RFM 분석

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작성자
익명
작성일
2025.09.04
조회수
10
버전
v1
경제 → 시장 및 비즈니스 → 소비자 행동
RFM 분석 고객 세분화 Recency Frequency Monetary 마케팅 분석 Python Pandas CRM 초급

RFM 분석

개요

RFM 분석FM Analysis)은 고객의 구 행동을 기반으로 고객을 세분화하고, 마케팅 전략을 수립하는 데 활용되는 데이터 기반 분석 기법이다. RFM은 Recency(최근성), Frequency(빈도), Monetary(금액)의 약자로, 각각 고객이 얼마나 최근에 구매했는지, 얼마나 자주 구매했는지, 얼마나 많은 금액을 지출했는지를 나타내는 지표이다. 이 세 가지 요소를 조합하여 고객의 가치를 평가하고, 고객 그룹 간의 행동 패턴을 파악함으로써 기업은 효율적인 리텐션 전략, 타겟 마케팅, 크로스셀링 등을 수행할 수 있다.

RFM 분석은 주로 소매, 전자상거래, 금융, 통신 등 고객 데이터를 체계적으로 보유한 산업에서 널리 사용되며, 복잡한 통계 모델 없이도 비교적 간단하게 적용할 수 있어 중소기업에서도 접근하기 쉬운 분석 기법으로 평가받는다.

RFM의 구성 요소

RFM은 세 가지 핵심 지표로 구성되며, 각각은 고객 행동의 특정 측면을 반영한다.

1. Recency (최근성)

  • 정의: 고객이 마지막으로 구매한 시점이 얼마나 최근인지 나타내는 지표.
  • 의의: 최근 구매한 고객은 다시 구매할 가능성이 높으며, 마케팅 반응도가 높은 경향이 있다.
  • 측정 방법: 오늘 기준으로 마지막 구매일까지의 일수를 계산. 값이 작을수록 점수가 높음.
  • 예시: 7일 전 구매한 고객은 30일 전 구매한 고객보다 Recency 점수가 높음.

2. Frequency (빈도)

  • 정의: 특정 기간 동안 고객이 얼마나 자주 구매를 했는지를 나타내는 지표.
  • 의의: 빈번하게 구매하는 고객은 브랜드 충성도가 높을 가능성이 크며, 장기적인 수익 창출에 기여한다.
  • 측정 방법: 구매 횟수를 직접 계산. 값이 클수록 점수가 높음.
  • 예시: 1년에 12번 구매한 고객은 1년에 3번 구매한 고객보다 Frequency 점수가 높음.

3. Monetary (금액)

  • 정의: 고객이 지출한 총 금액 또는 평균 구매 금액을 나타내는 지표.
  • 의의: 지출 금액이 높은 고객은 기업의 수익에 직접적인 영향을 미치는 핵심 고객으로 분류된다.
  • 측정 방법: 총 구매 금액 또는 평균 구매액 기준. 값이 클수록 점수가 높음.
  • 예시: 총 500만 원을 소비한 고객은 50만 원을 소비한 고객보다 Monetary 점수가 높음.

RFM 점수 산정 및 고객 세분화

RFM 분석은 각 지표에 점수를 부여하고, 이를 조합하여 고객을 그룹화하는 방식으로 진행된다. 일반적으로 각 지표에 1점에서 5점까지의 점수를 부여하며, 높을수록 우량 고객으로 간주한다.

점수 부여 방법 (예시)

지표 점수 기준 (예시)
Recency 최근 7일 이내: 5점, 8~30일: 4점, 31~90일: 3점, 91~180일: 2점, 180일 초과: 1점
Frequency 월 3회 이상: 5점, 월 2회: 4점, 월 1회: 3점, 분기 1회: 2점, 그 미만: 1점
Monetary 월 100만 원 이상: 5점, 50~100만 원: 4점, 20~50만 원: 3점, 10~20만 원: 2점, 미만: 1점

RFM 조합 기반 고객 세그먼트

RFM 조합 고객 유형 설명
555 최우량 고객 (VIP) 최근, 자주, 많이 구매하는 충성도 높은 고객. 유지 및 프리미엄 서비스 대상
545 잠재 VIP 구매 빈도는 다소 낮지만 최근에 큰 금액을 지출한 고객. 크로스셀링 기회 존재
323 일반 고객 평균적인 구매 패턴. 캠페인을 통해 활성화 가능
111 이탈 고객 오래전 구매, 빈도 낮음, 지출 적음. 재유치 캠페인 대상이나 ROI 낮을 수 있음
511 신규 고객 최근에 구매했지만 빈도와 금액은 낮음. 리텐션 전략 필요

RFM 분석의 활용

1. 타겟 마케팅

  • RFM 점수를 기반으로 마케팅 대상을 선정하여 자원을 효율적으로 배분할 수 있다.
  • 예: 5점대 Recency 고객에게는 신제품 알림, 1점대 고객에게는 재방문 유도 쿠폰 제공.

2. 고객 리텐션 전략

  • 이탈 가능성이 높은 고객(예: R 점수 낮음)에게 특별 혜택을 제공하여 재구매 유도.

3. 크로스셀링 및 업셀링

  • 높은 Monetary 점수를 가진 고객에게 프리미엄 제품이나 부가 서비스 추천.

4. CRM 시스템 통합

  • RFM 점수는 고객 관계 관리(CRM) 시스템에 통합되어 자동화된 메시지 발송, 세그먼트 기반 캠페인 운영에 활용된다.

RFM 분석의 장점과 한계

장점

  • 단순성과 직관성: 복잡한 알고리즘 없이도 쉽게 이해하고 적용 가능.
  • 실용성: 구매 데이터만 있으면 분석 가능, IT 인프라 부담이 적음.
  • 즉각적인 전략 도출: 분석 결과를 바로 마케팅 실행에 연결할 수 있음.

한계

  • 행동 동기 미반영: 구매 빈도와 금액은 알 수 있지만, 왜 구매했는지는 파악 불가.
  • 품목 다양성 무시: 동일 금액이라도 고가 제품 vs 저가 다수 구매를 동일하게 평가할 수 있음.
  • 비활동 고객 소외: 구매 이력이 없는 신규 고객이나 잠재 고객은 분석 대상에서 제외됨.

관련 도구 및 기술

RFM 분석은 다음과 같은 도구로 수행할 수 있다:

예시 (Python 코드 블록): 

import pandas as pd

# 예시 데이터
data = pd.DataFrame({
    'customer_id': [1, 2, 3],
    'last_purchase_date': ['2023-12-01', '2023-10-15', '2023-01-10'],
    'purchase_count': [12, 5, 2],
    'total_spent': [4500000, 800000, 150000]
})

# Recency 계산 (기준일: 2023-12-10)
data['last_purchase_date'] = pd.to_datetime(data['last_purchase_date'])
data['recency'] = (pd.to_datetime('2023-12-10') - data['last_purchase_date']).dt.days

# 점수 부여 (간단한 예시)
data['R_score'] = pd.cut(data['recency'], bins=5, labels=[5,4,3,2,1])
data['F_score'] = pd.cut(data['purchase_count'], bins=5, labels=[1,2,3,4,5])
data['M_score'] = pd.cut(data['total_spent'], bins=5, labels=[1,2,3,4,5])

참고 자료 및 관련 문서

  • Kotler, P., & Keller, K. L. (2016). Marketing Management (15th ed.). Pearson.
  • Berry, M. J. A., & Linoff, G. S. (2004). Data Mining Techniques: For Marketing, Sales, and Customer Relationship Management. Wiley.
  • 관련 위키 문서: 고객 세분화, CRM, 마케팅 분석

RFM 분석은 디지털 마케팅 시대에도 여전히 유효한 기초 분석 기법으로, 데이터 기반 의사결정의 첫걸음으로 널리 추천된다.

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