데이터마이닝, RFM분석, CRM, FRAT

소개글

데이터마이닝 레포트로 내기에 적합 합니다.

목차

● RFM 점수분석
● RFM 모델의 확장

본문내용

● RFM 모델의 확장

융통성 있게 활용하도록 변형된 형태의 예를 하나 들어본다. 상품 종류가 한가지 범주에 들어가는 경우에는 R-F-M공식이 소비자 행동을 잘 반영하나, 여러 종류의 품목을 판매하는 회사의 경우에는 앞서 설명한 R-F-M공식이 잘 적용되지 않는다.

특정 품목의 구입자들의 특성들이 다른 품목 구입자들의 특성과 다른 경우가 많기 때문이다. Robert Kestnbaum은 RFM에 한가지 요소를 덧붙여 FRAT이라는 공식을 가지고 기업들에게 컨설팅을 했는데 실제로 원래 R-F-M보다 더 좋은 결과를 볼 수 있었다. FRAT은 F(빈도:Frequency), R(최근성: Recency), A(구매력:Amount), T(구입상품: Type of merchandi -se/ service)의 4가지 요소들 약자이다.

원래 R-F-M공식에 상품의 종류(T)만 추가시킨 것에 불과하다. 통계적 분석 방법으로 비중치(계수)를 부여하지 않고 마케팅 담당자의 직관으로 혹은 특정목적에 따라서 임의로 점수를 부여 할 수도 있다. 이 경우 상품의 종류(T)에 따라 점수를 달리하는 방법은 마케팅 담당자의 목적에 따라 달라진다. 한가지 예로 마진이 높은 품목을 구입한 경우는 높은 점수를 부여하여, 회사 이익에 대한 공헌도를 중시하는 것도 하나의 좋은 방법이다.

참고 자료

없음