RFM-Analyse – Wie setzen Sie diese im Marketing ein?

Welchen Wert hat Ihr Kunde und welche Faktoren benötigen Sie für die Bestimmung dieses Kundenwertes?

Es gibt diverse Instrumente, mit denen Sie den Wert eines Kunden für Ihr Unternehmen  bestimmen können. Neben der Customer-Lifetime-Value und der ABC-Analyse existiert die weniger bekannte RFM-Analyse, ein durchaus interessanter KPI für Ihr Marketing, die wir Ihnen heute erläutern und nahebringen.

Bei der RFM-Analyse handelt es sich um eine einfach umzusetzendes Methode, um Ihre  Kundenqualität zu berechnen – einfach, schnell und für jeden umsetzbar. Einzige Voraussetzung ist eine gut gepflegte CRM-Datenbank, die Informationen über das Kaufverhalten (Aktualität, Häufigkeit und Umsatzvolumen) jedes Ihrer Kunden bezeichnen kann.

Mit folgenden Faktoren können Sie eine RFM-Analyse durchführen, um individuelle Kundenwerte zu ermitteln.

Wer aufhört besser zu werden, hat aufgehört gut zu sein.

Eduard Mörike

Die RFM-Analyse

Welche Variablen kommen zum Einsatz? Und wie setzen Sie diese in ein aussagekräftiges Verhältnis?

R – Recency (Aktualität) 

Sie bezeichnet den Zeitpunkt des letzten Kaufs Ihres Kunden. Sie können folgern, dass je kürzer dieser Zeitpunkt in der Vergangenheit liegt, desto wahrscheinlicher wird ein Wiederkauf. 

F – Frequency (Häufigkeit)

Hier fließt die komplette und zeitlich unbegrenzte Interaktion Ihres Kunden mit hinein. Folglich ist dies ein Wert, der nur steigen kann. Je nach Produkt oder Dienstleistung und gewünschter Aktualität können Sie sich hier aber auch auf einen bestimmten Zeitraum beschränken.

M – Monetary Ratio (Umsatzvolumen)

Hier haben Sie zwei Möglichkeiten: Sie orientieren sich am Umsatz des Kunden oder an Ihrem generierten Gewinn, der durch diesen Kunden entstanden ist, eben was für Sie oder Ihr Unternehmen mehr Sinn ergibt. Auch dieser Wert kann durch die Festlegung auf einen bestimmten Zeitraum mehr Gewicht erhalten. 

Wenn Ihnen das jetzt ein wenig zu einfach vorkommt und bei Ihnen Fragen nach der Produktqualität oder nach Personas aufkommt – machen Sie es sich doch einfach! Sie  erhalten hier einen qualifizierten Überblick und können Ihre Kunden in gute und weniger gute Kunden unterscheiden.

Berechnung des RFM-Wertes

Sie vergeben nun für alle drei Parameter R + F + M eine Kennzahl, beispielsweise zwischen 1 und 10. Nun haben Sie idealerweise einen Handel, wo Sie Kundenkarten vergeben oder einen Online-Shop, der Ihnen hier schon die Kundendaten speichert. 

Nun geben Sie jedem Ihrer Kunden und jedem der Parameter einen speziell auf diesen ausgerichteten Wert. Also je nach letztem Kaufdatum, nach Kaufhäufigkeit und Umsatz. Nehmen wir jetzt einmal einen imaginären Kunden und geben diesem, da er vor drei Tagen zum letzten Mal gekauft hat den Wert 8, er hat schon fünfmal bei Ihnen bestellt und erhält hierfür den Wert 7, der Umsatz ist für Sie im Bereich einer 5. 

Somit erhalten Sie für diesen Kunden den kumulierten RFM-Wert 20.

Wie setzen Sie den RFM-Wert für Ihr Unternehmen ein?

Wenn man nun davon ausgeht, dass der niedrigste Wert eine 3 und der höchste Wert bei 30 ist, kann man sagen, dass es sich bei diesem Kunden um einen guten Kunden handelt. Sie können Ihre Kunden somit alle in Kategorien einteilen. Und natürlich gilt, dass je höher der Score, desto besser ist der Kunde. 

Die RFM-Analyse gibt Ihnen ein Tool in die Hand, mit dem Sie Ihre Kunden, auch im Hinblick auf Ihre Marketingaktivitäten aufteilen können in Top-Kunden, aktive Kunden, Kunden mit Potenzial, unsichere Kunden, gefährdete Kunden und auch nach den Flops unter Ihren Kunden. Und das ganz objektiv. 

Nun haben Sie die Möglichkeit,  zielgerichtet z. B. einen Newsletter nur an Ihre Top-Kunden zu versenden, vielleicht mit einem Dankeschön. Oder Sie können den als gefährdet eingestuften Kunden mit speziellen Aktivitäten binden. Darüber hinaus können Sie trotzdem sehen, ob sich Ihre Kunden nach Geschlecht oder Postleitzahl unterschiedlich verhalten oder sogar auch entwickeln. Sie können sogar feststellen, in welchem der drei Segment vielleicht Veränderungen wahrgenommen werden müssen und entsprechend darauf reagieren. 

Erweiterte RFM-Analyse 

Natürlich geht es auch noch etwas komplizierter. Sie können die einzelnen Variablen in weitere Klassen unterteilen und erhalten somit zusätzliche Möglichkeiten der Unterteilung Ihrer Kunden, falls das für Ihr Unternehmen sinnvoll ist. Auch ein Bilden von Kundengruppen kann Sinn ergeben.  

Mit regelmäßiger RFM-Analyse zum Erfolg

Regelmäßig und automatisiert durchgeführt, können Sie Kundentypen auch aufgrund der Änderungen, die sich im zeitlichen Verlauf ergeben, mit der RFM-Analyse erkennen und darauf mit gezielten Maßnahmen reagieren.

Wir hoffen, dass deutlich wird, dass eben in dieser Einfachheit ein ungeheures Potenzial liegt, da eine gepflegte Datenbank Millionen von Daten bereithält, die mit der RFM-Analyse schnell ausgewertet werden können. Natürlich müssen Sie und Ihre Marketingabteilung aus den Zahlen die richtigen Schlüsse ziehen!