Müşteri Segmentasyonu — RFM Analizi

Müşteri Segmentasyonunun Gücü

Tüm musterilere aynı mesajı göndermek pazarlama biriminin yapabileceği en sik hatadır. Kimsenin ihtiyacı aynı değildir; bir müşteri her ay yüksek tutarda alis veris yapariken digeri yılda bir kez bir şeyler alır. Bu iki kisiye aynı email kampanyasini göndermek hem kaynak israfidir hem de aktif müşterileri kucumser hisetirebilir. Müşteri segmentasyonu bu sorunu çözer; benzer davranış gösteren müşterileri gruplara ayirir ve her gruba özel bir strateji uygular.

RFM analizi müşteri segmentasyonunun en pratik ve güçlü yöntemidir. Recency yani son alisveris zamanı Frequency yani alisveris sıklığı Monetary yani toplam harcama olmak uzere üç boyutu birlikte değerlendirir. Excel'de sıfırdan bir RFM analizi kurmak ileri pazarlama için güçlü bir başlangıç noktasidir.

RFM Verisi Hazırlama

Birinci sayfada müşteri işlem verisi olsun. Müşteri ID işlem tarihi ve işlem tutarı sütunlari yer almaldir. Veri muhasebe yazilimindan ya da e-ticaret platformundan dokum alinarak elde edilir. Bu sayfa hammaddedir; sonraki tüm hesaplamalar buradan turetilir.

=MAK(B:B)-MAK(EGER(A:A=A2;B:B))

Bu dizi formülü belirli bir müşterinin son alisverisinden bugune kaç gün gectigini hesaplar. Recency değerinin küçük olması müşterinin yakın zamanda alisveris yaptığı anlamına gelir; pazarlama açısından iyi bir sinyaldir. Büyük recency ise müşterinin uzaklasmaya basladigini gösterir.

Frequency Hesabı

Frequency belirli bir dönem içinde yapılan toplam işlem sayısıdir. Genelde son 12 ay için hesaplanır.

=EGERSAY(A:A;A2)

Bu formül belirli bir müşterinin toplam işlem sayısıni döner. Frequency yüksek olan müşteriler bağımlı ve memnun musterilerdir; bunları korumak yeni müşteri kazanmaktan çok daha az maliyetlidir. Frequency düşük olan müşteriler ise reaktivasyon hedef grubudur.

Monetary Hesabı

Monetary belirli bir dönemdeki toplam harcamadir. Yüksek monetary müşteriler şirketin VIPlerdir; özel ilgi gosterilmelidir.

=ETOPLA(A:A;A2;C:C)

Bu formül belirli bir müşterinin toplam harcamasini döner. İki müşteri aynı frequencyde olabilir ama monetary çok farklı olabilir; sik alisveris yapan ama her seferinde düşük tutar harcayan biri ile aksini yapan biri farklı yaklaşım gerektirir.

Skorlama Sistemi

Ham R F M değerleri farklı birimlerdedir; karşılaştırma için 1-5 skoruna dönüştürülmesi gerekir. Quantile bazlı yaklaşım her boyutu 5 eşit dilime ayirir; en iyi yüzde 20 lik dilim 5 puan en kötü yüzde 20 lik dilim 1 puan alır.

=YUZDEBIRLIK.SIRA.DAHIL(D:D;D2)*5

D sütunu recency frequency veya monetary olsun; bu formül o değerin yuzdebirlik siralamasini bulur ve 5 ile carpar. Ust 5 puanli dilim en iyi alttaki 1 puanli dilim en kötü olur. Recency için tersine çevirmek gerekir çünkü küçük recency iyi olarak kabul edilir; bu durumda 6 dan cikartilir.

RFM Skor Birleştirme

Üç boyut ayrı ayrı skorlandiktan sonra birleştirilir. Bazı yöntemler üç puanın yan yana yazilmasini önerir; örneğin 555 mukemmel müşteri 111 kayıp risk olur. Bazı yöntemler üç puanın ağırlıklı ortalamasını alır.

=E2&F2&G2

Bu formül üç skoru yan yana yazar; sonuç üç rakamli bir kod olur. Bu kod musterilerin segmentlere ayrılmasının temelidir; aymi koda sahip müşteriler aynı segmentte kabul edilir.

Segment Adlandirmasi

Sayısal kodlar yerine anlam yuklu isimler kullanmak iletisimi kolaylaştırır. Şampiyonlar yüksek RFM sahipleri sadik müşteriler yüksek frequency düşük recency yeni müşteriler düşük frequency yüksek ortalama tutar gibi.

=EGER(VE(E2>=4;F2>=4;G2>=4);"Şampiyon";EGER(VE(E2>=3;F2>=3);"Sadik";EGER(E2=5;"Yeni";"Diğer")))

Bu formül kosullara göre otomatik segment adi belirler. Daha detaylı segmentasyon için iç ice EGER yapilarini genişletmek mümkündür; 8-10 segment çoğu şirket için yeterli olur.

Segment Bazlı Strateji

Her segmente özel pazarlama stratejisi uygulanır. Sampyiyonlara özel VIP kampanyaları sadik musterilere referans programi yeni musterilere onboarding kampanyaları uyuyan musterilere reaktivasyon teklifleri verilebilir.

Şablonda her segment için ortalama harcama segment büyüklugu ve önerilen aksiyon sütunlari tutulmaldir. Bu yapı pazarlama biriminin haftalık çalışmasinin temelini oluşturur; her hafta hangi segmente hangi mesajin gönderileceği nettir.

Kohort Analizi ile Birleştirme

RFM sadece mevcut durumu gösterir; geleceği tahmin etmek için kohort analizi ile birlestirilmelidir. Belirli bir aydaki yeni musterilerin sonraki aylardaki davranış gidisati izlenir; bu yapı RFM segmentlerinin nasıl hareket ettigini ortaya çıkarır. Yeni musterilerin yüzde kaçı sampyiyon segmentine yükseliyor yüzde kaçı kayıp oluyor soruları yanitlanir.

Sonuç

Excel'de kurulan RFM segmentasyon şablonu pazarlama biriminin müşteri verisini stratejik değere donusturmesini sağlar. Sayısal yöntem kanitlarla destekli aksiyonları mümkün kılar; her segmente özel mesaj gönderilmesi hem müşteri deneyimini iyileştirir hem de pazarlama yatırıminin geri donusunu artırır. Şablon bir kere kurulduğunda yeni veri ile aylık olarak güncellenir; segment hareketleri canlı olarak izlenir. Profesyonel müşteri segmentasyonu artık büyük şirketlerin ayrıcalığı değildir; Excel ile küçük ve orta ölçekli şirketler de bu seviyeye ulasabilir.