RFM Analyse im E-Commerce

Eine RFM-Analyse ist eine einfache und effektive Methode, um deinen Kundenstamm nach 3 Werten zu unterteilen:

R: Recency (Wie kürzlich hat ein Kunde einen Kauf getätigt)
F: Frequency (Häufigkeit, wie häufig kauft der Kunde)
M: Monetär (Wert, wie viel hat der Kunde umgesetzt)

Die RFM-Analyse basiert auf dem Marketing-Grundsatz "80% der Verkäufe kommen von 20% der Kunden". Das ist eine nette kleine Tatsache, aber welche 20% Kunden sind das? Außerdem geht das Modell davon aus, dass Menschen, die kürzlich etwas bei dir gekauft haben, viel eher auf ein Angebot von dir reagieren als jemand, bei dem die Bestellung schon länger zurückliegt. E-Mail ist ein wichtiger Kanal, den du einsetzen kannst, da du all diese Antwortdaten von deinen Kunden in deinem E-Mail-System erfasst. Mit den Erkenntnissen aus der RFM-Analyse können deine Marketingaktivitäten angepasst werden. Wie fängst du mit der RFM-Analyse an?

RFM-Analyse in Reloadify

In Reloadify ist es möglich, auf Basis dieser RFM-Analyse zu mailen. Wir errechnen die verschiedenen Scores bereits für dich, sodass du hierfür nichts mehr tun musst. Du kannst einfach eine Zeile mit dem R-, F- oder M-Score in deinen Newsletter oder Trigger einfügen, die dann wie folgt aussieht:

Willst du mehr darüber wissen? Dann sieh dir unbedingt unseren Hilfe-Artikel an, wie du RFM für dein E-Mail-Marketing nutzen kannst.

Der Anfang deiner RFM-Analyse

Du beginnst am Anfang: Du erstellst einen RFM-Parameter für jeden Punkt. Mit Parameter meinen wir, dass du die Punkte mit den Punktzahlen 1, 2, 3 und 4 versiehst (wobei 4 die höchste Punktzahl ist). Mit diesem Punktesystem sind deine Kunden nach Punkten klassifizierbar. Die Punkteanzahl der drei Kategorien bilden zusammen den RFM-Wert deines Kunden. Deine allerbesten Kunden sind die mit einem RFM-Wert von 4-4-4, deine am wenigsten wertvollen Kunden sind die mit einem Wert von 1-1-1. Jetzt hast du ein praktisches System für dich. Fülle es aus! Keine Panik, in Excel gibt es viele Möglichkeiten, das zu tun. (Pssst: In Reloadify berechnen wir die RFM Scores bereits automatisch. Um die Scores in Reloadify zu nutzen, musst du also nichts weiter tun.)

Schritt 1: Erstelle dein Datenmodell

Erstelle in Excel ein Datenmodell aller Transaktionen in einem bestimmten Zeitraum und stelle sicher, dass du die R, F und M jedes Kunden bestimmen kannst. Mit anderen Worten: Wie viele Tage ist es her, dass dein Kunde zuletzt etwas gekauft hat (R)? Wie viel hat dein Kunde damals gekauft (F) und wie hoch war der Umsatz davon (M)? Mit einem praktischen CRM-System kannst du dir das im Handumdrehen ausdrucken.

Schritt 2: Unterteile deine Kunden in Gruppen

Jetzt, wo du die Daten hast, ist es einfach, deine Kunden in Gruppen einzuteilen. Diese Einteilung nimmst du für alle Werte (R, F und M) anhand einer Punktzahl von 1 bis vier vor. Dabei steht 1 für den geringsten Wert und 4 für den höchsten Wert. Teile deine Werte logisch ein: Bei 1 könnte es sein, dass dein Kunde vor mehr als einem Jahr bei dir bestellt hat und 4 könnte ein Wert sein, den dein Kunde erst diese Woche bei dir bestellt hat.

Schritt 3: Kombiniere die Werte für einen RFM-Gesamtwert

In einem letzten Schritt fasst du die R-, F- und M-Werte für jeden Kunden zusammen. Daraus ergeben sich 64 Segmente, wobei das Segment 4-4-4 für den profitabelsten Kunden steht und 1-1-1 für den Kunden mit dem geringsten Wert.

Die RFM-Analyse aufschlussreich machen

Jetzt, wo du weißt, wie viel ein Kunde umsetzt, wie oft er bestellt und wie viel Zeit zwischen bestimmten Bestellungen liegt, kannst du darauf reagieren. Der nächste Schritt besteht darin, deine RFM-Werte in Kundengruppen aufzuschlüsseln.

Erstelle nun logische Kundengruppen auf der Grundlage des gesamten RFM-Scores, wie zum Beispiel:

444 - Top-Kunden. Diese Kunden erzielen in allen drei Punkten hohe Werte. Das sind deine Kunden, die den meisten Umsatz machen.
111 - Flop-Kunden. Diese Kunden haben eine niedrige Punktzahl in allen drei Punkten. Das sind deine Kunden, die am wenigsten Umsatz machen.
441 - Viele kleine Käufe. Diese Kundengruppe bestellt regelmäßig bei dir, aber der Umsatz bleibt gering. Du willst diese Zielgruppe letztlich zu einer höheren Summe pro Bestellung bewegen.
144 - Inaktive Aufstocker. Diese Kunden haben in der Vergangenheit häufig gekauft und ihr Customer Lifetime Value ist hoch. Du kannst sehen, dass diese Kundengruppe beginnt, inaktiv zu werden.
414 - Vielversprechende Kunden Sie haben vor ein paar Tagen gekauft und viel ausgegeben. In dieser Gruppe befinden sich normalerweise Kunden mit einem potenziell hohen Customer Lifetime Value. Baue deine Kundenbeziehung zu ihnen aus, damit diese Gruppe öfter bei dir bestellt.

Wenn du logische Kundengruppen erstellt hast, ist es an der Zeit, diese für dich sichtbar zu machen. Das kann nützlich sein, damit du deine Kunden physisch in eine "Gruppe" einordnen und sie physisch in eine andere Gruppe verschieben kannst.

Anwendung deiner RFM-Analyse

Jetzt, wo du herausgefunden hast, in welcher Phase sich jeder Kunde befindet, ist es möglich, darauf zu reagieren. Jetzt geht es darum, aus jeder Kundengruppe die Grundlage für deine Wachstumsstrategie zu machen. Hier sind einige nützliche Strategien für jedes Segment:

Viele kleine Käufe

Du möchtest, dass dieses Segment größere Käufe tätigt, damit ihr Lebenszeit-Kaufwert steigt. Größere Käufe kannst du erreichen, indem du mehr Cross- und Upsell-Artikel anbietest.

Inaktive Käufer

Du willst, dass diese Kunden öfter etwas bestellen, als sie meinen, dass sie es müssen. Schaffe die Dringlichkeit, dass diese Gruppe jetzt etwas bestellen muss. Das machst du mit zeitlich begrenzten Angeboten oder temporären Rabattcodes.

Flop-Kunden

Deine Flop-Kunden schneiden in keiner Hinsicht gut ab: nicht beim Umsatz, nicht bei der Häufigkeit und nicht bei der Recency. Diese Gruppe ist schwer zu erreichen. Fang klein an: Zeig dieser Gruppe, warum sie gerade bei dir bestellen sollte. Vielleicht sind sie sich deiner Vorteile (wie Kundenservice, Lieferzeiten, Versandkosten usw.) nicht bewusst.

Loyale Kunden

Deine treuen Kunden sind deine Kunden, die in allen Bereichen gut abschneiden, aber z.B. bei der Häufigkeit etwas besser abschneiden könnten. Belohne deine treuen Kunden von Zeit zu Zeit dafür, dass sie öfter bei dir bestellen. Eine persönliche E-Mail, ein Sparprogramm oder ein Gratisprodukt: Es lohnt sich, deine Kunden zu belohnen.

Braucht Aufmerksamkeit

Kunden, die besondere Aufmerksamkeit brauchen, um zum Verkauf zu kommen, sprichst du wieder anders an. In diesem Fall ist die Marketingautomatisierung unverzichtbar. Richte einen E-Mail-Flow ein, der festlegt, wann du deinen Kunden wieder kontaktieren willst. Siehst du, dass der Wiederholungskauf bei 4 Wochen liegt? Dann kannst du deinen Kunden nach 3 Wochen erneut ansprechen, um ein Produkt nachzubestellen.

Kunden, die ich verlieren werde

Diese Kunden brauchen einen zusätzlichen Anstoß, um erneut bei dir zu kaufen. Machen sie diesen Wiederholungskauf nicht? Dann haben sie dich aus den Augen verloren. Gib diesen Kunden einen Rabattcode. Gib dir alle Mühe, deinen Kunden nicht zu verlieren. Eine persönliche Note in der Kommunikation kann sicher nicht schaden.

Vielversprechende Kunden

Das Einzige, was dieser Gruppe fehlt, sind häufige Bestellungen. Setze diese Zielgruppe geschickt mit Marketing-Automatisierung ein und baue einen Flow von E-Mails drum herum. Die Macht der Wiederholung ist hier sehr wichtig.

Potenziell loyale Kunden

Diese Gruppe gibt viel in deinem Webshop aus und hat kürzlich etwas bei dir bestellt. Diese Gruppe kann auch häufiger bei dir bestellen, so dass sie noch treuer wird. Vielleicht fehlt es dieser Gruppe an einer persönlichen Ansprache. Diese Gruppe kann sehr gut für Cross-Sell- und Upsell-Kampagnen genutzt werden, damit sie mehr Produkte bei dir bestellen und eventuell häufiger.

Neue Kunden

Schließlich gibt es noch die Neukunden. Das sind Kunden, die deinen Webshop, dein Angebot und deine Vorteile noch gar nicht kennen, die aber vielleicht schon einmal bei dir bestellt haben. Baue einen E-Mail-Flow um diese neuen Kunden herum auf: Stelle dich als Webshop vor, was bietest du an und zu welchem Preis? Welche Vorteile können sie von dir erwarten? Je mehr dein Kunde mit dir vertraut ist, desto wahrscheinlicher ist es, dass diese Gruppe immer wieder bei dir bestellen wird.

Übertragung der RFM-Analyse auf E-Mails

In diesem Artikel haben wir beschrieben, wie du eine RFM-Analyse auf der Grundlage deiner Kunden erstellst. Aber wusstest du, dass du auch eine RFM-Analyse auf Basis deiner E-Mail-Kennzahlen erstellen kannst? Zum Beispiel kannst du für jeden Newsletter-Abonnenten in deiner E-Mail-Datenbank einen Engagement-RFM-Wert, also einen eRFM-Wert, ermitteln. Du bestimmst dann die drei Werte etwas anders:

R: Recency (Basierend auf dem letzten Datum, an dem der Empfänger deine E-Mail geöffnet oder auf etwas geklickt hat)
F: Frequency (Gesamtzahl der Male, die der Empfänger eine E-Mail geöffnet oder geklickt hat)
M: Monetär (wie viel hat der Kunde konvertiert)

So bestimmst du das Engagement deiner Kunden und das Interesse deiner Zielgruppe an bestimmten E-Mails auf der Grundlage deines E-Mail-Marketings.

Du siehst also, dass die RFM-Analyse für mehrere Zwecke geeignet ist. Die RFM-Analyse ist eine der Methoden, die einem Marketer zur Verfügung stehen, um Kunden zu identifizieren. Es gibt noch viele andere Analysen, die du mit deinen Daten durchführen kannst. Viel Erfolg!