Ebebek RFM Analizi
Merhabalar,
Bu yazımda sizlere Ebebek’te CRM analitiği kapsamında yer alan RFM analizi ile kategorilerimizi ve ürünlerimizi nasıl segmentleyebileceğimizi ve segmentlediğimiz kategori ve ürünleri Ebebek için nasıl daha verimli hale getirebileceğimizi aktaracağım.
Faydalı olması dileğiyle, iyi okumalar!
CRM (Müşteri ilişkileri yönetimi) firmaların satışlarını, karlılıklarını artırmak için kullandıkları yöntemlerdir. Müşterinin ihtiyacını analiz etmek, müşteriyi anlamak, var olan müşteriyi korumak, sadık müşteriler elde etmek için yapılan tüm çalışmalara verilen isimdir.
Crm — Customer Relationship Management (müşteri ilişkileri yönetimi) ifadelerinin baş harflerinden meydana gelmektedir.
Crm müşteri ilişkileri yönetimi çerçevesinde bize müşteriler ile kurulacak olan iletişimi daha farklı açılardan daha yüksek farkındalıklar ile gerçekleştirme imkanı sağlar. Şirketten şirkete değişebilecek olsa da genel hatları itibariyle crm dünyasına girildiğinde yaygınca karşımıza gelebilecek bazı crm uygulamaları vardır.
• Müşteri yaşam döngüsü optimizasyonları
(customer lifecycle/journey/funnel)
• İletişim (dil, renk, görseller, kampanyalar)
• Müşteri edinme/bulma çalışmaları
• Müşteri elde tutma (terk) çalışmaları
• Çapraz satış (cross-sell), üst satış (up-sell)
• Müşteri segmentasyon çalışmaları bu kapsamda ele alınır.
Temel Performans Göstergeleri
KPIs — Key Performance Indicators (Temel Performans Göstergeleri)
KPI’lar, şirket, departman ya da çalışanların performanslarını değerlendirmek için kullanılan matematiksel göstergelerdir.
KPI Örnekleri
· Customer Acquisition Rate (Müşteri Kazanma Oranı)
· Customer Retention Rate (Müşteri Elde Tutma Oranı)
· Customer Churn Rate (Müşteri Terk Oranı)
· Conversion Rate (Dönüşüm Oranı)
· Growth Rate (Büyüme Oranı)
RFM ile Müşteri Segmentasyonu — RFM Nedir?
• RFM: Recency, Frequency, Monetary
• RFM Analizi müşteri segmentasyonu için kullanılan bir tekniktir.
• Müşterilerin satın alma alışkanlıkları üzerinden gruplara ayrılması ve bu gruplar özelinde stratejiler geliştirilebilmesini sağlar.
• CRM çalışmaları için birçok başlıkta veriye dayalı aksiyon alma imkanı sağlar.
RFM Metrikleri:
Recency(Yenilik): Müşterinin son satın almasından bugüne kadar geçen süre.
Recency = Bugünün tarihi — Son satın alma tarihi.
Bugünün tarihi olarak belirttiğimiz kısım analizin yapıldığı tarih olarak kabul edilmektedir.
Frequency(Sıklık): Müşterinin toplam satın alma sayısı.
Monetary(Parasal Değer): Müşterinin yaptığı toplam harcama.
Bir örnek üzerinden değerlendirecek olursak;
Elimizdeki bin tane müşterinin rfm metrikleri yukarıdaki gibi olsun. Birinci müşteriyi incelersek, bu müşteri 80 gün önce alışveriş yapmış (recency), alışveriş sıklığı 250 (frequency) ve bize bıraktığı toplam parasal değer 5200 (monetary). Recency metriğinde küçük olan değer, frequency ve monetary metriğinde ise büyük olan değer önemlidir. Bu üç metriğimizi kendi içinde kıyaslanabilir bir forma getirmek için, hepsini aynı cinsten ifade etmek için metrikleri rfm skorlarına çevirmemiz gerekmektedir.
Burada oluşturduğumuz rfm değerlerini daha sonra bir araya getirerek üç basamaklı yeni bir rfm skoru oluşturuyoruz.
Buradaki rfm skorunun ortaya çıkarabileceği çok fazla sayıda kombinasyon vardır. Bütün kombinasyonlarla uğraşmak demek aslında yine de müşterileri tam istediğimiz gibi segmentlere ayıramamak demek olacaktır. Dolayısıyla öyle bir işlem yapılmalı ki rfm skorlarından daha az sayıda bir skor bana ayrımları mantıksal ve iş bilgisine uygun segmentler oluştursun isteriz.
Skorlar üzerinden Segmentler Oluşturmak
Burada iki boyut üzerinden (recency ve frequency) üzerinden bir sınıflandırıma yapılır. Tabloda yer alan frequency ve recency değerlerinin dağılımı müşterilerin segmentlerini belirtmektedir. Champions ve Loyal Customers segmentleri ise şirketlerin müşterilerini konumlandırmayı hedeflediği segmentlerdir. Bunun nedeni ise en sadık ve en çok parasal değer getiren segmentler olmasıdır. Örneğin “need attention” segmentini inceleyecek olduğumuzda bu segmentte yer alan müşterilerin şirkete belirli sıklıkla geldiğini ve belirli miktarda parasal değer kattığını fakat bunun bir süre sonrasında durduğunu göstermektedir. Bu durumda need attention segmentinde yer alan müşterilere yönelik çalışmaların, bu müşterileri yeniden şirkete kazandırabileceğini göstermektedir. Bu segmentte yer alan müşterilerin kaybı durumunda da müşterilerin yavaşca “at risk” segmentine düşme olasılığının yüksek olduğunu söylemek mümkündür. Aynı zamanda bu durumun şirketler tarafından istenmediğini söyleyebiliriz. Şirketlerin hedefi özellikle tablonun sol ve alt kısımda yer alan segmentleri sağ ve üst kısımda yer alan segmentlere çekmeye çalışması CRM Analitiği çalışmalarının temelinde yatmaktadır. Sonuç olarak bu tablo üzerinden belirlenecek olan bu sınıflara göre bir departman, satış, pazarlama, iletişim yöntemleri belirlenebilir.
Şimdi, Ebebek’teki örnek veri seti için rfm analizi yapalım. Veri setini tanımlayacak olursak RFM_DATA isimli veri seti Ebebek’in ürünlerinin kategorilerini, satış miktarını, fatura tarihini ve toplam fıyatı içermektedir. Buradaki amacımız ürün kategorilerini segmentlere ayırıp bu segmentlere göre pazarlama stratejilerini belirlemektir.
Veri seti 597047 gözlem ve 4 değişkenden oluşmaktadır.
Artık kategorilerin Recency, Frequency ve Monetary değerlerini hesaplamamız gerekiyor.
RFM değerleri yukarıda görüldüğü gibidir. Bu değerleri 1 ve 5 arasında skorlamamız gerekir. Skorladıktan sonra segmentlere ayıracağız.
Görüldüğü üzere recency, frequency ve monetary skor birleştiğinde RFM_SCORE oluşmaktadır. Şimdi bu 1 ve 5 sayılarına göre segmentlere ayıracağız.
Kod çıktısında görüldüğü üzere rfm skorlarına göre kategorileri segmentlerine ayırdık.
Champions segmentine ait olan kategoriler:
Aynı adımlar ürün segmentasyonu için de yapılır.
Bu problemimizdeki veri seti Ebebek’in ürünlerinin satış miktarını, fatura tarihini ve toplam fıyatı içermektedir. Buradaki amacımız ürünleri segmentlere ayırıp bu segmentlere göre pazarlama stratejilerini belirlemektir. Veri seti 24504392 gözlem ve 4 değişkenden oluşmaktadır.
Ürünlerin Recency, Frequency ve Monetary değerlerinin hesaplanması:
Metriklerin skorlara dönüştürülmesi:
Segmentlerin Oluşturulması:
Bir diğer çalışmamızda ise Ebebek müşterilerini segmentlere ayırdık. Veri setini tanımlayacak olursak customer_rfm isimli veri seti Ebebek’in müşterilerinin özel numarasını, satış miktarını, fatura tarihini ve toplam fıyatı içermektedir. Buradaki amacımız müşterileri segmentlere ayırıp bu segmentlere göre pazarlama stratejilerini belirlemektir.
Veri seti 10000 gözlem ve 4 değişkenden oluşmaktadır.
Müşterilerin Recency, Frequency ve Monetary değerlerini hesaplamamız gerekiyor.
RFM değerleri yukarıda görüldüğü gibidir. Bu değerleri 1 ve 5 arasında skorlamamız gerekir. Skorladıktan sonra segmentlere ayıracağız.
Görüldüğü üzere recency, frequency ve monetary skor birleştiğinde RFM_SCORE oluşmaktadır. Şimdi bu 1 ve 5 sayılarına göre segmentlere ayıracağız.
Kod çıktısında görüldüğü üzere rfm skorlarına göre müşterileri segmentlerine ayırdık.
Champions segmentine ait olan müşteriler:
GMROI Analizi:
Ürün değerlendirmede perakende sektöründe kullanılan yöntemlerden biri GMROI analizidir. (Gross Margin Return On Investment) Brüt Karın ortalama stoğu oranı olarak tarif edilebilecek bu gösterge, kurumun stoğuna almak için işletme sermayesinden pay ayırdığı ürünün bu yatırımı ne kadar zamanda geriye döndürdüğünü hesaplar.
GMROI’si en yüksek ürün en değerli üründür.
Aşağıdaki tabloda GMROI ve RFM_SEGMENT kolonlarına baktığımızda gmroi oranı yüksek ürünlerin genellikle bizim için en değerli segment olan champions segmentine ait olduğu görülür.
Burada ise ürünlerin gmroi oranı düştükçe bizim için görece daha az değerli olan segmentlerle eşleştiğini görebiliriz.
