تحلیل RFM چگونه کار می‌کند؟

تحقیقات و بررسی بازار به طور سنتی روی داده‌های جمعیت شناختی و روانشناختی متمرکز شده است که بازاریابان از آنها برای انجام تقسیم بندی مشتریان خود استفاده می‌کنند.

سپس این سری از داده‌ها برای پیش‌بینی رفتار مشتری در جمعیت‌های بسیار بزرگ‌تری که مجموعه‌ای از ویژگی‌های یکسان را دارند، استفاده می‌شوند. با این حال، این روش‌ها به داده‌های نمونه کوچکی از مصرف کنندگان بستگی دارد.

با ظهور سیستم‌هایی مانند پلت‌فرم‌های داده‌های مشتری (CDP) که به جمع‌آوری، یکپارچه‌سازی و ترکیب رفتارهای مشتری کمک می‌کنند، بازاریابان داده‌های بسیار دقیق‌تری در مورد عادات تک تک مشتریان برای اطلاع‌رسانی و نتیجه و تصمیم‌گیری دارند.

به جای تقسیم‌بندی مشتریان تنها با استفاده از داده‌های جمعیت‌شناختی و روان‌شناختی، بازاریابان می‌توانند بخش‌هایی را بر اساس رفتار واقعی افراد، از جمله سابقه خرید در هر کانال (آنلاین یا آفلاین)، سابقه مرور، واکنش‌های خرید گذشته و موارد دیگر ایجاد کنند. جای تعجب نیست که این نوع تقسیم‌بندی، تقسیم‌بندی رفتاری نامیده می‌شود.

همان گونه که در ابتدا گفته شد، تحلیل RFM مخفف سه عبارت مختلف است که در ادامه برای بررسی بیشتر این آنالیز، این سه مورد را بررسی و معرفی می‌کنیم.

مزایای RFM

RECENCY

در این بخش از تحلیل RFM به این موضوع پرداخته می‌شود که هر چه مشتری به تازگی و اخیرا از شرکتی خرید کرده باشد، احتمال بیشتری دارد که برای خریدهای بعدی، کسب و کار و برند را در ذهن خود نگه دارد و مجدد به آن رجوع کند. در مقایسه با مشتریانی که در ماه‌ها یا حتی دوره‌های طولانی‌تر از کسب‌وکار خرید نکرده‌اند، احتمالا احتمال درگیر شدن در معاملات آتی با مشتریانی که به تازگی خریدی را انجام داده‌اند بسیار بیشتر است.

از چنین اطلاعاتی می‌توان برای ترغیب مشتریان اخیر برای بازدید مجدد از کسب و کار و کسب درآمد بیشتر استفاده کرد. همچنین برای مشتریانی که زمان زیادی از آخرین خرید آن‌ها گذشته است، تلاش‌های بازاریابی ممکن است به آنها یادآوری کند که مدت زیادی از آخرین معامله آن‌ها گذشته است و در عین حال انگیزه‌ای برای از سرگیری خرید به آنها ارائه شود که آن‌ها را نیز مجدد به دسته مشتریان اخیر اضافه کرد.

FREQUENCY

تعداد خرید و تکرار خرید مشتری ممکن است تحت تأثیر عواملی مانند نوع محصول، قیمت خرید، و نیاز به تکمیل یا جایگزینی قرار گیرد. اگر بتوان چرخه خرید را پیش‌بینی کرد، برای مثال زمانی که یک مشتری نیاز به خرید مواد غذایی بیشتری دارد،  تلاش‌های بازاریابی ممکن است به سمت یادآوری به آن‌ها برای بازدید از کسب و کار در زمانی که اقلام اصلی کم می‌شوند هدایت شود و مشتری مجدد خرید خود را انجام دهد.

MONETARY

ارزش پولی از میزان خرج مشتری و چگونگی هزینه او ناشی می‌شود. تمایل طبیعی این است که تاکید بیشتری بر تشویق مشتریانی که بیشترین پول را خرج می‌کنند داشته باشیم که آن‌ها به خریدهای خود ادامه دهند.

 در حالی که این امر می تواند بازدهی بسیار بهتری از سرمایه‌گذاری در بازاریابی و خدمات مشتری ایجاد کند، اما  این احتمال را هم به دنبال خواهد داشت که برای مشتریانی که همواره به برند وفادار بوده‌اند، اما هزینه زیادی را  متحمل نمی‌شدند مشکلاتی ایجاد کند و آن‌ها را از خرید و برند دور کند.

استفاده از RFM

مراحل تحلیل RFM

در ادامه قصد داریم برای آشنایی بیشتر شما، مراحل مختلف تحلیل RFM را شرح داده و بررسی کنیم. در زیر این مراحل به ترتیب آورده شده‌اند.

ساخت مدل RFM

به منظور ساخت مدل RFM، باید به هر مشتری منحصر به فرد، امتیاز خرید اخیر، امتیاز فراوانی و امتیاز مالی اختصاص دهید. داده های خام که می‌توانند از میان داده‌های مشتری از تراکنش‌های قبلی جمع آوری شوند، سپس در یک صفحه گسترده یا پایگاه داده جمع آوری می‌شوند.

تقسیم‌بندی بخش مشتری

در ادامه باید پایگاه داده RFM را برای هر یک از سه مقدار امتیاز RFM به گروه‌های ردیفی تقسیم کنید. تعیین ردیف بر اساس بزرگترین تا کمترین مقدار است. به عنوان مثال، ردیف یک برای مقدار پول و بخش مالی، به مشتریانی که هزینه زیادی کرده‌اند و ردیف پنج به کمترین هزینه‌ها اختصاص داده می‌شود.

گروه هدف را مشخص کنید

در این مرحله از تحلیل RFM باید گروه هدف از مشتریان انتخاب شود. با سازماندهی بخش RFM، می‌توانید شروع به اختصاص دادن عناوین به بخش‌های مورد علاقه خود کنید، مانند بهترین مشتریان، مشتریانی که بیشتر هزینه را می‌کنند ، مشتریان وفادار و مشتریان در معرض خطر و ….

ایجاد استراتژی جدید بازاریابی

در نهایت، باید استراتژی بازاریابی منحصر به فرد طراحی شده برای هر بخش RFM با تمرکز بر الگوهای رفتاری مشتریان ایجاد کنید. با استفاده از تجزیه و تحلیل RFM، بازاریابان می‌توانند به طور مؤثر پیام‌های خود را به گونه‌ای به مشتریان برسانند که کاملا در ارتباط با نوع رفتار آن‌ها است.

مراحل RFM

چرا RFM برای مشاغل کوچک و متوسط مناسب است؟

برای استارت‌آپ‌ها و مشاغل کوچک‌تر با منابع بازاریابی محدود، تجزیه و تحلیل RFM می‌تواند ابزاری مؤثر و بسیار قابل اعتمادی باشد. دلایل این اهمیت و تناسب را می‌توان به موارد زیر مربوط دانشت.

سادگی این آنالیز یکی از دلایل مهم این اهمیت است. به خودی خود به ابزارهای پیچیده یا قابلیت‌های تحلیلی پیچیده نیاز ندارد. درک اصول آسان است و تفسیر نتایج نیز توسط بازاریابان و افراد فعال در این حوزه به راحتی قابل انجام است.

مقرون به صرفه بودن نیز دلیل مهم دیگری است. در بسیاری از موارد، برای متخصصان بازاریابی بدون آموزش آماری یا تحلیلی پیشرفته، این امکان را دارند که تقسیم‌بندی مشتریان RFM را تنها با صفحه‌ای گسترده استاندارد انجام دهند.

اثربخشی در بازاریابی به طور مستقیم نیز دلیل مهم دیگر است. این تجزیه و تحلیل که از بازاریابی پایگاه داده و بازاریابی مستقیم رشد کرده است، با استراتژی‌های بازاریابی مستقیم دیجیتال نسبتا ارزانی که برندهای کوچکتر می‌توانند از عهده آن برآیند، مؤثر بوده است.

محدویت‌های RFM

در حالی که تقسیم بندی RFM بسیار قدرتمند است، اما محدودیت‌هایی هم دارد. اگر این تجزیه و تقسیم بندی  به صورت دستی انجام شود، مستعد خطای انسانی است. این تجزیه و تحلیل نیز تنها بر چند ویژگی رفتاری مبتنی است که فاقد قدرت تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده پیشرفته است که در حال حاضر موجود است.

برخی از کسب و کارها ممکن است از این روش آنالیزی به عنوان وسیله‌ای استفاده کنند که مشتریان رده بالا را با پیام ها کلافه کنند و در نتیجه نرخ پاسخ  و واکنش‌ها را کاهش دهند که در غیر این صورت می‌تواند بسیار روش مؤثری باشد.

از سویی دیگر، می‌تواند باعث شود بازاریابان از مشتریانی با رتبه‌های پایین غافل شوند، حتی اگر بسیاری از آن‌ها ارزش سرمایه‌گذاری برای تبدیل شدن به مشتری رده بالا را داشته باشند.

RFM  در بازار امروز چقدر مرتبط است؟

این نوع تجزیه و تحلیل همچنان مورد علاقه همیشگی بازاریابان است. این تحلیل ساده و شهودی است، اما داده محور است. این قدرت را دارد که بینش‌ها و دیدی عملی را برای هر مشتری خاص ارائه دهد که  همه این‌ها بدون هیچ استفاده‌ای ابزارهای پیچیده یا متخصصان است.

البته لازم به ذکر است که این مورد بدان معنا نیست که نمی‌توانید کارهای پیچیده ای را با تجزیه و تحلیل RFM انجام دهید. برای مثال، می‌توانید از تکنیک‌های RFM برای شناسایی بهترین مشتریان خود استفاده کنید و آن‌ها را به یک مخاطب اولیه در پلتفرم تبلیغاتی تبدیل کنید که از مدل‌سازی مشابه برای شناسایی خودکار مشتریان احتمالی که ویژگی‌های کلیدی مشابهی دارند، استفاده می‌کند.

با این وجود، به لطف CDP ها، بازاریابان اکنون می توانند داده های RFM را با سایر ویژگی های رفتاری و جمعیت شناختی ترکیب کنند .

همچنین مزیت دیگر آن است که آن‌ها می‌توانند به سرعت و به راحتی مدل‌های مشابه و دیگر تحلیل‌های پیچیده را برای پیش‌بینی اینکه چه پیام‌هایی به احتمال زیاد صادر می‌شوند و چگونه و چه زمانی آن پیام‌ها بیشترین احتمال را برای اقدام مشتری دارند، اعمال کنند.