Kwartielmethode - voorbeeld

In deze methode worden klanten verdeeld in kwartielen voor elke factor, waarbij de kwartielgrenzen gebaseerd zijn op de verdeling van de scores onder alle klanten. Elk kwartiel krijgt vervolgens een score van 1 tot 4 of 1 tot 5.

We leggen het uit met een voorbeeld. Dit is de data:

Klant ID
Recency (dagen geleden)
Frequency (aankopen per jaar)
Monetary value (totale uitgave)
A
30
8
300
B
90
5
200
C
10
10
500
D
20
7
450
E
60
3
150
F
100
2
100
G
40
6
350
H
70
4
250

We bepalen nu de kwartielgrenzen

Voor elk van de RFM-factoren verdeel je de gegevens in vier kwartielen. Elk kwartiel vertegenwoordigt 25% van de dataset. Om het eenvoudig te houden kunnen we de kwartielgrenzen aannemen die je zou verkrijgen door daadwerkelijke statistische analyse (bijvoorbeeld via een statistisch programma of met een Excel-formule zoals QUARTILE):

Recency: Lager is beter.

  • Q1: ≤ 25 dagen
  • Q2: 26-50 dagen
  • Q3: 51-75 dagen
  • Q4: > 75 dagen

Frequency: Hoger is beter.

  • Q1: ≥ 8 aankopen
  • Q2: 6-7 aankopen
  • Q3: 4-5 aankopen
  • Q4: ≤ 3 aankopen

Monetary: Hoger is beter.

  • Q1: ≥ 400
  • Q2: 300-399
  • Q3: 200-299
  • Q4: ≤ 199

Nu kennen we scores toe

Nu ken je elke klant een score toe van 1 tot 4 (waarbij 1 de hoogste categorie is voor Recency, maar de laagste voor Frequency en Monetary) gebaseerd op hun positie binnen elk kwartiel.

Klant ID
Recency score
Frequency score
Monetary score
A
2
1
2
B
4
3
3
C
1
1
1
D
1
2
1
E
3
4
4
F
4
4
4
G
2
2
2
H
3
3
3

Op basis van de gecombineerde scores kan je nu segmenten gaan definiëren!

Naar stap 4