Die RFM-Analyse ist ein bewährtes Verfahren im Kundenbeziehungsmanagement und Marketing, das dazu dient, bestehende Kunden anhand ihres Kaufverhaltens zu bewerten und zu segmentieren. Sie basiert auf drei messbaren Kennzahlen: Recency (Aktualität), Frequency (Häufigkeit) und Monetary (Monetärer Wert). Die Methode ermöglicht es Unternehmen, Kunden mit hohem Potenzial gezielt zu identifizieren und individuelle Marketingmaßnahmen darauf abzustimmen.

Bedeutung der drei Dimensionen

1. Recency (R) – Aktualität der letzten Bestellung
   → Wann hat der Kunde zuletzt gekauft?
   Kunden, die kürzlich aktiv waren, gelten in der Regel als interessierter und leichter wieder ansprechbar.

2. Frequency (F) – Häufigkeit der Käufe
   → Wie oft hat der Kunde in einem bestimmten Zeitraum gekauft?
   Kunden, die regelmäßig einkaufen, sind meist besonders loyal und wertvoll.

3. Monetary (M) – Monetärer Gesamtwert der Käufe
   → Wie viel Geld hat der Kunde insgesamt ausgegeben?
   Kunden mit hohem Umsatzbeitrag sind wirtschaftlich besonders wichtig.

Ziel der RFM-Analyse

Die RFM-Analyse hilft Unternehmen, ihre Bestandskunden in unterschiedliche Gruppen zu segmentieren, z. B.:

• Top-Kunden, die regelmäßig kaufen, viel ausgeben und kürzlich aktiv waren

• Reaktivierungszielgruppen, die in der Vergangenheit wertvoll waren, aber lange nicht mehr bestellt haben

• Gelegenheitskäufer, die unregelmäßig und in geringerem Umfang kaufen

Dadurch lässt sich die Marketingkommunikation effizienter und personalisierter gestalten – mit dem Ziel, Kundenbindung und Umsatz zu steigern.

Vorgehen bei der RFM-Analyse

1. Datenbasis schaffen
   Aus dem CRM-System oder der Kundendatenbank werden Transaktionsdaten extrahiert: letzter Kaufzeitpunkt, Anzahl der Käufe, Kaufwert.

2. Bewertungssystem entwickeln
   Die RFM-Werte jedes Kunden werden z. B. auf einer Skala von 1 (schlecht) bis 5 (sehr gut) eingestuft. Dabei gilt:

   • R: Je niedriger der Wert (z. B. Kauf ist lange her), desto schlechter.

   • F und M: Je höher die Werte (z. B. häufige Käufe, hoher Umsatz), desto besser.

3. Kundengruppen bilden
   Aus den kombinierten Scores (z. B. R=5, F=4, M=5) ergeben sich bis zu 125 mögliche Kombinationen (5 × 5 × 5). Diese werden zu Kundensegmenten zusammengefasst, z. B.:

   • 555: VIP-Kunden

   • 155: Früher Top-Kunde, heute inaktiv

   • 511: Aktiver Neukunde mit kleinem Umsatz

4. Maßnahmen ableiten
   Je nach Segment werden gezielte Maßnahmen entwickelt:

   • Belohnungen oder Treueprogramme für Top-Kunden

   • Reaktivierungskampagnen für inaktive Kunden

   • Cross-Selling- oder Up-Selling-Aktionen bei aktiven Käufern mit niedrigem Umsatz

Vorteile der RFM-Analyse

• Einfach umsetzbar mit vorhandenen Transaktionsdaten

• Kosteneffizient, da keine komplexen Modelle notwendig sind

• Hohe Relevanz, da vergangenes Verhalten ein guter Indikator für künftiges Verhalten ist

• Zielgerichtete Segmentierung von Bestandskunden

• Optimierung von Marketingbudget und Kundenansprache

Einsatzgebiete

Die RFM-Analyse ist besonders geeignet für:

• E-Commerce und Versandhandel

• Abonnement-Modelle

• Spendenorganisationen (z. B. Wiederansprache früherer Spender)

• Direktmarketing (z. B. Mailings, E-Mail-Kampagnen)

Grenzen der RFM-Analyse

• Keine Berücksichtigung von Kundenwertpotenzial: Neukunden mit hohem Potenzial, aber bisher wenig Umsatz, werden evtl. unterschätzt.

• Keine Einbindung externer Daten: z. B. Marktverhalten, Zufriedenheit, demografische Merkmale

• Nur vergangenheitsbezogen: Zukunftsorientierte Prognosen benötigen zusätzliche Modelle (z. B. CLV-Berechnung)

Die RFM-Analyse ist ein einfaches, aber wirkungsvolles Instrument, um Kundenverhalten quantitativ zu bewerten, Kunden zu segmentieren und zielgerichtete Maßnahmen zur Kundenbindung und Umsatzsteigerung abzuleiten. Sie bietet insbesondere im digitalen Vertrieb und Direktmarketing eine schnelle Möglichkeit, bestehende Kunden effizient zu analysieren und profitabel zu entwickeln. Durch regelmäßige Anwendung und Verknüpfung mit anderen Kennzahlen kann die RFM-Analyse ein zentraler Baustein im modernen Kundenmanagement sein.