RFM-Modell

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Das RFM-Modell berechnet aufgrund von Vergangenheitsdaten den Kundenwert. Es kommt vor allem im Handel zur Anwendung. Voraussetzung ist, dass die Kaufhistorie für jeden Kunden vorliegt.


RFM steht für:


- Recency: Wann hat der Kunde das letzte Mal gekauft? Ein Kunde der erst vor kurzem gekauft hat, ist wertvoller, da die Wahrscheinlichkeit eines Wiederkaufs höher ist. Umgekehrt, die Wahrscheinlichkeit eines Wiederkaufs nimmt mit der Zeit seit dem letzten Kauf ab. Kritik: In der Masse der Kunden ist diese Annahme zutreffend, aber es besteht die Gefahr, dass dabei wertvolle Kunden übersehen werden, nur weil der letzte Kauf länger zurück liegt.


- Frequency: Wie oft kauft der Kunde? Kunden, die häufig bei uns kaufen, sind wertvoller. Eine hohe Frequenz bedingt eine hohe Kundenbindung. Der kausale Zusammenhang ist zwar gegeben, aber dieses Kriterium sagt nichts über die Rentabilität aus. Kritik: Hohe Kaufhäufigkeit verursacht unter Umständen höhere Kosten und geringere Deckungsbeiträge als ein Kunde, der nur einmal im Jahr kauft und dann seinen Jahresbedarf auf einmal deckt.


- Monetary-Ratio: Welchen Umsatz bringt der Kunde? Der Umsatz ist sicher ein wichtiges Kriterium für die Bestimmung des Kundenwertes. Aber auch hier bleiben die Kosten unberücksichtigt.


Das RFM-Model ist einfach zu handhaben, aber es bringt unter Umständen keine validen Ergebnisse. Durch die Einbeziehung von Kaufhäufigkeit und letztem Kaufzeitpunkt ist es besser als eine ausschließlich umsatzbasierte ABC-Analyse.



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© 2020 Professor Dr. Gert A. Hoepner FH Aachen Wirtschaftswissenschaften

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