Den Marketing-Verantwortlichen im Bereich E-Commerce steht eine Vielzahl an Tools zur Verfügung, um die Ziele des Unternehmens zu erreichen und für andauernden Erfolg zu sorgen. Die Kundensegmentierung – also die Einteilung des eigenen Zielpublikums in verschiedene Gruppen anhand ihres Verhaltens – ist eines davon. Mit der RFM-Analyse wird diese Segmentierung ganz unkompliziert. Bereits anhand von nur drei Kundendaten lassen sich damit wichtige Erkenntnisse gewinnen. Entdecken Sie die Vorteile der RFM-Analyse und bringen Sie Ihr E-Commerce Marketing auf vorran!

 
 

Was ist die RFM-Analyse?

 

RFM steht für die drei englischen Begriffe Recency (Neuheit), Frequency (Häufigkeit) und Monetary Value (finanzieller Wert). Die Kundensegmentierung basiert auf Fragen zu genau diesen drei Themen:

 
  • Recency: Wann hat der Kunde seinen letzten Kauf beim Unternehmen getätigt? Wie aktuell ist daher sein Interesse und seine Kaufbereitschaft?
  • Frequency: Wie oft hat der Kunde insgesamt bereits im Online-Shop eingekauft? In welcher Regelmäßigkeit tätigt er seine Käufe?
  • Monetary Value: Wie viel Umsatz hat der Kunde dem Unternehmen bereits gebracht? Welche Geldsumme ist er bereit auszugeben?
 

Der Recency-Faktor wird beim E-Commerce Marketing oft als wichtigster der drei Faktoren genannt. Personen, die erst vor Kurzem in Ihrem Online-Shop einen Kauf getätigt haben, reagieren im Durchschnitt deutlich positiver auf neue Angebote. Der große Vorteil der RFM-Methode ist die Tatsache, dass die dafür benötigten Daten sowieso automatisch vorhanden sind. Als Unternehmer müssen Sie keine komplizierten und zeitintensiven Messungen vornehmen.

 

RFM-Analyse in der Praxis

 

Im Analyse-Tool werden alle erfassten Kundendaten zunächst im Punkt Recency in fünf Kategorien unterteilt. Die Parameter sind dabei frei wählbar und können spezifisch auf die Besonderheiten Ihrer Branche zugeschnitten werden. Ein Beispiel für die Einteilung der letzten Transaktion ist die höchste Punktzahl für einen Kauf innerhalb der letzten 30 Tage, gefolgt von den letzten 90 Tagen, den letzten 6 Monaten und dem letzten Jahr. Kunden, deren letzter Kauf mehr als ein Jahr zurückliegt, bilden die fünfte Kategorie. Für jede Kategorie wird ein Scoring-Wert von 1 bis 5 vergeben, wobei 5 der Bestwert ist, also im Beispiel den Bestellungen der letzten 30 Tage zugeteilt wird.

 

Für den Frequency-Score werden die Kunden ebenfalls in fünf Kategorien eingeteilt. Die Kategorien bewerten die Häufigkeit der Käufe innerhalb eines bestimmten Zeitraumes, wie der letzten 24 Monate. Mehr als 10 Transaktionen fallen etwa unter die Kategorie “Sehr hoch”, mehr als 7 Transaktionen unter die Kategorie “Hoch”, mehr als 3 bilden die Kategorie “Mittel”, weniger als 3 die Kategorie “Niedrig” und ein einziger Kauf wird als “Sehr niedrig” notiert. Wie im Recency-Bereich hängt es auch bei der Frequency ganz von Ihrer Branche ab, mit welchen Zahlen im Detail gearbeitet wird. So können bei einem Online-Shop mit hochpreisiger Technik bereits wenige Käufe pro Jahr das obere Limit bilden, während andere Unternehmen Stammkunden mit monatlicher oder wöchentlicher Bestellung haben.

 

Um die Score-Punkte von 1 bis 5 beim Monetary Value zu vergeben, werden die Kategorien nach Umsatz eingeteilt. Ob die Bestnote ab 500, 1000 oder 2500 Euro erreicht wird, hängt erneut von der Branche ab. Zudem können Sie beim Punkt Monetary Value entscheiden, ob Sie den Gesamtumsatz des Kunden heranziehen oder die Analyse ebenfalls auf einen bestimmten Zeitraum eingrenzen.

 

Sind alle Kundendaten in ihren zugeteilten Kategorien erfasst, werden die Punkte miteinander verkettet. Die Bestnote, der RFM-Score 555, bedeutet, dass der entsprechende Kunde in allen Kategorien die höchste Punktzeit erreicht hat. Er kauft oft ein, zu einem hohen Warenwert und das letzte Mal vor weniger als 30 Tagen. Insgesamt gibt es bei der RFM-Analyse 125 mögliche Optionen, die in der Praxis aber natürlich je nach Bedarf in drei bis acht Segmente unterteilt werden.

 

E-Commerce Marketing anhand der RFM-Ergebnisse

 

Ziel der Analyse ist es, die kaufkräftigste Kundengruppe zu bestimmen und durch gezielte Marketing-Kampagnen den Return on Investment zu erhöhen. Hier muss allerdings die Balance bewahrt werden. Wenn Sie sich als Unternehmen nur auf die Kunden mit dem höchsten RFM-Score konzentrieren, verlieren Sie mitunter die Möglichkeit, neue Kunden an sich zu binden und deren Loyalität zu steigern. Gleichzeitig ist es zwar sinnvoll und von Experten auch empfohlen, Strategien speziell für die bisher kaufschwachen Kundengruppen zu entwickeln, die treuen Stammkunden sollten dabei jedoch ebenfalls nicht in Vergessenheit geraten.

 

Die beste praktische Anwendung der RFM-Ergebnisse sieht personalisierte Werbekanäle für alle erfassten Gruppen vor. Den Kunden wird etwa durch ein gezieltes, auf die verschiedenen Gruppen abgestimmtes E-Mail-Marketing ein individuell passendes Angebot gemacht. Die Conversions auf der Webseite steigen in allen Segmenten. Werbetechnisch aufgrund ihres hohen Potenzials besonders relevant sind zum Beispiel Gruppen, die selten pro Jahr bestellen, dafür zu einem hohen Warenwert. Auch auf Kunden, die früher oft und viel bestellt, aber schon mehrere Monate keine Transaktion mehr durchgeführt haben, sollte aktiv zugegangen werden.

 

Sie werden sehen, haben Sie erstmal die RFM-Analyse eingerichtet und können die verschiedenen Zielgruppen analysieren, stehen Ihnen die Türen für passende, effiziente Marketingstrategien offen.

 

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Dieser Artikel ist ein Gastbeitrag von Thorit – SALESmanago Diamond Partner