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Gemini RFM 분석 프롬프트 - 고객 세분화와 가치 평가

Gemini로 RFM(Recency, Frequency, Monetary) 분석을 수행하는 프롬프트입니다.

수정
#RFM분석 #고객세분화 #고객가치 #리텐션 #CRM
💡

프롬프트 사용 방법

  1. 1단계: 아래 입력 칸에 각 항목에 맞는 정보를 적어주세요
  2. 2단계: 입력하면 아래 프롬프트가 자동으로 업데이트됩니다
  3. 3단계: '프롬프트 복사' 버튼을 눌러 ChatGPT/Claude에 붙여넣으세요

💡 입력 칸의 회색 글씨는 예시입니다. 참고해서 작성해보세요!

📝 필요한 정보를 입력해주세요 (총 4개)

분석 대상 기업

산업군에 대한 값을 입력하세요

분석 목적에 대한 값을 입력하세요

분석 기준일에 대한 값을 입력하세요

📋 완성된 프롬프트 (복사해서 사용하세요) 

제공한 거래 데이터로 RFM 고객 세분화를 설계하세요. 최근 구매일, 구매 횟수, 구매 금액의 정의와 관측 기간을 먼저 확인하고, 실제 계산값과 가설을 구분하세요.

고객별 R·F·M을 제공 데이터에서 계산하고 세그먼트별 규모와 반응은 실제 관측값으로 확인하세요.

## 분석 배경
- 기업/브랜드: {{기업명}}
- 산업군: {{산업군}}
- 분석 목적: {{분석_목적}}
- 분석 기준일: {{분석_기준일}}

## 고객 거래 데이터
| 고객ID | 마지막 구매일 | 총 구매 횟수 | 총 구매 금액 |
|--------|--------------|--------------|--------------|
| ... | ... | ... | ... |

RFM 점수를 계산하고, 세그먼트로 분류한 후 마케팅 전략을 제안하세요.

입력하지 않은 항목은 원래 표시를 유지합니다.

간단 버전

RFM 분석을 해주세요.
기업: {{기업명}}, 기간: {{분석_기간}}
데이터: 고객ID, 마지막 구매일, 구매 횟수, 구매 금액
RFM 점수, 세그먼트, 마케팅 전략 제안

입력값 가이드

입력 항목 한국어 설명 placeholder 예시
기업명 분석할 기업이나 브랜드를 입력하세요 예: 스타벅스 코리아 스타벅스 코리아, 무신사, 네이버
산업군 기업이 속한 산업 분야를 선택하세요 예: 이커머스 이커머스, 구독 서비스, 오프라인 리테일
분석 목적 RFM 분석의 주된 목표를 선택하세요 예: 고객 세분화 고객 세분화, 이탈 방지, LTV 향상
분석 기준일 분석 기준이 되는 날짜를 입력하세요 예: 2024-12-31 2024-12-31, 오늘, 지난주 말
분석 기간 분석할 기간을 선택하세요 예: 최근 12개월 최근 12개월, 최근 6개월, 최근 24개월

인풋 필드

[기업명]
▼ 텍스트 입력
placeholder: "예: 스타벅스 코리아"
설명: 분석할 기업이나 브랜드를 입력하세요

[산업군]
▼ 드롭다운 선택
옵션: 이커머스, 구독 서비스, 오프라인 리테일, SaaS, 핀테크
placeholder: "예: 이커머스"
설명: 기업이 속한 산업 분야를 선택하세요

[분석 목적]
▼ 드롭다운 선택
옵션: 고객 세분화, 이탈 방지, LTV 향상, 타겟 마케팅, CRM 전략
placeholder: "예: 고객 세분화"
설명: RFM 분석의 주된 목표를 선택하세요

[분석 기준일]
▼ 텍스트 입력
placeholder: "예: 2024-12-31"
설명: 분석 기준이 되는 날짜를 입력하세요

[분석 기간]
▼ 드롭다운 선택
옵션: 최근 12개월, 최근 6개월, 최근 24개월, 최근 3개월
placeholder: "예: 최근 12개월"
설명: 분석할 기간을 선택하세요

RFM 점수화 방법

Recency (최근성)

5점: 0-7일 | 4점: 8-30일 | 3점: 31-60일
2점: 61-90일 | 1점: 91일+ (휴면)

Frequency (빈도)

5점: 상위 20% | 4점: 60-80% | 3점: 40-60%
2점: 20-40% | 1점: 하위 20%

Monetary (금액)

5점: 상위 20% | 4점: 60-80% | 3점: 40-60%
2점: 20-40% | 1점: 하위 20%

RFM 세그먼트 분류

점수 합계 세그먼트명 특성 전략
13-15점 챔피언 R+F+M 최상위 VIP 혜택, 업셀
11-12점 로열충성 높은 빈도+금액 멤버십 강화
9-10점 잠재충성 최근+중간 빈도 크로스셀
7-8점 신규고객 최근+낮은 빈도 온보딩
5-6점 이탈위험 과거 높음+오래됨 재활성
3-4점 휴면고객 낮음+오래됨 깨우기

세그먼트별 마케팅 전략

세그먼트 채널 인센티브
챔피언 VIP 라운지, 1:1 특별 할인 15-20%
로열충성 멤버십, 뉴스레터 등급별 혜택
잠재충성 개별화 추천 묶음 할인
신규고객 온보딩 이메일 첫 구매 후 10-15%
이탈위험 리타겟팅, SMS 한정 시간 20-30%
휴면고객 "마지막" 이메일 대형 할인 30-50%

CLV 계산

CLV = (AOV × 구매 빈도 × 고객 수명 × 마진율) - CAC

주의사항

  • 데이터 품질: 1년 이상, 1,000명 이상 데이터 필요
  • 정기 재분석: 월간/분기별 세그먼트 변화 추적
  • 과도 세분화 피하기: 5-8개 세그먼트 권장
  • 프라이버시: GDPR, 개인정보보호법 준수

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