การวิเคราะห์ RFM คืออะไร? วิธีใช้สำหรับการแบ่งกลุ่มลูกค้า

นักการตลาดที่ชาญฉลาดรู้ถึงคุณค่าของ "รู้จักลูกค้าของคุณ" ดังนั้น แทนที่จะสร้างเพียงการคลิกเพิ่มขึ้น นักการตลาดจำเป็นต้องปฏิบัติตามกระบวนทัศน์ที่เปลี่ยนไปจาก CTR ที่เพิ่มขึ้น (อัตราการคลิกผ่าน) ไปสู่การรักษาลูกค้า ความมุ่งมั่น และการพัฒนาความสัมพันธ์กับลูกค้า

แทนที่จะตีความฐานลูกค้าทั้งหมดโดยรวม การแบ่งกลุ่มออกเป็นกลุ่มที่คล้ายกัน รู้จักลักษณะของทุกกลุ่ม และมีส่วนร่วมกับแคมเปญที่เหมาะสมแทนการแบ่งกลุ่มตามอายุหรือภูมิศาสตร์ของผู้บริโภคเพียงอย่างเดียวจะมีประโยชน์มากกว่า

RFM เป็นหนึ่งในวิธีการแบ่งส่วนที่มีประสิทธิภาพและน่าเชื่อถือที่สุด และวิธีการใช้งานที่ง่ายเพื่อช่วยให้นักการตลาดสามารถวิเคราะห์พฤติกรรมของลูกค้าได้

ตอนนี้คุณต้องสงสัยว่า การวิเคราะห์ RFM คืออะไร และคุณจะใช้ประโยชน์จากมันเพื่อการเติบโตของธุรกิจได้อย่างไร

ดังนั้นอย่ารอช้า เรามาเริ่มกันตั้งแต่พื้นฐานกันเลยดีกว่า

การวิเคราะห์ RFM คืออะไร?

RFM ย่อมาจาก Recency, Frequency และ Monetary value ค่าเหล่านี้สอดคล้องกับคุณลักษณะที่สำคัญของลูกค้า

นอกจากนี้ เมตริก RFM เหล่านี้ยังเป็นตัวบ่งชี้ชั้นนำของพฤติกรรมของลูกค้า เนื่องจากความถี่และมูลค่าที่เป็นตัวเงินจะส่งผลต่อมูลค่าตลอดอายุการใช้งานของลูกค้า และความใหม่จะ ส่งผลต่อการรักษา ลูกค้า ซึ่งเป็นการวัดการมีส่วนร่วม

ธุรกิจที่ขาดปัจจัยทางการเงิน เช่น จำนวนผู้อ่าน จำนวนผู้ชม หรือผลิตภัณฑ์ที่มุ่งเน้นการท่องเว็บ อาจใช้พารามิเตอร์การมีส่วนร่วมมากกว่าปัจจัยทางการเงิน

จึงนำไปสู่การใช้ RFE ซึ่งเป็นรูปแบบหนึ่งของ RFM นอกจากนี้ พารามิเตอร์การมีส่วนร่วมนี้สามารถตีความได้ว่าเป็นค่าผสมโดยอิงจากเมตริกต่างๆ เช่น อัตราตีกลับ จำนวนหน้าที่เข้าชม ระยะเวลาการเข้าชมที่ใช้ต่อหน้า เป็นต้น

ปัจจัย RFM อธิบายข้อเท็จจริงเหล่านี้:

• ยิ่งซื้อล่าสุด ลูกค้าก็ยิ่งมีโปรโมชั่นมากขึ้นเท่านั้น
• ยิ่งลูกค้าซื้อบ่อยเท่าไหร่ พวกเขาก็ยิ่งมีส่วนร่วมและยินดีมากขึ้นเท่านั้น
• มูลค่าที่เป็นตัวเงินทำให้ผู้ใช้จ่ายเงินจำนวนมากแตกต่างจากผู้ซื้อที่มีมูลค่าต่ำ

การแบ่งกลุ่มลูกค้าโดยใช้การวิเคราะห์ RFM

เมื่อใดก็ตามที่คุณวางแผนที่จะใช้จ่ายด้านการตลาดหรือกำหนดโปรโมชั่นใหม่ นักการตลาดรายย่อยจะต้องระมัดระวังเกี่ยวกับการแบ่งส่วนและการกำหนดเป้าหมายผู้บริโภค

จะเป็นการสิ้นเปลืองค่าใช้จ่ายด้านการตลาด หากแคมเปญโฆษณากำหนดเป้าหมายไปที่ผู้บริโภคนับพันรายของคุณ ยิ่งไปกว่านั้น การส่งเสริมการตลาดที่ไม่ตรงเป้าหมายดังกล่าวไม่น่าจะมีอัตราคอนเวอร์ชั่นที่สูงกว่า และอาจทำให้มูลค่าแบรนด์ของคุณเสียหายได้

ขณะนี้ผู้ค้าปลีกใช้วิธีการที่ซับซ้อนในการแบ่งกลุ่มลูกค้าและกำหนดเป้าหมายความพยายามทางการตลาดไปยังกลุ่มเหล่านี้ ภายใต้การวิเคราะห์ RFM ลูกค้าทุกรายจะได้รับคะแนนตามปัจจัยสามประการ ได้แก่ ความ ใหม่ ความถี่ และ มูลค่า เงิน

ผลที่ตามมาคือ การวิเคราะห์ RFM ช่วยให้บริษัทรู้จักลูกค้าที่มีแนวโน้มที่จะตอบสนองต่อข้อเสนอใหม่มากที่สุด

เรามาดูรายละเอียดแต่ละปัจจัยเหล่านี้กัน:

1. ความใหม่:

ความใหม่เป็นตัวทำนายที่สำคัญที่สุดว่าใครมีแนวโน้มที่จะตอบรับข้อเสนอมากกว่ากัน ผู้บริโภคที่เพิ่งซื้อจากคุณมีแนวโน้มที่จะซื้ออีกครั้งจากคุณมากกว่าผู้ที่ไม่ได้ซื้อเมื่อเร็วๆ นี้

2. ความถี่:

ปัจจัยที่สำคัญที่สุดอันดับสองคือความถี่ที่ลูกค้าเหล่านี้ซื้อจากคุณ ยิ่งความถี่สูงเท่าไร โอกาสที่พวกเขาจะตอบรับข้อเสนอของคุณก็จะยิ่งสูงขึ้นเท่านั้น

3. การเงิน:

ปัจจัยที่สามคือจำนวนเงินที่ผู้ซื้อเหล่านี้ใช้ในการซื้อ ลูกค้าที่จ่ายเงินสูงกว่ามีแนวโน้มที่จะซื้อตามข้อเสนอมากกว่าลูกค้าที่ใช้จ่ายน้อยกว่า

เนื่องจากเราได้เห็นปัจจัยทั้งสามแล้ว จึงถึงเวลาที่ต้องทำความเข้าใจว่ามันทำงานอย่างไร

การวิเคราะห์ RFM ทำงานอย่างไร

การวิเคราะห์ RFM ลูกค้าทุกรายจะได้รับคะแนนสำหรับความใหม่ ความถี่ และมูลค่าเงิน จากนั้นจึงคำนวณคะแนน RFM ทั้งหมดของคุณ

คะแนนความใหม่จะประเมินตามวันที่ได้รับล่าสุด คะแนนมักจะจัดหมวดหมู่ตามค่าต่างๆ ตัวอย่างเช่น บริษัทอาจพัฒนาระบบหมวดหมู่ตั้งแต่ 1 ถึง 5 ซึ่งห้าคือระดับสูงสุด

ดังนั้น ในกรณีนี้ ผู้บริโภคที่ซื้อภายในหนึ่งเดือนมีคะแนนความใหม่เท่ากับ 5 และลูกค้าที่ซื้อภายใน 1-3 เดือนจะมีคะแนน 4 คะแนน เป็นต้น

นอกจากนี้ คะแนนความถี่ยังประเมินตามจำนวนครั้งที่ลูกค้าซื้อ ลูกค้าที่มีความถี่สูงกว่าจะได้รับคะแนนสูงกว่า

ท้ายที่สุดแล้ว ลูกค้าจะได้รับคะแนนตามจำนวนเงินที่พวกเขาใช้ในการหาลูกค้าใหม่ สำหรับการวัดคะแนนนี้ คุณอาจประเมินจำนวนเงินที่ใช้จริงหรือค่าใช้จ่ายเฉลี่ยต่อการเข้าชม

เมื่อรวมคะแนนทั้งสามเข้าด้วยกัน คะแนน RFM สุดท้ายจะถูกคำนวณ ผู้บริโภคที่มีคะแนน RFM สูงที่สุดถือเป็นกลุ่มที่มีแนวโน้มจะตอบรับข้อเสนอของตนมากที่สุด

การแบ่งกลุ่มลูกค้า

การวิเคราะห์ RFM สนับสนุนผู้ค้าปลีกในการแบ่งกลุ่มผู้บริโภคและวางแผนข้อเสนอและการส่งเสริมการขายตามโปรไฟล์ของพวกเขา

ต่อไปนี้เป็นบางกรณี:

• ผู้บริโภคที่มีคะแนน RFM สูงโดยรวมให้บริการลูกค้าที่ดีที่สุด
• ผู้บริโภคที่มีคะแนน RFM โดยรวมสูง แต่มีคะแนนความถี่เป็น 1 ถือว่าใหม่ บริษัทสามารถให้ข้อเสนอพิเศษสำหรับผู้บริโภคเหล่านี้เพื่อเพิ่มการเยี่ยมชมของพวกเขา
• คุณสามารถตีความการวิเคราะห์ RFM ร่วมกับข้อมูลลูกค้าอื่นๆ เช่น ระดับรายได้ และเพศ เพื่อแบ่งกลุ่มฐานลูกค้า
• ลูกค้าที่มีคะแนนความถี่สูงแต่คะแนนความใหม่ต่ำคือผู้บริโภคที่เคยเข้าชมค่อนข้างบ่อยแต่เพิ่งไม่ได้ไปเยี่ยมชมเมื่อเร็วๆ นี้ สำหรับผู้บริโภคเหล่านี้ บริษัทจำเป็นต้องจัดโปรโมชั่นเพื่อนำพวกเขากลับมาที่ร้านหรือทำแบบสำรวจเพื่อค้นหาสาเหตุที่พวกเขาละทิ้งร้าน
• คุณสามารถตีความคะแนน RFM ร่วมกับผลลัพธ์ของแคมเปญเพื่อกำจัดลูกค้าที่ไม่ตอบสนองและปรับปรุงแคมเปญต่อไป
• คุณสามารถตรวจสอบคะแนนการวิเคราะห์ RFM และผลิตภัณฑ์ที่พวกเขาซื้อเพื่อสร้างข้อเสนอที่ตรงเป้าหมายอย่างยิ่งสำหรับลูกค้าทุกกลุ่ม

คลิกที่นี่เพื่อดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ การแบ่งกลุ่มลูกค้า

บทสรุป

การวิเคราะห์ RFM เป็นแนวทางที่น่าสนใจเพื่อช่วยให้คุณรู้จักลูกค้าที่ดีที่สุดและสร้างแคมเปญที่ตรงเป้าหมายมากขึ้น อย่างไรก็ตาม RFM เองก็ไม่เพียงพอ

ผู้ค้าปลีกควรสร้างโปรไฟล์ลูกค้าที่ละเอียดมากขึ้น ซึ่งรวมถึงข้อมูลประชากร รูปแบบการซื้อ และพฤติกรรม และใช้ข้อมูลนี้ร่วมกับ RFM เพื่อนำเสนอคุณค่าที่ดีกว่าแก่ลูกค้า