E-ticaret Kişiselleştirme Blogu

RFM analizi, e-ticaret satışlarını artırır. Bugün, kilidi açmak için müşterilerimizden gelen güncellik, sıklık ve parasal verileri nasıl kullanabileceğimizi keşfediyoruz.   kişiselleştirilmiş pazarlama ve etkileşimi artırma. Daha da iyisi, RFM analizinin, elde tutmayı artırmak için kohort analizini en üst düzeye çıkarmanın en iyi yollarından biri olduğunu göreceğiz .

RFM segmentasyonu örneklerine atlamak için burayı tıklayın.

RFM analizi , veriye dayalı bir müşteri davranışı segmentasyon tekniğidir .

RFM, yenilik, sıklık ve parasal değer anlamına gelir.

Buradaki fikir, müşterileri son alışverişlerinin ne zaman olduğuna, geçmişte ne sıklıkta satın aldıklarına ve genel olarak ne kadar harcadıklarına göre segmentlere ayırmaktır. Bu ölçümlerin üçünün de, bir müşterinin pazarlama mesajlarına ve tekliflerine katılma istekliliğinin etkili tahmin edicileri olduğu kanıtlanmıştır.

RFM analizi doğrudan postayla doğmuş olsa da, bugün e-ticaret mağazalarının kullanması için güçlü bir araçtır.

Yukarıda, müşteri segmentasyonunun işletmeleri müşterilere özel değerlerle konuşma konusunda nasıl güçlendirdiğinin harika bir örneği bulunmaktadır. Görüntü kaynağı: İnterkom

RFM analizinin bilinen ilk uygulamaları katalog endüstrisinde olmuştur. Öncüler arasında Land's End, JC Penny's ve diğerleri bulunur. Başlangıcından bu yana, dahil olmak üzere birçok RFM çeşidi geliştirilmiştir.

Müşteri tabanınızda bir RFM analizi yapmak ve yüksek değerli hedeflere kişiselleştirilmiş kampanyalar göndermek, e-ticaret mağazanız için büyük avantajlar sağlar.

Yeniliği nasıl hesaplamalısınız? Veya puan sıklığı? İyi bir para kazanma eşiği nedir?

Eşiklerin tanımlanması, segmentasyondaki ilk adımdır. Aşağıda, e-ticaret şirketlerinin yenilik, sıklık ve para kazanma için kullanabileceği yaygın ölçümleri tartışıyoruz.

Yenilik, son satın alma işleminden bu yana geçen süreyi ölçer.

Yeniliği hesaplarken e-ticaret mağazaları için iki zorluk vardır.

İlk olarak, çok kanallı bir dünyada, her kanaldan satın alma verilerini birbirine bağlamak zor olabilir.

İkincisi, her işletme, iyi bir yenilik puanının ne olduğu konusunda farklı yorumlara sahip olacaktır. Örneğin, sarf malzemelerinin doğası gereği sık sipariş verme ihtiyacı vardır, bu da daha yüksek bir puana hak kazanmak için son satın alma işleminden bu yana geçen süreyi kısaltır.

Yukarıda, Starbucks'ın ürünleri tipik olarak bir gün içinde tüketilmektedir. Ürün karışımları, çok daha yüksek ürün yaşam döngülerine sahip daha yavaş hareket eden ürünlere kıyasla, yenilik verilerinin farklı yorumlanmasını gerektirir.

Yenilik konusundaki aynı endişeler, frekans analizinde de kendini göstermektedir.

Yine, ürün yaşam döngüsü

Yenilik, sıklık ve para kazanma puanlarının hesaplanmasında benzer zorluklar vardır. Gerçek şu ki, her iş benzersizdir. Doğru ölçütler oluşturmak inanılmaz derecede zordur.

Neyse ki, RFM metriklerini uygun şekilde atamak için birkaç yaygın yaklaşım vardır.

RFM puanları oluşturmanın belki de en kolay yolu olan çeyrek analizi, puanları göreceli performansa dayalı olarak hızlı ve adil bir şekilde atamanıza olanak tanır.

Her çeyrekte 1'den 4'e kadar bir puan verilecektir. Son RFM segmentasyonu bu puanları birlikte kullanacaktır.

Python kullanarak RFM segmentlerinizi tanımlamak için çeyrekleri kullanmaya yönelik harika ve basit bir genel bakış burada.

Resim Kredisi

RFM segmentasyonu karmaşık olmak zorunda değildir.

Aşağıda, Excel'de bir RFM modelini nasıl oluşturabileceğinizi göstereceğiz. Adım adım ilerliyoruz ve modeli kolayca kopyalayabilmeniz için ekran görüntüleri ekliyoruz.

E-ticaret markanızın benzersiz olduğunu unutmayın.

Bu, belirli işiniz için en iyi yol olmayacak, ancak üzerinde tekrarlamanız için harika bir şablon olacak.

Hadi başlayalım.

Başlamadan önce, her segmentasyon vektörü için işletmeniz için en önemli olan tek KPI'yı tanımlamanız gerekir: yenilik, sıklık ve para kazanma.

Bunu yapmak için, satın alma geçmişinizi her müşteriye bağlamanız ve birlikte çalışmak istediğiniz bir zaman aralığı seçmeniz gerekir.

Örneğimiz için aşağıdaki KPI'ları ve zaman çerçevesini kullanacağız.

Yenilik: Son Satın Alma Tarihi
Sıklık: Toplam Sipariş Sayısı
Para Kazanma: Ortalama Sipariş Değeri
Zaman aralığı: 2 yıl

Göreceğiniz gibi, RFM analizi basit bir süreçtir. Amaç, her müşteriyi yeniliğe, sıklığa ve para kazanmaya göre sistematik olarak puanlamaktır. Bunu, önce tüm müşterileri seçtiğimiz metriğe göre sıralayarak ve ardından veritabanınızdaki diğer müşterilere göre ne kadar iyi performans gösterdiklerini temel alarak puanlayarak yaparız.

Yenilik için kullanabileceğiniz birkaç KPI vardır. Örnek KPI'lar şunları içerir:

Bu inceleme için, birincil ölçüm olarak son satın alma tarihinden itibaren günleri kullanacağız.

İşletmeniz için hangi metriğin en anlamlı olduğunu sezgisel olarak bilmelisiniz. Şansınız, geleneksel bir e-ticaret mağazasıysanız, son satın alma tarihi de seçim ölçünüz olacaktır.

Öncelikle, belirlediğiniz KPI'larla birlikte müşteri bilgilerinizi indirmek istiyoruz. Burada, bu bilgiyi doğrudan Barilliance'dan indirdik ve bir Google E-Tablosuna yükledik.

Ardından, sayfayı biraz temizlemek istiyoruz.

Kapatmayı unuttuğum bazı istenmeyen sütunları siliyorum: Oturumlar, Son Görülme, İlk Görülme, İlk Sipariş ve AOV.

Ardından, RFM puanlarınız için üç sütun ekleyeceksiniz. Bunları en üstte "Yenilik", "Sıklık" ve "Para Kazanma" olarak adlandırın.

Son olarak, sıralamayı çok kolaylaştırmak için verilere bir filtre uyguluyorum. Bir filtrenin nasıl uygulanacağını bilmiyorsanız işlem kolaydır. Başlıklarınız dahil tüm verilerinizi seçin (bunu shift+command+ok tuşlarını basılı tutarak hızlı bir şekilde yapabilirsiniz).

Tüm verileriniz seçildikten sonra, veri->filtre'ye tıklayın.

İşiniz bittiğinde, sayfanız böyle bir şeye benzemelidir.

Yenilik KPI'nıza gidin ve listeyi uygun sırayla sıralayın. Bizim durumumuzda, "Son satın alma tarihinden itibaren geçen günler" e gidiyoruz ve azalan şekilde sıralıyoruz.

Son olarak, her müşteriyi pozisyonlarına göre puanlayın.

Bunu yapmak için birkaç metodoloji olsa da, çeyreklerle birlikte olmanın en kolay ve en yararlısını buldum.

Toplam müşteri sayınızı dörde bölün. Ardından, her çeyreğe konumu yansıtan bir puan verin.

Birinci Çeyrek: 1

İkinci Çeyrek: 2

Üçüncü Çeyrek: 3

Dördüncü Çeyrek: 4

Her şeyi "mükemmel" hale getirme konusunda çok fazla endişelenmeyin. Örneğin, burada son üç gün içinde her ikisini de sipariş etmiş iki müşterimiz var. 5 müşteriyi 1 puanla ve 3 müşteriyi 2 puanla koymasına rağmen, her ikisine de 1 yenilik puanı verdim.

Bu noktada, sayfanız aşağıdakine benzer görünmelidir.

Süreç hem Sıklık hem de Para Kazanma için çok benzer.

Sıklık KPI'mız olarak son iki yıldaki toplam sipariş sayısını kullanıyor olsak da, seçebileceğiniz birkaç rakip metrik vardır. Bazıları şunları içerir:

Daha önce de belirtildiği gibi, Frekans KPI'mız olarak # sipariş kullanacağız. 2.b ve 2.c adımlarını tekrarlayın, yol gösterici metrik olarak Sıklık KPI'nızı kullanın. Puanlamadan sonra, sayfanız aşağıdakine benzer görünmelidir.

Son olarak, Para Kazanma puanlarını kırmaya hazırsınız.

Para kazanma KPI'ları şunları içerir:

Daha önce olduğu gibi, 2.b ve 2.c adımlarını tekrarlayın, yol gösterici metrik olarak Para Kazanma KPI'nızı kullanın. Puanlamadan sonra, sayfanız aşağıdakine benzer görünmelidir.

Mükemmel!

Bu noktada analizi yapmış olursunuz. Sonra eğlenceli kısım geliyor - aslında bu yeni keşfedilen içgörüleri karlı segmentleri belirlemek için kullanmak.

Pazarlamacıların, pazarlamalarına rehberlik etmek için bu segmentasyonu kullanmalarının birçok yolu vardır. İşte kiraz almak için birkaç fikir.

RFM Puanı: 111

Kimdir: En son, en sık satın alan ve en fazla geliri sağlayan, yüksek düzeyde bağlı müşteriler.

Pazarlama Stratejileri: Sadakat programlarına ve yeni ürün tanıtımlarına odaklanın. Bu müşterilerin ödemeye daha istekli oldukları kanıtlanmıştır, bu nedenle artan satışlar oluşturmak için indirimli fiyatlandırmayı kullanmayın. Bunun yerine, önceki satın alımlara dayalı ürün önerileri aracılığıyla katma değerli tekliflere odaklanın .

Yukarıda, Uber, yeni Uber Eats teklifini tanıtarak "temel" RFM müşteri segmentini hedefliyor.

RFM Puanı: X1X

Kimler: Mağazanızdan en sık satın alan müşteriler.

Pazarlama Stratejileri: Sadakat programları , bu tekrar eden ziyaretçiler için etkilidir. Savunuculuk programları ve incelemeleri de yaygın X1X stratejileridir. Son olarak, bu müşterileri Ücretsiz Gönderim veya benzeri avantajlarla ödüllendirmeyi düşünün.

Burada Costco, tekrar satın alma oranlarını daha da artırmak ve cüzdan payını genişletmek için üyelik iş modellerini özel bir kredi kartıyla tamamlıyor.

RFM Puanı: XX1

Kimler: Mağazanız için en fazla geliri sağlayan müşteriler.

Pazarlama Stratejileri: Bu müşteriler yüksek bir ödeme istekliliği sergilediler. AOV'yi artırmak için premium teklifleri, abonelik katmanlarını, lüks ürünleri veya katma değerli çapraz/yukarı satışları değerlendirin . İndirimlerde marjı boşa harcamayın.

RFM Puanı: X13, X14

Kimler: Sık sık geri dönen ancak çok fazla harcama yapmayan müşteriler.

Pazarlama Stratejileri: Sadakat yaratmayı zaten başardınız. Harcama eşiklerine bağlı (mağazanızın AOV'sine sabitlenmiş) geçmiş satın almalara ve teşviklere dayalı ürün önerileri aracılığıyla para kazanmayı artırmaya odaklanın .

Yukarıda, belirli RFM segmentlerinde yaşam döngüsü pazarlamasını kullanan bir Hedef örneği verilmiştir. Tekrar satın almayı teşvik etmek ve müşteri karlılığını artırmak için finansal indirimleri harcama eşikleriyle nasıl eşleştirdiklerine dikkat edin.

Başka bir örnek AirBnb'den geliyor. Burada, bir rezervasyon istemek için müşterinin görüntüleme etkinliğine dayalı olarak tetiklenmiş mesajlar gönderirler.

RFM Puanı: 14X

Kimler: Sitenizde ilk kez alıcılar.

Pazarlama Stratejileri: Çoğu müşteri, asla sadık olarak mezun olmaz. Tetiklenmiş hoş geldiniz e-postaları gibi ilk kez alıcılar için net stratejilere sahip olmak, temettü ödeyecek.

Starbucks, müşterileri RFM segmentleri arasında taşıma konusunda mükemmeldir. Yukarıda, müşterileri sadakat ödül programlarına çekmek için e-posta kullanıyorlar. Starbucks ile ilgili tam vaka çalışmamızı burada görebilirsiniz.

RFM Puanı: 44X

Kimdirler: Bir süredir alışveriş yapmamış harika geçmiş müşteriler.

Pazarlama Stratejileri: Müşteriler çeşitli nedenlerle ayrılırlar. Durumunuza bağlı olarak fiyat anlaşmaları, yeni ürün lansmanları veya diğer elde tutma stratejileri .

Barilliance, yalnızca her bir RFM segmenti için kişiselleştirilmiş deneyimler yaratmanıza izin vermez. Ayrıca size çok değişkenli ab testleri oluşturma yeteneği verir.

Belirli bir segmentte hangi tekliflerin en çok yankı uyandırdığını hızlı bir şekilde görebilir, hangi içeriğin satışlara yol açtığını keşfedebilir ve daha fazlasını yapabilirsiniz.

RFM Analizi (ve genel olarak segmentasyon) ile ilgili önemli zorluklardan biri, bir müşterinin 360 derecelik tam bir görünümünü oluşturmaktır. Günümüzün çok kanallı müşterisi, RFM'nin doğduğu doğrudan posta dünyasından çok farklı değil. RFM hala inanılmaz derecede güçlü bir model.

Ancak etkinliği, sahip olduğunuz verilerin kalitesine göre belirlenir.

Barilliance'ın parladığı yer burasıdır. Cihazlar, alışveriş oturumları ve kanallar arasında bütünsel bir müşteri görünümü oluşturur. Müşterilerin hangi sayfalarla etkileşime girdiğini, son satın alma tarihinden itibaren geçen süreyi, sipariş hacmini, marka etkileşimini ve daha fazlasını görebilirsiniz.

Başka bir deyişle, tek bir basit arayüz üzerinden yukarıda bahsettiğimiz tüm segmentler de dahil olmak üzere son derece ayrıntılı segmentler oluşturma yeteneğine sahipsiniz.

Harekete geç.

RFM, müşteri listenizden daha fazlasını elde etmenin yerleşik ve net bir yoludur.

Ancak...

RFM'yi bir sonraki seviyeye taşımak istiyorsanız Barilliance'ın Tutma özelliğini göz önünde bulundurmalısınız. Geleneksel RFM analizini iki temel yolla geliştirir.

İlk olarak, çevrimiçi ve çevrimdışı satın alma işlemlerinizi, web davranışınızı ve demografik verilerinizi tek bir yerde birleştirerek daha doğru segmentasyonlar yapmanızı sağlar.

İkinci olarak, kampanyaları tanımlanmış segmentlere göre otomatikleştirmenize olanak tanır. Her etkileşimi segment düzeyinde değil, bireysel düzeyde özelleştirmek için Web Kişiselleştirme ve bireysel e-posta ürün önerilerine bağlanır .

Burada Tutma için bir demo talep edin .