RFM은 구매 이력만 있으면 바로 만들 수 있는, CRM에서 가장 기본이 되는 등급화 도구입니다. 이름이 어렵게 느껴지지만 실제로는 세 가지 질문일 뿐입니다.
이 세 질문에 각각 점수를 매기고 합쳐서 고객을 몇 개의 등급으로 나누는 것이 RFM 모델입니다. 07강에서 정한 '낭비 감소'라는 목적을 실제 계산으로 옮기는 첫 번째 도구입니다.
각 지표를 점수화하는 가장 흔한 방식은 고객 전체를 점수 구간(보통 5단계)으로 나누는 것입니다. 리필하우스 회원 데이터로 예를 들어보겠습니다.
| 지표 | 5점(최고) | 3점(중간) | 1점(최저) |
|---|---|---|---|
| Recency | 최근 15일 이내 구매 | 최근 60일 이내 구매 | 120일 이상 미구매 |
| Frequency | 누적 6회 이상 구매 | 누적 3회 구매 | 누적 1회 구매 |
| Monetary | 누적 20만원 이상 | 누적 8만원 | 누적 2만원 이하 |
여기서 중요한 것은 구간의 절대값이 아니라, 우리 서비스의 실제 구매 분포를 보고 구간을 정해야 한다는 점입니다. 소모품처럼 재구매 주기가 짧은 서비스와, 가전제품처럼 재구매 주기가 긴 서비스는 Recency 구간이 완전히 달라야 합니다. 리필하우스는 03강에서 다룬 평균 재구매 주기(35일)를 참고해 Recency 구간을 잡았습니다.
| 고객 | 마지막 구매일(오늘 기준) | 누적 구매 횟수 | 누적 금액 | R점수 | F점수 | M점수 | RFM 합계 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| A | 10일 전 | 8회 | 25만원 | 5 | 5 | 5 | 15 |
| B | 90일 전 | 4회 | 10만원 | 2 | 3 | 3 | 8 |
| C | 8일 전 | 1회 | 3만원 | 5 | 1 | 1 | 7 |
| D | 130일 전 | 1회 | 2만원 | 1 | 1 | 1 | 3 |
같은 표에서 B와 C를 비교해보면 RFM 모델의 쓸모가 잘 드러납니다. 둘 다 합계 점수가 비슷하지만(8점, 7점) 성격은 완전히 다릅니다. B는 예전에 자주 샀지만 최근 발길이 뜸한 고객(리텐션 위험군)이고, C는 최근 막 첫 구매를 한 신규 고객(활성화 관리 대상)입니다. 합계 점수만 보고 같은 취급을 하면 안 되고, 세 지표의 조합 패턴을 함께 봐야 합니다.
숫자 점수만으로는 캠페인 회의에서 대화하기 어렵습니다. 조합 패턴에 이름을 붙이면 훨씬 다루기 쉬워집니다.
| 패턴 | 등급명 | 설명 | 대응 방향(20강 이후 상세) |
|---|---|---|---|
| R고, F고, M고 | 핵심 우수고객 | 최근에도 자주, 많이 산다 | 이탈 방지, VIP 대우 |
| R저, F고, M고 | 이탈 위험 우수고객 | 예전엔 좋았는데 최근 뜸하다 | 재활성화 메시지 우선순위 최상 |
| R고, F저, M저 | 신규/체험 고객 | 최근 왔지만 아직 관계가 얕다 | 두 번째 구매 유도 |
| R저, F저, M저 | 휴면/이탈 고객 | 03강 기준상 이미 이탈 판정 가능성 | 저비용 재활성화 또는 발송 중단 |
[서비스명: 예) 리필하우스]
1. 우리 서비스 기준 점수 구간 정하기
| 지표 | 5점 | 3점 | 1점 |
|---|---|---|---|
| Recency | | | |
| Frequency | | | |
| Monetary | | | |
2. 고객 샘플에 점수 매기기 (최소 5명 이상 실제/가상 데이터로)
| 고객 | 마지막 구매일 | 누적 횟수 | 누적 금액 | R | F | M | 합계 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| | | | | | | | |
3. 조합 패턴별 등급명 붙이기
- 핵심 우수고객(R고F고M고):
- 이탈 위험 우수고객(R저F고M고):
- 신규/체험 고객(R고F저M저):
- 휴면/이탈 고객(R저F저M저):
09강. 코호트 분석 기초에서 가입월·구매월 기준으로 고객을 묶어 시간 흐름에 따른 리텐션 커브를 읽는 방법을 다룹니다.