Apa itu Analisis RFM? Cara Menggunakannya untuk Segmentasi Pelanggan

Pemasar yang cerdas mengetahui nilai dari "kenali pelanggan Anda". Jadi, alih-alih hanya menghasilkan lebih banyak klik, pemasar perlu mengikuti perubahan paradigma dari peningkatan CTR (Click-Through Rates) ke retensi, komitmen, dan mengembangkan hubungan pelanggan.

Alih-alih menginterpretasikan seluruh basis pelanggan secara keseluruhan, akan lebih berguna untuk mensegmentasikan mereka ke dalam kelompok yang serupa, mengetahui sifat setiap kelompok, dan melibatkan mereka dengan kampanye yang sesuai daripada melakukan segmentasi hanya berdasarkan usia atau geografi konsumen.

RFM adalah salah satu metode segmentasi yang paling andal, kuat, dan mudah digunakan untuk memberdayakan pemasar dalam menganalisis perilaku pelanggan.

Sekarang Anda pasti bertanya-tanya apa itu analisis RFM dan bagaimana Anda dapat memanfaatkannya untuk pertumbuhan bisnis Anda.

Jadi, tanpa penundaan lebih lanjut, mari kita lanjutkan dan mulai dari dasar.

Apa itu Analisis RFM?

RFM adalah singkatan dari Recency, Frequency, dan Monetary value. Nilai-nilai ini sesuai dengan ciri pelanggan yang penting.

Selanjutnya, metrik RFM ini adalah indikator utama perilaku pelanggan karena frekuensi dan nilai moneter memengaruhi nilai seumur hidup pelanggan, dan kebaruan memengaruhi retensi , ukuran keterlibatan.

Bisnis yang kurang dalam aspek moneter, seperti jumlah pembaca, pemirsa, atau produk yang berorientasi pada penjelajahan, dapat memanfaatkan parameter Keterlibatan daripada faktor Moneter.

Oleh karena itu mengarah pada penerapan RFE – variasi dari RFM . Selain itu, parameter Engagement ini dapat diartikan sebagai nilai gabungan berdasarkan beberapa metrik seperti rasio pentalan, jumlah halaman yang dikunjungi, durasi waktu kunjungan yang dihabiskan per halaman, dll.

Faktor RFM menjelaskan fakta-fakta ini:

• semakin baru pembelian, semakin aktif pelanggan dalam promosi
• semakin sering pelanggan membeli, semakin terlibat dan senang mereka
• nilai moneter membedakan pembelanja berat dari pembeli bernilai rendah

Segmentasi Pelanggan Menggunakan Analisis RFM

Setiap kali Anda berencana melakukan pembelanjaan pemasaran atau merumuskan promosi baru, pemasar ritel harus berhati-hati dalam melakukan segmentasi dan penargetan konsumen.

Ini akan menjadi pemborosan pengeluaran pemasaran jika, misalnya, kampanye iklan ditargetkan ke ribuan konsumen Anda. Selain itu, promosi pemasaran yang tidak ditargetkan seperti itu kemungkinan besar tidak akan memiliki tingkat konversi yang lebih tinggi dan bahkan dapat merusak nilai merek Anda.

Pengecer sekarang menggunakan metode canggih untuk mensegmentasi pelanggan mereka dan menargetkan upaya pemasaran mereka ke segmen ini. Di bawah analisis RFM, setiap pelanggan diberi skor berdasarkan tiga faktor, yaitu Kekinian , Frekuensi , dan Nilai moneter .

Akibatnya, analisis RFM memungkinkan perusahaan mengenali pelanggan yang paling mungkin menanggapi tawaran baru.

Mari kita lihat masing-masing faktor ini secara mendetail:

1. Keterkinian:

Keterkinian adalah prediktor paling signifikan tentang siapa yang lebih mungkin menerima tawaran. Konsumen yang baru membeli dari Anda lebih cenderung membeli lagi dari Anda daripada mereka yang tidak membeli baru-baru ini.

2. Frekuensi:

Faktor terpenting kedua adalah seberapa sering pelanggan ini membeli dari Anda. Semakin tinggi frekuensinya, semakin tinggi kemungkinan mereka mengakui penawaran Anda.

3. Moneter:

Faktor ketiga adalah jumlah uang yang dihabiskan pembeli ini untuk pembelian. Pelanggan yang telah membayar lebih tinggi cenderung membeli berdasarkan penawaran daripada mereka yang membelanjakan lebih sedikit.

Karena kita telah melihat ketiga faktor tersebut, sekarang saatnya untuk memahami cara kerjanya.

Bagaimana Cara Kerja Analisis RFM?

Analisis RFM setiap pelanggan diberi skor untuk kebaruan, frekuensi, dan nilai moneter, lalu total skor RFM Anda dihitung.

Skor kebaruan diperkirakan berdasarkan tanggal akuisisi terbaru mereka. Skor biasanya dikategorikan berdasarkan nilai. Misalnya, sebuah perusahaan dapat mengembangkan sistem kategori 1 sampai 5, lima menjadi yang tertinggi.

Oleh karena itu, dalam hal ini konsumen yang telah membeli dalam waktu satu bulan memiliki skor kebaruan lima, dan pelanggan yang membeli dalam waktu 1-3 bulan memiliki skor empat, dan seterusnya.

Selanjutnya, skor frekuensi diperkirakan berdasarkan berapa kali pelanggan membeli. Pelanggan dengan frekuensi yang lebih tinggi mendapatkan skor yang lebih tinggi.

Pada akhirnya, pelanggan diberikan skor berdasarkan jumlah yang mereka keluarkan untuk akuisisi mereka. Untuk mengukur skor ini, Anda dapat memperkirakan jumlah aktual yang dibelanjakan atau rata-rata yang dibelanjakan per kunjungan.

Dengan menambahkan ketiga skor, skor RFM akhir dihitung. Konsumen dengan skor RFM terkuat dianggap sebagai konsumen yang paling mungkin menjawab penawaran mereka.

Segmentasi pelanggan

Analisis RFM mendukung pengecer dalam mensegmentasi konsumen dan merencanakan penawaran dan promosi berdasarkan profil mereka.

Berikut adalah beberapa contohnya:

• Konsumen dengan skor RFM tinggi secara keseluruhan melayani pelanggan terbaik.
• Konsumen dengan skor RFM keseluruhan yang tinggi tetapi memiliki skor frekuensi 1 adalah konsumen baru. Perusahaan dapat memberikan penawaran khusus bagi konsumen tersebut untuk meningkatkan kunjungan mereka.
• Anda dapat menginterpretasikan analisis RFM bersama dengan data pelanggan lain, seperti tingkat pendapatan mereka, dan jenis kelamin untuk mengelompokkan basis pelanggan.
• Pelanggan yang memiliki skor frekuensi tinggi tetapi skor kebaruan rendah adalah konsumen yang sering berkunjung tetapi belum lama berkunjung. Untuk konsumen ini, perusahaan diharuskan memberikan promosi untuk membawa mereka kembali ke toko atau menjalankan survei untuk mengetahui mengapa mereka meninggalkan toko.
• Anda dapat menginterpretasikan skor RFM bersama dengan hasil kampanye untuk menghilangkan pelanggan yang tidak responsif dan lebih meningkatkan kampanye.
• Anda dapat memeriksa skor analisis RFM dan produk yang mereka beli untuk membuat penawaran yang sangat bertarget untuk semua segmen pelanggan.

Klik di sini untuk informasi lebih lanjut tentang Segmentasi Pelanggan

Kesimpulan

Analisis RFM adalah pendekatan yang menarik untuk membantu Anda mengenali pelanggan terbaik Anda dan membangun kampanye yang lebih tepat sasaran. Namun, RFM sendiri tidak cukup.

Sebaliknya, pengecer harus membuat profil pelanggan yang lebih rinci, termasuk demografi, pola pembelian, dan perilaku mereka, dan menerapkan informasi ini bersama dengan RFM untuk memberikan nilai yang lebih baik kepada pelanggan.