DB마케팅 분석방법

목차

DB마케팅 분석방법

모델링

R-F-M 분석방법

▲R-F-M모델링 구축방법

▲R-F-M모델의 확장

본문내용

다. 그리고 고객이 최근에 어떤 제품을 샀다는 사실이 미래 구매행동을 예측하고 다른 제품을 교차판매(Cross-selling) 하는데 매우 중요한 요소로 작용하기 때문에 꼭 이 모델의 점수계산 목적이 아니라도 품목 거래정보는 고객선별(Segmentation)에 필수 정보로서 계속 보관할 데이터이다.
실제로 모든 통계모델에서는 예측을 위한 변수가 늘어날수록 그 모델의 예측능력이 커지기 때문에 FRAT공식이 RFM보다 더 유용한 것이 당연하며 이를 이용하여 우리회사의 모델링에는 어떤 변수들이 필요한지를 재구성 해보는 것도 좋다. 미국의 몇몇 다이렉트 마케팅 회사들은 '고객리스트 출처'나 '대금결제 방법'들도 매우 중요한 변수로 위의 공식에 포함시키는 경우도 있는데, 구입한 상품의 대금을 은행지로나 현금으로 결제하는 고객과 VISA카드를 이용하는 고객과는 실제로 어떤 이유든 다르다는 것이(통계적으로 자신들에게 유의성이 있다고) 파악되었기 때문이다.
결론적으로 Y = aX1 + bX2 + cX3+ + 로 표현되고 설명되는 어떤 모델에서 독립변수로서 과연 무엇이 주요변수로 선택되었는가에 따라서 R-F-M이 될 수도 있고 F-R-A-T가 되기도 한다는 것이다.

키워드

마케팅,   모델링,   R-F-M,   분석,   DB,   구축,   data base,   데이터