최근에 Datarian 블로그에서 RFM 분석에 관한 글을 읽어봤는데요, 생각보다 훨씬 실용적이고 와닿는 내용들이 많아서 참 인상 깊었습니다.
RFM 분석이란 말이 처음엔 좀 어려워 보일 수도 있는데요, 쉽게 말하면 고객이 얼마나 자주, 얼마나 최근에, 얼마나 많이 돈을 썼는지를 기준으로 고객을 분류하는 방법입니다. 여기서 R은 Recency(가장 최근 구매 시점), F는 Frequency(구매 빈도), M은 Monetary(구매 금액)를 의미하죠.
이 글에서 가장 인상 깊었던 건, 단순히 이론만 늘어놓는 게 아니라 실제로 RFM 분석을 어떻게 마케팅 전략에 녹여내는지를 구체적인 예시와 함께 보여준다는 점이었습니다. 예를 들어, "최근에 자주, 많은 돈을 쓴 고객은 VIP로 분류해 맞춤 혜택을 주고", "한동안 구매가 없던 고객은 이탈 고객으로 보고 다시 돌아오게 유도할 전략을 짜라"는 식으로요. 이걸 보면서 '아 이게 진짜 실무에서 이렇게 활용되는구나!' 싶었습니다.
특히 기억에 남는 건, RFM 분석을 통해 고객을 그룹으로 나눠서 각 그룹에 맞는 마케팅을 하면 훨씬 효율적으로 자원을 쓸 수 있다는 점이었습니다. ‘고객 맞춤형 전략’이란 말이 괜히 나오는 게 아니더라고요. 고객 하나하나를 이해하고, 그에 맞게 다르게 접근한다는 게 데이터 기반 마케팅의 핵심이라는 걸 다시 느꼈습니다.
저처럼 데이터 분석에 입문하신 분들이나 마케팅에 관심 있는 분들이라면, 이 글이 단순한 RFM 개념 정리를 넘어서 ‘현장에서 어떻게 써먹을 수 있는지’에 대한 감각을 익히는 데 큰 도움이 될 거라 생각합니다.
데이터 분석이 단순히 숫자 놀이나 그래프 그리는 게 아니라, 고객의 마음을 읽고, 비즈니스에 활력을 불어넣는 도구가 될 수 있다는 점, 이 글을 통해 다시금 느낄 수 있었습니다.