Hoe je RFM analyse binnen Google Ads toepast

Een aantal jaar geleden hadden we al geschreven over RFM analyse en wat dat kan betekenen voor SEA en online marketing. Google Ads evolueert en er zijn allerlei functionaliteiten bijgekomen die een direct afgeleide zijn van RFM analyse. Hier duiken we in dit artikel in.

Voordat we daar induiken, nog even kort, wat is RFM analyse, simpel uitgelegd?

RFM analyse is een methode om je klanten in te delen op basis van hun aankoopgedrag. RFM staat voor:

De 3 pijlers
R = Recency (Recentheid)
Wanneer heeft een klant voor het laatst gekocht?
Een klant die gisteren kocht is waarschijnlijk actiever dan iemand die 2 jaar geleden kocht

F = Frequency (Frequentie)
Hoe vaak koopt een klant?
Iemand die 10x per jaar bestelt is waardevoller dan iemand die 1x per jaar koopt

M = Monetary (Waarde)
Hoeveel geeft een klant uit?
Een klant die €1000 besteedt is waardevoller dan iemand die €50 besteedt

Waarom is dit handig?
Je kunt je klanten verdelen in groepen zoals:

Champions: recent gekocht, vaak, veel uitgegeven → je beste klanten
Slapende klanten: lang geleden gekocht → tijd voor winback-campagne
Potentiële loyalen: recent gekocht, maar nog niet vaak → stimuleer herhaling
Prijsgevoelige klanten: recent, vaak, maar weinig uitgegeven → upsell kansen

Voorbeeld
Webshop met 1000 klanten:

Klant A: laatste aankoop 5 dagen geleden, 12x gekocht, €2400 uitgegeven → Champion
Klant B: laatste aankoop 400 dagen geleden, 8x gekocht, €800 uitgegeven → Winback campagne

Je kunt dan gerichte acties doen: speciale kortingen voor winback, VIP-behandeling voor champions, etc.
Het voordeel: niet alle klanten zijn gelijk – focus je budget en energie gericht op de juiste doelgroepen.

Elke doelgroep kan van belang zijn afhankelijk van waar je staat, wat doelen zijn, wat de ‘gap’ is etc. 

RFM toepassing binnen Google Ads

Binnen het tabblad Doelen -> Overzicht -> Doel bewerken kom je onderstaande type klanten tegen:

Dit heeft met onze introductie sterke overeenkomsten met RFM analyse. Google wil ervoor zorgen dat je -in dit geval- middels conversieacties de diverse segmenten de juiste aandacht kan geven. 

Welke data heb je nodig voor RFM analyse die binnen Google Ads past?

Minimale dataset per klant:
– Email adres (verplicht voor Customer Match)
– Telefoonnummer (optioneel, verhoogt match rate)
– Voor- en achternaam (optioneel, verhoogt match rate)
– Land (optioneel, voor internationale shops)
– Laatste aankoopdatum
– Aantal aankopen
– Totale omzet

Hoe kom je aan de data voor RFM analyse?

Voor Shopify:

Gebruik apps zoals Segments, Klaviyo of Lifetimely die automatisch RFM berekenen
Of export je order data naar Excel/Google Sheets en bereken zelf de RFM scores
Je hebt nodig: klant-ID, email, telefoonnummer, laatste orderdatum, aantal orders, totale orderwaarde

Voor WooCommerce:

Plugins zoals Metorik of RFM Analysis for WooCommerce
Of gebruik de standaard WooCommerce export functie en verwerk in Excel/Sheets

Voor Lightspeed/CCV/Custom:

Vraag je ontwikkelaar om een export met minimaal: email, laatste aankoopdatum, aantal aankopen, totale waarde
Sommige systemen hebben ingebouwde segmentatie features

Bereken RFM scores en maak de segmenten

De klanten moeten verdeeld worden in scores van 1-5 voor elk van de drie dimensies:

Recency Score (R):
R5 = gekocht in laatste 30 dagen
R4 = gekocht in laatste 31-90 dagen
R3 = gekocht in laatste 91-180 dagen
R2 = gekocht in laatste 181-365 dagen
R1 = gekocht >365 dagen geleden

Frequency Score (F):
F5 = 10+ aankopen
F4 = 5-9 aankopen
F3 = 3-4 aankopen
F2 = 2 aankopen
F1 = 1 aankoop

Monetary Score (M):
Dit hangt af van je gemiddelde orderwaarde. Bijvoorbeeld bij AOV van €75:
M5 = >€500 totale waarde
M4 = €250-€500
M3 = €150-€249
M2 = €75-€149
M1 = <€75

RFM segmenten

Champions
RFM Score: R5-F5-M5 of R5-F4-M5
Kenmerken: Recent gekocht, vaak gekocht, veel besteed.
Dit zijn je absolute topklanten. Ze kopen regelmatig, geven veel uit en zijn recent nog actief geweest. Deze groep verdient je beste aandacht en exclusieve behandeling.

Loyale Klanten
RFM Score: R4-F4-M4 of R5-F5-M4
Kenmerken: Consistente kopers met goede waarde.
Net iets minder intensief dan Champions, maar nog steeds zeer waardevol. Ze vormen de ruggengraat van je klantbestand en zijn betrouwbare terugkerende kopers.

Potentiële Loyalen
RFM Score: R5-F2-M3 of R4-F2-M3
Kenmerken: Recent gekocht, kans op herhaling.
Deze klanten hebben recent een paar keer gekocht. Nu is het moment om ze te activeren naar loyale status. Met de juiste aanpak kunnen ze doorgroeien naar je Champions segment.

Recent Actief
RFM Score: R5-F1-M2
Kenmerken: Eerste aankoop, nog in testfase.
Nieuwe klanten die net hun eerste bestelling hebben geplaatst. Het cruciale moment om ze te overtuigen van een tweede aankoop en een langdurige relatie op te bouwen.

Winback Hoog Potentieel
RFM Score: R2-F4-M4 of R1-F5-M5
Kenmerken: Waren goede klanten, nu inactief.
Dit waren ooit Champions of Loyale klanten, maar ze zijn weggevallen. Door hun historische waarde hebben ze hoge prioriteit om terug te winnen.

Winback Laag Potentieel
RFM Score: R1-F2-M2
Kenmerken: Weinig historie, al lang inactief.
Deze klanten waren nooit super actief en zijn nu al een tijd weg. Winback is mogelijk, maar de verwachte return is lager dan bij Winback Hoog Potentieel.

Cold Sleepers
RFM Score: R1-F1-M1
Kenmerken: Minimale waarde, al lang inactief.
Eenmalige kopers met lage waarde die al meer dan een jaar niet actief zijn geweest. Deze groep levert meestal de laagste ROI op en vraagt om een conservatieve aanpak.

Zoek nu juiste RFM segmenten bij de de conversieactie bewerkingen en maak er klantlijsten van, zodat je die verfijning kunt aanbrengen binnen Google Ads.

In een volgend artikel gaan we aan de slag met de andere mogelijkheden die RFM analyse biedt binnen Google Ads.

Kom je er zelf niet uit? Neem dan contact op, wij kunnen RFM analyses voor je uitdraaien.