장사를 하다 보면 고민에 빠지는 순간이 있다. 한 달 전에 와서 30만 원어치를 크게 결제하고 간 손님과, 어제 와서 1만 원어치를 사고 갔지만 벌써 다섯 번째 방문인 손님 중 누구에게 한정판 할인 쿠폰을 보내야 할까.

보통은 한 번에 큰돈을 쓴 큰손 고객이 무조건 더 중요하다고 생각하기 쉽지만, 데이터의 관점에서는 전혀 다른 답이 나올 수 있다. 이렇게 헷갈리는 고객의 가치를 정확하게 평가하고 분류하는 마케팅 통계 기법이 바로 RFM 분석이다.

RFM은 세 가지 영어 단어의 앞 글자를 딴 것이다. 얼마나 최근에 방문했는지 나타내는 최근성(Recency), 얼마나 자주 방문했는지 나타내는 빈도(Frequency), 그리고 총 얼마를 썼는지 나타내는 금액(Monetary)을 의미한다. 과거에는 단순히 매출액 하나만 보고 VIP 고객을 정했다면, RFM 분석은 이 세 가지 기준에 각각 점수를 매겨 고객을 입체적으로 평가한다.

예를 들어 최근에 오지 않았지만 과거에 돈을 많이 쓴 고객은 이탈 위기에 처한 과거의 VIP로 분류된다. 이들에게는 다시 매장을 찾게 만들 파격적인 컴백 쿠폰을 보내야 한다. 반대로 결제 금액은 작지만 최근까지 아주 자주 방문하는 고객은 잠재적인 충성 고객이다. 이들에게는 작은 감사 메시지나 방문 횟수에 따른 혜택을 주어 확실한 단골로 굳혀야 한다.

이 분석을 위해 복잡한 인공지능이나 값비싼 프로그램은 필요 없다. 매장 포스기에 쌓인 결제 데이터를 엑셀로 내려받아 방문일, 방문 횟수, 총 결제 금액만 나란히 정리하면 누구나 당장 시작할 수 있다. 한정된 마케팅 비용을 누구에게 어떻게 써야 할지 막막할 때, RFM 분석은 가장 객관적이고 확실한 정답을 알려주는 훌륭한 길잡이가 된다. 막연한 감을 버리고 세 가지 지표로 고객의 진짜 마음을 읽어내는 것, 이것이 데이터 기반 매장 운영의 핵심이다.

[※ 칼럼의 그림 및 도표는 AI 활용하여 작성됨]