Mỗi khách hàng đều có các yếu tố khác nhau khi phản ứng với các thông điệp từ doanh nghiệp. Những khách hàng nhạy cảm với giá cả có thể dễ dàng được kích thích với các chương trình khuyến mại, trong khi những khách hàng mua vì thói quen lại ít quan tâm đến các hoạt động này. Do đó, để tương tác và tiếp cận khách hàng một cách hiệu quả, bạn cần phân tích và phân khúc khách hàng. Một công cụ quan trọng trong việc này là phân tích RFM (RFM Analysis), giúp bạn tìm ra nhóm khách hàng có tiềm năng cao nhất để tương tác và tăng doanh số. Tuy nhiên, để áp dụng RFM hiệu quả, bạn cần hiểu rõ các bước phân tích và sử dụng các công cụ hỗ trợ thích hợp. Hãy cùng tuhocmarketingonline.info khám phá chi tiết hơn về RFM và cách phân khúc khách hàng trong bài viết dưới đây.
RFM Analysis (Phân tích RFM) là gì?
RFM Analysis (Recency, Frequency, Monetary) là một phương pháp phân tích trong lĩnh vực quản lý khách hàng và tiếp thị, được sử dụng để đánh giá và phân loại khách hàng dựa trên hành vi mua hàng của họ. RFM Analysis tập trung vào ba yếu tố quan trọng sau:
- Recency (Sự tương tác gần đây): Đây là yếu tố đo thời gian kể từ lần giao dịch gần nhất của khách hàng. Khách hàng có sự tương tác gần đây hơn thường có xu hướng có mức độ liên hệ và độ trung thành cao hơn.
- Frequency (Tần suất mua hàng): Yếu tố này đo tần suất mà khách hàng thực hiện giao dịch trong một khoảng thời gian nhất định. Khách hàng mua hàng thường xuyên có thể cho thấy mức độ quan tâm và liên hệ cao hơn so với những khách hàng mua hàng ít.
- Monetary (Giá trị giao dịch): Đây là yếu tố đo giá trị tổng cộng của các giao dịch mà khách hàng đã thực hiện trong một khoảng thời gian cụ thể. Khách hàng có giá trị giao dịch cao có thể đóng góp lớn cho doanh thu và lợi nhuận của doanh nghiệp.
Qua việc phân tích các yếu tố RFM, doanh nghiệp có thể phân loại khách hàng thành các nhóm khác nhau, như khách hàng tiềm năng, khách hàng trung thành, khách hàng ngủ quên, hay khách hàng không hoạt động. Điều này giúp doanh nghiệp tập trung và tùy chỉnh chiến lược tiếp thị, chăm sóc khách hàng, và tối ưu hóa các hoạt động kinh doanh để tạo ra giá trị tốt nhất từ từng nhóm khách hàng.
Tầm quan trọng của việc phân tích RFM
Phân tích RFM là một công cụ quan trọng trong marketing và bán hàng, giúp doanh nghiệp phân tích và hiểu khách hàng của mình một cách chi tiết hơn. Khi được áp dụng đúng cách, phân tích RFM có thể giúp doanh nghiệp xác định những khách hàng tiềm năng, tăng tỷ lệ chuyển đổi, tăng doanh số bán hàng và tối ưu chiến lược marketing.
Phân tích RFM sử dụng các chỉ số quan trọng để phân loại khách hàng: Recency (tần suất mua hàng gần đây nhất), Frequency (tần suất mua hàng), và Monetary (giá trị của các giao dịch). Điều này giúp doanh nghiệp đánh giá được mức độ quan trọng và giá trị của từng khách hàng, từ đó tìm ra chiến lược phù hợp để tương tác với từng nhóm khách hàng, giữ chân khách hàng hiện tại và thu hút khách hàng mới.
Khi áp dụng phân tích RFM vào chiến lược marketing, doanh nghiệp có thể tối ưu hóa các hoạt động marketing, đưa ra những chương trình ưu đãi đặc biệt và chăm sóc khách hàng một cách tốt nhất. Điều này giúp tăng sự hài lòng của khách hàng, đồng thời giảm chi phí cho việc tiếp cận những khách hàng có khả năng thấp để tập trung vào nhóm khách hàng quan trọng hơn.
Tóm lại, phân tích RFM đóng vai trò quan trọng trong việc giúp doanh nghiệp hiểu và tương tác với khách hàng một cách hiệu quả, tối ưu hóa chiến lược marketing, tăng doanh số bán hàng và nâng cao trải nghiệm của khách hàng.
Dựa vào đây, các hoạt động marketing có thể tăng tỷ lệ phản hồi, tăng khả năng giữ chân khách hàng (retention rate), sự hài lòng của khách hàng và giá trị vòng đời của khách hàng (CLTV).
Phân tích RFM mang lại nhiều lợi ích quan trọng cho doanh nghiệp, bao gồm:
- Hiểu rõ hơn về khách hàng: Phân tích RFM giúp xác định và hiểu rõ các đặc điểm và hành vi mua hàng của từng khách hàng. Điều này giúp bạn tạo ra các chiến lược tương tác cá nhân hóa và đáp ứng nhu cầu riêng của từng nhóm khách hàng.
- Xác định khách hàng tiềm năng: Phân tích RFM giúp bạn nhận biết những khách hàng có tiềm năng cao trong việc mua hàng lại, mua hàng thường xuyên và đóng góp lớn vào doanh số. Điều này giúp tập trung các hoạt động marketing vào việc giữ chân khách hàng hiện tại và thu hút những khách hàng mới có tiềm năng.
- Tối ưu hóa chiến lược marketing: Phân tích RFM giúp bạn đưa ra những chiến lược marketing phù hợp với từng nhóm khách hàng. Bạn có thể tạo ra các chương trình ưu đãi, khuyến mại, và chăm sóc khách hàng đáp ứng đúng nhu cầu và mong đợi của từng nhóm khách hàng.
- Tăng tỷ lệ chuyển đổi: Bằng cách tối ưu hóa tương tác với từng nhóm khách hàng dựa trên phân tích RFM, bạn có thể tăng tỷ lệ chuyển đổi từ khách hàng tiềm năng thành khách hàng thực sự. Việc đưa ra các thông điệp và ưu đãi phù hợp sẽ khuyến khích khách hàng thực hiện giao dịch và tăng độ trung thành.
- Tăng doanh số bán hàng và lợi nhuận: Bằng cách tối ưu hóa chiến lược marketing và tương tác với khách hàng thông qua phân tích RFM, bạn có thể tăng doanh số bán hàng và lợi nhuận. Việc tập trung vào nhóm khách hàng quan trọng và có tiềm năng sẽ giúp tối đa hóa hiệu quả chi phí marketing.
Tổng quan, phân tích RFM đóng vai trò quan trọng trong việc nắm bắt thông tin về khách hàng và tối ưu hóa chiến lược marketing, từ đó tăng cường sự tương tác và trải nghiệm của khách hàng, cải thiện hiệu quả kinh doanh và đạt được sự cạnh tranh trong thị trường.
Làm thế nào để phân tích RFM cho phân khúc khách hàng hiệu quả?
Bước 1: Tính giá trị R – F – M
Để tính giá trị và điểm số RFM, bạn sẽ cần có một số dữ liệu chi tiết của các khách hàng:
- ID / Email / Họ và tên: các thông tin định danh của khách hàng
- Recency (R) – khoảng thời gian tính từ lần cuối giao dịch tới hiện tại, được tính bằng cách lấy ngày khách hàng mua hàng cuối cùng trừ đi ngày khách hàng thực hiện giao dịch đầu tiên.
- Frequency (F) – tần suất giao dịch, được tính bằng cách lấy tổng số lần mua hàng chia cho khoảng thời gian giữa lần đầu và lần cuối mua hàng.
- Monetary (M) – tổng số tiền khách hàng đã chi trả cho công ty trong suốt vòng đời mua hàng của họ, được tính bằng cách cộng gộp giá trị của tất cả số tiền khách hàng đã thanh toán cho công ty.
Bước 2: Chia các giá trị thành các khoảng trên thang điểm từ 1-5
Sau khi thu thập các giá trị RFM cho từng khách hàng, tiếp theo là quá trình phân khoảng giá trị và gán điểm RFM. Cách thức này giúp xếp hạng và đánh giá khách hàng dựa trên mức độ quan trọng của từng giá trị RFM. Với mỗi giá trị RFM, ta gán điểm từ 1 đến 5 trên thang điểm, với 1 là giá trị thấp nhất và 5 là giá trị cao nhất.
Ví dụ, khi xét đến tiêu chí Recency, khách hàng mới mua hàng trong vòng 1 tuần tính từ hiện tại có mức điểm là 5, trong khi những khách hàng đã không mua hàng trong 216 ngày tính từ ngày cuối cùng mua hàng sẽ được chấm điểm 1. Tương tự, cách gán điểm cũng được áp dụng cho Frequency và Monetary.
Cần lưu ý rằng giá trị RFM và điểm RFM là hai khái niệm khác nhau. Giá trị RFM là giá trị tuyệt đối của R, F và M cho từng khách hàng, trong khi điểm RFM là một số điểm từ 1 đến 5 dựa trên giá trị đã được sắp xếp theo một thứ tự cụ thể.
Qua quá trình gán điểm RFM này, bạn sẽ có được một phân khúc khách hàng chi tiết và xếp hạng từng nhóm khách hàng dựa trên mức độ quan trọng của R, F và M. Điều này giúp tập trung chiến lược marketing và chăm sóc khách hàng theo từng nhóm, đảm bảo hiệu quả và tương tác tốt hơn với từng đối tượng khách hàng.
Mỗi công ty sẽ có các phương pháp và công thức chia khoảng giá trị và tính điểm RFM khác nhau. Bài viết này sẽ giới thiệu hai phương pháp phổ biến nhất.
Phương pháp 1: Chia khoảng đơn giản
Ví dụ:
Bạn có thể gán điểm Recency theo thang 5 điểm với các khoảng thời gian:
- 5 điểm: Khách hàng mới có giao dịch và mua hàng trong 24 giờ.
- 4 điểm: Khách hàng mới có giao dịch và mua hàng trong vòng 3 ngày qua.
- 3 điểm: Khách hàng có lần giao dịch và mua hàng cuối cùng trong 30 ngày qua.
- 2 điểm: Khách hàng có lần giao dịch và mua hàng cuối cùng trong vòng 180 ngày qua.
- 1 điểm: Khách hàng có lần cuối giao dịch xa hơn 180 ngày.
Với phương pháp này, bạn cần xác định phạm vi cho từng khoảng giá trị và chỉ định một mức điểm số cho các khoảng giá trị khác nhau. Dựa vào đây, bạn sẽ có 3 thang đo điểm số R – F – M.
Những phạm vi giá trị này sẽ phụ thuộc vào bản chất và business understanding của doanh nghiệp và khách hàng. Khách hàng của mỗi ngành hàng sẽ có những thói quen, hành vi tiêu dùng khác nhau. Ví dụ: các sản phẩm High-involvement như ô tô, đồ điện gia dụng với các đặc điểm có giá cao, khác biệt giữa các sản phẩm thay thế và có tính rủi ro cao, thì tần suất mua sẽ được tính theo đơn vị năm; trong khi các sản phẩm Low-involvement và có thể mua hàng ngày như cà phê, kem đánh răng thì tần suất mua sẽ được tính theo đơn vị ngày.
Vì vậy, điều quan trọng cần lưu ý khi sử dụng phương pháp này chính là phải xác định các giá trị phù hợp cho khoảng thời gian đặt trước, vì các giá trị không chính xác sẽ dẫn đến đánh giá không chính xác về mức độ trung thành của khách hàng và RFM.
Phương pháp 2: Quintiles – chia khách hàng thành 5 phần bằng nhau dựa trên các giá trị đã có
Phương pháp Quintiles là một cách phân khúc khách hàng dựa trên việc chia chúng thành 5 phần bằng nhau dựa trên các giá trị RFM đã thu thập được. Đây là một phương pháp đơn giản và phổ biến trong việc xếp hạng và nhóm khách hàng.
Quá trình áp dụng phương pháp Quintiles bắt đầu bằng việc sắp xếp các giá trị RFM theo thứ tự tăng dần hoặc giảm dần. Tiếp theo, ta chia tổng số khách hàng thành 5 phần bằng nhau, mỗi phần chứa khoảng 20% khách hàng. Các phần này thường được gọi là quintiles.
Việc chia thành 5 phần bằng nhau giúp tạo ra các nhóm có cùng quy mô, từ đó ta có thể so sánh và đánh giá khách hàng dựa trên cùng một tiêu chí. Mỗi phần sẽ có đặc điểm và hành vi tiêu dùng khác nhau. Thông qua việc phân khúc khách hàng theo phương pháp Quintiles, bạn có thể xác định các nhóm khách hàng quan trọng, nhóm tiềm năng, và nhóm cần quan tâm đặc biệt.
Phương pháp Quintiles giúp tối ưu hóa chiến lược marketing và phục vụ khách hàng. Bằng cách tập trung vào từng nhóm khách hàng, bạn có thể cung cấp những thông điệp, ưu đãi và dịch vụ tốt nhất phù hợp với từng nhóm, từ đó nâng cao trải nghiệm và tương tác với khách hàng, đồng thời tăng cường sự hài lòng và trung thành của họ.
Phương pháp 3: Sử dụng thuật toán phân tích cụm (clustering) như “k-means”
Phương pháp sử dụng thuật toán phân tích cụm như “k-means” là một phương pháp phân khúc khách hàng khác dựa trên RFM. K-means là một thuật toán phân cụm phổ biến trong lĩnh vực khoa học dữ liệu và khai phá dữ liệu.
Để áp dụng phương pháp này, trước tiên, chúng ta chọn số lượng cụm (clusters) mà chúng ta muốn tạo ra. Sau đó, thuật toán sẽ tự động gom nhóm các khách hàng thành các cụm dựa trên các giá trị RFM của họ. Mục tiêu của thuật toán là tìm ra các cụm sao cho sự tương đồng giữa các khách hàng trong cùng một cụm là cao nhất, trong khi sự khác biệt giữa các cụm là lớn nhất.
Quá trình phân tích cụm sẽ tạo ra các nhóm khách hàng có các đặc điểm và hành vi tương tự. Nhóm này có thể khác nhau về mức độ chi tiêu, tần suất mua hàng, và thời gian gần nhất mua hàng. Bằng cách sử dụng phân tích cụm, bạn có thể xác định rõ các nhóm khách hàng có tính chất riêng biệt và tạo ra các chiến lược tiếp thị phù hợp với từng nhóm.
Phương pháp này giúp tối ưu hóa quy trình phân khúc khách hàng và hiểu rõ hơn về các nhóm khách hàng tiềm năng, nhu cầu và ưu tiên của họ. Bằng cách tập trung vào từng cụm khách hàng, bạn có thể tùy chỉnh thông điệp và chiến lược tiếp thị để tăng cường tương tác và tạo ra giá trị cao cho từng nhóm khách hàng cụ thể.
Bước 3: Phân khúc khách hàng từ phân tích RFM
R, F và M có mức điểm từ 1-5, do đó có tổng cộng 5x5x5 = 125 tổ hợp giá trị RFM khác nhau.
Ba chiều của R, F và M được trực quan hóa đầy đủ nhất với biểu đồ 3D. Nhưng làm việc với biểu đồ 3D sẽ không hiệu quả. Thay vào đó, chúng ta cần một biểu đồ hai chiều để dễ mô tả dữ liệu và dễ hiểu hơn.
Cách tiếp cận này coi F và M cùng có sự liên quan tới sức mua của khách hàng, trong khi R sẽ thể hiện mức độ tương tác của khách hàng với công ty. Từ đây, bạn sẽ kết hợp biểu diễn điểm số frequency + monetary trên trục Y (phạm vi từ 0 đến 5 điểm) và recency trên trục X (phạm vi từ 0 đến 5 điểm). Sự kết hợp này sẽ nhóm và giảm số lượng trường hợp từ 125 xuống còn 50.
Lấy một tạp chí là ví dụ để minh họa. Đối với những độc giả đăng ký tạp chí hàng tháng với mức giá là 100 đô la, tương đương với 1200 đô la cho 12 tháng. Như vậy, giá trị M (monetary) là 1200, giá trị F (frequency) là 12. Trong khi đó, nếu một độc giả đăng ký định kỳ năm, giá trị M vẫn sẽ là 1200 nhưng giá trị F lúc này là 1 do họ đã đăng ký và thanh toán duy nhất một lần. Trong cả hai trường hợp, khách hàng có sức mua là như nhau và việc kết hợp F và M là hợp lý.
50 trường hợp vẫn là con số lớn và có thể được tóm gọn thành 11 nhóm khách hàng có sự tương đồng với nhau như bảng dưới đây:
| Phân khúc khách hàng | Các nhóm điểm RFM | Đặc điểm |
| Champions | 555, 554, 544, 545, 454, 455, 445 | Là những khách hàng mới giao dịch, mua hàng thường xuyên và chi tiêu nhiều nhất.Những khách hàng này rất trung thành, sẵn sàng chi tiêu hào phóng và có khả năng sẽ sớm thực hiện một giao dịch mua khác. |
| Loyal Customers | 543, 444, 435, 355, 354, 345, 344, 335 | Là những khách hàng chi tiêu ở mức trung bình – khá nhưng mua hàng rất thường xuyên. |
| Potential Loyalist | 553, 551, 552, 541, 542, 533, 532, 531, 452, 451, 442, 441, 431, 453, 433, 432, 423, 353, 352, 351, 342, 341, 333, 323 | Là những khách hàng mới có giao dịch gần đây, chi tiêu trung bình khá và đã mua hàng nhiều hơn một lần. |
| Recent Customers | 512, 511, 422, 421, 412, 411, 311 | Những khách hàng mới mua gần đây nhất, giá trị giỏ hàng thấp và không mua hàng thường xuyên. |
| Promising | 525, 524, 523, 522, 521, 515, 514, 513, 425, 424, 413, 414, 415, 315, 314, 313 | Là những khách hàng mới mua hàng gần đây, sức mua lớn nhưng chưa thường xuyên. |
| Customers Needing Attention | 535, 534, 443, 434, 343, 334, 325, 324 | Là những khách hàng có tần suất mua hàng và giá trị giỏ hàng ở mức khá, chưa quay lại mua hàng gần đây. |
| About To Sleep | 331, 321, 312, 221, 213 | Là những khách hàng đã khá lâu chưa mua hàng, trước đó mua hàng với tần suất thấp và giá trị giỏ hàng thấp. |
| At Risk | 255, 254, 245, 244, 253, 252, 243, 242, 235, 234, 225, 224, 153, 152, 145, 143, 142, 135, 134, 133, 125, 124 | Là những khách hàng đã khá lâu không quay lại và đã từng mua hàng rất thường xuyên với giá trị giỏ hàng ở mức trung bình khá. |
| Can’t Lose Them | 155, 154, 144, 214, 215, 115, 114, 113 | Là những khách hàng đã rất lâu không quay lại và từng mua hàng thường xuyên, với giá trị giỏ hàng rất lớn. Doanh nghiệp có thể đánh mất những khách hàng này nếu không có hoạt động kích thích họ quay lại. |
| Hibernating | 332, 322, 231, 241, 251, 233, 232, 223, 222, 132, 123, 122, 212, 211 | Là những khách hàng đã khá lâu không quay lại, sức mua yếu (tần suất mua thấp và giá trị giỏ hàng không cao). |
| Lost | 111, 112, 121, 131, 141, 151 | Là những khách hàng đã rất lâu không quay lại, tần suất mua và giá trị giỏ hàng cũng rất thấp. Nhóm này thường là những khách hàng có hành vi mua tìm kiếm sự đa dạng hoặc chỉ mua suy nhất một lần để trải nghiệm và so sánh với các sản phẩm/dịch vụ khác. |
Bước 4: Trực quan hóa phân tích RFM với biểu đồ tree map
Sử dụng biểu đồ tree map sẽ biểu diễn trực quan các phân khúc khách hàng, giúp bạn có cái nhìn tổng quan và nhanh nhất để trả lời các câu hỏi như “đâu là nhóm khách hàng chiếm tỷ trọng nhiều nhất?”. Bạn có thể sử dụng các công cụ BI (Business Intelligence) như Power BI, Tableau, Qlik để thực hiện các tác vụ trực quan hóa này.
Việc lựa chọn màu sắc từ nhạt tới đậm cũng sẽ giúp bạn nhanh chóng biết mức độ quan trọng cần ưu tiên của các nhóm.
Bước 5: Dựa vào phân tích RFM để đưa ra quyết định cho các hoạt động và thông điệp marketing
Phân khúc khách hàng Champion
Phân khúc khách hàng “Champion” là một trong những nhóm khách hàng quan trọng nhất trong chiến lược tiếp thị. Khách hàng trong phân khúc “Champion” là những khách hàng đặc biệt quan trọng và có mức đóng góp cao nhất đối với doanh nghiệp.
Khách hàng “Champion” thường có các đặc điểm sau đây:
- Loyal (Trung thành): Đây là những khách hàng đã mua hàng từ lâu và duy trì một mức độ trung thành cao đối với thương hiệu và sản phẩm của doanh nghiệp. Họ có xu hướng mua hàng thường xuyên và thường không bị ảnh hưởng bởi các yếu tố khuyến mãi hoặc giá cả cạnh tranh từ các đối thủ.
- High-value (Giá trị cao): Khách hàng trong phân khúc “Champion” thường có giá trị giao dịch cao, tức là họ chi tiêu một số tiền lớn khi mua hàng. Họ thường không ngại chi tiêu để nhận được chất lượng tốt và trải nghiệm đáng giá từ sản phẩm hoặc dịch vụ.
- Brand Advocates (Người ủng hộ thương hiệu): Nhóm khách hàng này thường xuyên chia sẻ kinh nghiệm tích cực với thương hiệu và sản phẩm của doanh nghiệp với người khác. Họ có ý kiến tích cực và tạo ra sự lan tỏa của thương hiệu thông qua việc giới thiệu và tiếp thị từ khẩu hiệu đến mạng xã hội.
Phân khúc “Champion” cần được quan tâm đặc biệt và có các chiến lược tiếp thị riêng để duy trì sự hài lòng của khách hàng, tạo ra kết nối mạnh mẽ và khuyến khích họ trở thành những đại sứ thương hiệu cho doanh nghiệp. Đồng thời, việc duy trì và tăng cường mối quan hệ với khách hàng “Champion” có thể mang lại lợi ích lâu dài và tạo ra sự tăng trưởng bền vững cho doanh nghiệp.
Phân khúc khách hàng Loyal Customers và Potential Loyalist
Phân khúc khách hàng “Loyal Customers” và “Potential Loyalist” đều là nhóm khách hàng có mức độ trung thành và tiềm năng trở thành khách hàng trung thành trong chiến lược tiếp thị.
Loyal Customers (Khách hàng trung thành): Đây là nhóm khách hàng đã có mức độ trung thành cao đối với thương hiệu và sản phẩm của doanh nghiệp. Họ thường mua hàng thường xuyên và duy trì một mức độ hài lòng cao với trải nghiệm mua hàng. Khách hàng trong phân khúc này đã xác định thương hiệu của doanh nghiệp là lựa chọn ưu tiên và có xu hướng không chuyển sang các đối thủ cạnh tranh. Họ có thể tạo ra thu nhập ổn định cho doanh nghiệp và đóng vai trò quan trọng trong việc tạo đà tăng trưởng.
Potential Loyalist (Người tiềm năng trung thành): Đây là nhóm khách hàng có tiềm năng trở thành khách hàng trung thành trong tương lai. Mặc dù họ có thể chưa mua hàng thường xuyên hoặc mới bắt đầu tương tác với doanh nghiệp, nhưng họ đã thể hiện sự quan tâm và tiềm năng để trở thành khách hàng trung thành. Khách hàng trong phân khúc này có thể đã có một số giao dịch với doanh nghiệp hoặc thể hiện sự quan tâm qua việc tham gia các chương trình khuyến mãi, đăng ký thông tin, hoặc tương tác trên mạng xã hội. Chúng có khả năng trở thành khách hàng trung thành nếu được đưa vào một chiến lược tiếp thị phù hợp để tăng cường sự hài lòng và thúc đẩy sự tương tác.
Phân khúc “Loyal Customers” và “Potential Loyalist” đều đáng quan tâm và có tiềm năng mang lại lợi ích lâu dài cho doanh nghiệp. Việc duy trì và tăng cường mối quan hệ với khách hàng trung thành sẽ giúp tạo ra sự ổn định và định vị thương hiệu, trong khi tiếp cận và chuyển đổi khách hàng tiềm năng trung thành sẽ mở ra cơ hội mở rộng thị trường và tăng trưởng doanh số.
Phân khúc khách hàng Recent Customers và Promising
Phân khúc khách hàng “Recent Customers” và “Promising” là hai nhóm khách hàng có đặc điểm và tiềm năng khác nhau trong chiến lược tiếp thị.
Recent Customers (Khách hàng mới): Đây là nhóm khách hàng mới đối với doanh nghiệp, có giao dịch gần đây và tương tác đầu tiên với sản phẩm hoặc dịch vụ. Họ có thể đã thực hiện một hoặc một số giao dịch, đăng ký thông tin hoặc tham gia chương trình khuyến mãi gần đây. Điểm đặc biệt của nhóm này là sự tò mò và quan tâm ban đầu đến thương hiệu và sản phẩm của doanh nghiệp. Việc xây dựng một mối quan hệ tốt từ giai đoạn đầu với khách hàng mới có thể giúp tạo lòng tin và tạo điều kiện để họ trở thành khách hàng trung thành trong tương lai.
Promising (Khách hàng tiềm năng): Đây là nhóm khách hàng có tiềm năng trở thành khách hàng trung thành trong tương lai. Họ có thể đã có một số tương tác ban đầu với doanh nghiệp, nhưng chưa thực hiện giao dịch hoặc mua hàng thường xuyên. Khách hàng trong phân khúc này có thể đã thể hiện sự quan tâm, như việc đăng ký nhận thông tin, tham gia sự kiện hoặc tương tác trên mạng xã hội. Họ có tiềm năng trở thành khách hàng trung thành nếu được tiếp cận và tạo dựng một mối quan hệ tốt từ giai đoạn sớm. Việc tăng cường sự tương tác và cung cấp giá trị cho khách hàng tiềm năng có thể thúc đẩy quá trình chuyển đổi họ thành khách hàng trung thành.
Phân khúc “Recent Customers” và “Promising” đều quan trọng trong việc xây dựng mối quan hệ và tăng trưởng doanh số. Đối với khách hàng mới, việc tạo dựng lòng tin và cung cấp trải nghiệm tốt từ giai đoạn đầu có thể giúp tạo lập một cơ sở khách hàng trung thành. Đối với khách hàng tiềm năng, việc tăng cường tương tác và tiếp cận phù hợp có thể khuyến khích họ trở thành khách hàng trung thành và đóng góp vào sự phát triển của doanh nghiệp.
Phân khúc khách hàng Customers Needing Attention và At Risk
Phân khúc khách hàng “Customers Needing Attention” và “At Risk” là hai nhóm khách hàng đặc biệt mà doanh nghiệp cần chú ý và đưa ra các biện pháp đảm bảo hài lòng và duy trì mối quan hệ với họ.
Customers Needing Attention (Khách hàng cần chú ý): Đây là nhóm khách hàng hiện tại có một số vấn đề hoặc nhu cầu đặc biệt mà cần sự quan tâm và hỗ trợ từ phía doanh nghiệp. Có thể đó là khách hàng đã phản ánh về một trải nghiệm không tốt, yêu cầu hỗ trợ kỹ thuật hoặc có nhu cầu đặc biệt cần được giải quyết. Quan tâm và giải quyết những vấn đề của nhóm này sẽ giúp tạo lòng tin, nâng cao hài lòng khách hàng và duy trì mối quan hệ trung thành.
At Risk (Khách hàng có nguy cơ): Đây là nhóm khách hàng hiện tại có nguy cơ rời bỏ hoặc chuyển sang đối thủ cạnh tranh. Có thể đó là doanh nghiệp đã nhận thấy khách hàng không có hoạt động giao dịch trong một khoảng thời gian dài, có thể liên quan đến thay đổi nhu cầu hoặc không hài lòng với sản phẩm và dịch vụ. Đối với nhóm này, quan trọng là phát hiện sớm tín hiệu rủi ro và triển khai các biện pháp để nắm bắt lại sự quan tâm và hài lòng của khách hàng. Điều này có thể bao gồm việc cung cấp ưu đãi đặc biệt, tư vấn hoặc cải thiện trải nghiệm khách hàng.
Phân khúc “Customers Needing Attention” và “At Risk” đòi hỏi sự quan tâm và hành động từ phía doanh nghiệp để duy trì mối quan hệ với khách hàng hiện tại. Việc tạo ra một kế hoạch chăm sóc khách hàng và đáp ứng nhanh chóng đối với những nhu cầu và vấn đề của nhóm này sẽ giúp tăng cường tương tác và tạo điều kiện để khách hàng tiếp tục đồng hành với doanh nghiệp.
Phân khúc khách hàng About To Sleep, Hibernating và Lost
Các phân khúc khách hàng About to Sleep, Hibernating và Lost đều là những nhóm khách hàng không còn quan tâm hoặc ít quan tâm đến sản phẩm/dịch vụ của bạn.
Khách hàng About to Sleep: Đây là những khách hàng có giá trị Recency thấp, có thể là khách hàng đã từng mua hàng của bạn và gần đây không có hành động mua hàng nào hoặc lâu chưa mua hàng. Tuy nhiên, với số lần mua hàng và tổng giá trị đặt hàng của họ vẫn ở mức trung bình. Vì vậy, đây là những khách hàng có tiềm năng quay lại và đòi hỏi phải có kế hoạch đánh thức họ trở lại.
Khách hàng Hibernating: Đây là những khách hàng có giá trị Recency thấp, số lần mua hàng và tổng giá trị đặt hàng cũng thấp. Có nghĩa là họ đã lâu không mua hàng và có thể đang tìm kiếm sản phẩm/dịch vụ từ các đối thủ cạnh tranh. Tuy nhiên, họ vẫn có thể quay lại với các chương trình khuyến mại hay ưu đãi đặc biệt.
Khách hàng Lost: Đây là những khách hàng đã mất hoàn toàn quan tâm đến sản phẩm/dịch vụ của bạn. Họ có giá trị Recency rất thấp, số lần mua hàng và tổng giá trị đặt hàng đều ở mức thấp. Với những khách hàng này, rất khó để có thể khôi phục lại mối quan hệ và đây là những khách hàng mà bạn nên loại bỏ khỏi danh sách khách hàng tiềm năng của mình.
Công cụ và phần mềm phân tích RFM
Trong thời đại kinh doanh cạnh tranh gay gắt hiện nay, việc xây dựng và quản lý mối quan hệ khách hàng mang tính chiến lược là rất quan trọng. CRM (quản lý mối quan hệ khách hàng) là một hệ thống và quy trình quản lý khách hàng dựa trên công nghệ thông tin, nhằm tăng cường tương tác và gắn kết với khách hàng hiện có cũng như khám phá và tạo ra các cơ hội kinh doanh mới.
Trong khuôn khổ CRM, phân tích RFM và phân khúc khách hàng dựa trên hành vi mua sắm đóng vai trò quan trọng trong việc hiểu rõ khách hàng và tăng cường hiệu quả marketing và kinh doanh. Phân tích RFM giúp đo lường và đánh giá các yếu tố quan trọng như tần suất giao dịch (Frequency), giá trị giao dịch (Monetary) và thời gian gần nhất giao dịch (Recency) của khách hàng. Dựa trên các giá trị này, chúng ta có thể phân khúc khách hàng thành các nhóm có đặc điểm tương tự và áp dụng chiến lược phù hợp để tương tác và tối ưu hóa giá trị từ từng nhóm khách hàng.
Việc sử dụng phân tích RFM và phân khúc khách hàng giúp các doanh nghiệp nhận biết khách hàng tiềm năng, tăng cường sự tương tác cá nhân hóa, cải thiện hiệu quả tiếp cận và phục vụ khách hàng, đồng thời tối đa hóa giá trị từ từng nhóm khách hàng. Điều này giúp tăng cường sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng, đồng thời tạo điều kiện thuận lợi cho sự phát triển và tăng trưởng bền vững của doanh nghiệp.
Nếu doanh nghiệp có cơ sở dữ liệu khách hàng lớn, bạn sẽ cần sử dụng các công cụ và thực hiện các phép tính chia khoảng một cách tự động.
Sử dụng Excel/Google Sheets
Khi đã có dữ liệu lịch sử mua hàng của khách hàng, bạn có thể sử dụng Excel hoặc Google Sheets để thực hiện các hàm tính giá trị RFM:
- Tính giá trị Recency: Chọn ra ngày khách hàng thực hiện giao dịch cuối cùng bằng hàm MAX và chọn ra ngày hiện tại bằng hàm TODAY. Sau đó, tính số ngày khoảng cách bằng cách sử dụng hàm DATEDIF.
- Tính giá trị Frequency: Tính khoảng cách giữa hai ngày mua hàng đầu tiên – cuối cùng tương tự như trên với hàm MIN, hàm MAX và hàm DATEDIF. Sau đó, tính số lần mua hàng của khách hàng bằng hàm COUNT. Cuối cùng, lấy số lần mua hàng chia cho khoảng cách giữa hai ngày mua hàng đầu tiên – cuối cùng để tính tần suất mua hàng của khách hàng bằng cách
- Tính giá trị Monetary: Tính tổng số tiền khách hàng đã chi trả với hàm SUMIF.
Sau khi đã có các giá trị RFM, bạn tiếp tục thực hiện việc phân nhóm các giá trị theo hai phương pháp đã liệt kê phía trên.
Với phương pháp thứ hai, bạn có thể sử dụng hàm RANK để sắp xếp các giá trị giảm dần từ lớn tới bé, sau đó sử dụng hàm QUARTILE để tính các giá trị mà tại đó, bạn có thể chia tập dữ liệu thành 5 phần bằng nhau. Để nhóm các mức điểm RFM theo các tổ hợp, bạn sẽ cần sử dụng hàm IFS. Ví dụ, IFS(A2 = “5”, B2 = “5”, C2 = “5”, “Champions”)
SQL/ Python / R
SQL, R và Python là các ngôn ngữ phổ biến cho ngành dữ liệu hoặc phân tích thống kê.
Một số công cụ CRM khác
Có một số phần mềm CRM cũng có thể tự động tính điểm RFM và phân khúc khách hàng, ví dụ Zoho,…
Hạn chế của kỹ thuật phân tích RFM
Mặc dù phân tích RFM là một công cụ hữu ích trong phân khúc khách hàng, nó cũng có một số hạn chế cần được lưu ý:
- Mô hình RFM chỉ tập trung vào ba yếu tố chính là Recency, Frequency và Monetary, bỏ qua các yếu tố khác như sự tương tác xã hội, độ hài lòng khách hàng, hoặc các thông tin demographic. Điều này có thể dẫn đến việc không nhận ra được những khía cạnh quan trọng khác của khách hàng.
- RFM dựa trên dữ liệu giao dịch lịch sử, do đó không phản ánh được sự thay đổi và sự phát triển trong hành vi mua sắm của khách hàng. Một khách hàng có thể có một giá trị RFM cao trong quá khứ nhưng đang thay đổi hành vi mua sắm hiện tại. RFM không cung cấp thông tin về xu hướng mới của khách hàng.
- Phân khúc khách hàng dựa trên RFM có thể làm mất đi sự đa dạng của khách hàng. Bằng cách chia khách hàng vào các nhóm dựa trên các giá trị RFM, có thể bỏ qua những đặc điểm riêng biệt và đa dạng của từng khách hàng.
- RFM không cung cấp giải pháp cụ thể để tăng cường tương tác và tạo giá trị cho từng phân khúc khách hàng. Nó chỉ định hướng cho việc phân loại khách hàng, nhưng không đưa ra các chiến lược và hành động cụ thể để tương tác và phục vụ từng nhóm khách hàng một cách hiệu quả.
Tuy nhiên, mặc dù có những hạn chế, phân tích RFM vẫn là một công cụ hữu ích trong việc hiểu và phân khúc khách hàng. Kết hợp với các phương pháp phân tích và công nghệ khác, nó có thể cung cấp cái nhìn sâu hơn về hành vi mua sắm của khách hàng và đóng vai trò quan trọng trong việc xây dựng mối quan hệ lâu dài và tăng cường giá trị khách hàng.
Kết luận
Phân tích RFM là một công cụ mạnh mẽ giúp phân khúc khách hàng một cách hiệu quả, cho phép các doanh nghiệp tối ưu hóa việc sử dụng nguồn lực và tạo ra các chương trình chăm sóc và truyền thông khuyến mại phù hợp cho từng nhóm khách hàng. Bằng cách áp dụng phân tích RFM, các công ty có thể tập trung vào những khách hàng có tiềm năng cao nhất và tạo ra các chiến lược đặc biệt để tương tác và tăng cường giá trị cho từng nhóm khách hàng khác nhau.
Hy vọng qua bài viết này, bạn đã có cái nhìn rõ hơn về ý nghĩa và ứng dụng của phân tích RFM, cũng như những bước cần thiết để thực hiện phân khúc khách hàng theo RFM. Bằng cách tận dụng tri thức này, các doanh nghiệp có thể nắm bắt được sự đa dạng và đặc điểm riêng của từng nhóm khách hàng, từ đó xây dựng mối quan hệ lâu dài và tăng cường sự thành công trong kinh doanh.