Bạn có chắc chắn rằng mình đã hiểu rõ hành vi mua sắm của khách hàng không? Vì sao một số khách hàng mua hàng lặp lại lần hai, lần ba,… trong khi số khác chỉ mua một lần rồi thôi? Vì sao một số khách hàng quyết định chi tiêu nhiều hơn những người khác? Giải quyết các câu hỏi như trên, RFM Model (Recency, Frequency, Monetary) đã trở thành công cụ quan trọng giúp doanh nghiệp phân tích và dự đoán hành vi của khách hàng chính xác và hiệu quả. 

Mô hình RFM là gì?

Mô hình RFM là một phương pháp phân tích khách hàng dựa trên ba yếu tố chính:

• Recency – R (Thời gian mua hàng gần nhất): Khoảng thời gian kể từ lần giao dịch gần nhất của khách hàng.
• Frequency – F (Tần suất mua hàng): Số lần giao dịch khách hàng đã thực hiện trong khoảng thời gian nhất định.
• Monetary – M (Giá trị tiền cho mỗi lần mua hàng): Tổng giá trị của các giao dịch mà khách hàng đã thực hiện trong một khoảng thời gian nhất định.

RFM Segmentation – Phân nhóm khách hàng theo RFM

Thấu hiểu khách hàng được xem là một trong những yếu tố quan trọng, quyết định sự thành hay bại của một doanh nghiệp. Phân khúc khách hàng dựa trên mô hình RFM là quá trình phân khúc khách hàng thành các nhóm dựa trên mức điểm của từng yếu tố R-F-M của họ. Quá trình này giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về đặc điểm, hành vi mua sắm,… của các tệp khách hàng. Từ đó, doanh nghiệp có thể tạo ra các chiến lược Marketing cá nhân hóa phù hợp theo từng nhóm để tối ưu hóa hiệu suất tiếp thị và tăng cường mối quan hệ với khách hàng. 

Phân tích, xác định các yếu tố RFM

Tùy vào mỗi doanh nghiệp, đối với mỗi thuộc tính (Recency, Frequency, Modentary), khách hàng thường được đánh giá theo thang điểm từ 1 (thấp nhất) đến 5 (tốt nhất) dựa trên hành vi mua hàng được đo lường. Do đó, khách hàng lý tưởng sẽ có mức điểm 5-5-5 cho cả ba yếu tố này.

Recency (R)

Đây là yếu quan trọng để đánh giá mức độ tương tác gần nhất của khách hàng với doanh nghiệp. Khách hàng có giá trị cao ở điểm R cho thấy họ là những cá nhân quan tâm tích cực đến thương hiệu của bạn. Khách vừa mua hàng vào khoảng 1 tuần trước sẽ có điểm R cao hơn khách mua hàng vào 3 tuần trước.

Ví dụ cách tính điểm R của doanh nghiệp A:

• Lần mua hàng gần nhất ~ 1 tuần trước: 5 điểm
• Lần mua hàng gần nhất  ~ 1 tháng trước: 4 điểm
• Lần mua hàng gần nhất 1 – 3 tháng trước: 3 điểm
• Lần mua hàng gần nhất 3 – 5 tháng thước: 2 điểm
• Lần mua hàng gần nhất 6 -12  tháng trước: 1 điểm

Frequency (F)

Điểm F đo lường mức độ tích cực tương tác của khách hàng với doanh nghiệp. Khách hàng được xem là giá trị cao ở mức F khi họ thường xuyên mua hàng hoặc sử dụng dịch vụ của bạn, tạo ra lợi nhuận ổn định và dài hạn. Khách hàng mua hàng hằng tháng sẽ có mức điểm F cao hơn khách mua hằng năm. 

Cách tính điểm F sẽ tùy thuộc vào từng doanh nghiệp, ví dụ:

• Trong khoảng thời gian T, khách hàng mua 15 – 20 đơn hàng: 5 điểm
• Trong khoảng thời gian T, khách hàng mua 12 – 14 đơn hàng: 4 điểm
• Trong khoảng thời gian T, khách hàng mua 8 – 11 đơn hàng: 3 điểm
• Trong khoảng thời gian T, khách hàng mua 4 – 7 đơn hàng: 2 điểm
• Trong khoảng thời gian T, khách hàng mua 1-3 đơn hàng: 1 điểm

Monetary (M)

M đánh giá mức độ chi tiêu của khách hàng dành cho doanh nghiệp. Tùy vào từng nhu cầu của doanh nghiệp cho từng chiến dịch khác nhau, giá trị tiền được tính bằng tổng số tiền hàng đã chi trả hoặc tổng giá trị đơn hàng cho mỗi lần giao dịch. Khách hàng đạt được điểm M cao khi họ chi nhiều tiền hơn cho sản phẩm hoặc dịch vụ của bạn và cũng cho thấy họ có khả năng tạo ra doanh thu và lợi nhuận cao hơn cho doanh nghiệp. 

Ví dụ cách tính điểm M của doanh nghiệp A:

• Tổng số tiền mà khách hàng mua trong khoảng thời gian T’ là 8-10 triệu: 5 điểm
• Tổng số tiền mà khách hàng mua trong khoảng thời gian T’ là 5-8 triệu: 4 điểm
• Tổng số tiền mà khách hàng mua trong khoảng thời gian T’ là 3-5 triệu: 3 điểm
• Tổng số tiền mà khách hàng mua trong khoảng thời gian T’ là 1-3 triệu: 2 điểm
• Tổng số tiền mà khách hàng mua trong khoảng thời gian T’ dưới 1 triệu : 1 điểm

Sau khi phân tích RFM và thực hiện RFM Segmentation, doanh nghiệp có thể nhận ra rằng có nhóm khách hàng có điểm RFM cao, tức là họ mua hàng thường xuyên, chi tiêu nhiều, và thường xuyên mua hàng lặp lại. Doanh nghiệp có thể tập trung vào việc xây dựng chương trình khuyến mãi, loyalty,… để duy trì và khuyến khích hành vi mua sắm tích cực của nhóm này.

Ngược lại, tệp khách hàng có điểm RFM thấp, cho thấy họ ít tương tác với thương hiệu và mua hàng ít. Đối với nhóm này, doanh nghiệp có thể tạo ra các chiến lược Marketing độc đáo hơn để kích thích sự quan tâm và thúc đẩy tương tác, chẳng hạn như việc gửi email giới thiệu sản phẩm mới, hoặc cung cấp ưu đãi đặc biệt để thu hút họ mua hàng trở lại.

Phân tích RFM bằng công cụ, phần mềm nào hiệu quả nhất?

Hiện nay, các giải pháp CDP đang được nhiều doanh nghiệp tin dùng trong nền kinh tế số, và Antsomi CDP 365 đã được nhiều doanh nghiệp uy tín tại Việt Nam và Đông Nam Á tin tưởng lựa chọn để phân tích hành chân dung khách hàng 360 độ từ nhiều nguồn như: hành vi trên website, tương tác trên social media, email marketing để thực hiện cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng.

Antsomi CDP 365 được thiết kế tính năng cho phép khách hàng tạo RFM Segmentation

• Dễ dàng mà không cần phải có kiến thức sâu về phân tích data để tạo RFM. 
• Dễ dàng sử dụng kết quả của RFM Segmentation (RFM Personas theo tên gọi của Antsomi CDP 365) để trực tiếp tạo ra segment và attribute phục vụ cho nhu cầu chạy journey, phân tích.
• Dễ dàng phân tích sự thay đổi hành vi của khách hàng trong RFM segment.  

Tóm lại, RFM model là một công cụ đắc lực giúp doanh nghiệp phân nhóm và quản lý cơ sở khách hàng một cách thông minh và hiệu quả. Phân tệp khách hàng theo RFM giúp doanh nghiệp nhận diện và tái kết nối với khách hàng tiềm năng cũng như những khách hàng có nguy cơ rời đi.