Kundschaft nach Kaufverhalten gruppieren (RFM)

Prompt, der Kundschaft nach letztem Kauf, Kaufhäufigkeit und Umsatz in wenige Gruppen mit passender Maßnahme einteilt. Kopiere ihn in ein KI-Tool deiner Wahl, das dann die Kundschaft gruppiert.

Thema: Tabellen & Daten
Art: Prompt
Niveau: Fortgeschritten
Zeit: ca. 10 Min.

Ergebnisse hängen vom Tool, vom Modell und von deinen Angaben ab.

Ergebnis-Vorschau

Beispiel: von unserer Redaktion geschrieben, keine echte KI-Ausgabe.

Grenzen (12 Monate): letzter Kauf bis 60 / 61 bis 180 / über 180 Tage; Käufe 1 / 2 bis 4 / 5 und mehr; Umsatz bis 50 € / 51 bis 200 € / über 200 € 1. Treue Stammkundschaft: 140 Kundennummern, 46 % Umsatz → früher Zugang zu Neuheiten 2. Neue Kundschaft: 310, 12 % → zweiter Kauf mit Pflegetipps zum Produkt 3. Früher aktiv: 220, 18 % → Rückfrage, was gefehlt hat 4. Einmalige Käufe: 900, 9 % → keine Sonderaktion, nur regulärer Newsletter mit Einwilligung Prüfen: 12 Kundennummern mit über 40 Käufen sind vermutlich Firmenkundschaft.

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GeschäftWas verkaufst du?

ZeitraumWelcher Zeitraum?

DatenFüge Bestellungen mit Kundennummer, Datum und Betrag ein, ohne Namen oder Adressen

Dein Prompt

Gruppiere unsere Kundschaft nach Kaufverhalten mit der RFM-Methode.
Geschäft: [Geschäft]
Zeitraum der Daten: [Zeitraum]
Daten:
<data>
[Daten]
</data>
Vorgehen: 1. Berechne je Kundennummer drei Werte: Tage seit dem letzten Kauf (R), Zahl der Käufe (F) und Umsatz (M) im Zeitraum. 2. Teile jeden Wert in drei Stufen ein und erkläre die Grenzen, statt sie ungeprüft festzulegen. 3. Bilde daraus höchstens sechs Gruppen mit verständlichen Namen, etwa treue Stammkundschaft, neue Kundschaft, einmalige Käufe, früher aktiv. 4. Nenne je Gruppe Anzahl, Umsatzanteil und eine Maßnahme, die zur Gruppe passt. 5. Zeige die Formeln oder Schritte, damit ich die Auswertung in der Tabelle nachbauen kann. Arbeite nur mit Kundennummern, nicht mit Namen oder Kontaktdaten, und markiere Auffälligkeiten wie Rücksendungen oder Firmenkäufe mit „Prüfen:“.

Achte besonders darauf, Gruppengrenzen offenzulegen und nur mit Kundennummern statt persönlichen Daten zu arbeiten.

Prüfe vor deiner Antwort: Sind alle Vorgaben erfüllt? Fehlt eine wichtige Angabe oder steht noch ein Platzhalter in eckigen Klammern im Text, frag nach, statt zu raten. Kennzeichne Annahmen als solche.

Gruppiere unsere Kundschaft nach Kaufverhalten mit der RFM-Methode.
Geschäft: [Geschäft]
Zeitraum der Daten: [Zeitraum]
Daten:
<data>
[Daten]
</data>
Vorgehen: 1. Berechne je Kundennummer drei Werte: Tage seit dem letzten Kauf (R), Zahl der Käufe (F) und Umsatz (M) im Zeitraum. 2. Teile jeden Wert in drei Stufen ein und erkläre die Grenzen, statt sie ungeprüft festzulegen. 3. Bilde daraus höchstens sechs Gruppen mit verständlichen Namen, etwa treue Stammkundschaft, neue Kundschaft, einmalige Käufe, früher aktiv. 4. Nenne je Gruppe Anzahl, Umsatzanteil und eine Maßnahme, die zur Gruppe passt. 5. Zeige die Formeln oder Schritte, damit ich die Auswertung in der Tabelle nachbauen kann. Arbeite nur mit Kundennummern, nicht mit Namen oder Kontaktdaten, und markiere Auffälligkeiten wie Rücksendungen oder Firmenkäufe mit „Prüfen:“.

Achte besonders darauf, Gruppengrenzen offenzulegen und nur mit Kundennummern statt persönlichen Daten zu arbeiten.

Prüfe vor deiner Antwort: Sind alle Vorgaben erfüllt? Fehlt eine wichtige Angabe oder steht noch ein Platzhalter in eckigen Klammern im Text, frag nach, statt zu raten. Kennzeichne Annahmen als solche.

Das ist eine Anleitung für eine KI, noch nicht das Ergebnis.

Damit funktioniert der Prompt

Diese KI-Tools eignen sich für diesen Prompt:

So gehst du vor

Fülle die Felder aus oder tippe auf einen Vorschlag. Lass Namen, Adressen und andere persönliche Daten weg.
Kopiere den fertigen Prompt in ein KI-Tool deiner Wahl.
Prüfe vor jeder Aktion, ob du die Gruppe mit dieser Maßnahme ansprechen darfst, etwa ob für Werbung per E-Mail eine Einwilligung vorliegt.

Warum funktioniert das?

Drei einfache Werte reichen, um treue, neue und abwandernde Kundschaft zu unterscheiden. Erklärte Grenzen machen die Gruppen nachvollziehbar und später vergleichbar.

Tipps

Saisonware verzerrt den Wert „letzter Kauf“. Wähle dann einen Zeitraum, der mindestens eine ganze Saison umfasst.

Du darfst unsere Prompts frei nutzen, auch beruflich. Bitte veröffentliche sie nicht als eigene Sammlung. Für KI-Ergebnisse übernehmen wir keine Gewähr; prüfe sie selbst. Nutzungsbedingungen

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