RFM-analysen: Når data bliver til strategisk vækst.

I digital marketing er vi omgivet af data, klikrater, impressions, ROAS, POAS og dashboards i lange baner. Men hvor ofte omsættes de data egentlig til beslutninger, der løfter hele forretningen, og ikke bare justerer kampagnebudgettet en smule op eller ned?
Hos Kvantum arbejder vi med RFM-analysen (Recency, Frequency og Monetary) som et af de vigtigste værktøjer til at skabe en relevant kobling mellem strategi, medier og ikke mindst mediebudget/.allokering. 

For med RFM kan vi identificere følgende:, hvilke:

• kunder der driver væksten

• der er i risiko for at forsvinde

• der rummer potentialet til at blive morgendagens loyale kunder.

 Når vi kombinerer RFM med CLV (Customer Lifetime Value), får vi en ramme, der ikke bare skaber bedre performance her og nu, men også sikrer, at marketingindsatsen bygger langsigtet værdi og lægger sig op af strategien og de taktiske tiltag der skal eksekveres på.

RFM-frameworket er ikke nyt, men det er en metode, der er overset af mange marketers, når de arbejder med retail og online salg.

Hvad er RFM-modellen; og hvorfor påstår viden er så vigtig?

RFM står for Recency, Frequency og Monetary. Tre tilsyneladende enkle ord, men tilsammen giver de et komplekst og handlingsorienteret billede af kundernes adfærd og værdi.

• Recency handler ikke blot om, hvornår kunden sidst har købt, men om graden af aktualitet i relationen til dit brand. En nylig interaktion – det kan være et køb, et besøg på websitet eller engagement på sociale medier – er et stærkt signal om, at kunden stadig har brandet “top of mind” og er lettere at aktivere. Omvendt er lang tid siden sidste interaktion et advarselssignal: relationen er i færd med at køle ned.

• Frequency viser relationens rytme. Hvor ofte vender kunden tilbage? En høj frekvens indikerer tillid, vaner og en integreret relation til dit produktunivers. En lav frekvens derimod peger på sporadiske eller tilfældige interaktioner, hvor kunden ikke har opbygget et egentligt mønster. At forstå frekvensen betyder, at vi kan se forskel på dem, der bare tester, og dem, der reelt bygger en relation.

• Monetary måler den økonomiske tyngde. Det handler ikke kun om basket size ved enkelte køb, men om den samlede værdi, kunden repræsenterer over tid. Nogle kunder handler måske sjældnere, men når de gør, ligger de store ordrer. Andre lægger mange små ordrer med høj hyppighed. Begge grupper kan være ekstremt værdifulde – men kræver forskellig tilgang.

Når vi kombinerer de tre faktorer, opstår der et datadrevet kort over kundebasen, hvor mønstre og forskelle bliver tydelige. Vi kan identificere loyale kunder, der fortjener at blive fastholdt og forkælet; risikokunder, der har brug for et reaktiveringsskub; nye kunder, der skal nurtures; og lavværdi-kunder, hvor vi skal overveje, hvor meget ressourcerne skal investeres.

Denne segmentering giver ikke bare en oversigt,  den skaber en strategisk struktur for, hvordan vi prioriterer kommunikation, kanalvalg og marketingbudget op mod strategien.

Kort sagt: Den gør os i stand til at møde kunderne dér, hvor de faktisk er i deres relation til brandet. Og på den måde holde vores marketingindsats op mod de omsætningsmål, der er sat, men også hvordan vores kundegrupper arbejder sammen med strategien.

Hvorfor RFM gør en forskel i e-commerce

I mange virksomheder er markedsføring stadig centreret omkring kampagner, altså omkring taktiske eksekveringer, der kører fra dag til dag, uge til uge: vi laver en sommerkampagne, en Black Friday-kampagne, en julekampagne. Vi kan se, at kunder ikke reagerer ens på kampagner, de er på vidt forskellige steder i deres relation til brandet, i kunde rejsen eller til givent produkt.

Forestil dig to kunder: Den ene har handlet hos dig fem gange det sidste halve år for store beløb. Den anden lavede ét lille køb for to år siden. Hvis du sender samme nyhedsbrev til begge, spilder du penge det ene sted og underinvesterer det andet. Et enkelt eksempel, men et eksempel, du ikke kan se ud fra åbningsrater, omsætning per mail m.m.

Med RFM kan vi i stedet differentiere budskaber, frekvens m.m. langt bedre og langt mere optimalt. Topkunderne får eksklusivitet og relation, risikokunderne får reaktiveringsflows, og nye kunder bliver budt ind i brand-universet. 

Resultatet er en marketingindsats, der opleves som relevant, og som derfor performer bedre.

Når RFM møder CLV: nutid og fremtid i samme model

RFM er stærk til at analysere adfærd i nutiden. Men hvis vi vil prioritere rigtigt, skal vi også vide noget om fremtiden. Her kommer CLV (Customer Lifetime Value) ind i billedet.

CLV beregner den forventede værdi, en kunde vil generere over tid. Det gør os i stand til at svare på spørgsmålet: “Hvor meget er vi villige til at investere i at fastholde eller udvikle denne kunde?”

Når vi kombinerer CLV og RFM, får vi en dobbelt linse:

1. RFM viser, hvem der er mest aktive og værdifulde nu og her i dag.

2. CLV viser, hvem der kan blive de mest værdifulde på lang sigt.

Det betyder, at vi kan prioritere smartere. Nogle kunder kan have lav værdi lige nu, men høj CLV-potentiale, derfor bør disse nurtures. Andre har haft høj værdi, men viser faldende recency, de bør reaktiveres, hvis CLV retfærdiggør det. Ellers skal man bare lade dem være.

I stedet for at sprede budgettet tyndt, kan vi lægge ressourcerne der, hvor de skaber mest fremtidig forretning. Og vi kan prioriterer der hvor det betyder noget.

Fra kampagner til strategi

Den største gevinst ved RFM er, at den flytter fokus. I stedet for at se marketing som en række taktiske kampagner, der skal drysses udover året, så lærer virksomhederne, som vi arbejder med omkring denne metode, at tænke strategisk i kundesegmenter og relationer.

For os i Kvantum betyder det, at vi kan:

1. Bygge kunderejser, der hænger sammen på tværs af kanaler.

2. Lave segmenterede annoncer, hvor budskaberne afspejler den reelle relation til brandet.

3. Udvikle loyalitetsprogrammer, der fastholder de mest værdifulde kunder og forlænger CLV.

4. Sætte reaktiveringsflows op, der med præcise tilbud eller content vinder risikokunder tilbage.

Det handler ikke længere kun om at optimere klikpriser eller ROAS,  det handler om at optimere relationer.

Eksempler i praksis!

• Loyale kunder: Vi ser virksomheder, der gennemfører eksklusive kampagner kun for deres top 5 % af kunder. Resultatet er ikke bare mersalg, men en følelse af fællesskab, der gør kunderne til ambassadører. Øger basketsize og mindsker spild i mediebudgettet.

• Risikokunder: Hos en retailer brugte vi målrettede e-mails med gratis fragt og tidsbegrænsede kampagner. Resultatet var, at en stor andel af risikokunder vendte tilbage – og flere af dem fortsatte med at handle efterfølgende.

• Nye kunder: En velkomstserie med personaliserede anbefalinger fik en anden kunde til at hæve deres repeat-købsrate med over 20 %.
  

Når vi arbejder med RFM, ser vi igen og igen, at det ikke kun løfter performance på kort sigt, men skaber en fundamentalt stærkere kanalstrategi.

Når modenheden er på plads

Det er vigtigt at sige: RFM er ikke et quick fix. For at modellen for alvor skaber værdi, kræver det, at virksomheden har en vis modenhed. Data skal være tilgængelige, systemerne skal spille sammen, og organisationen skal være klar til at handle på indsigterne.

Men når modenheden er på plads, ser vi markante resultater. Virksomheder, der tidligere så marketing som kampagner, begynder at se det som en integreret del af deres forretningsstrategi. Og det er dér, væksten sker.

Fra data til relationer og tilbage igen.

I sidste ende handler RFM og CLV ikke kun om at regne på kunder. Det handler om at forstå, at kunder i bund og grund er relationer. Relationer, der kan styrkes, plejes – eller tabes, hvis vi ikke er opmærksomme.

Data er her et middel, ikke et mål i sig selv. Når vi ser tallene for recency, frequency og monetary, ser vi i virkeligheden små signaler om relationens tilstand. Er den ny og spændende? Er den ved at blive en vane? Eller er den i fare for at gå i opløsning?

Når vi kobler data med strategi, kan vi bryde den klassiske, reaktive logik, hvor vi først handler, når kunderne allerede er væk. I stedet kan vi bruge RFM og CLV til at forme oplevelserne proaktivt: at møde de loyale kunder med anerkendelse, de nye med inspiration og de risikofyldte med et kærligt skub tilbage i folden.

Det er i dette samspil mellem tal og mennesker, at marketing hæver sig over at være “annoncering”. Det bliver til et strategisk arbejde med at skabe langsigtet værdi – både for virksomheden og for kunderne. Og det er netop i den cirkel, hvor data bliver til relationer, og relationer igen bliver til data, at fremtidens vækst skabes.

Klar til at arbejde strategisk med dine kunder?

Hos Kvantum hjælper vi virksomheder med at gøre data operationelt. Vi bruger RFM-analysen til at styrke strategien, kombinere den med CLV og skabe langsigtet vækst; ikke kun kortsigtede kampagner - det er for dyrt i længden.

Vil du høre mere om, hvordan vi kan arbejde med RFM i din virksomhed; om du er B2B eller retailbasseret? Så tag fat i os, og lad os sammen se på, hvordan dine data kan blive til en stærkere strategi.

Carsten Milek Pahlke, COO

Mail: cmp@kvantum.com

Mobil: 71713040

Martin Jagd Graeser, CEO 

Mail: martin@kvantum.com

Mobil: 53771554