Phân khúc khách hàng hiệu quả hơn với Phân tích RFM

 

Phân tích RFM là gì?

 

RFM trong phân tích RFM là viết tắt của lần truy cập gần đây, tần suất và giá trị tiền tệ. Phân tích RFM là một cách phân khúc và xếp hạng khách hàng dựa trên khả năng họ sẽ hành động như thế nào trong tương lai. Tiêu chí cho phân tích này như sau: khách hàng đã mua hàng gần đây như thế nào, tần suất mua hàng và số tiền họ chi tiêu. Thông qua phân tích RFM, các công ty có thể xác định khách hàng nào là trung thành nhất và đáng được đối xử đặc biệt. 

Lần truy cập gần đây

 

Lần truy cập gần đây đề cập đến ngày mua hàng cuối cùng của khách hàng. Lưu ý rằng nó không quan trọng những gì đã được mua. Nếu một giao dịch mua được thực hiện gần đây (chẳng hạn như trong vài tuần trước), thì khách hàng vẫn có thương hiệu mới trong tâm trí của họ và nhiều khả năng sẽ chọn cùng một thương hiệu cho giao dịch tiếp theo của họ. Đây là lý do tại sao các doanh nghiệp B2C thường tìm kiếm khách hàng mới và nhắm mục tiêu họ trong quảng cáo của họ.

 

tần số

 

Yếu tố tiếp theo là tần suất mua hàng trong một khoảng thời gian nhất định. Điều này có thể rất khác nhau tùy thuộc vào bản chất của sản phẩm / dịch vụ của bạn và mức giá.

 

Khách hàng mua sản phẩm của bạn càng thường xuyên thì mức độ gắn bó của họ với thương hiệu và cảm giác trung thành của họ càng mạnh mẽ. Đây là chỉ số chính xác định giá trị lâu dài của khách hàng. 

 

Tiền tệ

 

Yếu tố tiền tệ là tổng số tiền mua hàng; nếu chúng ta chỉ xem xét tiền tệ, một khách hàng được coi là một khách hàng tốt nếu tổng số tiền lớn ngay cả khi tần suất mua hàng nhỏ. Tuy nhiên, nếu bao gồm cả quan điểm về tần suất, thì định vị của khách hàng sẽ thay đổi.

 

Ví dụ: nếu một khách hàng đã từng mua hàng thường xuyên và tổng số tiền lớn, nhưng không có lịch sử mua hàng gần đây, thì khách hàng đó được coi là đã chuyển sang sản phẩm của đối thủ cạnh tranh.

 

Trong phân tích RFM, khách hàng được phân tích không phải từ một quan điểm duy nhất, mà bằng cách kết hợp ba yếu tố gần đây, tần suất và tiền tệ.

 

Lợi ích của phân tích RFM là khách hàng tồn tại một cách mơ hồ có thể được nhóm lại và tổ chức. Vì họ có thể được xếp hạng là khách hàng tốt, khách hàng mới, v.v., nên có thể thực hiện các hành động có khả năng gắn bó với từng người trong số họ.

 

 

Ưu và nhược điểm của phân tích RFM

 

Ưu điểm

 

Bằng cách tiến hành phân tích RFM, bạn có thể xác định những khách hàng có ít giá trị hơn trong dài hạn - chẳng hạn như những khách hàng ít có khả năng mua hàng hơn trong tương lai. Sau đó, bạn có thể dành ít thời gian hơn để tiếp cận nhóm này và tập trung nỗ lực vào những khách hàng có nhiều khả năng dẫn đến bán hàng hơn. Điều này cho phép cả nhóm tiếp thị và bán hàng của bạn làm việc hiệu quả hơn và đạt được kết quả nhanh hơn.

 

Nhược điểm

 

Phân tích RFM có thể thu được kết quả tốt hơn khi dữ liệu của bạn càng chi tiết - tuy nhiên, đồng thời, việc phân tích thực tế có thể tốn khá nhiều thời gian. 

 

Ngoài ra, phân tích RFM ưu tiên những khách hàng đã mua gần đây nhất là những khách hàng tốt nhất, vì vậy có khả năng bỏ qua những khách hàng tốt chỉ mua hàng một lần trong một năm hoặc lâu hơn.

 

Cũng có thể có những khách hàng đã không mua hàng trong khoảng thời gian được đo lường, nhưng thực sự rất có động cơ mua hàng từ công ty của bạn. Nếu bỏ qua, nó có thể dẫn đến việc khách hàng bỏ cuộc do không theo dõi.

 

Để đảm bảo rằng bạn đánh giá khách hàng của mình một cách chính xác, bạn nên kết hợp nhiều phương pháp phân tích khác nhau thay vì chỉ dựa vào phân tích RFM.

 

 

Cách tiến hành phân tích RFM

 

Phân tích RFM được thực hiện theo ba bước chính: thu thập dữ liệu, quyết định các giá trị cơ sở và tổng hợp thông tin.


1. Thu thập dữ liệu khách hàng

Thu thập tất cả dữ liệu bạn có thể, từ cả mua hàng trực tuyến và ngoại tuyến. Tiếp theo, sắp xếp dữ liệu riêng biệt theo ngày mua, số lần mua trong một khoảng thời gian nhất định và tổng số lần mua.

 

Phân tích RFM không tính đến (những) sản phẩm họ đã mua. Nếu bạn cũng muốn phân tích theo sản phẩm, bạn có thể chỉ cần thêm một cột riêng trong bảng tính của mình để bao gồm thông tin này.


2. Đặt các giá trị cơ sở để sử dụng làm điểm tham chiếu

Xác định các giá trị cơ bản cho R, F và M. Ví dụ: đối với lần truy cập gần đây, hãy đặt khoảng thời gian cho những gì bạn xác định là mua hàng gần đây, chẳng hạn như trong vòng một tuần, trong vòng hai tuần, trong vòng nửa tháng, v.v. Ngoài ra, hãy xác định các giá trị cho các danh mục tần suất và tiền tệ.

 

Sẽ không có vấn đề gì nếu bạn không thiết lập các giá trị này một cách hoàn hảo ngay lần đầu tiên. Chỉ cần cố gắng chọn những giá trị này để làm điểm tham chiếu và đặt chúng một cách hợp lý.


3. Nhóm dữ liệu và xếp hạng khách hàng của bạn

 

Cuối cùng, sau đó, bạn có thể nhóm dữ liệu theo các giá trị được đặt ở bước 2. Ví dụ: một khách hàng có thể có tần suất mua hàng cao vì họ đã mua ba lần trong năm qua, nhưng số tiền bỏ ra thấp vì tất cả đều là sản phẩm rẻ tiền. 

 

Sau đó, dựa trên mức độ hoạt động của họ trong từng danh mục, hãy xếp hạng họ là khách hàng VIP, khách hàng lặp lại, khách hàng mới, khách hàng không hoạt động, v.v.

 

Khi dữ liệu được hiểu và phân tích đầy đủ, bạn có thể thảo luận và quyết định cách tiếp cận tốt nhất cho từng loại khách hàng.

 

Các ví dụ về phân tích RFM

 

Một số có thể thấy khó hình dung cách sử dụng phân tích RFM. Đây là hai ví dụ về cách thực sự sử dụng phân tích RFM.

 

Đặt mình vào suy nghĩ của khách hàng

 

Khách hàng VIP, hoặc những người có điểm cao cho cả 3 hạng mục RFM, thường có sự gắn bó với thương hiệu và muốn cảm thấy rằng họ được doanh nghiệp coi trọng. Do đó, thật thông minh khi đưa ra những món quà và dịch vụ đặc biệt cho những khách hàng quan trọng này, chẳng hạn như giúp họ tiếp cận với các sản phẩm mới trước những khách hàng bình thường.

 

Những khách hàng VIP này không cần bán hàng chớp nhoáng để thuyết phục họ mua hàng - họ đã là những người mua trung thành và thay vào đó họ phản ứng tốt hơn với sự đối xử đặc biệt, được cá nhân hóa trực tiếp từ thương hiệu dành cho họ.

 

Tiền tệ thấp có nghĩa là sức mua kém hơn

 

Nhìn chung, những khách hàng chỉ mua những sản phẩm rẻ hơn là những người có sức mua kém hơn. Họ không có khả năng đóng góp đáng kể vào lợi nhuận của công ty bạn. Tuy nhiên, nếu tần suất xuất hiện nhiều thì họ vẫn sẵn sàng mua, vì vậy bạn có thể tiếp cận nhóm này với các chương trình giảm giá, ưu đãi đặc biệt.

 

Mặt khác, nếu giá trị tiền tệ cao nhưng tần suất thấp, khách hàng có thể được cho là có sức mua cao, vì vậy điều quan trọng là phải xem xét lý do tại sao tần suất không tăng và đưa ra chiến lược để làm việc trên số liệu này .

 

 

Những điểm cần thận trọng với phân tích RFM 

 

Có một số hạn chế đối với phân tích RFM mà bạn nên biết trước khi tham gia.

 

Nó không thích hợp cho các sản phẩm không được sử dụng thường xuyên

 

Phương pháp phân tích này không hoạt động với các dịch vụ hoặc sản phẩm chỉ được mua một vài lần trong đời của khách hàng. Tần số quá thấp nên không thể thu được dữ liệu chính xác.

 

Mục tiêu của phân tích RFM phải là sản phẩm được mua thường xuyên và khi họ có thể dễ dàng chuyển sang sản phẩm của đối thủ cạnh tranh.

 

Chỉ có thể phân tích mức bề mặt

 

Không thể phân tích lý do tại sao mỗi khách hàng lại mua hàng. Nếu bạn cũng muốn yếu tố này, bạn nên kết hợp RFM với một hình thức phân khúc khách hàng khác.

 

Đừng quên về những khách hàng không hoạt động

 

Trong phân tích RFM, những khách hàng đã mua hàng gần đây hoặc thường xuyên được coi là khách VIP. Do đó, những khách hàng chỉ tình cờ không mua hàng trong khoảng thời gian đã đo, hoặc những khách hàng lâu năm với tần suất thấp có thể bị đánh giá là không đáng được quan tâm.

 

Hãy lưu ý phòng tránh sai sót này và chuẩn bị một cách tiếp cận khác cho những khách hàng lớn tuổi, tần suất thấp để bạn có thể giữ họ tương tác và quen thuộc với thương hiệu của bạn.

 
Các bài tương tự:

1. Điểm khuyến mại ròng là gì? Công cụ tính toán, điểm chuẩn và NPS
2. 5 phương pháp bán hàng hàng đầu cần xem xét cho doanh nghiệp của bạn