RFM Analysis là gì? Mô hình RFM Analysis được biết đến là công cụ đắc lực hỗ trợ doanh nghiệp phân loại và quản lý khách hàng hiệu quả, từ đó thúc đẩy doanh thu gia tăng nhanh chóng. Để hiểu rõ hơn về RFM là gì, cũng như quy trình thực hiện phân tích phân khúc khách hàng dựa theo mô hình này như thế nào, hãy cùng Top20Review theo dõi bài viết dưới đây.
Nếu bạn chưa có quá nhiều kinh nghiệm hoặc kiến thức chuyên môn liên quan đến RFM Analysis, rất khó để xác định đúng nhóm khách hàng tiềm năng cho doanh nghiệp. Cho nên, đừng bỏ lỡ cơ hội trao đổi với các chuyên gia Data Analyst tại ứng dụng Askany để được họ tư vấn cụ thể về vấn đề này.
Mục lục
RFM Analysis là gì?
RFM Analysis là phương pháp phân tích khách hàng dựa trên ba yếu tố chính là:
- Recency (thời gian mua hàng gần nhất): Xác định khoảng thời gian giữa lần mua hàng gần nhất của khách hàng, điều này thể hiện mức độ tương tác của khách hàng với doanh nghiệp.
- Frequency (tần suất mua hàng): Xác định số lần mua hàng trong một khoảng thời gian cụ thể nhằm giúp doanh nghiệp đánh giá được mức độ trung thành, cũng như mức độ liên tục của khách hàng trong hoạt động mua sắm.
- Monetary (tổng số tiền mỗi lần mua hàng): Xác định giá trị tiền của mỗi lần khách hàng mua sắm, từ đó đưa ra kết luận về giá trị thực sự của khách hàng mang lại cho doanh nghiệp.
Thông qua RFM Analysis, doanh nghiệp có thể dựa vào hành vi mua hàng của khách hàng để dễ dàng đánh giá và phân loại khách hàng thành nhiều nhóm khác nhau, chẳng hạn như khách hàng VIP, khách hàng trung thành, khách hàng tiềm năng và khách hàng không hoạt động. Từ đây, doanh nghiệp có thể thiết kế các chiến lược tiếp thị, tối ưu hoá hiệu suất kinh doanh và tăng cường tương tác với khách hàng.
>> Xem thêm: Apache Spark là gì? Tổng quan những điều cần biết về Apache Spark.
Tại sao RFM Analysis quan trọng với doanh nghiệp?
Mô hình RFM sở hữu rất nhiều ưu điểm mà bất kỳ doanh nghiệp nào cũng cần áp dụng. Cụ thể:
- Tăng cường tỷ lệ chuyển đổi và doanh thu: Tập trung vào nhóm khách hàng có giá trị cao từ đó giúp tăng cường tỷ lệ chuyển đổi và đẩy mạnh doanh thu.
- Tối ưu hóa chi phí tiếp thị: Sử dụng RFM Analysis giúp giảm chi phí tiếp thị lên đến 50% mà vẫn đảm bảo hiệu quả nhờ tập trung đúng đối tượng khách hàng.
- Tăng cường khả năng duy trì khách hàng: Nâng cao tỷ lệ duy trì khách hàng có thể mang lại sự tăng trưởng lợi nhuận từ 25-95%.
- Nâng cao tính tương tác và hài lòng của khách hàng: Hiểu rõ nhu cầu và sở thích của khách hàng thông qua RFM là giải pháp giúp doanh nghiệp cung cấp sản phẩm và dịch vụ phù hợp.
- Cải thiện trải nghiệm khách hàng: RFM cho phép cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng và cung cấp các ưu đãi thúc đẩy khả năng mua sắm của họ.
>> Xem thêm: MongoDB là gì? MongoDB có những tính năng nổi bật nào?
Các bước phân tích phân khúc khách hàng theo RFM
Bước 1: Thu thập dữ liệu
Thu thập dữ liệu liên quan đến hành vi mua sắm của khách hàng là bước đầu tiên và rất quan trọng mà bạn không được bỏ qua. Các dữ liệu cần thu thập bao gồm thời gian mua hàng, số lần mua hàng và tổng giá trị của mỗi lần giao dịch.
Xem thêm các bài viết khác:
- A Box Plot là gì? Khám phá cách đọc hiểu biểu đồ Box Plot.
- Hướng dẫn cách chuyển mô hình ER sang mô hình quan hệ đúng nhất.
- Phân tích dữ liệu lớn là gì? Những lợi ích đặc biệt doanh nghiệp nên biết.
Bước 2: Xác định giá trị RFM
Sau bước thu thập dữ liệu, bạn cần thực hiện xác định giá trị RFM cụ thể đối với từng khách hàng dựa trên phương pháp tính toán Recency, Frequency và Monetary.
Bước 3: Phân loại khách hàng
Tiếp theo, tiến hành phân loại khách hàng thành từng nhóm như khách hàng tiềm năng, khách hàng trung thành, khách hàng lưu động hoặc khách hàng rời bỏ. Việc này sẽ thực hiện dựa trên các dữ liệu đã phân tích theo phương pháp RFM.
Bước 4: Thiết kế chiến lược tiếp thị
Cuối cùng, bạn hãy thiết kế các chiến lược tiếp thị phù hợp cho từng nhóm khách hàng thông qua các thông tin lấy từ RFM Analysis. Lưu ý, nên tập trung với nhóm đối tượng có khả năng mang lại giá trị cao cho doanh nghiệp.
>> Xem thêm: Scala là gì? Tổng hợp các kiến thức cơ bản về Scala.
Mong rằng qua những thông tin bài viết cung cấp, bạn đã biết RFM Analysis là gì, cũng như tầm quan trọng của phương pháp này đối với các doanh nghiệp. Bên cạnh đó, nếu bạn muốn được hướng dẫn cách phân tích khách hàng dựa theo mô hình RFM đúng nhất để có thể hạn chế các rủi ro làm ảnh hưởng đến việc phát triển chiến lược tiếp thị, hãy nhanh chóng liên lạc với các chuyên gia DA dày dặn kinh nghiệm trên nền tảng Askany, họ sẽ cho bạn những lời khuyên vô cùng hữu ích về vấn đề này.
