RFM-analyse voor webshops, stap voor stap.
RFM deelt klanten in op drie vragen: hoe recent kochten ze, hoe vaak, en hoeveel gaven ze uit? Eenvoudig genoeg voor een spreadsheet en nog steeds een van de handigste manieren om een klantenlijst te segmenteren.
Oftenflow doet dit per klant, elke ochtend.
Op de wachtlijstDe drie scores
- Recency: dagen sinds de laatste bestelling. Lager is beter.
- Frequency: aantal bestellingen in een periode, bijvoorbeeld de afgelopen 12 maanden.
- Monetary: totaal besteed in diezelfde periode.
Scoren in een spreadsheet
Exporteer klanten met hun laatste besteldatum, aantal bestellingen en totale besteding. Verdeel elke kolom in vijf even grote groepen en geef scores van 1 tot 5, met 5 voor de meest recente, meest frequente en hoogste besteders.
Een klant die 12 dagen geleden bestelde, dit jaar 6 keer, voor €310 in totaal, scoort misschien 5-5-4. Iemand die één keer bestelde, 300 dagen geleden, scoort 1-1-1.
Groepen waar je iets mee doet
- Kampioenen (hoog op alle drie): bedank ze, vraag om reviews, geef geen korting.
- Trouw maar aan het wegglijden (hoge frequency, dalende recency): herinner ze voordat ze weg zijn.
- Nieuwe klanten (hoge recency, frequency 1): maak de tweede bestelling makkelijk.
- Verloren grote besteders (lage recency, hoge monetary): één eerlijke terugwinpoging, dan loslaten.
Waar RFM tekortschiet
Recency behandelt elke klant hetzelfde. Veertig dagen zonder bestelling is normaal voor iemand die elke twee maanden koopt, en zorgwekkend voor iemand die elke twee weken koopt.
Vergelijk bij verbruiksproducten de recency met de eigen tussenpoos van elke klant. “Te laat vergeleken met het eigen ritme” is een scherper signaal dan een vaste recency-score.
Oftenflow voegt dat ontbrekende stuk toe: een verwachte besteldatum per klant en product, elke nacht opnieuw berekend.
Oftenflow is in ontwikkeling. Dit beschrijft wat we bouwen.
