학습내용
오늘은 CRM의 확장(?)팩 쯤 되는 고객 이해의 기초와
고객 점유율, 그리고 RFM에 대해 배웠다.
고객점유율
- 한 고객이 소비하는 제품이나 서비스군 중에서 특정 기업을 통해 제공받는 제품이나 서비스의 비율
고객 구매력 = A제품의 매출 총 금액
고객구매력?
우리회사에서는 얼마를 소비했는지 아는데
다른회사에서 얼마를 소비한지는 어떻게 알수 있을까?
타사의 데이터를 어떻게 트래킹 해야하지???
ex) 포스기(Pos) 데이터로는 어지간하면 알수있다.
포스 데이터에는 고객별 영수증이 나온다.
다른 마트나 다른 플랫폼에서 산건 모른다.
이럴땐 카드사 데이터를 이용한다.
근데 현금쓰면?
이것까지 다 알수없으니 가정을 세워서 추론하여 계산을 하는것,
정확하게는 안나오지만 '얼추' 알수있다.
고객구매력과 매출액이 있으면 고객점유율을 구할수 있다.
(위 사진 참조)
매출액으로 고객평가 시 매출 많은순서대로 중요하지만,
점유율로 고객평가 할때는 점유율이 낮은것 부터 하는게 좋다.
(왜? : 고객점유율이 낮은 사람은 우리 고객으로 만들 가능성이 있다. 점유율 높은사람은 이탈만 관리)[관계강화를 위한 예산할당, 관계 강화를 위한 예산의 집중도를 쏟는다.]
73,000원(브랜드A 합계)을209,000원 으로 나누면
0.34928.... x100 해서 34.93%로 추산 한다.
이게 브랜드 A의 시장점유율이다.
나머지 브랜드의 시장점유율 계산도 같다.
브랜드 A 고객점유율 구하기
분자 - 24,000 + 30,000 + 19,000
분모 - 60,000 + 93,000 + 56,000 = 34.93%
브랜드 B는? ( 고객2의 구매는 0이니까 빼고)
분자 - 36,000 + 37,000
분모 - 60,000 + 56,000
브랜드 C도 B의 원리와 같이 계산.
시장점유율은 브랜드A,B가 C에비해 높다.
하지만 고객점유율은 브랜드C와B가 높다.
브랜드A
[시장점유율은 높고 고객점유율은 낮다 =
더 판매할 여력이 남아있다(교차판매, 상승판매 유도) => 객단가가 높아진다. 고객 충성도 또한 높아짐]
브랜드C는?
- 신규 고객 창출을 해야한다.
(이미 있는 고객들에게 에너지를 쏟아서 점유율을 67%로 만들었으니 새 고객을 창출하는게 낫다.)
고객점유율 전략적 활용
구매력 낮고 점유율 높은 사람들
- 이미 효율적인 비즈니스가이루어지고 있다.
기여하는 재무적 가치는 크지않기에 최소한의 유지활동으로 성과를 지속해야한다.
구매력 낮고 점유율도 낮고
- 마케팅활동을 자제, 이들에게 소요되는 비용을 최소한으로 낮추는 전략으로 가야한다.
구매력 높고 점유율 낮고
- 잠재고객가치가 크다.
- 관계 강화를 이룬 후에 추가적 판매를 이루어 낼 수 있도록 교차판매나 상승판매 전략을 시도한다.
구매력 높고 점유율 높고 - 우리 기업의 큰손! 수익성을 책임지는 고객군.
- 이탈을 막을수 있는 방법을 최대한 궁리해야한다.(빠지면 안됨)
'고객수를 높이는것 보다. 고객 가치를 높여서 꾸준한 고객을 만드는게 더 낫다'
RFM
- 구매의 최근성, 빈도, 구매금액을 기반으로 고객의 수익 기여도를 나타낸 것
RFM 구성요소
-
구매 최근성(Recency)
: 지금시점에서 고객 마지막 구매일 언제인지 측정하는것 -
구매 빈도(Frequency)
: 정해진 기간동안 얼마나 자주 제품을 구매했는지,
동일 기간동안 구매횟수가 많을수록 높은점수를 준다. -
구매 금액(Monetary)
: 일정 기간동안 고객이 구매한 총 구매액의 정도.
Monetary 점수의 최대 상한선을 둬야 전체 RFM 지수가 왜곡될 우려가 없다.
(무슨말이냐, 500원 ~ 1억 차이를 두지말고 그냥 특정 금액 이상 으로 기준을 두라는 말)
RFM 지수 = R + F + M
각 R,F,M 지수는 알아서 정하는 것이다. 가중치를 놓고 지수로 만들어 계산하는 것.
Recency 기준으로 5점인 고객비율이 38%인데 구매금액을 83.9%나 기여한다.
1점인 고객비율은 23%인데 금액 비율이 1.5%다
=> 최근에 온 고객이 구매 금액에 영향을 많이준다.
빈도 기준은
거의 안오는 사람들이 구매금액 비율이 높고
자주 오는사람들은 좀 낮은편이다.
금액 기준으로 보면
많이쓰는 소수가 적게쓰는 다수보다 기업 입장에서 낫다.
위와 같은 매트릭스를 그려서 판단에 도움을 줘야한다.
RFM 모형의 활용
[Monetary 포함]
디지털마케팅에 유용한 데이터 분석기법
구매행태 분석을 위한 데이터마이닝 기법
RFM분석
- 고객들의 구매행태를 최근성 (Recency), 구매빈도 (Frequency), 그리고 구매금액 (Monetary)의 세 가지 관점으로 측정하여 고객들의 구매 충성도를 정량적으로 평가하기 위한 분석기법
연관성 분석
- 실제 판매된 거래이력 데이터를 바탕으로 함께 구매된 품목들간의 연관성을 파악할 수 있는 분석기법으로 흔히 장바구니 분석 (Market Basket Analysis)이라고도 불림.
[월마트 기저귀와 맥주 사례] 3천원 5천원 따로 쓸사람을 그냥 8천원쓸사람으로 만들어버리ㅡㄴ 것
순차연관성 분석
- 연관성 분석에 시간의 개념이 포함 된 것
첫날 : 자켓구매 / 1주 뒤 : 바지 구매 / 1개월 뒤 : 신발 구매
데이터 분석은 데이터가 있냐 없냐도 중요하다.
어떻게 하면 손쉽게, 빠르게 내가 필요한 결과를 나타낼수 있는 데이터를 찾을수 있느냐도 중요하다.
브론즈와 다이아몬드 고객의 1인당 평균 고객 순자산가치는 100배이상 차이가 난다.
실버를 골드나 다이아로 올릴 생각을 하던지, 다이아 골드에 이탈방지 정책을 마련하던지.
동일한 예산방식의 마케팅투자 -> 예산 마케팅 수익 = 약 4억의 이익
CE비율에 따른 마케팅 투자 -> 예상 마케팅 수익 = 약 8억의 이익
2배차이다. 2배씩이나 차이가 나는데 무슨 방식으로 마케팅을 해야할까?
고객수를 보면 막상 CE비율에 따른 마케팅을 쉽사리 못할수도 있다.
마케팅을 한다고 해서 다 넘어오지 않는다.
그러니 1인당 평균고객 순자산가치가 큰 쪽이 넘어오는게 낫다.
어려웠던 점
중간에 무슨 영어.....숫자....섞인 표가 나왔는데.....
그부분은 복습을 다시해야할것 같다...
해결방법
복 습 !
학습소감
요즘 더워서 집중력이 너무 떨어진다.
근데 지금 안하면 나중에 몸도 마음도 더운데서 일한다.......화이팅!
