RFM분석 (RFM Analysis)
한 줄 정의: 최근 구매시점·구매빈도·구매금액 세 지표로 고객의 가치를 등급화하는 분석 기법입니다.
쉽게 풀면
고객 데이터베이스에서 누가 좋은 고객인지 가리는 가장 오래되고 단순한 방법입니다. 최근에 샀는가(Recency), 자주 사는가(Frequency), 많이 쓰는가(Monetary) 세 가지를 점수로 매겨 등급을 나눕니다. 예를 들어 각 항목을 5등급으로 나누면 고객을 125개 칸으로 분류할 수 있습니다. 복잡한 모형 없이도 판촉 대상을 고를 수 있어 실무에서 오래 쓰여 왔습니다.
왜 중요한가
거래 기록만 있으면 바로 적용할 수 있어 데이터베이스 마케팅의 출발점 역할을 하고, 더 정교한 고객가치 모형의 성능을 비교할 때 기준선으로도 자주 쓰입니다. 세 지표가 각각 무엇을 포착하는지가 명확해 결과 해석이 쉽다는 장점도 있습니다.
논문에서는 이렇게 쓰입니다
"RFM분석으로 도출한 고객 등급별 반응률을 비교한 결과, 최근성 지표가 재구매 반응을 가장 잘 설명하였다."
세 지표의 상대적 설명력을 비교하는 것은 RFM 연구에서 흔한 관심사입니다.
조금 더 깊게 보면
RFM은 보통 각 지표를 분위수로 나눈 뒤 코드로 결합하지만, 세 지표에 같은 가중치를 주는 것이 타당한지는 업종에 따라 다릅니다. 과거 행동만 보기 때문에 앞으로의 이탈 가능성이나 미래 현금흐름을 직접 추정하지는 못한다는 한계가 있습니다. 이 때문에 최근 연구는 RFM을 확률모형이나 기계학습 모형의 입력 변수로 쓰는 방식을 선호합니다.
주의할 점
고객생애가치가 미래 가치를 추정하는 개념인 반면 RFM은 과거 거래를 요약한 지표라는 점에서 목적이 다릅니다. RFM 등급이 높다고 해서 생애가치가 높다고 곧바로 단정할 수 없습니다.