Forbedr din e-commerce strategi med RFM-analysen

‍

Hvad er RFM-analyse, og hvordan fungerer det?

RFM-analysen er en metode til at segmentere og analysere en virksomheds kunder baseret på deres købsadfærd og værdi for virksomheden. RFM står for “Recency, Frequency, Monetary” og henviser til tre vigtige faktorer:

• Recency (hyppighed): Den første faktor kigger på, hvor lang tid der er gået siden en kunde sidst har foretaget et køb. Jo kortere tid der er gået siden sidste køb, desto mere værdifuld er kunden.
• Frequency (frekvens): Den anden faktor undersøger, hvor mange gange en kunde har foretaget køb. Jo flere gange en kunde har købt, desto mere værdifuld er kunden.
• Monetary (økonomisk værdi): Den sidste faktor kigger på, hvor meget kunden har købt for. Igen, jo større værdi af kundernes køb, desto mere værdifuld er kunden.

Ved at analysere disse tre faktorer kan du segmentere dine kunder og fokusere din markedsføring og salgsindsatser på de mest værdifulde kunder.

For eksempel kan du segmentere kunderne efter Recency og Frequency og identificere kunder, der har købt for nylig og ofte.

Disse kunder kan være de mest værdifulde, og du kan målrette markedsføring mod dem for at øge sandsynligheden for, at de køber igen.

RFM-analysen kan også bruges til at identificere kunder, der er på vej væk fra din virksomhed, så du kan tage proaktive tiltag for at fastholde deres loyalitet.

For eksempel kan du segmentere kunderne efter Recency og Monetary og identificere kunder, der ikke har købt i lang tid, men har brugt en betydelig mængde penge tidligere. Her kan proaktive tiltag, såsom at sende dem personlige tilbud eller opfordre dem til at give feedback, hjælpe med at fastholde deres loyalitet.

Samlet set kan RFM-analysen hjælpe dig med at forstå deres kunders adfærd og opdele dem i værdifulde segmenter. Det bidrager til en mere effektiv markedsføring, øget kundetilfredshed og styrkede kunderelationer.

Sådan laver du en RFM-analyse på dine kunder

For at lave en RFM-analyse, kan du følge disse trin:

Trin 1: Indsamling af data

Det første skridt i en RFM-analyse er at indsamle de nødvendige data om dine kunders købsadfærd og købshistorik. Det kan f.eks. være oplysninger såsom købsdato, købsbeløb, antal køb, og hvilken type produkter, kunderne har købt. Du kan indsamle disse data ved hjælp af en række værktøjer, såsom dit CRM-system eller webshop.

Trin 2: Analyse af data

Når du har indsamlet data, er det næste skridt at analysere dem ved hjælp af RFM-modellen. Dette indebærer at tildele en score til hver kunde baseret på deres Recency, Frequency og Monetary værdi:

‍Recency score: Her tildeles en score til hver kunde baseret på, hvor nyligt de har købt fra din virksomhed. Jo nyere købet er, jo højere score får de.

‍Frequency score: Her tildeles en score til hver kunde baseret på, hvor ofte de har købt fra din virksomhed. Jo flere køb de har lavet, jo højere score får de.

‍Monetary score: Her tildeles en score til hver kunde baseret på, hvor meget de har brugt på dine produkter eller tjenester. Jo mere de har brugt, jo højere score får de.

‍Her er et eksempel:

‍Lad os sige, at du har en webshop, der sælger tøj. Du har indsamlet data om kundernes købshistorik og brugt det til at tildele en score til hver kunde baseret på deres Recency, Frequency og Monetary værdi.

• Recency score: Du kan tildele en score fra 1 til 5 baseret på, hvor nyligt hver kunde har købt fra din virksomhed. En kunde, der har købt for en uge siden, får en score på 5, mens en kunde, der sidst købte for seks måneder siden, får en score på 1.
• Frequency score: Du kan tildele en score fra 1 til 5 baseret på, hvor ofte hver kunde har købt fra din virksomhed. En kunde, der har købt mere end 10 gange, får en score på 5, mens en kunde, der kun har købt én gang, får en score på 1.
• Monetary score: Du kan tildele en score fra 1 til 5 baseret på, hvor meget hver kunde har brugt på dine produkter eller services. En kunde, der har brugt mere end 10.000 kr., får en score på 5, mens en kunde, der kun har brugt 500 kr., får en score på 1.

Når du har tildelt en score til hver kunde baseret på disse tre faktorer, kan du kombinere dem for at få en samlet RFM-score.

Trin 3: Segmentering af kunder

Når du har tildelt en score til hver kunde ud fra hver af de tre RFM-faktorer, skal du kombinere de tre scores til én enkelt score. Dette giver dig en RFM-score for hver kunde, som du kan bruge til at segmentere dine kunder.

Du kan bruge forskellige segmenteringsstrategier afhængigt af din forretningsmodel og mål, men her er nogle eksempler på segmenteringsstrategier:

• High-value segmenter: Kunder med høje RFM-scores er dine mest værdifulde kunder, og du kan fokusere din markedsføring og salgsindsatser på at fastholde deres loyalitet.
• Low-value segmenter: Kunder med lave RFM-scores er mindre værdifulde, men de har dog stadig en vis værdi. Du kan bruge RFM-analysen til at identificere potentielle kunder i dette segment og tage proaktive tiltag for at øge deres RFM-score.
• Lost customers: Kunder, der tidligere har været loyale købere, men som ikke har købt fra din virksomhed i et stykke tid, kan identificeres ved hjælp af RFM-analyse. Du kan tage proaktive tiltag for at få dem tilbage og øge deres RFM-score.

For at gøre det lidt mere konkret, får du her et udvidet eksempel på, hvordan du kan segmentere dine kunder baseret på deres RFM-score. I nedenstående eksempel skal du holde gennemsnittet af Frequency og Monetary op mod Recency.

Modellen inddeler dine kunder i disse 7 forskellige segmenter.

1. High Value: Dette segment består af dine mest værdifulde kunder. De har købt fra din virksomhed for nyligt, køber hyppigt og bruger betydelige beløb på deres køb. Disse kunder er loyale og kan være en vigtig indtægtskilde for din virksomhed.
2. Core: Core-segmentet består af kunder, der er stabile og har en konsekvent købsadfærd. De er ikke nødvendigvis de mest værdifulde, men de udgør en stabil og pålidelig del af din kundebase. Det er vigtigt at pleje og fastholde disse kunder for at sikre en stabil omsætning.
3. Promissing: Dette segment består af kunder, der viser potentiale til at blive mere værdifulde. De kan have foretaget nogle få køb eller nylige køb, men deres frekvens eller beløb er endnu ikke på niveau med high-value-segmentet. Det er vigtigt at fokusere på at engagere og konvertere disse kunder til mere regelmæssige og værdifulde købere.
4. Need attention: Dette segment består af kunder, der tidligere har været aktive og værdifulde, men som nu viser en nedgang i deres aktivitet. De kan have reduceret frekvensen af køb eller deres beløb. Det er vigtigt at identificere årsagerne til deres faldende engagement og træffe foranstaltninger for at genoprette deres interesse og loyalitet.
5. General: General-segmentet består af kunder, der har en moderat købsaktivitet, men ikke udviser ekstraordinær værdi eller engagement. Disse kunder er stadig vigtige, da de bidrager til omsætningen, men der er potentiale for at øge deres engagement og værdi.
6. New: New-segmentet omfatter kunder, der netop har foretaget deres første køb. Disse kunder er nye i din virksomhed og har potentialet til at blive værdifulde, men de kræver opfølgning og en positiv oplevelse for at bevare deres interesse og konvertere dem til loyale kunder.
7. Lost: Lost-segmentet består af tidligere kunder, der ikke har købt fra din virksomhed i lang tid. Disse kunder er inaktive og har mistet interessen eller loyaliteten. Det kan være vigtigt at forsøge at genoprette kontakten og reengagere dem for at genvinde deres forretning.

Disse 7 segmenter er et eksempel på en inddeling af dine kunder. Men de kan justeres alt efter, hvad der giver mening for din forretning.

Det kan f.eks. give mening at opdele “Lost” i flere segmenter for at få en mere præcis forståelse af årsagerne til tabte kunder. Du kan også vælge at inddele dine kunder baseret på de produktkategorier, de køber fra din virksomhed, og udføre flere individuelle RFM-analyser for hver kategori.

Når du bliver komfortabel med RFM-analysen og har tilstrækkeligt med data til rådighed, kan du gradvist gøre den mere kompleks og skræddersyet til din forretning, hvis det giver værdi. Det handler om at tilpasse analysen til dine specifikke behov og mål for at opnå de mest relevante og handlingsrettede indsigter.

Trin 4: Handling

Når du har identificeret dine kundesegmenter, er det tid til at tage handling på din analyse. Det indebærer bl.a. at målrette din markedsføring mod de forskellige segmenter, oprette loyalitetsprogrammer, eller tage proaktive tiltag for at få tilbagevendende kunder. Ved at bruge RFM-analysen kan du fokusere på dine mest værdifulde kunder og øge din virksomheds omsætning.

Hvordan kan RFM-analysen hjælpe din virksomhed med at øge omsætningen?

Nu er dine kunder blevet inddelt i segmenter, og for at opnå øget værdi af din RFM-analyse skal de aktiveres på forskellige måder.

Se slidet fra videoen ved at klikke på dette link.

Her er nogle eksempler på aktiviteter og indsatser, der kan bruges mod dine segmenter. Nogle af indsatserne findes muligvis allerede i din virksomhed, og hvis det er tilfældet, kan du bruge RFM-analysen til at optimere dem eller få værdifulde indsigter, der kan være med til at øge din omsætning:

1. Retargeting-kampagner: Når en kunde besøger din webshop og forlader den uden at købe, kan du bruge deres besøgsdata til at tilpasse dine retargeting-kampagner baseret på deres RFM-score. Hvis en kunde har høj RFM-score, kan du tilbyde dem eksklusive tilbud og rabatter for at få dem tilbage og gøre et køb.
2. Købsincitamenter: Du kan bruge RFM-analyse til at identificere kunder, der har lav RFM-score og tilbyde dem incitamenter til at foretage et køb. For eksempel kan du sende dem en personlig kuponkode eller tilbyde fri fragt, hvis de foretager et køb inden for en vis tidsramme.
3. VIP-programmer: Du kan oprette VIP-programmer for dine kunder med høj RFM-score og tilbyde dem eksklusive fordele såsom gratis forsendelse, tidlig adgang til udsalg eller personlige produkttips. Dette kan øge kundeloyaliteten og sikre gentagne køb.
4. Produktanbefalinger: Ved at analysere dine kunders købshistorik og adfærd på din webshop kan du give dem anbefalinger til andre produkter, de kan være interesserede i. Dette kan øge deres gennemsnitlige ordreværdi og samtidig forbedre deres oplevelse på din webshop.
5. Tilpasning af produktudbud: Ved at analysere dine kunders købshistorik og adfærd kan du opdage, hvilke produkter der er mest populære og tilpasse dit produktudbud derefter. Dette kan øge sandsynligheden for, at kunderne foretager køb igen.
6. Forbedring af kundeoplevelsen: RFM-analyse kan også hjælpe med at forbedre kundeoplevelsen ved at identificere kunder, der har haft dårlige oplevelser eller som har lav RFM-score. Ved at tilbyde dem personlig assistance eller kompensation kan du forbedre deres oplevelse og opbygge deres loyalitet.
7. Tilpasning af email-kampagner: Ved at segmentere dine kunder baseret på deres RFM-score kan du også tilpasse dine e-mail-kampagner. Hvis en kunde har høj RFM-score, kan du tilbyde dem eksklusive tilbud og produkter, mens du tilpasser kampagnerne for kunder med lavere RFM-score ved at tilbyde incitamenter, der kan forbedre deres score.
8. Identifikation af potentielle ambassadører: Ved at analysere kunder med høj RFM-score kan du identificere potentielle ambassadører for dit brand. Disse kunder kan du tilbyde eksklusive produkter eller incitamenter til at dele deres positive oplevelser med dine produkter på sociale medier, så du derigennem kan øge din brand-awareness og salg.
9. Tilpasning af produktpriser: Ved at analysere dine kunders købsadfærd kan du justere dine produktpriser. For eksempel kan du øge prisen på produkter, som dine kunder ofte køber, mens du reducerer prisen på mindre populære produkter for at øge salget. Dette kan også hjælpe med at forbedre din lagerstyring og minimere overskudslager.

I kan finde mange systemer, der er bygget på netop denne model. Det er en rigtig god idé at have en grundlæggende forståelse af RFM-analysens teori, før du investerer i et system. Det vil hjælpe dig med at udnytte potentialet i analysen og bruge data mere effektivt i din daglige drift.

Vi anbefaler derfor, at du starter med simple RFM-analyser for at få et overblik over kundeadfærd og identificere de mest værdifulde kunder.

RFM-analysen kan føre til mere effektiv markedsføring, øget kundetilfredshed og styrkelse af kunderelationer. Derfor kan det være en værdifuld investering for dig at implementere et system, efter du har fået en grundlæggende forståelse for analysens teori og potentiale.

Husk, at RFM-analysen er en løbende proces, og det er vigtigt at evaluere og justere dine indsatser baseret på resultaterne for at opnå det bedste resultat.

Vil du gerne se webinaret om RFM-analysen eller hente vores skabelon?