegen mit einer Klappe: Sie erhalten Feedback zu Ihrem Produkt und geben den Kunden das Gefühl, stärker eingebunden zu sein, was ihre Loyalität erhöht.
- Engagement bei neuen Erstkäufern. Es ist wichtig, mit neuen Kunden zu kommunizieren, um die Chance nicht zu verpassen, sie als Stammkunden zu gewinnen. An die Gruppe der neuen Kunden können Sie E-Mails mit einem Rabatt auf die nächste Bestellung, einer Einladung zum Treueprogramm, einer Erläuterung der Vorteile relevanter Produkte, Cross-Selling-Angeboten usw. senden.
- Kundenbindung bei inaktiven Kunden. Die RFM-Analyse zeigt Ihnen eine Gruppe von Personen, die Sie zu verlieren drohen. Sie können sie reaktivieren, indem Sie sie an Ihre Produkte, neue Markteinführungen, Aktionen usw. erinnern.
RFM-Segmentierung zur Gewinnung weiterer Kunden
Per Definition basiert die RFM-Segmentierung auf drei Bestellmerkmalen: Aktualität, Häufigkeit und Geldwert. Das Schöne an dieser Methode ist, dass sie auf präzisen und genauen Daten basiert – mit den durch die RFM-Analyse erstellten Kundengruppen können Sie nichts falsch machen. Sie hilft Ihnen zu verstehen, wie hoch der Anteil treuer Kunden ist und wer von Abwanderung bedroht ist, zu erkennen, wer das Potenzial hat, mehr zu kaufen und Ihnen mehr zu vertrauen, und diejenigen zu identifizieren, die Sie ignorieren können, um Marketingkosten zu sparen.
