RFM-analyse
Dit onderwerp toont aan hoe te opstelling een dashboard dat u toestaat om uw klanten door hun recentie, frequentie, en monetaire rankings te segmenteren. De analyse van RFM is een marketing techniek die klantengedrag in overweging neemt om u te helpen segmentatie voor outreach bepalen. Het omvat drie aspecten:
- Recente periode in hoe recent een klant bij uw winkel heeft gekocht
- Frequentie in hoe vaak ze van u kopen
- Monetair in hoeveel de klant besteedt
De RFM-analyse kan alleen worden geconfigureerd als u het Adobe Commerce Intelligence Pro-plan voor de nieuwe architectuur hebt (bijvoorbeeld als u de optie Data Warehouse Views
onder het menu Manage Data
hebt). Deze kolommen kunnen worden gemaakt op basis van de pagina Manage Data > Data Warehouse . Hieronder vindt u gedetailleerde instructies.
Aan de slag
U moet eerst een bestand uploaden dat alleen een primaire sleutel met de waarde één bevat. Hierdoor kunnen enkele noodzakelijke berekende kolommen voor de analyse worden gemaakt.
U kunt dit artikelen het beeld hieronder gebruiken om uw dossier te formatteren.
Berekende kolommen
Een verder onderscheid wordt gemaakt als uw zaken gastorden toestaat. Als dat het geval is, kunt u alle stappen voor de tabel customer_entity
negeren. Als gastorders niet zijn toegestaan, negeert u alle stappen voor de tabel sales_flat_order
.
Te maken kolommen
-
Sales_flat_order/customer_entity
table -
Customer's last order date
-
Column type:
Many to one > Max
-
Pat:
sales_flat_order.customer_id > customer_entity.entity_id
-
Geselecteerd column:
created_at
-
Filter:
Orders we count
-
Seconden sinds de laatste ordedatum van de klant- Column type : - "Zelfde tabel > Leeftijd
-
Geselecteerd column:
Customer's last order date
-
(invoer) Verwijzing naar aantal
-
Column type:
Same table > Calculation
-
Inputs:entity_id
-
Calculation:
**case when A is null then null else 1 end**
-
Datatype:Integer
-
de verwijzings lijst van de Telling (dit is het dossier u met het aantal "1"uploadde)
-
Aantal klanten
-
Column type:
Many to One > Count Distinct
-
Path:
ales_flat_order.(input) reference > Count reference.Primary Key
ORcustomer_entity.(input)reference > Count Reference
.Primary Key
-
Geselecteerd column:
sales_flat_order.customer_email
ORcustomer_entity.entity_id
-
Customer_entity lijst
-
Aantal klanten
-
Column type:
One to Many > JOINED_COLUMN
-
Path:
customer_entity
.(input) reference > Customer Concentration.Primary Key
-
Geselecteerd column:
Number of customers
-
(invoer)
Ranking by customer lifetime revenue
-
Column type:
Same table > Event Number
-
Event owner:
(input) reference for count
-
Event rank:
Customer's lifetime revenue
-
Rangschikken op basis van de inkomsten uit de levensduur van de klant
-
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
-
Datatype:Integer
-
Monetaire score van de klant (in percentielen)
-
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
-
Datatype:Integer
-
(input) Rangorde volgens het aantal orders in de levensduur van de klant
-
Column type:
Same table > Event Number
-
Event owner:
(input) reference for count
-
Event rank:
Customer's lifetime number of orders
-
Rangschikking volgens het aantal orders in de levensduur van de klant
-
, kolomtype: – “Zelfde tabel > Berekening” -
Inputs: - (input) het Rangschikken door het aantal van het klantenleven van orden, Aantal klanten
-
Calculation: - geval wanneer A ongeldig dan ongeldig anders (B- (A-1)) eind is
-
Datatype: - Geheel getal
-
Frequentiescore van de klant (in percentielen)
-
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
-
Datatype:Integer
-
Volgorde door seconden sinds laatste de ordedatum van de klant
-
Column type:
Same table > Event Number
-
Event owner:
(input) reference for count
-
Event rank:
Seconds since customer's last order date
-
Recentiescore van de klant (in percentielen)
-
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
-
Datatype:Integer
-
Recentiescore van de klant (in percentielen)
-
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
-
Datatype: String -
de verwijzing van de Telling lijst
-
Number of customers:
(RFM > 0)
-
Column type:
Many to One > Count Distinct
-
Path:
sales_flat_order.(input) reference > Customer Concentration. Primary Key
ORcustomer_entity.(input)reference > Customer Concentration.Primary Key
-
Geselecteerd column:
sales_flat_order.customer_email
ORcustomer_entity.entity_id
-
Filter:
Customer's RFM score (by percentile)
Niet gelijk aan 000 -
Customer_entity lijst
-
Number of customers:
(RFM > 0)
-
Column type:
One to Many > JOINED_COLUMN
-
Path:
customer_entity.(input) reference > Customer Concentration.Primary Key
-
Geselecteerd column: -
Number of customers
-
Recentiescore van de klant
(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
-
Datatype:Integer
-
(input) Rangschikking volgens de algemene RFM-score van de klant
-
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)
Niet gelijk aan 000 -
Rangschikking volgens totale RFM-score van de klant
-
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
-
Datatype:Integer
-
RFM-groep van de klant
-
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
-
Datatype:Integer
Metrisch
Geen nieuwe metriek!
Rapporten
-
Klanten door groepering RFM
-
Metrisch
A
:New customers
-
Metric:
New customers
-
Filter:
Customer's RFM score (by percentiles) Not Equal to 000
-
Time period:
All time
-
Interval:None
-
Diagram verbergen
-
Group by:
Customer's RFM group
-
Group door:Email
-
Chart type:Table
-
Klanten met vijf recentiescore
-
Metrisch
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
-
Diagram verbergen
-
Group door:Email
-
Group by:
Customer's RFM score (R+F+M)
-
Chart type:Table
-
Klanten met één recentiescore
-
Metrisch
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
-
Diagram verbergen
-
Group door:Email
-
Group by:
Customer's RFM score (R+F+M)
-
Chart type:Table
Nadat u alle rapporten hebt gecompileerd, kunt u deze naar wens op het dashboard ordenen. Het resultaat kan als het bovengenoemde steekproefdashboard kijken, maar de drie geproduceerde lijsten zijn enkel voorbeelden van de types van klantensegmentatie u kunt uitvoeren.