RFM 고객 세분화 분석이란

데이터분석 공부를 이제 막 시작하면서, 흥미롭게 읽은 컬럼이 있어 가져왔다.

https://datarian.io/blog/what-is-rfm?utm_source=sql-camp&utm_medium=camp&utm_campaign=referral&utm_content=sql-basic

RFM 고객 세분화 분석이란 무엇일까요

 

RFM 분석이란

Recency : 얼마나 최근에 구매했는가
Frequency : 얼마나 자주 구매했는가
Monetary : 얼마나 많은 금액을 지출했는가

 

사용자별로 얼마나 최근에, 얼마나 자주, 얼마나 많은 금액을 지출했는지에 따라 사용자들의 분포를 확인하거나 그룹(또는 등급)을 나누어 분류하는 분석기법이다.

 

<특징>

- 구매 가능성이 높은 고객을 선정할 때 용이한 데이터 분석방법

- 각 사용자 그룹의 특성에 따라 차별화된 마케팅 메시지 전달

 

블로그에 작성된 데이터를 기준으로, RFM 기준 예시를 보자면

• Recency : 2021-01-01일 기준으로 최근 한 달 이내에 결제되었는가 (recent, past)
• Frequency : 3회 이상 주문하였는가 (high, low)
• Monetary : 500달러 이상 주문하였는가 (high, low)

로 분류할 수 있다.

 

다만, 예시 데이터처럼 실제 서비스의 데이터는 그렇게 간단하지 않으니...

서비스의 기능, 서비스가 속한 산업군의 특징 등 여러가지를 고려하여 분석 기준을 세우는 것이 바람직하다.

 

 

실전에서 RFM 적용 시 고려할 점

RFM 고객 세분화 분석에서 '반드시 이렇게 해야 한다'고 정해진 것은 아무것도 없다.

서비스의 특징과 성격에 따라 아래와 같은 요소들을 다르게 적용할 수 있다.

• Recency, Frequency, Monetary를 각각 몇 단계로 나눌 것인가
• Frquency, Monetary를 집계하는 기간을 어떻게 설정할 것인가

 

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느낀점

- RFM 고객 세분화 분석은 명확하게 정의된 방식이 있는 것이 아닌, 서비스의 성격과 상황에 따라 자유롭게 변형하여 분석에 적용할 수 있다는 점이 흥미롭게 다가왔다. 주어진 데이터를 가지고 다양한 측면에서 분석해봄으로써 새로운 인사이트를 도출해볼 수 있는 유의미한 분석 기법인 것 같다. 

- 반대로, 정해진 것이 아무것도 없기에 어디까지 분석을 해야하고, 어디까지 기준을 잡아야 할 지 난감할 때가 있을 것 같다. 이 경우는 데이터를 많이 다뤄보고 다양하게 분석해보는 연습이 필요할 것 같다. 뿐만 아니라, 데이터가 가지고 있는 도메인 지식에 대한 공부도 어느정도 필요하다는 생각이 든다. 산업에 대한 지식이 있다면, 도출한 결론에서 어떻게 비즈니스에 적용할 수 있을지 실무적인 방향을 세우는 데에 도움이 될 것 같다.

 

이번 칼럼에서 배운 지식을 바탕으로 가볍게, 내가 관심있는 게임산업에 적용해보고자 한다.

나는 오픈월드 RPG 게임인 '원신'이라는 게임을 무척 좋아하고, 즐겨한다. 이 게임을 시작하고 내가 좋아하는 게임 장르가 뭔지 확실하게 알게된 만큼 원신에 애정이 있고 지금까지도 꾸준히 하고 있다.

시작한지 어느덧 1년, 뉴비를 탈출하고 나름 준고인물이 된 지금 원신 시스템을 잘 알고 있다고 생각한다.

원신은 무료게임이지만, 정확히는 '부분 유료화'게임이다. (개발사도 먹고 살아야지..)

게임 내에서 현질을 하면 캐릭터 가챠를 돌리거나 캐릭터의 스킨을 살 수 있다.

이때 원신에서 가장 기본이 되는 재화는 '창세의 결정'인데 유저가 현질을 해서 구매할 수 있는 것도 바로 이 '창세의 결정'이다. 

창세의 결정을 기본 재화로 해서 캐릭터의 스킨을 사거나, 아니면 가챠 재화인 '원석'으로 교환하여 가챠를 돌릴 수도 있다.

대강 원신에서의 구매시스템은 이러한데, RFM 고객 세분화 분석(여기서는 유저가 맞겠다.)의 기준들을 한번 생각해본다.

 

• Recency : 얼마나 최근에 구매했는가
  • 이전버전 ~ 현재버전 사이에 결제되었는가 (원신의 업데이트 주기는 6주이다.)
• Frequency : 얼마나 자주 구매했는가
  • 3회 이상 구매했는가
  • (더 세부적으로 본다면) 전반/후반에 각각 3회 이상 구매했는가
  • 119,000원짜리(제일 비싼 패키지)를 2회 이상 구매했는가
• Monetary : 얼마나 많은 금액을 지출했는가
  • 30만원 이상 구매했는가

집계하는 기간에 따라 여러가지 기준이 나올 수 있을 것 같다.

 

그 외에,

• 계정 생성일
• 마지막 접속 일자
• 일별(또는 월별) 플레이 시간 / 총 플레이 시간
• 가챠 횟수

등의 요소도 유저 그룹을 분류하는 데 추가적으로 생각해볼 수 있는 기준이 될 것 같다.