RFM Analizi Nedir?

Bir şirket için en değerli varlık nedir? Maddi varlıkları mı yoksa stokları mı? Tedarik zincirlerindeki gelişmeler ve finansal çözümlerin geldiği seviye göz önüne alındığında, özellikle bir e-ticaret işletmesiyseniz en değerli varlığınız müşterilerinizdir.

Satışlarınızın ötesinde, stok seviyelerinizi, reklam yatırımlarınızı ve birçok operasyonel faaliyetinizi planlarken müşterilerinizin gelecekteki davranışlarını dikkate almalısınız.

Giderek artan dijitalleşme ve kişiselleştirme çağında, büyük veri sayesinde müşterilerinizi tanımak kolaylaşsa da müşteri hacminin ve çeşitliliğinin artmasıyla bu aynı zamanda zorlaşmaktadır.

Bu yazıda, müşterilerinizi segmente etmenizi ve etkili kitleler oluşturmanızı sağlayacak temel analizlerden biri olan RFM analizini ele alacağız.

RFM Analizi Nedir?

RFM analizi, müşterileri alışveriş verilerine göre segmentlere ayırır. Algoritma olarak gözetimsiz öğrenme yöntemlerinden K-means kümeleme algoritmasını kullanır. “RFM” kısaltması üç temel metriği ifade eder. Öncelikle her bir metrik ne anlama geliyor bakalım.

Recency

Müşterinin son alışveriş tarihi ile analiz tarihi arasındaki gün sayısına göre hesaplanır.

Frequency

Analiz döneminde müşterinin yaptığı alışveriş sayısıdır. Eğer birçok müşteri sadece bir kez alışveriş yaptıysa ve bu durum dağılımı bozuyorsa, tek seferlik alıcıları ayrı değerlendirmek analizi daha sağlıklı hale getirebilir.

Monetary

Analiz döneminde müşterinin yaptığı alışverişlerin toplam parasal değeridir. İki önemli nokta: 1) Eğer alışverişler birden fazla para birimiyle yapıldıysa, tek bir para birimine dönüştürülmelidir. 2) B2B toptan siparişler varsa, dağılımı bozacağından analiz dışında bırakılmalıdır.

RFM Analizi Hangi Soruları Yanıtlar?

RFM alışveriş davranışlarına dayalı olsa da hem yeni hem de mevcut müşterilerle ilgili birçok stratejik soruya yanıt verebilir. Örneğin:

• Şirket için en değerli müşteriler kimlerdir?
  
  
• Hangi müşteriler kaybedilme riski taşıyor?
  
  
• Hangi müşteriler elde tutma çabasına değer?
  
  
• Hangi müşteriler benzer davranışlar göstererek hedefli kampanyalara uygun?
  
  

RFM Analizi Neden Önemlidir?

Her pazarlamacının bildiği gibi mevcut müşterileri elde tutmak, yeni müşteri kazanmaktan çok daha ucuzdur. RFM kullanarak müşterilerin dönüşüm ya da kayıp (churn) olasılıklarını ölçebilir, risk altındaki müşterileri tutabilir ve aktif müşterilerin daha fazla harcama yapmasını teşvik edebilirsiniz. Ayrıca yeni müşterileri mevcut RFM segmentlerine atayarak, çok fazla veri toplamadan önce kişiselleştirilmiş pazarlamaya başlayabilirsiniz.

Gerekli Veri Yapısı

RFM, işlem verilerine dayanır—CRM sipariş kayıtları veya analiz platformlarından alınan işlem verileri. Sağlam sonuçlar için en az bir yıllık (tercihen iki yıllık) veri kullanılmalıdır. Gereken kolonlar:

• Müşteriye ait tekil kimlik (user_id)
  
  
• İşlem tarihi
  
  
• Sipariş ID’si
  
  
• İşlem tutarı
  
  

Sonrasında her müşteri için Recency, Frequency ve Monetary değerleri hesaplanır.

Kitlelerin Segmentasyonu ve Etiketlenmesi

Müşteriler her bir R, F ve M metriğine göre örneğin dört gruba ayrılır. Sonrasında küme etiketleri birleştirilir. Örneğin:

Frequency ve Recency yüksek olan müşteriler “Champions” olarak sınıflandırılırken, Frequency yüksek fakat Recency düşük olan müşteriler “At Risk” ya da “Can’t Lose Them” gibi kategorilere ayrılabilir. Risk altındaki gruplara “Sizi Özledik” kuponları gönderilebilir, Champions grubuna ise premium ürünler önerilebilir.

R, F ve M skorları toplanarak genel müşteri skoru elde edilir, ardından “Platinum,” “Gold,” “Silver” gibi segmentlere ayrılır. Bu segmentler reklam bütçelerinin daha verimli kullanılmasını sağlar.

Özünde RFM, benzer alışveriş davranışlarına sahip müşterileri gruplayarak pazarlama harcamalarını optimize etmenizi, elde tutmayı yönlendirmenizi ve satış tahminleri yapmanızı sağlar.

Ekstra Metrik Önerileri

RFM’ye şunlar eklenebilir:

• Duration/Engagement: oturum süresi veya oturum başına sayfa sayısı
  
  
• Tenure: ilk alışverişten bugüne geçen süre
  
  
• Churn Risk: kayıp olasılığı tahmini
  
  

Bunlar eklendiğinde segmentler daha rafine hale gelir ve içgörüler derinleşir.

Sonraki Adımlar

Segmentler tanımlandıktan sonra her bir segmentte demografik, coğrafi ve davranışsal desenler analiz edilir. Sonrasında:

• Yeni müşteriler mevcut segmentlere atanarak hemen hedeflenebilir.
  
  
• Kategori ya da ürün bazında RFM çalışmaları yapılarak niş mikro segmentler oluşturulabilir.
  
  
• Attribution modelleri uygulanarak her segmentin satın alma yolculuğu anlaşılabilir ve temas noktaları optimize edilebilir.
  
  

RFM analizi basit işlem verilerinden değerli içgörüler sunar—bunu pazarlama stratejilerinizi iyileştirmek, risk altındaki müşterileri geri kazanmak ve müşteri yaşam boyu değerini artırmak için kullanabilirsiniz.

Bu yazıyı faydalı bulduysanız, lütfen sosyal medyada paylaşarak başkalarının da faydalanmasını sağlayın!

Kaynaklar

• https://en.wikipedia.org/wiki/RFM_(market_research)
  
  
• https://www.investopedia.com/terms/r/rfm-recency-frequency-monetary-value.asp
  
  
• https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1742-6596/1869/1/012085/pdf