2.1.4 고객수익성 (CP, RFM)

소규모 사업을 위한 데이터분석 마케팅 기법

고객수익성 (CP: Customer profitability) 분석은 어떤 고객이 기업의 수익에 얼마나 기여하는지 추적하는 지표입니다.  80:20 법칙을 들어보셨을 겁니다. 상위 20%의 고객이 기업 이익의 80%에 기여한다는 이론입니다. 고객수익성 분석으로 80:20 법칙이 사실인지 확인할 수 있습니다. 상위 20%는 마케터가 적은 노력을 기울여도 많은 구매를 하기 때문에 우수 고객입니다. 

고객수익률 계산은 일정기간 동안 고객으로부터 얻은 매출에서 고객을 획득하고 지원하는데 지출된 비용을 뺀 것입니다. 

이 공식을 사용하기 위해서는 고객 지원에 지출되는 비용을 정의해야 합니다. 마케팅, 상담, A/S, 배송, 반품 비용이 포함됩니다. 비용과 매출은 고객관계관리(CRM) 또는 거래기록을 관리하는 프로그램을 통해 얻을 수 있습니다.

고객수익률은 고객의 행동을 파악할 수 없다는 한계가 있습니다. 예컨대 고객이 구매는 적을지라도 열성적인 지지자로 다른 고객들에게 제품을 추천하는 행동으로, 기업의 수익에 간접적으로 기여할 수 있습니다. 이런 이유 때문에 고객의 특성을 전체적으로 파악하는 세분화가 필요합니다. (고객 세분화는 이전에 쓴 글을 참조 바랍니다.)

고객 세분화가 되어 있다면 군집별로 고객수익률을 계산할 수 있습니다. 만약 세분화가 되어 있지 않다면 각 개인 고객( B2B인 경우는 거래 기업)의 고객 수익률을 구할 수 있습니다. 

RFM(Recency, frequency, monetary) 분석

RFM 분석은 고객 수익률을 세분화하는데 가장 널리 사용됩니다. 누가 우수고객인가? 어떤 고객이 더 구매할 잠재력이 있는가? 어떤 고객에 관심을 줄여야 하나? 와 같은 질문에 대답할 수 있는 기법입니다. RFM은 다음 세 가지 요소를 말합니다. 

R(최근성) : 가장 최근에 구매한 것이 언제인가?

F(구매빈도) : 얼마나 자주 구매하는가?

M(구매금액) : 일정 기간 동안 얼마나 많은 돈을 썼는가?

RFM 분석을 하기 위해서는 각 요소를 정의해야 합니다. 아래 표에서는 5개의 구간으로 각 요소를 나눈 예입니다. 5 일 때 가장 가치가 높고 1일 때 낮습니다. 

RFM은 각 요소에 따라 고객을 구분하여 얻은 총점수입니다. 예를 들어 A 고객은 2주 전에 구매하였고(4), 4회 구매하였으며(2), 총 구매금액은 40만 원(4)입니다.

A고객의 RFM은 (4,2,4) 4 X 2 X 4 = 32입니다. 이 과정을 모든 고객이나 군집에 반복합니다. 일반적으로 CRM 소프트웨어에는 RFM분석이 있습니다. CRM을 사용하지 않는 경우 엑셀로 할 수 있습니다. 

RFM 구하기 예와 활용

A~E의 고객 5명의 RFM를 구한 표입니다. 각 요소는 위에서 정의한 5개의 구간으로 점수가 부여됐습니다. 

최고 우수 고객은 RFM이 (5,5,5) 일 때입니다. 사업의 종류와 마케터의 판단에 따라 RFM의 요소에 가중치를 둘 수 있습니다. 예컨대 구매금액이 가장 큰 고객에게 가중치를 주고자 하자면 M:구매금액에 2를 곱합니다. 

RFM 점수를 구하면 고객별로 다른 접근을 합니다. 예컨대 마케터는 A, B, D가 우수 고객이고 C, E는 그렇지 않다고 판단합니다. E는 최근에 들어온 새로운 고객임을 알 수 있습니다. 나의 제품을 시험해 볼 수 있도록 샘플을 제공할 수 있습니다. 고객 C는 최근성이 떨어지며 고객을 이탈할 위험이 있습니다. 따라서 우리 제품을 상기하고 재구매를 유도하기 위해 특별 할인 제공을 고려할 수 있습니다. 

요약

고객수익률 분석으로 우수고객과 그렇지 않은 고객을 판단합니다. 고객수익률 분석은 세분화의 한 방법입니다.  RFM은 최신성, 구매빈도, 구매금액을 말합니다. RFM 은 재무분석에서 많이 사용되지만 고객관리를 위한 전략적인 마케팅 도구로도 사용됩니다.