# RFM 세분화

<YouTube id="tahgIHOUGc0" playlabel="유튜브 영상: 사용자의 참여 수준에 따라 오디언스 세분화하기"/>


RFM(_Recency, Frequency, Monetary_) 세분화를 통해 사용자를 참여 수준에 따라 세분화하고, 가장 맞춤화된 커뮤니케이션으로 이러한 세그먼트를 타겟팅할 수 있습니다.

RFM 세분화는 가장 충성도가 높은 사용자부터 이탈하는 사용자에 이르기까지 순위를 매깁니다. Pushwoosh 계정에서 각 사용자 카테고리에 대한 세그먼트를 구축합니다. 이 세분화는 두 가지 측정 기준을 기반으로 합니다:

*   **Recency(최신성)** – 사용자가 특정 이벤트를 얼마나 최근에 수행했는지;
*   **Frequency(빈도)** – 해당 이벤트를 얼마나 자주 수행했는지.

<Aside type="note">
Pushwoosh 이벤트에 대해 더 자세히 알아보려면 [가이드](/ko/product/audience-data-and-segmentation/events/)를 참조하세요.
</Aside>

또한, 커뮤니케이션 전략을 맞춤화할 때 고려할 각 세그먼트에 대해 **평균 구매액**(AVM)이 계산됩니다. AVM은 해당 세그먼트의 각 사용자에 대한 평균 지출액으로, 돈, 시간 또는 기타 계산 가능한 측정 기준이 될 수 있습니다.

<Aside type="note">
Monetary(구매액) 속성을 고려하지 않는 RF 세분화를 사용할 수도 있습니다. 이를 위해 이벤트를 선택하되 Monetary 속성 값은 지정하지 마세요. 세그먼트는 Recency와 Frequency만을 기반으로 계산됩니다.
</Aside>

## 작동 방식

제어판의 **RFM Segmentation** 섹션으로 이동하여 구매 이벤트와 Monetary 속성(선택 사항)을 선택합니다. **Calculate**를 클릭합니다.

<img src="/segmentation-rfm-segmentation-1.webp" alt="이벤트 선택 및 구매액 속성 구성을 보여주는 RFM 세분화 인터페이스"/>

이벤트를 지정하면, 앱의 각 사용자가 해당 이벤트를 얼마나 최근에 그리고 자주 트리거했는지 파악하여 1에서 5까지 점수를 매깁니다. 여기서 5는 가장 최근에 그리고 자주 이벤트를 수행한 사용자입니다.

<Aside type="caution">
RFM 세그먼트를 구축하려면 선택한 이벤트에 **계산 가능한** 속성이 있는지 확인하세요. 이 속성은 **Integer** 또는 **Price** 유형이어야 합니다.

Monetary 속성 없이 RF 세그먼트를 구축하려면 어떤 이벤트든 선택할 수 있습니다. 이는 계산 가능한 속성이 있는지 여부와 관계없이 적용됩니다. 이 경우 Monetary 속성 값으로 "none"을 선택하세요.
</Aside>

따라서 모든 사용자는 10개의 세그먼트로 나뉩니다:

*   **Champions(챔피언)** – 가장 높은 최신성 및 빈도 점수를 가진 가장 활동적인 사용자.
*   **Loyal customers(충성 고객)** – 높은 최신성 점수와 함께 가장 높은 이벤트 수행 빈도를 가진 사용자.
*   **Potential loyalists(잠재적 충성 고객)** – 선택한 이벤트를 매우 최근에 수행했으며 충성 고객이나 챔피언이 될 가능성이 있는 사용자.
*   **New customers(신규 고객)** – 빈도 점수는 낮지만 가장 최근에 활동한 사용자. 반복 사용을 장려할 강력한 후보.
*   **Promising(유망 고객)** – 높은 최신성 점수를 가졌으며 높은 빈도 사용자가 될 가능성이 있는 사용자.
*   **Needing attention(관심 필요 고객)** – 평균 이상의 빈도 및 최신성 점수를 가진 사용자.
*   **About to sleep(휴면 직전 고객)** – 평균 이하의 최신성 및 빈도 점수를 가진 사용자. 관여하지 않으면 이탈할 수 있음.
*   **At risk(이탈 위험 고객)** – 평균 이상의 빈도를 가졌지만 최신성 점수가 낮은 사용자. 재참여를 유도할 강력한 후보.
*   **Cannot lose them(놓칠 수 없는 고객)** – 한때 앱에서 활동적이었지만 최근에는 이벤트를 수행하지 않은 사용자. 재참여를 유도할 강력한 후보.
*   **Hibernating(동면 고객)** – 가장 낮은 최신성 및 빈도 점수를 가진 사용자. 이탈했을 수 있음.

### RFM 세그먼트

RFM 세그먼트는 계산되면 10개 섹션의 그리드에 표시되며, 각 세그먼트의 사용자 수, 전체 사용자 기반에서 이 세그먼트가 차지하는 비율, 그리고 이 세그먼트의 평균 구매액(세그먼트를 계산하기 전에 구매액 속성을 지정한 경우)이 표시됩니다. 두 번째 및 그 이후의 계산에서는 전체 오디언스 비율 옆에 성장률이 표시됩니다.

<img src="/segmentation-rfm-segmentation-2.webp" alt="구독자 수와 평균 구매액과 함께 10개의 사용자 카테고리를 표시하는 RFM 세그먼트 그리드"/>

RFM 그리드에서 세그먼트를 클릭하기만 하면 이 오디언스에게 푸시 메시지 작성을 시작하거나, 메시지를 보내기 시작하는 곳 어디에서든 해당 세그먼트를 선택할 수 있습니다.

<video src="/segmentation-rfm-segmentation-3.webm" title="타겟 푸시 메시지 작성을 시작하기 위해 RFM 세그먼트를 클릭하는 모습" autoplay loop muted playsinline />

<Aside type="note">
RFM 세그먼트를 활용하여 고객 참여 및 유지율을 향상시키세요: 챔피언 및 충성 고객과 계속 연락하고, 이탈 위험에 처한 고객에 대한 커뮤니케이션 전략을 조정하고, 결과를 추적하세요! 예를 들어, '휴면 직전' 및 '이탈 위험' 세그먼트에 대한 Customer Journey를 설정하고, 강력한 재참여 커뮤니케이션을 구축한 후 잠시 후에 세그먼트를 다시 계산하면 해당 오디언스 그룹이 감소하고 충성 고객 그룹이 증가하는 것을 확실히 볼 수 있습니다.
</Aside>

RFM 세그먼트를 세그먼트 목록에 수동으로 추가할 필요가 없습니다. 생성되면 자동으로 거기에 표시됩니다. Customer Journey의 [Audience-based entry](/ko/product/customer-journey/journey-elements/#audience-based-entry)와 같이 세그먼트 기반 타겟팅이 사용되는 모든 곳에 적용할 수 있습니다.

<img src="/segmentation-rfm-segmentation-4.webp" alt="타겟팅을 위해 세그먼트 목록에서 자동으로 사용 가능한 RFM 세그먼트"/>

<Aside type="note">
RFM 세그먼트는 자동으로 업데이트되지 않습니다. 정확성을 유지하려면 먼저 RFM Segmentation 탭에서 계산해야 합니다.

RFM 세그먼트로 Journey를 시작하기 전에:

\-**Audience > RFM Segmentation**으로 이동하여 세그먼트를 계산합니다.

\-반복되는 Journey의 경우, 새로운 사용자를 포함시키기 위해 각 시작 전에 세그먼트를 다시 계산해야 합니다.

예를 들어, 매주 월요일에 재활성화되는 RFM 세그먼트 'Champions'를 기반으로 Journey를 시작하고 싶다고 가정해 보겠습니다. 세그먼트를 계산하고 해당 세그먼트로 Journey를 시작합니다. 매주 월요일 재시작 전에 RFM 세그먼트 탭에서 세그먼트를 다시 계산하는 것을 잊지 마세요. 이 단계는 세그먼트 기준을 충족하는 새로운 사용자가 Journey에 추가되도록 보장합니다.
</Aside>

### RFM 태그

계산에 사용된 각 측정 기준에 대해 해당 태그가 계정에 생성됩니다: PW Recency, PW Frequency, PW Monetary. 이 태그들을 사용하여 어떤 조합으로든 자신만의 세그먼트를 만들 수 있습니다.

<img src="/segmentation-rfm-segmentation-5.webp" alt="사용자 지정 세그먼트 구성을 위해 생성된 RFM 태그(PW Recency, PW Frequency, PW Monetary)"/>

<Aside type="caution">
이 태그들은 세그먼트를 다시 계산할 때마다 재설정됩니다. 즉, RFM 세분화 계산을 시작할 때마다 세그먼트가 업데이트됩니다. 이들은 사용자의 행동에 대한 최신 데이터를 기반으로 업데이트됩니다.
</Aside>