Hoe zet ik het RFM Model in?
Met RFM-analyses kun je heel precies de waarde van elke klant bepalen. In het vorige blog segmenteerden we jouw klanten op basis van transactionele data. Nu gaan we aan de slag met die verschillende segmenten. Welke benadering kies je voor een ‘Champion’ en welke voor een ‘New Customer’?
Als de segmenten duidelijk zijn kun je per segment een marketingaanpak bedenken. Hieronder vind je voor vijf van de elf segmenten uit mijn vorige blog een uitwerking.
Om jouw campagnes nog beter aan te laten sluiten bij de klant om ze zo nóg succesvoller te maken, kun je aanvullende klantdata gebruiken: gegevens die in jouw CDP-, CRM- of e-mailpakket zijn opgeslagen. Denk bijvoorbeeld aan interesses, voorkeuren en de geo-locatie van je klant. In welke regio bevinden jouw ‘Champions’ zich, welk communicatiekanaal gebruiken jouw 'New Customers' bij voorkeur en in welke levenssituatie bevinden jouw ‘Hibernating’ klanten zich?
Meet je RFM-resultaten
Meten is weten. Meet het succes van je marketingacties op deze segmenten. Zorg voor een goede 0-meting. Hoe staat het met de ROI van je campagnes? Stijgt de RFM-score dankzij jouw inspanningen? Haal je daadwerkelijk meer waarde uit je klanten? Hoe verloopt de gewenste migratie per klantsegment? Heb ik vergeleken met de vorige periode minder ‘Hibernating’ klanten en meer ‘Champions’? Heb ik ‘Can’t lose them’ klanten weten terug te winnen?
Zorg ervoor dat je die cijfers op jouw marketing dashboard kunt monitoren en delen met je team. Het maken van een dashboard is niet moeilijk. Dat kan binnen BlueConic of in een Analytics tool. Het bepalen wat erin komt te staan wel. Begin klein en pas wat je laat zien aan de doelgroep van je dashboard aan: managers willen KPI’s, terwijl datamarketers juist weer segmenten en groei willen zien.
Met zo’n dashboard maak je voor al je collega’s inzichtelijk waar jij en je team zo hard aan werken. Dat draagt bij aan het teamgevoel, maar nog fijner is dat je zo feedback en tips kunt krijgen op basis van de data die je laat zien.
De tweedimensionale figuur uit de vorige blog geeft je bijvoorbeeld een prettig overzicht en is fijn voor je collega marketeers. Maar ook een tabel als onderstaande geeft een prettig overzicht.
De beperkingen van RFM
Ik ben hartstikke enthousiast over RFM, maar er zijn ook beperkingen. In het vorige blog liet ik je zien dat de berekeningen zonder gebruik van software of een tool behoorlijk complex zijn. Gelukkig kun je in de meest geavanceerde Customer Data Platforms, zoals BlueConic, transactionele data automatisch en realtime koppelen aan de klantprofielen.
Een andere beperking is dat RFM niet bruikbaar is wanneer je slechts 1 product aanbiedt of wanneer de meeste van jouw klanten eenmalige kopers zijn. Ook is het niet geschikt om te bepalen wie prospects zijn; je kijkt immers naar historische transactionele data.
Effectievere marketingactiviteiten
Even los van deze beperkingen: met RFM leer je welke klanten meer aandacht verdienen, waar de mogelijkheden liggen voor cross-sell en up-sell en hoe je jouw marketingactiviteiten het beste kunt inzetten. Begin klein, door je bijvoorbeeld op een of twee segmenten te richten en bouw je RFM-activiteiten vervolgens per segment uit. Heb je vragen? Neem gerust contact met me op via niels.deveth@gxsoftware.com!
Wil je meer voorspellende waarde uit je transactionele data halen dan is het Customer Lifetime Value (CLV) model geschikt. Daarover publiceer ik binnenkort ook weer twee blogs.
