RFM-Analyse im Marketing: So funktioniert präzise Kundensegmentierung

1. Was ist eine RFM-Analyse?
2. Vorteile und Anwendungsgebiete der RFM-Analyse
3. Zwei Methoden für erfolgreiche RFM-Analysen
4. Kundensegmentierung nach der RFM-Methode
5. Beispiel für eine RFM-Analyse
6. So setzt du die RFM-Analyse in der Praxis um
7. RFM-Analyse für datengetriebenen Marketing-Erfolg

Stell dir vor, du könntest deine Kund*innen nicht nur besser verstehen, sondern auch deine Marketingkampagnen genau auf sie zuschneiden – ohne dabei unnötiges Budget zu verschwenden. Hier kommt die RFM-Analyse ins Spiel: Sie hilft dir, die Beziehung zu deinen Kund*innen auf Basis von Daten wie Kaufverhalten und Umsatzwert zu analysieren und fundierte Entscheidungen zu treffen. RFM steht dabei für die Begriffe Recency, Frequency und Monetary.

Besonders im E-Commerce und Direktmarketing zeigt sich die Stärke der RFM-Methode: Du kannst treue Stammkundschaft gezielt ansprechen, Gelegenheitskäufer*innen zu regelmäßigen Käufer*innen entwickeln und dabei Streuverluste minimieren.

Was es mit der Analyse im Detail auf sich hat, warum sie zu deinen Marketing-To-dos gehören sollte und wie Marketing-Plattformen wie Apteco den Prozess erleichtern, erfährst du hier.

Was ist eine RFM-Analyse?

Die RFM-Analyse ist eine bewährte Methode im datengetriebenen Marketing, um Kund*innen anhand ihres Kaufverhaltens zu segmentieren. Der Fokus liegt dabei auf drei zentralen Kennzahlen:

• Recency: Wie lange liegt der letzte Kauf zurück? Diese Kennzahl hilft dir, Kund*innen zu identifizieren, die kürzlich aktiv waren – oder eben nicht. Das Ziel: Die Kundenbindung stärken und die Wiederkaufrate erhöhen.
• Frequency: Wie oft hat eine Person bei dir eingekauft? Hier zeigt sich, wie loyal deine Kundschaft ist und wie oft sie wiederkommt.
• Monetary: Wie viel Umsatz hat ein*e Kund*in generiert? Dieser Wert zeigt, welche Kund*innen besonders umsatzstark sind und wo der Fokus deiner Kampagnen liegen könnte.

Die Stärke der RFM-Analyse liegt darin, dass sie Verhalten anstelle statischer demografischer Merkmale betrachtet. So kannst du gezielte Marketingmaßnahmen entwickeln, die sich direkt an den Bedürfnissen deiner Kund*innen orientieren – sei es für personalisierte E-Mails, Rabattaktionen oder langfristige Kundenbindungsprogramme. Besonders im E-Commerce und Direktmarketing ist die Methode ein effektives Werkzeug, um aus deinen Daten echte Insights zu gewinnen.

Vorteile und Anwendungsgebiete der RFM-Analyse

Die RFM-Analyse bietet Unternehmen zahlreiche Vorteile für die Gestaltung effizienter und gezielter Marketingstrategien. Denn klar ist: Daten sind eine essenzielle Grundlage für effektive Kampagnen.

Vorteile der RFM-Analyse sind unter anderem:

• Einfache Umsetzung: Die RFM-Analyse basiert auf grundlegenden Transaktionsdaten wie Kaufdatum, Häufigkeit und Umsatz. Diese Informationen sind in den meisten CRM-Systemen oder E-Commerce-Plattformen bereits vorhanden und können ohne großen Aufwand ausgewertet werden.  
• Gezieltes Marketing: Mit den erstellten Segmenten sprichst du Kund*innen individuell und passend zu ihrem Verhalten an. Das erhöht die Relevanz deiner Kampagnen und steigert die Wahrscheinlichkeit, dass deine Botschaften ankommen.  
• Weniger Streuverluste: Statt deine Werbung breit zu streuen, kannst du dich auf Zielgruppen konzentrieren, die besonders kaufbereit oder umsatzstark sind. Das schont nicht nur dein Budget, sondern steigert auch den ROI deiner Kampagnen.  
• Verbesserte Kundenbindung: Indem du gezielt auf die Bedürfnisse unterschiedlicher Kundensegmente eingehst, baust du langfristige Beziehungen auf. Loyalty-Programme oder exklusive Angebote können dabei gezielt eingesetzt werden.  
• Effizienz und niedrigere Kosten: Die RFM-Analyse hilft dir, unnötige Marketingkontakte zu vermeiden und deine Ressourcen optimal einzusetzen. Du kannst dich auf die Segmente konzentrieren, die den größten Mehrwert für dein Unternehmen bieten.

Von diesen Vorteilen der RFM-Analyse kannst du in einer Vielzahl von Szenarien profitieren. Besonders in datenintensiven Branchen wie dem E-Commerce, bei Abo-Modellen oder in der Kundenbindung spielt die Methode ihre Stärken aus:

• E-Commerce: Onlineshops können durch RFM-Scores ihre Zielgruppen besser verstehen und personalisierte Kampagnen wie Produktempfehlungen oder Rabatte erstellen. Als Onlinehändler*in kannst du beispielsweise deine „Champions“ identifizieren und sie mit exklusiven Angeboten belohnen, um die Bindung zu stärken.
• Charitys: Identifiziere treue Spender*innen („Champions“) und bedanke dich mit exklusiven Updates. Reaktiviere inaktive Unterstützer*innen mit personalisierten Aktionen.
• Stationärer Handel: Belohne Stammkund*innen mit Vorabzugängen oder Rabatten und gewinne seltener aktive Käufer*innen durch Sonderangebote zurück.
• Abo-Modelle: Anbieter von Subscription-Diensten können Kund*innen mit sinkender Aktivität durch gezielte Aktionen zurückholen. So könnte ein Streaming-Dienst Nutzer*innen, die seit Monaten keine Inhalte mehr angesehen haben, beispielsweise eine spezielle Verlängerung zu einem vergünstigten Preis anbieten.  
• Kundenbindungsprogramme: Sprich deine loyalsten Kund*innen gezielt mit Belohnungen oder VIP-Programmen an. Mit einem Bonusprogramm könntest du Vielkäufer*innen zum Beispiel mit höheren Prämien für häufige und hochpreisige Einkäufe belohnen.
• Reiseveranstalter*innen: Belohne beispielsweise Vielflieger*innen mit Upgrades oder Lounge-Zugang oder reaktiviere Gelegenheitsreisende mit Rabatten für frühere Lieblingsziele.

Auch wenn die RFM-Analyse zahlreiche Vorteile bietet, gibt es allerdings Grenzen, die du auf dem Schirm haben solltest: So berücksichtigt die RFM-Methode keine Neukund*innen und erlaubt keine Vorhersagen über zukünftiges Kaufverhalten. Außerdem solltest du das Potenzial zur Überoptimierung beachten. Verlässt du dich nämlich zu stark auf die RFM-Analyse, könntest du bestimmte Kundensegmente übermäßig priorisieren – und so andere, potenziell wertvolle Gruppen vernachlässigen.

Aus diesem Grund solltest du zusätzlich KPIs wie den Customer Lifetime Value (CLV) im Blick behalten. Er betrachtet nicht nur vergangenes Verhalten, sondern schätzt auch den potenziellen zukünftigen Wert von Kund*innen ein. In Kombination mit der RFM-Analyse kannst du so eine ausgewogenere Strategie entwickeln, die kurzfristige Kampagnenziele und langfristige Kundenwertschöpfung miteinander verbindet.

Zwei Methoden für erfolgreiche RFM-Analysen

Die RFM-Analyse ist ein strukturiertes Verfahren, das zum Beispiel auf Daten aus deinem CRM-System oder deiner E-Commerce-Plattform basiert. Damit die Analyse aussagekräftige Einblicke liefert, brauchst du zunächst eine solide Datenbasis: Transaktionsdaten wie Kaufdatum, Kaufhäufigkeit und Umsatzhöhe bilden die Grundlage für alle weiteren Schritte. Sind diese Daten vollständig und sauber aufbereitet, kannst du mit der eigentlichen Analyse beginnen.

Methode 1: RFM-Analyse mit festen Wertebereichen

Eine gängige Herangehensweise ist die Einteilung in feste Wertebereiche. Dabei definierst du für jede der drei Kennzahlen – Recency, Frequency und Monetary – bestimmte Schwellenwerte. Kund*innen, deren letzter Kauf zum Beispiel innerhalb der letzten 30 Tage liegt, erhalten einen hohen Recency-Score, während länger zurückliegende Zeiträume niedrigere Scores bedeuten. Diese statische Methode ist einfach umzusetzen und eignet sich besonders für kleinere Datenmengen oder überschaubare Zielgruppen.

Die Methode bietet einige klare Vorteile, die sie insbesondere für kleinere Teams oder Einsteiger*innen attraktiv macht: Die übersichtliche Struktur der Kategorien vereinfacht die Interpretation der Ergebnisse erheblich. Du kannst auf einen Blick erkennen, welche Kundengruppen besonders aktiv oder umsatzstark sind. Gleichzeitig ist die simple Umsetzung ein großer Pluspunkt: Da keine komplexen Berechnungen oder dynamischen Anpassungen erforderlich sind, eignet sich diese Methode hervorragend für kleinere Datenmengen oder Unternehmen, die noch am Anfang ihrer datenbasierten Analyse stehen.

Allerdings hat diese Herangehensweise bei der RFM-Analyse auch ihre Schwächen. Ein zentrales Problem ist die ungleichmäßige Verteilung der Daten: Bei größeren oder heterogenen Kundengruppen kann es passieren, dass die Kategorien unausgewogen sind. So könnten beispielsweise viele Kund*innen in die gleichen Wertebereiche fallen, wodurch die Aussagekraft der Analyse eingeschränkt wird. Für detailliertere und skalierbare Analysen stößt die Methode daher schnell an ihre Grenzen.

Methode 2: RFM-Analyse mit Quantil-Einteilung  

Eine dynamischere Methode ist die Einteilung anhand von Quantilen. Dabei wird der Datenbestand so segmentiert, dass jede Kategorie ungefähr gleich viele Kund*innen umfasst. Wenn du beispielsweise fünf Kategorien festlegst, erhält jede Gruppe 20 Prozent der Gesamtmenge, basierend auf der jeweiligen Kennzahl.

Die Quantil-Methode punktet vor allem durch ihre gleichmäßige Verteilung der Segmente. Unabhängig von der zugrunde liegenden Datenstruktur sorgt sie dafür, dass Kundengruppen gut ausbalanciert sind. Dadurch erhältst du verlässlichere Ergebnisse, die sich leicht interpretieren lassen. Ein weiterer Vorteil ist die Flexibilität: Die Methode passt sich dynamisch an deine Daten an und ermöglicht so differenziertere Einblicke in das Kundenverhalten.  

Gerade in der Praxis wird die Quantil-Methode häufig bevorzugt, da sie skalierbar ist und sich auch bei größeren Datenmengen bewährt. Für Unternehmen, die mit umfangreichen Datensätzen arbeiten oder detaillierte Analysen benötigen, ist diese Herangehensweise die ideale Wahl.

Kundensegmentierung nach der RFM-Methode

Segmentierung ist der Kern der RFM-Analyse. Doch welche Segmente bieten sich überhaupt an, um zielgerichtete Marketingstrategien zu entwickeln und den Ressourceneinsatz zu optimieren? Beispiele für typische RFM-Segmente sind:

• Champions: Kund*innen, die kürzlich gekauft haben, häufig einkaufen und hohe Umsätze generieren. Sie sind deine wertvollsten Kund*innen. Pflege die Beziehung zu ihnen mit exklusiven Angeboten oder VIP-Programmen, um ihre Loyalität zu festigen.
• Loyalist*innen: Diese Kund*innen kaufen regelmäßig, auch wenn ihr Umsatz möglicherweise etwas geringer ausfällt. Zeige ihnen Wertschätzung durch Rabatte für ihre Treue oder individuelle Produktempfehlungen.  
• Potenziell treue Kund*innen: Kund*innen, die zwar hohe Umsätze generieren, aber noch nicht regelmäßig kaufen. Nutze gezielte Anreize wie Rabattaktionen oder Treueprogramme, um ihre Frequenz zu erhöhen.
• Gefährdete Kund*innen: Diese Gruppe hat seit längerem nicht mehr bei dir gekauft. Aktiviere sie durch persönliche Nachfassaktionen oder zeitlich begrenzte Angebote.  
• Gelegenheitskäufer*innen: Kund*innen, die selten kaufen und niedrige Umsätze generieren. Hier lohnt es sich, mit attraktiven Einstiegsangeboten oder Cross-Selling-Strategien zu experimentieren.

Weißt du, wie es um deine Kund*innen steht, kannst du mit einer Segmentierung auf Basis der RFM-Analyse personalisierte Maßnahmen für jedes Kundensegment entwickeln:

• Personalisierte Ansprache: Passe deine Botschaften und Angebote an die Bedürfnisse und Verhaltensmuster jedes Segments an. Champions reagieren beispielsweise auf Exklusivität, während Gelegenheitskäufer*innen durch Preisnachlässe aktiviert werden können.  
• Effizienter Ressourceneinsatz: Investiere dein Marketingbudget gezielt in die Segmente, die den größten Mehrwert bringen, wie Champions und Loyalisten. Für weniger profitable Segmente kannst du automatisierte oder weniger kostenintensive Kampagnen nutzen.  
• Langfristige Kundenbindung: Entwickle Strategien, um Kund*innen durch wiederholte positive Interaktionen langfristig an dein Unternehmen zu binden. Treueprogramme, exklusive Vorteile und personalisierte Empfehlungen sind dabei besonders effektiv.

Beispiel für eine RFM-Analyse

Damit du weißt, worauf es bei der RFM-Analyse im Kern ankommt, gibt’s nachfolgend Beispiele für die Berechnung von Recency (Kaufaktualität), Frequency (Kaufhäufigkeit) und Monetary (Umsatz):

Schritt 1: Kaufaktualität (Recency) berechnen

Anhand dieses Wertes sortierst du deine Kund*innen und teilst sie in fünf Klassen ein (1 = älteste Käufe, 5 = jüngste Käufe):

Die Kund*innen mit den neuesten Käufen erhalten die höchsten R-Scores. Somit liegen die Kund*innen 201, 345 und 789 an der Spitze.

Schritt 2: Kaufhäufigkeit (Frequency) berechnen

Auch hier sortierst du die Kund*innen und teilst sie in fünf Quantile ein:

Kund*innen mit besonders hoher Kaufhäufigkeit, wie 345, 201 und 789, werden mit einem F-Score von 5 belohnt.

Schritt 3: Umsatz (Monetary) berechnen

Zu guter Letzt betrachtest du den Umsatz pro Kund*in im gleichen Zeitraum und ordnest ihn ebenfalls in fünf Klassen:

Auch hier liegen die Kund*innen 345, 201 und 789 mit besonders hohen Umsätzen vorn.

Schritt 4: RFM-Score erstellen

Hast du die drei Scores Recency, Frequency und Monetary ermittelt, kannst du daraus den RFM-Score bilden, der dir einen schnellen Überblick über das Kundenverhalten gibt:

Die RFM-Klasse hilft dabei, Kundengruppen wie „Champions“ (555) oder „Gelegenheitskäufer*innen“ (111) zu identifizieren und gezielt anzusprechen.

Das bedeuten ungleichförmige RFM-Scores

In der Regel kommt es selten vor, dass deine RFM-Klassen nur aus eindeutigen Champions oder eindeutigen Gelegenheitskäufer*innen bestehen. Stattdessen wird deine RFM-Analyse auch heterogene Verhaltensmuster wie 543, 342 oder 125 ergeben. Übersetzt bedeutet das: Wer häufig bei dir einkauft, muss nicht immer viel ausgeben, genauso wie Gelegenheitskäufer*innen mit besonders großen Warenkörben nach Hause gehen können.

Ungleichförmige RFM-Scores geben dir noch tiefere Einblicke in das Verhalten einzelner Kundengruppen. Solche unterschiedlichen Kombinationen zeigen, dass Kund*innen in bestimmten Bereichen stärker oder schwächer abschneiden. Variationen sind besonders hilfreich, um Kundensegmente mit speziellen Bedürfnissen oder Potenzialen zu identifizieren.

So setzt du die RFM-Analyse in der Praxis um

Deine RFM-Analyse kannst du – die Tabellen lassen es schon vermuten – zum Beispiel in Programmen wie Excel durchführen. Das birgt allerdings einige Herausforderungen:

• Leistungsgrenzen bei großen Datenmengen: Softwares wie Excel oder Google Tabellen geraten bei tausenden Kundendaten schnell an ihre Grenzen – lange Ladezeiten und Abstürze sind möglich.
• Fehleranfälligkeit bei manueller Arbeit: Falsche Formeln oder Filter können die Ergebnisse verfälschen.
• Hoher Aufwand durch fehlende Automatisierung: Jede neue RFM-Analyse erfordert manuelles Eingreifen und kostet wertvolle Zeit.
• Eingeschränkte Visualisierungsmöglichkeiten: Ergebnisse lassen sich oft nur schwer verständlich darstellen, da dynamische Dashboards fehlen.

Hier kann die richtige Software Abhilfe leisten und dein Marketing mit automatisierten und vor allem reibungslosen RFM-Analysen unterstützen. Im Gegensatz zu manuellen Berechnungen bietet das eine Reihe von Vorteilen:

• Automatisierte Datenverarbeitung: Große Datenmengen werden schnell und fehlerfrei analysiert.
• Einfache Visualisierung: Interaktive Dashboards erleichtern die Auswertung und Präsentation der Ergebnisse.
• Integration mit anderen Tools: Eine nahtlose Verbindung zu CRM-, Kampagnen- und Analyse-Tools ermöglicht die direkte Nutzung der Ergebnisse.
• Personalisierte Segmentierung: Kundengruppen können gezielt und individuell angesprochen werden, was die Marketingeffizienz steigert.

Mit der richtigen Software kannst du einfach automatisierte RFM-Analysen durchführen und dir stets aktuelle Scores anzeigen lassen. Grafik: Apteco

Eine Software, mit der du die Erkenntnisse aus RFM-Analysen direkt in die Tat umsetzen kannst, ist Apteco. Mit der All-in-one Marketing-Plattform kannst du deine Kundendaten umfassend analysieren, Zielgruppen präzise segmentieren und personalisierte Kampagnen auf allen Kanälen erstellen:

• Integriere deine Datenquellen nahtlos: Alle deine First-Party-Daten werden in einer zentralen Ansicht zusammengeführt.
• Analysiere Kundendaten: Interaktive Dashboards und visuelle Tools helfen dir, Kundenverhalten und Transaktionsdaten besser zu verstehen.
• Segmentiere Zielgruppen: Wähle aus umfangreichen Datensätzen die ideale Zielgruppe für deine Kampagnen aus – schnell und zielgerichtet.
• Erstelle Multichannel-Kampagnen: Nutze die aus deiner RFM-Analyse gewonnenen Erkenntnisse, um automatisierte, mehrstufige Kampagnen zu gestalten, die perfekt auf die Bedürfnisse deiner Kund*innen abgestimmt sind.

Darüber hinaus bietet Apteco erweiterte Funktionen wie Predictive Analytics, mit denen du zukünftiges Kundenverhalten vorhersagen kannst, oder Kampagnen-Automatisierung für nahezu in Echtzeit ereignisgesteuerte Kampagnen auf allen relevanten Kanälen. Die Software hält sowohl für kleine Teams als auch für große Unternehmen die passenden Features für erfolgreiches Marketing bereit. Integrationen mit Softwares wie CleverReach, Salesforce oder optimizely sorgen dafür, dass deine Daten nahtlos an allen wichtigen Punkten verfügbar sind und du so auf den geeigneten Kanälen die passenden Botschaften an die richtigen Zielgruppen versendest.

Apteco auf OMR Reviews

RFM-Analyse für datengetriebenen Marketing-Erfolg

Die RFM-Analyse ist ein unverzichtbares Werkzeug, wenn du gezielte und effiziente Marketingstrategien entwickeln möchtest. Indem du deine Kund*innen nach Kaufaktualität, Häufigkeit und Umsatz segmentierst, gewinnst du wertvolle Einblicke in ihr Verhalten. So kannst du nicht nur die Relevanz deiner Kampagnen erhöhen, sondern auch Streuverluste minimieren und den ROI steigern.

Dabei ist es allerdings wichtig, die Grenzen der Methode im Blick zu behalten und sie mit weiteren Kennzahlen wie dem Customer Lifetime Value (CLV) zu ergänzen. Nur so entsteht eine ausgewogene Marketingstrategie, die sowohl kurzfristige Erfolge als auch langfristige Kundenbindung sichert.

Um den Prozess zu vereinfachen und Fehlerquellen zu minimieren, lohnt es sich, auf spezialisierte Software-Lösungen wie Apteco zu setzen. Sie bieten dir nicht nur die notwendigen Tools für eine reibungslose RFM-Analyse und Einblicke in Kundenwerte wie den CLV, sondern unterstützen dich auch bei der datenbasierten Umsetzung deiner Marketingmaßnahmen.