RFM là gì? Vai trò của phân tích RFM đối với doanh nghiệp

Phân tích RFM là gì?

RFM là mô hình phân tích phân khúc khách hàng trong lĩnh vực tiếp thị và quản lý quan hệ khách hàng. Mô hình RFM đánh giá các khía cạnh quan trọng của hành vi tiêu dùng dựa trên 3 yếu tố: Rencency (thời gian mua hàng gần nhất), Frequency (tần suất mua hàng), Monetary (tổng số tiền mua hàng).  Với 3 yếu tố này, khách hàng được phân loại thành nhiều nhóm khác nhau, chẳng hạn như khách hàng tiềm năng, khách hàng trung thành, khách hàng lưu động,.... Data Analyst là làm gì? Là người trực tiếp phân tích mô hình RFM cho doanh nghiệp.

>>>Xem thêm: Đăng ký ngay khóa học BA uy tín, chất lượng hiện nay.

Tầm quan trọng của phân tích RFM

RFM model đóng vai trò vô cùng quan trọng trong việc cung cấp cho doanh nghiệp bức tranh toàn diện về hành vi tiêu dùng của khách hàng, đồng thời giúp doanh nghiệp dự đoán được tiềm năng của từng phân khúc khách hàng khác nhau. Có những lợi ích cụ thể mà phân tích RFM mang lại như sau:

Hiểu rõ từng nhóm khách hàng

Phân tích RFM cho phép doanh nghiệp phân loại khách hàng thành từng nhóm nhỏ dựa trên hành vi tiêu dùng. Thêm vào đó, việc phân loại khách hàng giúp doanh nghiệp có thể tập trung vào từng nhóm khách hàng nhất định để xây dựng các chiến lược Marketing thích hợp.

Tăng tỷ lệ chuyển đổi

Phân tích RFM tạo cơ hội cho doanh nghiệp gia tăng tỷ lệ chuyển đổi thông qua việc tập trung vào các khách hàng quan trọng hơn. Nhờ hiểu rõ hành vi tiêu dùng của các nhóm khách hàng, doanh nghiệp có thể thiết lập các kế hoạch Marketing hiệu quả giúp tăng tỷ lệ chuyển đổi của từng nhóm khách hàng.

Tối ưu hoá chiến lược kinh doanh

Thông qua việc tập trung vào các khách hàng quan trọng, phân tích RFM giúp doanh nghiệp tối ưu hóa chiến lược kinh doanh thành công. Doanh nghiệp có thể áp dụng những thông tin có được từ phân tích RFM để xem xét và đánh giá chiến lược kinh doanh hiện tại có đảm bảo không, từ đó đưa ra kế hoạch cải tiến phù hợp.

XEM THÊM CÁC BÀI VIẾT KHÁC:

• Data Cleaning là gì? Làm sạch dữ liệu bằng phương pháp nào?
• Biểu đồ kết hợp là gì? Khi nào sử dụng biểu đồ kết hợp?
• Manufacturing Overhead là gì? Cách tính chi phí sản xuất chung cụ thể.

Các yếu tố trong phân tích RFM

Như đã đề cập ở trên, mô hình RFM phân tích khách hàng dựa trên 3 yếu tố Recency, Frequency và Monetary:

Recency

Recency là chỉ số được dùng để đo lường thời gian mua hàng gần nhất của khách hàng, đây được xem là yếu tố quan trọng để đánh giá mức độ tương tác của khách hàng với doanh nghiệp.  Khi áp dụng mô hình RFM, khách hàng được xem là có giá trị cao khi lần mua hàng gần nhất của họ xảy ra gần đây hơn. Ví dụ, khách hàng mới mua hàng vào tuần trước sẽ có mức Recency cao hơn so với khách hàng mua hàng cách đây một tháng.

Trong phân tích RFM, Recency được sử dụng để phân loại khách hàng thành những nhóm như sau:

• Khách hàng mới: Lần mua hàng gần nhất xảy ra gần đây là tiềm năng cho việc tương tác và tiếp thị tiếp theo.
• Khách hàng thường xuyên: Lần mua hàng gần nhất xảy ra không quá lâu, đánh dấu mức độ tương tác với doanh nghiệp liên tục.
• khách hàng có khả năng rời bỏ: Lần mua hàng gần nhất xảy ra đã lâu và có dấu hiệu suy giảm sự quan tâm của khách hàng hoặc mất dần liên hệ với doanh nghiệp.
• Khách hàng không hoạt động: Lần mua hàng gần nhất xảy ra rất lâu và không còn bất kỳ hoạt động mới nào. Nhóm khách hàng này thường không tương tác hoặc mất quan tâm đến doanh nghiệp.

Frequency

Frequency là chỉ số xác định số lần mua hàng của khách hàng trong khoảng thời gian nhất định và đánh giá mức độ tương tác của họ đối với doanh nghiệp. Nếu một khách hàng thường xuyên mua hàng thì khách hàng đó được xem là có giá trị Frequency cao hơn so với những khách hàng khác.

Dưới đây là các nhóm khách hàng được phân loại bằng cách sử dụng Frequency trong mô hình RFM:

• Khách hàng thường xuyên: Nhóm khách hàng có tần suất mua hàng cao trong một khoảng thời gian nhất định, được doanh nghiệp đánh giá là quan trọng và có tiềm năng mang lại lợi nhuận lớn.
• Khách hàng định kỳ: Nhóm khách hàng có tần suất mua hàng ổn định trong một khoảng thời gian nhất định nhưng không quá thường xuyên, nhóm này cùng được xem có tiềm năng phát triển và đạt mức độ thường xuyên hơn.
• Khách hàng ngẫu nhiên: Nhóm khách hàng có tần suất mua hàng không đều đặn, cụ thể, nhóm này khá khó dự đoán và cần quan tâm để tăng cường sự tương tác với doanh nghiệp.
• Khách hàng không thường xuyên: Nhóm khách hàng có rất ít lần hoặc không mua hàng trong một khoảng thời gian dài, nhóm này không phải là sự ưu tiên trong tiếp thị và doanh nghiệp cần phải nỗ lực để thúc đẩy gia tăng tần suất mua hàng ở họ.

Monetary

Monetary là chỉ số đo lường tổng giá trị các giao dịch mua hàng mà khách hàng đã thực hiện trong một khoảng thời gian nhất định. Khi mức độ Monetary cao thể hiện khách hàng đã mua hàng với giá  trị cao và có khả năng quay lại mua hàng.

Trong phân tích RFM, Monetary được sử dụng để phân loại khách hàng những nhóm sau:

• Khách hàng có giá trị cao: Chi tiêu một lượng tiền lớn trong mỗi giao dịch, đóng góp đáng kể vào doanh thu của doanh nghiệp, đây được xem là nhóm khách hàng quan trọng và doanh nghiệp cần tạo điều kiện thuận lợi để duy trì.
• Khách hàng có giá trị trung bình: Chi tiêu một khoản tiền vừa phải trong mỗi lần mua hàng, là nhóm khách hàng có tiềm năng phát triển và có thể nâng cao giá trị thông qua việc tăng cường tương tác và có chiến lược tiếp thị phù hợp.
• Khách hàng có giá trị thấp: Chi tiêu ít tiền trong mỗi lần giao dịch, là nhóm không thể mang lại lợi nhuận lớn và doanh nghiệp cần có sự nỗ lực để tăng cường giá trị giao dịch.

Cách tính RFM phân tích phân khúc khách hàng

Bước 1: Thu thập dữ liệu

Trước hết, bạn cần thu thập các dữ liệu liên quan đến hành vi tiêu dùng của khách hàng, bao gồm ngày tháng năm mua hàng, số lần mua hàng và tổng giá trị của từng lần giao dịch.

Bước 2: Xác định giá trị RFM

Sau khi hoàn tất việc thu thập dữ liệu, bạn tiến hành xác định giá trị RFM cho từng khách hàng thông qua tính toàn Recency, Frequency và Monetary.

Bước 3: Phân loại khách hàng thành từng nhóm

Tiếp theo đó, bạn thực hiện phân loại khách hàng thành từng nhóm dựa theo giá trị RFM của họ, chẳng hạn như nhóm khách hàng tiềm năng, nhóm khách hàng trung thành, nhóm khách hàng rời bỏ, nhóm khách hàng lưu động,....

Bước 4: Thiết kế chiến lược phù hợp

Cuối cùng, bạn cần đưa ra các chiến lược Marketing và bán hàng phù hợp với từng nhóm khách hàng bằng cách tận dụng thông tin từ phần tích RFM, đặc biệt tập trung vào các khách hàng quan trọng nhất.

Đọc thêm lộ trình học Data Analyst để xác định việc học cách phân tích RFM.