Inspari RFM Analysis


Jo bedre du kender dine kunder, jo bedre kan du drive din forretning.

Med Inspari RFM Analysis får du værdifuld indsigt i dine kunders købsmønstre:

  • Hvem køber hvad?
  • Hvor tit køber de?
  • Hvad er værdien?

Når du har resultaterne af analysen, kan du træffe mere datadrevne beslutninger og handle på din viden i alt fra kampagner og salgsstrategi til produktudvikling.

Er du nysgerrig efter, hvad en Inspari RFM Analysis kan betyde for din forretning?
 

Book uforpligtende møde

 

background-half-sofie4

Hvad er RFM Analysis? 

En RFM-analyse er en simpel, men stærk metode til at inddele dine kunder ud fra købsmønstre. Mere præcist rangeres kunderne på baggrund af tre værdier, Recency, Frequency og Monetary value, hvorefter de grupperes i segmenter med lignende karakteristika. 

Recency: hvor mange dage siden sidste køb 

Frequency: antal køb i en given periode 

Monetary value: hvor stort beløb har kunden brugt i en given periode 

background-half-nadia3

Derfor skal du som e-commerce bruge Inspari RFM Analysis


Typisk er RFM-analysen et stærkt værktøj til e-commerce-virksomheder, da disse stort set altid har de nødvendige data til rådighed. 

Formålet med er at give dig endnu bedre indsigt i dine kunder. Hver kunde får derfor udregnet en RFM-score, der bestemmer, hvilket kundesegment kunden befinder sig i. RFM-scoren udregnes på baggrund af kundens individuelle R-, F- og M-score.

Den “højeste” RFM-score indikerer, at kunden befinder sig i det “bedste” kundesegment, hvor kunden handler for mange penge, køber ofte og har købt for nyligt. Hvis kunden har købt ofte og for et stort beløb, men det er længe siden sidste køb, vil kunden altså ikke få den højeste RFM-score og vil derfor lande i et andet kundesegment.

Ligeledes kan RFM-analysen indgå som led i den større analyse, hvor man kan koble produktdata på kundegrupperne og på den måde optimere produktudvikling og -anbefalinger.

To use cases med Inspari RFM Analysis


Use case 1: Virksomheden vil gerne have identificeret, hvilke kunder der førhen har købt højfrekvens og for et større beløb, men som ikke har købt den seneste tid. Disse kunder har et højt potentiale, hvis de kan blive genaktiveret. 

Use case 2: Virksomheden vil gerne have identificere, hvilke kunder der er ved at forlade forretningen – det, vi også kender som churn eller frafaldsanalyse. Her giver indsigt igen mulighed for handling, så en virksomhed kan række ud til specifikke kunder, før det er for sent.

Resultatet af en RFM-analyse vil derfor give en detaljeret indsigt i egne kunder ud fra deres købsadfærd. Analysens resultater sikrer, at du kan træffe datadrevne beslutninger inden for salgsstrategi, målrettet markedsføring, produktudvikling, m.m.

Datagrundlag for Inspari RFM Analysis


Inspari RFM Analysis baserer sig på historisk transaktionsdata. Data skal derfor som minimum indeholde følgende informationer:

  • TransaktionsId
  • KundeId
  • Købsdato 
  • Købesum

Ud fra ovenstående informationer kan R-, F- og M-scoren udregnes ved at aggregere data.

Du opnår det bedste resultat med minimum 1 – 2 års data. På den måde sikrer du, at de forskellige kundesegmenter repræsenterer en reel kundeadfærd, vi kan handle ud fra.

RFM fra start til succes


Før vi går i gang med selve analysen, har vi en workshop, hvor vi kortlægger din virksomheds behov.

1. Selve processen for at udarbejde analysen starter med dataindsamling. Vi indsamler og renser jeres transaktionsdata, så vi har datagrundlaget på plads.

2. Dernæst aggregerer vi data og beregner RFM-scoren.

3. Efterfølgende kommer vi med konkrete anbefalinger til, hvordan strategien for at handle på RFM-profilerne ser ud, og vi laver et dedikeret dashboard. 

4. Til sidst implementerer vi løsningen i jeres miljø, så I kan høste værdien i hele organisationen.

background-half-michael

Fra analyse til Power BI dasbboard


Dit slutprodukt for selve RFM-analysen ender som oftest i et dashboard, så flere brugere kan få indsigt i resultaterne.

Hvis din virksomhed allerede bruger Power BI, anbefaler vi at tilføje en ny side til jeres Power BI-applikation. Hvis din virksomhed bruger en anden front-end, bruger I selvfølgelig blot dette. 

Da RFM-analysen baserer sig på dine kunders købsadfærd, skal løsningen kunne genberegnes hver måned. Det gør vi optimalt set ved at kørslen af nye RFM-profiler orkestreres med jeres andre applikationer.

background-half-sofie

Lad os skabe forretningsværdi
med Inspari RFM Analysis
 


Hos Inspari har vi en standard proces til at skabe succes med RFM-analyser. Den faste proces er din garanti for at kunne følge med løbende og få stærke resultater til sidst.

Book uforpligtende møde

background-half-laerke3

 

 

Kan vi hjælpe dig? 
Skriv til os her,

Hvis du har spørgsmål eller tænker, at tiden er inde til et uforpligtende kald eller møde, kan du kontakte os her. Vi ser frem til at høre fra dig og svarer hurtigst muligt.