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[PaaS만]{class="badge informative" title="Adobe Commerce 온 클라우드 프로젝트(Adobe 관리 PaaS 인프라) 및 온프레미스 프로젝트에만 적용됩니다."}

RFM 분석

Last update: Mon Oct 06 2025 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)

작성 대상:

  • 초급
  • 중간
  • 관리자
  • 사용자

이 항목에서는 최신성, 빈도 및 통화 순위별로 고객을 세그먼트화할 수 있는 대시보드를 설정하는 방법을 보여 줍니다. RFM 분석은 고객 행동을 고려한 마케팅 기법으로서, 전달을 위한 세그멘테이션을 결정하는 데 도움이 됩니다. 이는 다음 세 가지 측면을 설명합니다.

  1. 최근 고객이 스토어에서 구매한 시간의 최신성
  2. 고객으로부터 구매하는 빈도
  3. 고객이 지출하는 금액의 통화

최신성, 빈도 및 통화 가치 세그먼트를 표시하는 RFM 분석 대시보드

새 아키텍처에 Adobe Commerce Intelligence Pro 플랜이 있는 경우(예: Data Warehouse Views 메뉴 아래에 Manage Data 옵션이 있는 경우)에만 RFM 분석을 구성할 수 있습니다. 이러한 열은 Manage Data > Data Warehouse 페이지에서 만들 수 있습니다. 자세한 지침은 아래에 나와 있습니다.

시작

먼저 값이 1인 기본 키만 포함된 파일을 업로드해야 합니다. 이를 통해 분석에 필요한 몇 가지 계산된 열을 만들 수 있습니다.

이 article 및 아래 이미지를 사용하여 파일 형식을 지정할 수 있습니다.

계산된 열

귀사에서 고객 주문을 허용한다면 더욱 차별화됩니다. 이 경우 customer_entity 테이블의 모든 단계를 무시할 수 있습니다. 게스트 주문이 허용되지 않으면 sales_flat_order 테이블에 대한 모든 단계를 무시하십시오.

생성할 열

  • Sales_flat_order/customer_entity 테이블

  • Customer's last order date

  • Column type: Many to one > Max

  • Pat: sales_flat_order.customer_id > customer_entity.entity_id

  • 선택된 column: created_at

  • Filter: Orders we count

  • ​
    고객의 마지막 주문 날짜 이후 초

    • Column type: - "같은 표 > 나이

  • 선택된 column: Customer's last order date

  • (입력) 카운트 참조

  • Column type: Same table > Calculation

  • ​
    입력: entity_id

  • Calculation: **case when A is null then null else 1 end**

  • ​
    데이터 유형: Integer

  • 참조 개수 테이블(번호가 "1"인 업로드한 파일)

  • 고객 수

  • Column type: Many to One > Count Distinct

  • Path: ales_flat_order.(input) reference > Count reference.Primary Key 또는 customer_entity.(input)reference > Count Reference. Primary Key

  • 선택한 column: sales_flat_order.customer_email 또는 customer_entity.entity_id

  • Customer_entity 테이블

  • 고객 수

  • Column type: One to Many > JOINED_COLUMN

  • Path: customer_entity.(입력) 참조 > 고객 집중. Primary Key

  • 선택된 column: Number of customers

  • (입력) Ranking by customer lifetime revenue

  • Column type: Same table > Event Number

  • Event owner: (input) reference for count

  • Event rank: Customer's lifetime revenue

  • 고객 생애 수익별 순위

  • Column type: Same table > Calculation

  • Inputs: (input) Ranking by customer lifetime revenue, Number of customers

  • Calculation: case when A is null then null else (B-(A-1)) end

  • ​
    데이터 유형: Integer

  • 고객 통화 점수(백분위수)

  • Column type: Same table > Calculation

  • Inputs: (input) Ranking by customer lifetime revenue, Number of customers

  • Calculation: Case when round((B-A+1)*100/B,0) <= 20 then 5 when round((B-A+1)*100/B,0) <= 40 then 4 when round((B-A+1)*100/B,0) <= 60 then 3 when round((B-A+1)*100/B,0) <= 80 then 2 when round((B-A+1)*100/B,0) <= 100 then 1 else 0 end

  • ​
    데이터 유형: Integer

  • (입력) 고객 생애 주문 수별 순위

  • Column type: Same table > Event Number

  • Event owner: (input) reference for count

  • Event rank: Customer's lifetime number of orders

  • 고객 생애 주문 수별 순위

  • ​
    열 유형: – “Same table > 계산”

  • Inputs: - (입력) 고객 생애 주문 수별 순위, 고객 수

  • Calculation: - A가 null이고 Null인 경우 기타(B-(A-1)) 끝

  • Datatype: - 정수

  • 고객의 빈도 점수(백분위수)

  • Column type: Same table > Calculation

  • Inputs: (input) Ranking by customer lifetime number of orders, Number of customers

  • Calculation: Case when round((B-A+1)*100/B,0) <= 20 then 5 when round((B-A+1)*100/B,0) <= 40 then 4 when round((B-A+1)*100/B,0) <= 60 then 3 when round((B-A+1)*100/B,0) <= 80 then 2 when round((B-A+1)*100/B,0) <= 100 then 1 else 0 end

  • ​
    데이터 유형: Integer

  • 고객의 마지막 주문 날짜 이후 몇 초씩 순위 지정

  • Column type: Same table > Event Number

  • Event owner: (input) reference for count

  • Event rank: Seconds since customer's last order date

  • 고객의 최신성 점수(백분위수)

  • Column type: Same table > Calculation

  • Inputs: (input) Ranking by customer lifetime number of orders, Number of customers

  • Calculation: Case when (A * 100/B,0) <= 20 then 5 when (A * 100/B,0) <= 40 then 4 when (A * 100/B,0) <= 60 then 3 when (A * 100/B,0) <= 80 then 2 when (A * 100/B,0) <= 100 then 1 else 0 end

  • ​
    데이터 유형: Integer

  • 고객의 최신성 점수(백분위수)

  • Column type: Same table > Calculation

  • Inputs: Customer's recency score (by percentiles), Customer's frequency score (by percentiles), Customer's monetary score (by percentiles)

  • Calculation: case when (A IS NULL or B IS NULL or C IS NULL) then null else concat(A,B,C) end

  • ​
    데이터 유형: String

  • Count 참조 테이블

  • Number of customers: (RFM > 0)

  • Column type: Many to One > Count Distinct

  • Path: sales_flat_order.(input) reference > Customer Concentration. Primary Key 또는 customer_entity.(input)reference > Customer Concentration.Primary Key

  • 선택한 column: sales_flat_order.customer_email 또는 customer_entity.entity_id

  • Filter: Customer's RFM score (by percentile)이(가) 000과 같지 않음

  • Customer_entity 테이블

  • Number of customers: (RFM > 0)

  • Column type: One to Many > JOINED_COLUMN

  • Path: customer_entity.(input) reference > Customer Concentration.Primary Key

  • 선택된 column: - Number of customers

  • 고객의 최신성 점수 (R+F+M)

  • Column type: Same table > Calculation

  • Inputs: - Customer's recency score (by percentiles), Customer's frequency score (by percentiles), Customer's monetary score (by percentiles)

  • Calculation: case when (A IS NULL or B IS NULL or C IS NULL) then null else A+B+C end

  • ​
    데이터 유형: Integer

  • (입력) 고객의 전체 RFM 점수별 순위

  • Column type: Same table > Event Number

  • Event owner: (input) reference for count

  • Event rank: Customer's recency score (R+F+M)

  • Filter: Customer's RFM score (by percentile)이(가) 000과 같지 않음

  • 고객의 전체 RFM 점수로 순위 지정

  • Column type: Same table > Calculation

  • Inputs: (input) Ranking by customer's overall RFM score, Number of customers (RFM > 0)

  • Calculation: case when A is null then null else (B-(A-1)) end

  • ​
    데이터 유형: Integer

  • 고객의 RFM 그룹

  • Column type: Same table > Calculation

  • Inputs: (input) Ranking by customer lifetime revenue, Number of customers

  • Calculation: Case when round(A * 100/B,0) <= 20 then '5. copper' when round(A * 100/B,0) <= 40 then '4. bronze' when round(A * 100/B,0) <= 60 then '3. silver' when round(A * 100/B,0)<= 80 then '2. gold' else '1. Platinum' end

  • ​
    데이터 유형: Integer

NOTE
사용된 백분위수는 고객의 분할입니다(예: 20% 버킷이 1~5를 반환). 당신이 당신이 무게를 달고 싶은 맞춤 방법이 있다면, 당신이 티켓을 제출할 때 분석가에게 알리세요.

지표

새 지표가 없습니다!

NOTE
새 보고서를 작성하기 전에 모든 새 열을 지표에 차원으로 추가하십시오.

보고서

  • RFM 그룹별 고객

  • 지표 A: New customers

  • Metric: New customers

  • Filter: Customer's RFM score (by percentiles) Not Equal to 000

  • Time period: All time

  • ​
    Interval: None

  • 차트 숨기기

  • Group by: Customer's RFM group

  • ​
    그룹 기준: Email

  • ​
    Chart type: Table

  • 최근 점수가 5개인 고객

  • 지표 A: New customers

  • Metric: New customers

  • Filter: Customer's recency score (by percentiles) Equal to 5

  • Time period: All time

  • ​
    Interval: None

  • ​
    Chart Type: Scalar

  • 차트 숨기기

  • ​
    그룹 기준: Email

  • Group by: Customer's RFM score (R+F+M)

  • ​
    Chart type: Table

  • 최신성 점수가 하나인 고객

  • 지표 A: New customers

  • Metric: New customers

  • Filter: Customer's recency score (by percentiles) Equal to 1

  • Time period: All time

  • ​
    Interval: None

  • ​
    Chart Type: Scalar

  • 차트 숨기기

  • ​
    그룹 기준: Email

  • Group by: Customer's RFM score (R+F+M)

  • ​
    Chart type: Table

모든 보고서를 컴파일한 후 원하는 대로 대시보드에서 구성할 수 있습니다. 결과는 위의 샘플 대시보드와 비슷할 수 있지만, 생성된 세 테이블은 수행할 수 있는 고객 세분화 유형의 예입니다.

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