RFM-analyse: Dé tool voor datagedreven klantinzicht en omzetgroei
Joost Knoef
August 20, 2024
Ben je benieuwd hoe je meer waarde uit je klantdata kunt halen? Met RFM-analyse krijg je een helder beeld van je klanten en kun je ze gerichter benaderen. In deze blog leggen we stap voor stap uit hoe deze analyse werkt en hoe je er direct mee aan de slag kunt.
RFM-analyse kijkt naar drie belangrijke aspecten van het koopgedrag van je klanten:
Door deze drie onderdelen te combineren, krijg je een compleet beeld van je klanten. Het mooie is dat je deze analyse kunt toepassen op data uit verschillende systemen, zoals Business Central, AFAS of Exact Online.
Een RFM-analyse zet je stap voor stap op. Het begint allemaal met het verzamelen van de juiste data. Die data vind je meestal in je verkoopsysteem, zoals Business Central of AFAS. Je wilt een compleet beeld hebben van alle verkopen, dus pak minimaal de laatste twee jaar erbij.
Voor een goede analyse heb je drie belangrijke dingen nodig:
Daarnaast is het handig om ook te weten welke producten zijn gekocht. Dit geeft je later extra mogelijkheden om klanten gerichte aanbiedingen te doen. Zorg dat je data zo volledig mogelijk is - missende informatie kan je analyse beïnvloeden.
Nu komt het interessante deel: het omzetten van je data in bruikbare scores. Voor elke klant kijk je naar drie dingen. De 'recency' score laat zien hoe vers het contact is - hoe korter geleden de laatste aankoop, hoe beter. Bij 'frequency' tel je hoe vaak een klant koopt. Dit zegt veel over hoe trouw een klant is. De 'monetary' score kijkt naar het totale plaatje: hoeveel heeft deze klant in totaal bij je besteed?
Door deze scores slim te combineren, krijg je een helder beeld van je klanten. Een klant die vaak koopt maar kleine bedragen besteedt, vraagt om een andere aanpak dan iemand die af en toe een grote bestelling plaatst.
Met de scores kun je je klanten indelen in groepen. Dit helpt je om ze beter te begrijpen en gerichter te benaderen. We zien meestal deze groepen:
.jpeg)
Het echte werk begint als je weet in welke groep je klanten zitten. Per groep kun je andere acties ondernemen:
Power BI en Microsoft Fabric maken het mogelijk om deze analyses automatisch uit te voeren. Een groot voordeel is dat je automatische alerts kunt instellen. Zo krijgt je verkoopteam direct een melding in Microsoft Teams als een klant van groep verandert. Bijvoorbeeld wanneer een topklant ineens minder actief wordt, of als een slapende klant weer aankopen doet. Dit zorgt ervoor dat je verkopers direct actie kunnen ondernemen, zonder dat ze zelf constant de dashboards in de gaten hoeven te houden. Bij Mount Data hebben we veel ervaring met het opzetten van deze triggers - het maakt je data echt actiegericht!
Een voorbeeld: stel je hebt een webshop in kantoorartikelen. Met RFM-analyse zie je dat:
Voor elk van deze bedrijven kies je een andere aanpak:
Begin met je data op orde te krijgen. Dit lijkt misschien een grote klus, maar het is de basis voor je succes. Start met het verzamelen van je verkoopdata van de afgelopen twee jaar. Zorg dat je voor elke verkoop het klantnummer, de datum en het bedrag hebt. Deze informatie haal je meestal uit je verkoopsysteem, zoals Business Central of Exact Online. Check of je data compleet is en of er geen dubbele gegevens in zitten. Een goede datakwaliteit is essentieel voor een betrouwbare analyse.
De volgende stap is het maken van een datamodel. Hiervoor gebruik je Microsoft Fabric. Dit platform helpt je om je data te ordenen en klaar te maken voor analyse. Je berekent hier de RFM-scores voor elke klant. Voor recency kijk je naar het aantal dagen sinds de laatste aankoop, voor frequency tel je het aantal aankopen, en voor monetary bereken je het totaalbedrag dat een klant heeft besteed. Deze scores gebruik je om klanten in te delen in groepen.
Nu komt het leuke deel: je maakt je analyse zichtbaar in Power BI. Hier bouw je dashboards die je direct laten zien hoe je klanten scoren. Je kunt filters toevoegen om in te zoomen op bepaalde groepen klanten of periodes. Ook stel je alerts in die je waarschuwen als een klant van groep verandert. Bijvoorbeeld als een topklant minder actief wordt, of als een slapende klant weer wakker wordt. Deze inzichten deel je met je salesteam, zodat zij er direct mee aan de slag kunnen.
Het belangrijkste is dat je met de inzichten aan de slag gaat. Maak een plan per klantengroep. Begin klein, bijvoorbeeld met een speciale actie voor je topklanten. Meet wat het effect is en pas je aanpak aan waar nodig. Als iets goed werkt, kun je het uitbreiden naar andere groepen. Zo bouw je stap voor stap aan een aanpak die werkt voor jouw bedrijf.
RFM-analyse helpt je om:
Wil je meer uit je data halen? Bij Mount Data helpen we je graag. We hebben ervaring met het opzetten van RFM-analyses voor verschillende soorten bedrijven. Neem contact met ons op voor een gesprek over de mogelijkheden voor jouw organisatie.
Bekijk ook deze artikelen:
