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title: "RFM-Analyse: Deine Kund:innen besser verstehen"
description: Die RFM-Analyse hilft dir dabei, einen Überblick über die wichtigsten Kundensegmente zu erhalten.
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# RFM-Analyse: Deine Kund:innen besser verstehen

## Die RFM-Analyse (Recency, Frequency, Monetary) hilft dir, Kund:innen in Segmente zu unterteilen und gezielte Kampagnen individuell auf ihre Bedürfnisse anzupassen.

### 💡 Vorteile der RFM-Analyse

- **Überblick**: Die RFM-Analyse (Recency, Frequency, Monetary Value) bietet einen klaren Überblick über das Kaufverhalten der Kund:innen.
- **Analyse**: Sie ermöglicht die Identifikation von wertvollen Kundensegmenten.
- **Effizientere Strategien**: Auf Basis der Segmente können spezifische Kampagnen versendet werden.

### Beschreibung des Features

#### **Was kann das Feature?**

Die RFM-Analyse ist ein Analysefunktion, welche Kund:innen anhand ihrer Kaufhistorie bewertet. Es nutzt drei Hauptkriterien: Aktualität (Recency), Häufigkeit (Frequency) und Umsatz (Monetary Value), um die Kund:innen in verschiedene Segmente zu klassifizieren. Diese Segmentierung hilft dabei, die wertvollsten Kund:innen zu identifizieren und gezielt anzusprechen. Auf Basis der Segmente

können Kampagnen erstellt und geplant werden.

Dabei gibt es die Segmente:

![rfm-analyse (1)](https://knowledge.helloagain.com/hs-fs/hubfs/rfm-analyse%20(1).png?width=688&height=1223&name=rfm-analyse%20(1).png)

- **Kann sie nicht verlieren** (Can't Lose Them)
- **Loyal** (Loyal Customers)
- **Champions**
- **Im Ruhezustand** (Hibernating)
- **Braucht Aufmerksamkeit** (Need Attention)
- **Potenziell loyal** (Potential Loyalist)
- **Gefährdet** (At Risk)
- **Kurz vor dem Absprung** (About to Sleep)
- **Vielversprechend** (Promising)
- **Neue Kunden** (New Customers)

### Funktionsweise im Dashboard/App

#### **Funktionsweise in der App**

In der App ist diese Analyse für Kund:innen nicht ersichtlich, sie ist lediglich für die Dashboard-Manager:innen ersichtlich.

 

### **Erstellung im Dashboard**

Die **RFM-Analyse** lässt sich über das Dashboard aufrufen:  
➡️ **Navigation:** **Analytics → RFM-Analyse**  
💡 **Hinweis:** Die Analyse ist im **Pro Plan** verfügbar. Nutzer:innen im Starter- oder Plus-Plan sehen eine **Upsell-Page** im Dashboard.

### **So funktioniert’s:**

1️⃣ **Automatische Segmentierung:**  
Kund:innen werden automatisch in Segmente wie **Power-User** oder **Abwanderungsgefährdete** eingeteilt.

2️⃣ **Grafische Darstellung:**  
Die Ergebnisse werden in einer übersichtlichen Grafik präsentiert, die leicht verständlich ist.

3️⃣ **Detaileinblicke:**  
Ein Klick auf ein Segment zeigt dir detaillierte Informationen zu den zugeordneten Kund:innen.

4️⃣ **Kampagnenplanung:**  
Basierend auf den Segmenten kannst du gezielte Kampagnen für bestimmte Kundengruppen oder individuelle Nutzer:innen erstellen.

#### Use-Cases

- Ein typischer Use-Case ist die Identifikation von Champions, die regelmäßig und mit hohem Umsatz einkaufen. Diese Kund:innen können mit exklusiven Angeboten und personalisierten Nachrichten angesprochen werden, um ihre Loyalität weiter zu stärken.
- Ein weiterer Use-Case ist es Kund:innen aus dem “Can’t lose them”-Segment zum Beispiel mit einem Rückhol-Angebot zu reaktivieren.

![](https://knowledge.helloagain.com/hs-fs/hubfs/image-png-Jan-16-2025-08-49-06-4704-AM.png?width=688&height=322&name=image-png-Jan-16-2025-08-49-06-4704-AM.png)

### **Technische Details und Integration**

#### **Technische Anforderungen:**

- Für die **RFM-Analyse** müssen folgende Daten im Dashboard vorhanden sein: 
    - Zeitpunkt der Einkäufe
    - Häufigkeit der Einkäufe
    - Umsatz pro Kunde
- Nur mit diesen Daten kann die Analyse korrekt dargestellt werden.

#### **Berechnung der RFM-Analyse:**

Die Analyse teilt Kund:innen in fünf Gruppen auf, basierend auf zwei Kriterien:  
1️⃣ **Recency (Aktualität):** Wie kürzlich war der Kunde aktiv?  
2️⃣ **Frequency (Häufigkeit):** Wie oft war der Kunde in den letzten 12 Monaten aktiv?

- **Bewertung:** Recency und Frequency werden in **20%-Schritten** eingeteilt.
- **Gruppierung:** 
    - **Klasse 1:** Die unteren 20% (am seltensten aktiv oder lange inaktiv).
    - **Klasse 5:** Die oberen 20% (am aktivsten oder kürzlich aktiv).
    - **Klassen 2-4:** Dazwischenliegende Kundengruppen.

💡 **Beispiel:**

- Ein Kunde, der in den letzten 12 Monaten sehr häufig aktiv war, wird in die **höchste Frequenz-Klasse (5)** eingeteilt.
- Ein Kunde, der selten aktiv war, landet in der **niedrigsten Frequenz-Klasse (1)**.
- **Recency:** Kunden, die erst kürzlich aktiv waren, kommen in eine höhere Klasse; inaktive Kunden in eine niedrigere.

#### **5x5-Matrix:**

Die Analyse erfolgt über eine **5x5-Matrix**, die zeigt:

- **Wie oft** die Kund:innen aktiv waren (Frequency).
- **Wie kürzlich** sie aktiv waren (Recency).

#### **Voraussetzungen:**

- Umsatz muss gemessen werden (z. B. über **RKSV/TSE** oder Kassenintegration).
- **Mandantenfähigkeit** wird nicht unterstützt.

Mit diesen Anforderungen liefert die RFM-Analyse präzise Ergebnisse, um Kundengruppen gezielt anzusprechen. 🚀

 

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