RFM 고객 세분화 분석에서 합리적으로 기준을 잡는 방법 (Feat. 데이터리안)

https://datarian.io/blog/how-to-make-your-rfm-customer-segmentation-reasonable

RFM 고객 세분화 분석에서 합리적으로 기준을 잡는 방법

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팀원들과 RFM 고객 세분화 분석을 해 보는 중 입니다.

거의 구매 시점, 지출 금액만 있으면 되기도 하고, 분석 목적에 따라 마음대로 정할 수 있기 때문에

진입장벽이 낮다고 생각되어 시작했는데 크나큰 착각이었습니다.

 

없는 기준을 '논리적으로' 세워야 한다는 것이 생각 외로 어렵습니다.

더군다나 저희와 같이 뚜렷한 비즈니스 목적이 주어지지 않은 상태에서,

목적을 정하는 것도 쉽지 않더군요.

 

그 때 데이터리안 멘토님들의 프로젝트 피드백과 더불어

위의 포스팅의 도움도 많이 받았습니다.

 

요점은, RFM 고객 세분화 분석은 비즈니스 인사이트를 내기 위한 분석이라기 보다는

고객을 분류하고, 어떤 고객이 있는지, 어떤 고객이 주요 고객인지 등을 파악하기 위한 분석이라는 점 입니다.

따라서 분석 결과는 고객 분류 테이블이 되는 것이지, 고객 분류를 통한 활용방안이 되는 것은 아닙니다.

 

본 분석을 통해 어떤 '비즈니스 인사이트'를 도출하고, 어떤 '전략'을 내 볼 수 있을지

팀원들과 함께 열심히 씨름을 했었는데 그럴 필요가 없었던 것 입니다.

 

'우리 서비스는 전체 매출의 80%가 상위 20%의 고객에서 나오는구나'

'상위 20% 고객이 이런 고객이구나'

'재구매율을 높이기 위해서는 이 고객을 타겟으로 잡아야 하는구나' 등

주어진 목적에 맞는 '고객 집단 분류 및 파악'에 중점을 두면 됩니다.

정의된 집단을 대상으로 전략을 수립하는 것은 마케팅, 기획 사람들과 함께 하는 것 이구요.

 

분석 전에 RFM 고객 세분화 분석의 정의에 대해 공부하고 시작했음에도 

어디에 중점을 두어야 하는 지 몰라 시행착오가 많았던 것 같습니다. 

그리고 '인사이트 도출 경험'이 강조되는 현실에서 무언가를 도출해야 한다는 느낌에

포커스를 놓쳤었네요.

 

프로젝트를 다시 점검하며 기록 겸 정보 공유 겸 포스팅 합니다.