We merkten dat het moeilijker werd om te begrijpen of een klant zou terugkomen als we geen analyse uitvoeren. We ontdekten dat er een methode is waarmee je kunt beoordelen hoe klanten zich voelen over een winkel of merk.
De beste indicator van de loyaliteit van een klant is hoe vaak hij bij je terugkomt, hoe lang hij bij je is en hoeveel hij voor je producten heeft gekocht. Deze methode wordt RFM genoemd. R - recentie, F - frequentie, M - monetaire waarde zijn de categorieën waarmee je je klanten zult beoordelen.
Om het u gemakkelijker te maken deze analyse te gebruiken, hebben we een Google Sheet Sjabloon ontwikkeld. Het zal uw gebruikers automatisch categoriseren. Als resultaat van de analyse ontvangt u de volgende lijsten van uw klanten:
- diegenen die van je merk houden en vaak bij je komen
- loyaal, maar kan van gedachten veranderen
- kan loyaal worden
- diegenen die je binnenkort misschien vergeten
- diegenen die je vergeten zijn
- nieuwe klanten
Op deze manier weet je welke groep de overhand heeft en waar je je inspanningen op moet richten. Dit artikel is gewijd aan het uitleggen van het werkingsprincipe van deze methode. We willen echter veel meer aandacht besteden aan hoe de onderzoeksresultaten te gebruiken. Laten we dus beginnen met een eenvoudige vraag...
Wat is RFM-analyse?
Dit is een manier om de loyaliteit van uw bestaande klanten aan uw winkel te analyseren.
Dit is een manier om te weten waar u uw marketinginspanningen op moet richten.
Dit is uw tip over hoe u uw kopers kunt segmenteren.
Definitie van RFM-segmentatie
Als we alle mogelijkheden van RFM-analyse en de bijbehorende functies combineren, krijgen we de volgende definitie:
RFM (Recency, Frequency, Monetary) is een methode voor klantanalyse waarmee je klanten kunt segmenteren op basis van drie belangrijke indicatoren. Deze indicatoren bepalen hoe recent de klant een aankoop heeft gedaan, hoe vaak hij het koopt en hoeveel geld hij in de winkel heeft uitgegeven. Met deze aanpak is het mogelijk om de meest waardevolle klanten te identificeren die de meeste omzet genereren en speciale marketingstrategieën voor elk segment te ontwikkelen.
Deze indicatoren worden genomen omdat ze kunnen laten zien of klanten weer naar je willen terugkomen of niet. Wat belangrijker is, is dat er geen vastgestelde normen zijn voor deze indicatoren. Elke winkel is uniek, dus het wordt niet vergeleken met anderen, maar vindt de norm voor zichzelf onafhankelijk.
In het algemeen ziet het analyseproces er als volgt uit:
- We stellen een tabel samen voor elke indicator. Het toont persoonlijke informatie over de koper en een kolom die helpt elke aspect te evalueren. Voor Recency, het aantal dagen sinds de laatste aankoop. Voor Frequency, het aantal bestellingen dat elke koper heeft gedaan. Voor Monetary, de kosten van alle bestellingen.
- Volgens deze indicator sorteren we je klanten van de beste naar de slechtste.
- We delen de gesorteerde lijst in kwantielen, dat wil zeggen, in 4 delen.
- Gebruikers in elke kwantiel krijgen een punt.
- We tellen de punten op die voor elke indicator zijn behaald en rangschikken de kopers van best naar slechtst.
- We delen de ontvangen lijst in groepen, die elk de loyaliteit van kopers aan jouw merk weerspiegelen.
Op basis van de analyse resultaten kunt u zelfstandig bepalen hoeveel klantgroepen u heeft. We raden u echter aan om ze als volgt te verdelen:
- Beste Klanten (of Loyaal): Heeft in de afgelopen 30 dagen in de winkel gewinkeld en 4 of meer bestellingen geplaatst.
- Potentiële Klanten: Heeft 2-3 bestellingen geplaatst en uw winkel op elk moment in de afgelopen 6 maanden bezocht.
- Nieuwe Klanten: Heeft recentelijk in uw winkel besteld binnen de afgelopen 30 dagen, maar slechts 1 bestelling geplaatst.
- Risicoklanten: Klanten die uw winkel 6-12 maanden geleden hebben bezocht.
- Inactieve klanten: Klanten die uw winkel meer dan 12 maanden geleden hebben bezocht.
Natuurlijk is deze verdeling voorwaardelijk, maar het is de moeite waard om deze te volgen. Gewoonlijk brengen klanten die regelmatig zijn geworden de meeste winst. Alle anderen moeten naar deze status worden overgezet.
Hoe de RFM-score te berekenen
-
Verzamel de volgende gegevens in één tabel:
- De naam en e-mail van de koper
- Totaal aantal bestellingen
- Aantal dagen sinds de laatste bestelling
- De kosten van alle bestellingen samen
-
Verdeel de tabel in delen voor elke indicator, sorteer in aflopende volgorde en verdeel in 4 gelijke groepen van elk 25% van het totaal. Elke groep krijgt een score van 1 tot 4. Voor de beste groep geven we 4; voor de slechtste geven we 1. Je kunt het omgekeerde doen. Voor elke groep:
Recency:
Frequentie:
Monetaire waarde:
-
We stellen een lijst samen waarin we de beoordelingen voor elke klant op elke indicator aangeven. In de laatste kolom sommen we de verkregen waarden op.
Het is ook mogelijk om de waarden niet op te tellen, maar om er driecijferige nummers van te maken. Als je de waarde van een bepaalde indicator wilt benadrukken, zet deze dan eerst. Deze beoordeling kan echter niet altijd objectief zijn.
-
Sorteer de ontvangen lijsten op RFM-score.
De tweede optie voor het berekenen van de samenvattende RFM-score:
Zoals u kunt zien, zijn de lijsten iets anders. Dit gebeurde omdat we in de eerste versie geen voorkeur gaven aan een indicator. De Frequentie-indicator was belangrijker voor ons in de tweede optie. Aangezien de waarde ervan de honderden cijfers in het getal bepaalde, beïnvloedde het de veranderingen in de lijst. Dit moet alleen worden gedaan als een van de indicatoren meer gewicht voor u heeft.
Advies Als u de tweede optie voor het berekenen van de RFM-score kiest, raden we u aan de indicatoren in de volgende volgorde te plaatsen: Frequentie Recency Monetair waarde Deze volgorde stelt ons in staat om nieuwe kopers te vinden. Aangezien ze slechts één keer bij u hebben gekocht, zullen ze onderaan de lijst staan. Degenen met een frequentiewaarde van 4 of 3 hebben uw meeste aandacht nodig. Deze mensen hebben recentelijk bij u gekocht. Of ze terugkomen, hangt af van hoe u verder contact legt met deze kopers. -
Verdeel elke lijst in groepen: loyaal, loyaal met risico, potentieel loyaal, nieuwe klanten, inactief en met risico.
De eerste variant van berekeningen:
De tweede variant van berekening:
De resultaten tonen duidelijk aan dat de tweede versie van de RFM-scoreberekening veel gedetailleerder is. Dit stelt u in staat om klanten in meer nauwkeurige groepen te verdelen en hun behoeften beter te definiëren.
Gebruik RFM-analyse voor Shopify-winkels
De verkregen analysegegevens hebben geen waarde als niet duidelijk is hoe ze moeten worden toegepast. Evenzo zal ons artikel geen waarde hebben als we simpelweg zeggen dat klantsegmentatie zeer belangrijk en nuttig is voor elke winkel en het artikel hierop eindigen.
Het belangrijkste voordeel van deze analyse is de mogelijkheid om uw kopers in groepen te verdelen. Op basis van deze verdeling kunt u de aanpak voor elke groep wijzigen. Deze informatie zal waardevol zijn als u niet weet hoeveel vaste klanten u heeft en waarom uw klanten niet terugkomen.
Voor winkels op het Shopify-platform helpt RFM-analyse om klantgedrag duidelijk te begrijpen en Shopify LTV (customer lifetime value) te verbeteren. Op basis hiervan kunnen winkels strategieën opbouwen die de conversie verhogen en de advertentiekosten optimaliseren. Het grootste voordeel van deze aanpak is de mogelijkheid om de interactie met elk klantsegment te personaliseren, waardoor hun loyaliteit en langetermijnwaarde toeneemt.
Manieren om RFM-analyseresultaten te gebruiken
Individuele benadering van elke groep klanten
Ontwikkel een speciale interactiestrategie voor elk klantsegment. We adviseren je om degenen die recentelijk hun eerste aankoop bij jou hebben gedaan in een aparte groep te plaatsen. Deze klanten hebben onboarding nodig, een proces dat aangename emoties in hun geheugen achterlaat en hen aanmoedigt om opnieuw te winkelen.
U kunt een systeem van individuele kortingen voor uw beste klanten implementeren. Hun aankoopgeschiedenis zal hun behoeften tonen, en u kunt hen herinneringen sturen dat hun favoriete producten gedurende een bepaalde periode in de aanbieding zijn.
Voor potentiële loyale kopers is het de moeite waard om aan te bieden zich aan te sluiten bij het interne kopersysteem en uw vaste klanten de voordelen te tonen.
Risicoklanten zijn mogelijk vergeten over uw winkel of begrijpen de waarde ervan niet volledig. Als u pagina's op Instagram, Facebook of een ander platform beheert, nodig ze dan uit om lid te worden. Op deze pagina's toont u specifiek hoe u met uw producten kunt werken en waar u ze kunt gebruiken. Sooner of later zullen deze mensen zich herinneren dat u in hun behoeften kunt voorzien.
U kunt hetzelfde aanbieden voor inactieve klanten, maar het is ook de moeite waard om hen eraan te herinneren dat ze bij u hebben gekocht. Dan zullen uw klanten hun emoties en ervaringen met uw winkel herinneren. Als de ervaring aangenaam is, zullen ze vroeg of laat terug willen komen.
Algemeen advies
Hier zijn enkele belangrijke manieren om de resultaten van deze analyse toe te passen:
-
Creëren van gepersonaliseerde advertentiecampagnes
RFM-analyse helpt bepalen welke klantsegmenten verschillende soorten promoties of kortingen moeten worden aangeboden. Bijvoorbeeld:
- Actieve kopers (die hoge Recency-, Frequency- en Monetary-scores hebben) kunnen speciale aanbiedingen ontvangen om nog frequentere aankopen aan te moedigen.
- Klanten die al lange tijd niet hebben gekocht (lage recency) kunnen een korting of een herinnering over nieuwe producten krijgen.
- Recente klanten kunnen worden verleid om herhaalaankopen te doen via aanbiedingen op basis van hun meest recente bestellingen.
-
Het behouden van loyale klanten. RFM-analyse stelt u in staat om de meest loyale klanten te identificeren die regelmatig kopen en de meeste omzet genereren. Dit maakt het mogelijk om speciale aandacht aan hen te besteden, bijvoorbeeld:
- Stuur ze VIP-aanbiedingen.
- Maak loyaliteitsprogramma's die hen belonen voor frequente aankopen.
-
Heractivatie van "verloren" klanten. Klanten die al lange tijd niet hebben gekocht, kunnen worden geïdentificeerd met behulp van RFM-analyse en gericht worden om terug te keren met promoties of speciale aanbiedingen. Dit kan omvatten:
- Winkel herinneringsbrieven.
- Aanbiedingen die mogelijk interessant zijn voor eerdere klanten op basis van hun aankoopgeschiedenis.
- Optimalisatie van marketingkosten. Door RFM-segmentatie te gebruiken, kun je je marketingbudget beter richten. Het heeft bijvoorbeeld geen zin om veel te investeren in klanten met een lage Frequentie en Monetair, in plaats daarvan is het de moeite waard om meer te focussen op loyale klanten. Dit zal helpen de effectiviteit van reclamecampagnes te vergroten.
- Analyse van de klantlevenscyclus. RFM-analyse helpt je te begrijpen in welke fase van de klantlevenscyclus je klant zich bevindt. Dit stelt je in staat om strategieën te ontwikkelen om klanten te behouden of terug te winnen, met de focus op hun aankoopcyclus. Als een klant bijvoorbeeld in een segment met lage recentie is gevallen, is het de moeite waard om de inspanningen op zijn heractivatie te richten.
- Identification of "star" clients. Customers who demonstrate high performance in all three metrics (Recency, Frequency, Monetary) are the most profitable for your business. Engaging such customers in loyalty programs or offering exclusive offers can further increase their value.
- Segmentatie voor e-mailmarketing. RFM-analyse stelt u in staat om de klantenbasis te segmenteren voor gepersonaliseerde e-mailcampagnes. Bijvoorbeeld, cross-selling of nieuwe producten kunnen worden aangeboden aan klanten met een hoge frequentie, en speciale promoties of cadeau-aanbiedingen kunnen worden aangeboden aan klanten met een lage frequentie.
Betekenis van RFM-analyse voor Shopify-winkels
RFM-analyse stelt je in staat om Shopify-winkels een gedetailleerd beeld van klantgedrag te bieden. Daarnaast kun je belangrijke kwesties identificeren die de bedrijfsresultaten kunnen beïnvloeden.
RFM-analyseresultaten kunnen de volgende problemen aangeven:
- Slechte klantbehoud: Als de meeste van uw klanten een lage Recency-score hebben, kan dit wijzen op problemen met klantbehoud.
- Lage klantactiviteit: Als veel klanten een lage frequentiescore hebben, kan dit wijzen op een gebrek aan motivatie voor herhaalaankopen.
- Afname van Gemiddelde Check: Lage monetair cijfers kunnen erop wijzen dat klanten minder geld uitgeven dan ze zouden kunnen, wat vraagt om een verbeterde verkoopstrategie.
Voordelen van RFM-analyse
Winkels die RFM-analyse gebruiken ontvangen een aantal voordelen. De belangrijkste is de mogelijkheid om klantafvloeiing te voorkomen. Je hebt informatie over het percentage mensen dat mogelijk stopt met kopen. Als je de juiste contactmethode kiest, kun je ervoor zorgen dat klanten niet vertrekken.
RFM-analyse heeft andere voordelen die helpen de bedrijfsresultaten te verbeteren:
- Verbeteren van gerichte marketing. Dankzij de segmentatie van klanten op basis van RFM-gegevens, kunt u reclamecampagnes effectiever opzetten.
- Verminderen van marketingkosten. Omdat RFM-analyse u in staat stelt om u te concentreren op de meest waardevolle klanten, kunt u vermijden te investeren in massamarketingcampagnes die geen resultaten opleveren. In plaats daarvan investeert u in de klanten met het meeste potentieel.
- Verhogen van klantloyaliteit. Gepersonaliseerde benaderingen op basis van RFM-analyse helpen de klantloyaliteit te vergroten. Klanten die speciale aanbiedingen en aandacht van de winkel ontvangen, zijn meer gemotiveerd om de samenwerking voort te zetten.
- Verhogen van de winstgevendheid van het bedrijf. Door gegevens en middelen efficiënter te gebruiken, kunnen winkels betere financiële resultaten behalen door hun inspanningen te richten op de meest winstgevende klanten.
Waarom is RFM-analyse belangrijk in Shopify?
Dankzij RFM-analyse kunnen Shopify-winkels precies begrijpen hoe en wanneer ze het beste met klanten kunnen communiceren. Dit stelt hen in staat om massale, ineffectieve campagnes te vermijden en zich te concentreren op de meest waardevolle klanten die de belangrijkste inkomsten genereren. Op deze manier kunnen bedrijven hun marketinginvesteringen optimaliseren, de kosten van reclamecampagnes verlagen en de effectiviteit verhogen.
RFM Analytics vs Cohort Analytics
Verschil
Hoewel RFM en cohortanalyse hetzelfde doel van klantenanalyse delen, werken ze anders. RFM richt zich op het individuele gedrag van elke klant, terwijl cohortanalyse groepen klanten analyseert die in een bepaalde periode hebben gekocht. Beide benaderingen kunnen samen worden gebruikt om een uitgebreid beeld van klantgedrag te verkrijgen en een lange termijn bedrijfsontwikkelingsstrategie op te bouwen.
Toepassingsgevallen
Elk type analyse heeft zijn doel. Er zijn gevallen waarin het beter is om de een te gebruiken en soms de ander.
RFM-analyse is nuttig in de volgende gevallen:
- Grote klantenbasis: Wanneer u veel klanten heeft en hun loyaliteit effectief moet beheren.
- Hoge marketingkosten: Als u de kosten van het aantrekken van nieuwe klanten wilt verlagen en u wilt zich richten op het behouden van bestaande klanten.
- Lage klantloyaliteit: Wanneer klanten zelden terugkeren naar uw winkel en u op zoek bent naar manieren om de communicatie te verbeteren.
- Daling in verkopen: Als u wilt begrijpen waarom klanten stoppen met kopen en manieren wilt vinden om ze terug te brengen met Shopify verkooprapporten.
Hoe de Mipler RFM-sjabloon te gebruiken
Bij Mipler hebben we de RFM Sjabloon ontworpen om u te helpen uw klanten te segmenteren.
Volg de onderstaande stappen om je gegevens daar toe te voegen:
- Open het Shopify Admin Paneel van je winkel
- Navigeer naar Analytics > Rapporten
- Open rapport Verkoop per Klantnaam
- Voeg Tijd > Dag kolom toe
- Exporteer rapport
- Maak een kopie van Mipler RFM Sjabloon
- Open rapport Verkoop per Klantnaam op je bureaublad
- Kopieer alle gegevens
- Plak het op het eerste tabblad van een kopie van de Mipler RFM-sjabloon die je hebt gemaakt
- On the “Settings” tab, you can check ranges per every segment and update it
- Visit “RFM Analysis” tab to see your customers along with RFM Scores
Conclusie
Uw klanten zijn ook gewone mensen met hun eigen behoeften. Als u deze behoeften kunt vinden en vervullen, heeft u een solide klantenbasis. Met behulp van RFM-analyse kunt u klanten identificeren die al tevreden zijn met uw service.
Als een klant een winkel en zijn producten leuk vindt, zal hij vaak terugkomen, veel aankopen doen en een bepaald bedrag uitgeven. RFM-analyse stelt ons in staat deze regelmaat precies te zien.
U kunt uw kernklanten identificeren en uw inspanningen richten op het terugbrengen van hen. U kunt ook de marketingkosten verlagen. Aan de andere kant kunt u ook tekortkomingen zien in de vorm van klantverloop.
