Wat kan je met een RFM analyse?

Wat kan je met een RFM analyse?

Hoe voer je een RFM-analyse uit, en wat kan je ermee?

Hoe kom ik aan de juiste nieuwe klanten?

Een belangrijke vraag voor ieder bedrijf. Er zijn verschillende manieren om inzicht te krijgen in uw meest waardevolle potentiële klanten. Eén van de populairste methoden is de RFM-analyse.
Een RFM analyse kan je zelf uitvoeren met eigen data en de resultaten zijn eenvoudig te interpreteren.

Een RFM-analyse, wat is het?

De RFM-analyse is een concrete manier om de waarde per klant te meten. De analyse bestaat uit drie componenten:

1. Recency: Wanneer heeft de klant voor het laatst een aankoop gedaan?
2. Frequency: Hoe vaak doet de klant aankopen?
3. Monetary: Hoeveel omzet heeft de klant u opgeleverd?

Uw meest waardevolle klanten kopen regelmatig – en daarmee tevens recentelijk – bij u, en besteden daarnaast veel geld bij u. De klanten die alle drie de componenten hoog scoren, behoren tot uw meest waardevolle klanten.

Wat maakt de RFM-analyse interessant?

Een RFM-analyse is interessant voor elk bedrijf. De analyse helpt klanten te segmenteren en daarmee de effectiviteit van de marketing en acquisitie te vergroten. Er zijn drie belangrijke redenen voor bedrijven om met RFM-analyses te gaan werken:

1. Groeien als bedrijf: nieuwe klanten vinden

Een RFM analyse schept een beeld van uw ideaal klantprofiel. U gebruikt uw eigen klantdata als basis voor een profiel van potentiële klanten of klantgroepen.

2. Groeien als bedrijf: groeien met bestaande klanten

In plaats van zoeken naar nieuwe klanten of klantgroepen, kan een RFM analyse ook ingezet worden om meer waarde te halen uit uw bestaande klanten. Groei genereren binnen uw bestaande klantengroep is namelijk voordeliger dan het zoeken naar nieuwe klanten. U gebruikt uw eigen klantdata als basis voor uw groeistrategie.

3. Effectief middelen inzetten

De RFM-analyse stelt u in staat om prioriteiten te stellen binnen uw klantenportefeuille.
Hier komt het concept van segmentatie om de hoek kijken. Aan de hand van de analyse kunt u uw klanten namelijk indelen in segmenten, om zo gerichter te communiceren of zelfs uw productaanbod hierop aan te passen. U kunt uw middelen effectiever inzetten. Uw grote, vaste klanten verwachten bijvoorbeeld een andere behandeling dat een kleine klant die sporadisch een aankoop doet.

Zo voert u de RFM analyse uit

Verwerk de klantdata in een Excel. Logische kolommen zijn dan: Klantnaam – orderomzet-orderdatum. (een klant kan dus met meerdere orderregels in het bestand komen) en een kolom voor score. 

Voor het uitvoeren van een RFM-analyse, sorteert u uw klanten op drie verschillende manieren:

• Recency. Nadat u uw klanten gesorteerd hebt op de recentheid van hun aankopen, geeft u ze een score. De 20% die het meest recent een aankoop gedaan hebben, krijgen de score 5; de 20% daaronder de score 4 enzovoorts. Zo heeft iedereen een score van 1 t/m 5. Heeft u een klein klantenbestand? Dan kunt u er ook voor kiezen om uw klanten in drie in plaats van vijf groepen op te delen en ze scores van 1 t/m 3 toe te wijzen.
• Frequency. Bedenk eerst wat in uw situatie een relevante periode is om de analyse over uit te voeren. Is het bijvoorbeeld normaal voor uw klanten om een paar keer per jaar een aankoop bij u te doen? Bekijk de aankoopfrequentie dan per jaar. Sorteer uw klanten vervolgens op deze informatie, en wijs weer scores van 1 t/m 5 toe.
• Monetary. Wat is de hoogte van het aankoopbedrag van de klant? Om tot de RFM-score te komen sorteert u deze waarden ook, en wijst u uw klanten weer een score toe.

Voorbeeld

Klantnaam	Orderdatum	Recency (dgn)	R-score	Order-frequency	F-score	Omzet	M-score
Klant 1	20-jun-2023	22	2	2	2	8.050	2
Klant 1	28-jul-2023	30	2	2	2	8500	2
Klant 3	20-feb-2023	60	1	1	1	9.600	1

Voorbeelden van klantgroepen gebaseerd op de RFM score (voorbeeld)

Segment		R-score	F-score	M-score
Kampioenen	Zij hebben recent gekocht, kopen vaak en geven veel uit.	4-5	4-5	4-5
Loyale klanten	Zij geven vaak en veel geld uit en reageren goed op aanbiedingen.	2-5	3-5	1-3
Potentiële loyalisten	Recente klanten die redelijk wat uitgeven en dit ook vaker hebben gedaan.	3-5	1-3	1-3
Nieuwe klanten	Ze hebben onlangs iets gekocht, maar nog niet zo vaak	4-5	<=1	<=1
Veelbelovend	Recente klanten die nog niet zoveel hebben uitgegeven.	3-4	<=1	<=1
Aandacht nodig	Zij scoren bovengemiddeld op alle drie de waarden maar hebben niet heel recent meer gekocht.	2-3	2-3	2-3
Vallen bijna in slaap	Zij scoren onder gemiddeld op alle drie de waarden. Let op dat je ze niet kwijtraakt.	2-3	<=2	<=2
Risico	Zij hebben veel uitgegeven en hebben ook vaak gekocht. Maar dit is inmiddels een tijdje geleden. Haal ze terug!	<=2	2-5	2-5
Kostbare afhakers	Zij hebben het meeste uitgegeven en hebben ook het vaakst gekocht. Waar zijn ze gebleven?	<=1	4-5	4-5
Winterslaap	De laatste uitgave was al een tijde terug, ze geven weinig uit en het waren ook niet veel orders.	1-2	1-2	1-2
Verloren:	Zij scoren het laagst op alle drie de waarden.	<=2	<=2	<=2

Hoe gebruikt u de resultaten?

Belangrijke doelen waarvoor u de resultaten van de RFM-analyse kunt inzetten, zijn
– het volgen van bestaande klanten,
– differentiatie
– en het ontwikkeling van ideaal klantprofielen.

Volgen van bestaande klanten
De RFM-analyse is een momentopname. Door de analyse regelmatig uit te voeren wordt het mogelijk een ontwikkeling in het klantgedrag te zien. Bekijk bijvoorbeeld of er een bepaalde stroom van klanten is. Zijn er veel klanten uit de waardevolle groep in een andere groep terecht gekomen? Of zijn ‘slapende’ klanten juist in een groep gekomen waar ze waarde genereren? Aan de hand van deze inzichten kunt u actie ondernemen. Wat is er goed of juist niet goed gegaan en welke les kunt u hier voor de toekomst uit halen?

Differentiatie
Differentiëren in uw klanten duidt op het geven van een verschillende behandeling. U hoeft uw loyale klanten niet meer te verleiden met aantrekkelijke aanbiedingen, maar nieuwe of veelbelovende klanten kunt u bijvoorbeeld een speciale actie aanbieden.

Ideaal Klantprofielen ontwikkelen
Wat zijn de overeenkomsten tussen de klanten die een hoge RFM score hebben?
Welke klantbehoeftes (propositie) vul je dan goed in? Welke bedrijven – nog geen klant- voldoen aan dat profiel? Op basis van hiervan kan je gericht op zoek naar leads met een zelfde klantprofiel.

Het differentiëren van klantgroepen is steeds makkelijker te automatiseren door middel van marketing automation. Zo kan er eenvoudig een e-mail flow worden opgezet om klanten die al een langere periode niets besteld hebben terug te winnen of klanten die mogelijk interesse hebben in upselling een aantrekkelijk aanbod te doen. De RFM-analyse en marketing automation vormen dus een sterke combinatie.

Groeien als bedrijf: nieuwe klanten vinden.  Kijk verder dan het eigen databestand

Met inzichten uit de RFM-analyse(s), kan je als volgende stap verder kijken dan alleen uw eigen klantenbestand. Benchmark de resultaten van uw klanten tegenover de rest van de markt. Hiervoor gebruikt u het ideaal klantprofiel.

Ga op zoek naar look alikes!

Bedrijven die nog niet in uw klantenbestand zitten, maar op verschillende kenmerken overeenkomen met uw meest waardevolle klanten. Om deze groep potentiële toekomstige klanten te benaderen, kunt u gebruik maken van content marketing en social selling technieken. Komt een groot deel van uw meest waardevolle klanten uit een bepaalde sector? Dit kan een nuttige aanwijzing zijn, maar het kan ook zijn dat dit een grote sector is
Dan hoeft het dus niet veel te zeggen dat een relatief groot deel van uw klanten in deze sector werkzaam is. Door de klantdata te verrijken, komt u tot een beter beeld van welke bedrijven echt interessant voor zijn. Ook hiervoor biedt content marketing en social selling mogelijkheden.


Artikel gebaseerd op
https://graydon.nl/nl/resources/blog/strategie/hoe-voert-u-een-rfm-analyse-uit-en-wat-kunt-u-ermee