Haben Sie ein klares Bild davon, wer Ihre wertvollsten Kunden sind? Falls nicht, ist die Wahrscheinlichkeit hoch, dass Sie Geld dafür ausgeben, die falschen Leute zu bewerben.
Das Pareto-Prinzip, auch als 80/20-Regel bekannt, besagt, dass 80 % der Ergebnisse aus 20 % des Aufwands stammen. Dieses Konzept lässt sich zwar auf jedes Feld anwenden, meist wird es jedoch herangezogen, um zu zeigen, dass 80 % des Umsatzes eines Unternehmens von nur 20 % seiner Kunden kommen. Trotzdem sprechen viele Marketing-Teams weiterhin alle ihre Kunden auf die gleiche Weise an.
Natürlich ist es viel einfacher, eine Einheitsstrategie zu verfolgen, doch für das Unternehmenswachstum bringt sie wenig. Viele Unternehmen betreiben schlicht Remarketing bei allen früheren Kunden, mit exakt derselben Botschaft. Es gibt kaum oder gar keine Personalisierung, was dazu führt, dass Anzeigen ignoriert werden oder, schlimmer noch, dass E-Mail-Newsletter als Spam markiert werden, weil sie für ihre Empfänger nicht relevant sind.
Personalisiertes Marketing ist zweifellos wirkungsvoll. Es kann wertvolle Kunden pflegen, Loyalität aufbauen und dafür sorgen, dass Ihre Marketing-Anstrengungen und -Ressourcen nicht verpuffen.
Was ist eine RFM-Analyse?
RFM steht für Recency, Frequency und Monetary Value (Aktualität, Häufigkeit und Geldwert). Es ist ein wichtiger und äusserst wirksamer Ansatz zur Marktanalyse, mit dem Sie Ihre wertvollen Kunden schnell erkennen und eine wirksame Kundensegmentierung vorantreiben können.
Hier ein Überblick über die drei qualitativen Faktoren, die eine RFM-Analyse ausmachen:
- Recency (Aktualität): Wann hat der Kunde zuletzt einen Kauf getätigt? Je kürzer der letzte Kauf zurückliegt, desto wahrscheinlicher ist es, dass Ihre Marke für künftige Käufe noch präsent ist. Ein Kunde, der schon länger nichts mehr bei Ihnen gekauft hat, ist dagegen deutlich schwerer zurückzugewinnen.
- Frequency (Häufigkeit): Wie oft kauft der Kunde? Ein Kunde, der häufig kauft, wird mit höherer Wahrscheinlichkeit weiter bei Ihnen kaufen.
- Monetary Value (Geldwert): Wie viel gibt ein Kunde bei Ihrem Unternehmen aus? Aktualität und Häufigkeit allein korrelieren nicht immer mit dem Customer Lifetime Value (CLV). So gibt ein Kunde vielleicht 20-mal mehr aus als andere, kauft aber nur einmal pro Jahr bei Ihnen.
Eine RFM-Analyse hilft Ihnen, das Kundenverhalten zu verstehen und Ihre Kunden zu segmentieren, um persönlichere und relevantere Marketing-Kommunikation zu gestalten.
Was kann eine RFM-Analyse über Kunden verraten?
Eine RFM-Analyse hilft Ihnen, Kunden nach dem Wert und dem potenziellen Wert zu gruppieren, den sie für Ihr Unternehmen bringen. Am besten eignet sie sich für Unternehmen, die schnelldrehende Konsumgüter (FMCGs) verkaufen, und für den Online-Handel, sie lässt sich aber auch auf Unternehmen im B2B-Bereich anwenden.
Hier einige der wichtigen Fragen, die eine RFM-Analyse beantworten kann:
- Wer sind Ihre besten Kunden?
- Welche Kunden werden wahrscheinlich mehr kaufen?
- Bei welchen Kunden können Sie das Marketing bedenkenlos einstellen?
- Welche Kunden werden wahrscheinlich loyal?
- Wer sind die Kunden, die Sie sich nicht leisten können zu verlieren?
Die Beantwortung dieser Fragen erlaubt es Unternehmen, entscheidende Marktsegmente zu erkennen. Diese lassen sich dann nutzen, um Ihre Marketing-Pläne anzupassen: bestehende wertvolle Kunden zu halten und jene auszubauen, die das Potenzial haben, zu loyalen Stammkunden zu werden. Ausserdem hilft es sicherzustellen, dass Sie Ihre Ressourcen nicht mit Remarketing bei Kunden verschwenden, die Sie aufgrund natürlicher Abwanderung getrost ignorieren können.
Bei RFM geht es darum, Ihre Marketing-Entscheidungen auf Fakten zu stützen statt auf Emotionen und Rätselraten. Aber es nützt auch Ihren Kunden: Indem Sie Ihre Botschaften personalisieren und massgeschneiderte Angebote liefern, geben Sie ihnen das Gefühl, wahrgenommen und wertgeschätzt zu werden. Schliesslich wollen Menschen das, was für sie interessant und relevant ist.
Wie schneiden RFM-Analysen im Vergleich zu klassischen Methoden ab?
Klassische Methoden der Kundensegmentierung, die bis zum Aufstieg der Datenanalyse in der Marktforschung genutzt wurden, beruhen auf demografischen und psychografischen Merkmalen. Forscher nahmen eine Stichprobe der Bevölkerung und sagten deren Verhalten anhand dieser Merkmale voraus. Dieser Ansatz hat jedoch mehrere gewichtige Nachteile, etwa das Risiko menschlicher Fehler und die Art, wie bestimmte Faktoren subjektiv interpretiert werden können.
Keines dieser Probleme tritt bei einer RFM-Analyse auf. Zunächst bedeuten der Wegfall manueller Prozesse und subjektiver Deutung, dass Geschäftsentscheidungen auf harten Fakten statt auf Emotionen und Rätselraten beruhen. RFM ist ein rein datenzentriertes Modell, das Ihren gesamten Kundenstamm analysiert und nicht nur eine von Hand zusammengestellte Stichprobe. Dadurch sind seine Variablen zu 100 % genau, was sie auch besser für die Vorhersage künftiger Kundeninteraktionen macht.
Ein praktisches Beispiel
Hier ein Beispiel für eine RFM-Analyse mit der statistischen Programmiersprache R. Wir haben dafür Daten eines Möbelhauses aus den USA verwendet. Auf Basis des Kaufverhaltens ihrer Kunden können wir diese wie unten dargestellt bewerten:
Daraus wird deutlich, dass loyale und potenziell loyale Kunden die wertvollsten Segmente der Zielgruppe sind.
Hier eine visuelle Darstellung dieser Kunden:
Der nächste Schritt besteht darin zu bestimmen, wie sich Aktualität, Häufigkeit und Geldwert auf die Kunden verteilen. Indem wir diese Werte betrachten, gewinnen wir ein besseres Verständnis dafür, wie sich die Kundensegmente am besten unterscheiden lassen.
Aktualität
Oben ist zu sehen, wie unterschiedliche Segmente unterschiedliche Aktualitätswerte haben. In diesem Beispiel sind verlorene Kunden als solche definiert, die ihren letzten Kauf vor mehr als 150 Tagen getätigt haben, während loyale Kunden innerhalb der letzten 35 Tage gekauft haben.
Geldwert
Oben können wir erwarten, dass ein loyaler Kunde einen Lifetime Value von 1'600 USD bringt. Verlorene Kunden haben nur einen erwarteten Lifetime Value von 627 USD. Das ist fast der dreifache Wert, woraus sich der klare Bedarf ergibt, dieses Segment zu erkennen und die Remarketing-Anstrengungen darauf zu konzentrieren.
Häufigkeit
Oben können wir erwarten, dass ein loyaler Kunde 24 Transaktionen mit einem gesamten Lifetime Value von 1'600 USD tätigt, während verlorene Kunden nicht mehr als 13 Transaktionen tätigen und damit einen Lifetime Value von 627 USD erreichen.
Schlussworte
Eine RFM-Analyse ist ein bewährtes Kundensegmentierungsmodell, das auf einer einfachen Technik beruht und Ihnen hilft, Ihre wertvollsten Kunden schnell zu erkennen.
Einmal eingerichtet, bietet RFM einen klaren Weg, Ihr Marketing-Budget zu optimieren und Ihren Kundenstamm auszubauen.
Das sind die grossartigen Dinge, die Sie mit RFM tun können:
- Budgetverteilung zwischen Segmenten optimieren
- Unterschiedliche Gebote über verschiedene Segmente testen
- Segmente in bestimmte Marketing-Massnahmen einbeziehen oder ausschliessen
- Marketing-Inhalte für verschiedene Segmente anpassen
- Potenziell wertvolle Kunden in das hochwertige Segment überführen
- Personalisierte Kundenzufriedenheitsumfragen an bestimmte Segmente senden. Im heutigen unsicheren wirtschaftlichen Umfeld ist die Optimierung der Media-Ausgaben wichtiger geworden. [Vereinbaren Sie ein Gespräch mit uns](/contact), um zu besprechen, wie wir Ihnen helfen können, Ihre wertvollsten Kunden zu erkennen und Ihre Marketing-Ausgaben zu priorisieren.