RFM là gì?
RFM (Recency – Frequency – M (Monetary Value): là một phần của Marketing Analysis và được sử dụng để phân tích giá trị khách hàng (Customer Value), từ đó giúp doanh nghiệp có thể phân tích ra từng nhóm khách hàng mà mình đang có, từ đó có những chiến dịch marketing hoặc chăm sóc đặc biệt.
Cấu trúc mô hình RFM:
RFM được tạo nên bởi ba yếu tố (điểm cho mỗi chỉ số từ 1 đến 5) nhưng thông thường một doanh nghiệp sẽ sử dụng 2 trên 3 yếu tố này. Ví dụ RF, RM, FM.
R (Recency):
Khoảng thời gian mà khách hàng mua hàng gần đây nhất. Chúng ta sẽ đặt điểm cho nhóm khách có thời gian mua gần đây nhất là 5 điểm cho đến nhóm rất lâu r chưa mua hàng là 1 điểm.*Lưu ý: Tùy mỗi loại business mà có thể sắp xếp thang điểm cho phù hợp.
Ví dụ:
- Lần mua hàng gần nhất trong khoảng 3 ngày trước: 5đ
- Lần mua hàng gần nhất trong khoảng 1 tuần trước: 4đ
- Lần mua hàng gần nhất trong khoảng 2 tuần trước: 3đ
- Lần mua hàng gần nhất trong khoảng 1 tháng trước: 2đ
- Lần mua hàng gần nhất trong khoảng 3 tháng trước: 1đ
F (Frequency):
Tần suất mua hàng của khách hàng. Chỉ số này thường được các doanh nghiệp có dịch vụ, sản phẩm có giá trị lợi nhuận thấp (M) quan tâm, vì họ chỉ có thể tồn tại nếu khách hàng sử dụng dịch vụ của họ một cách thường xuyên, VD: đặt xe Grab, mua một chai nước uống. Tương tự ở trên, ta sẽ chia tần suất mua hàng, sử dụng dịch vụ của khách hàng ra các nhóm, rồi đặt điểm số cho từng nhóm. Ví dụ: (Như ở trên, mỗi business sẽ có cách chia và tính điểm khác nhau)
- 2 lần/ tuần: 5đ
- 1 lần/ tuần: 4đ
- 1 lần/ 2 tuần: 3đ
- 1 lần/ 1 tháng: 2đ
- 1 lần/ 6 tháng: 1đ
M (Monetary Value):
Giá trị mỗi lần mua hàng là gì. Chỉ số này dùng để tính toán được giá trị về vật chất mà doanh nghiệp có được mỗi khi khách hàng sử dụng dịch vụ. Các loại hình kinh doanh quan tâm nhiều đến chỉ số này là những công ty về dịch vụ mà khách hàng không sử dụng thường xuyên, nhưng mỗi lần sử dụng thì phải chi tiền một mức kha khá. VD: Dịch vụ du lịch, khách sạn, bất động sản,..
Vận dụng minh họa mô hình RFM
Như đã nói ở trên, thông thường người ta sẽ sử dụng 2 trên 3 chỉ số để phân tích ra các nhóm khách hàng. Mình sẽ lấy một ví dụ đơn giản, dễ hình dung là các nền tảng đặt xe như Grab
Chọn mô hình: Ta thấy Grab, Bee kiếm tiền bằng cách hưởng một phần từ số tiền mà khách hàng chi tiêu như hoa hồng, phí dịch vụ. Ví dụ Grab hưởng 15% giá trị cuốc xe. Như vậy thông thường doanh thu mà Grab thu được trên mỗi lần khách hàng sử dụng là không nhiều, chỉ khoảng 5-10 nghìn. Vậy họ sẽ không quan tâm nhiều đến chỉ số M (Monetary Value), mà chắc chắn sẽ quan tâm đến tần suất F, và thời gian sử dụng gần nhất R. => Vậy mô hình ta sử dụng sẽ là RF. Ta chia được 8 nhóm khách hàng cơ bản:
- Nhóm số 1: VIP nhất. R: 4-5 | F: 4-5: tần suất sử dụng dịch vụ đặt xe là rất cao, và F cũng cao, có nghĩa là khách này đang sử dịch vụ đặt xe của Grab rất thường xuyên và tần suất cao. Đây là nhóm đem lại giá trị lớn nhất, không thể đánh mất.
- Nhóm số 2: Khách trung thành. R: 3-4 | F: 4-5: Nhóm này tuy không thường xuyên đặt xe nhiều như nhóm số 1, nhưng F cao chứng tỏ họ đặt xe của Grab. Và vẫn đều đều sử dụng dịch vụ của chúng ta. Nhóm này giá trị doanh thu có thể ít hơn nhóm 1 một chút, nhưng vẫn cực kỳ quan trọng với doanh nghiệp
- Nhóm số 3: Khách hàng tiềm năng. R: 4-5 | F: 3-4. Nhóm này là những người rất hay đặt xe như nhóm số 1, nhưng F thấp hơn, điều đó có nghĩa họ đang sử dụng một số nền tảng đặt xe khác bên cạnh Grab. Đều chúng ta cần làm với họ là khiến họ chuyển sang sử dụng dịch vụ của Grab thường xuyên hơn, biến họ trở thành nhóm số 1
- Nhóm số 4: Nhóm hứa hẹn. R: 3-4 | F: 0-1. Nhóm này có hay sử dụng dịch vụ đặt xe, nhưng họ lại không thường sử dụng Grab. Với nhóm này ta cần tìm cách lôi kéo họ đến với Grab và sử dụng Grab
- Nhóm số 5: Ít mà vẫn chất: R:1-2 | F: 4-5. R thấp, chứng tỏ họ ít khi đặt xe, nhưng mỗi khi đặt xe họ lại chọn Grab. Có thể họ đã từng là nhóm số 1, nhưng hiện nay họ đã thay đổi nơi làm việc, hoặc có phương tiện cá nhân nên không hay đặt xe nữa. Những khi cần thì họ vẫn chọn Grab, nhóm này có thể giới thiệu người thân, bạn bè của họ sử dụng Grab khi có dịp
- Nhóm số 6: Nguy cơ mất. R: 1-2 | F: 2-3. Nhóm này ít đặt xe, những vẫn thỉnh thoảng sử dụng Grab, nhóm này có nguy cơ trở thành nhóm số 8.
- Nhóm số 7: Gần như đánh mất. R: 2-3 | F: 1-2. Vì lý do nào đó, họ ít đặt xe và cũng không thường sử dụng Grab,
- Nhóm số 8: Người xa lạ. R: 1-2 | F: 1-2. Nhóm này vừa không hay đặt xe, cũng không thường xuyên sử dụng Grab. Đây là nhóm có ít giá trị. Và cần tốn rất nhiều công sức để khiến họ sử dụng dịch vụ đặt xe cũng như sử dụng Grab
Ví dụ trên được chia một cách tương đối để chúng ta dễ hình dung, và trên thực tế doanh nghiệp có thể chia thành những mô hình phức tạp hơn rất nhiều. Và mỗi loại hình business sẽ có những cách chia khác nhau.
Vì sao việc phân tích RFM lại quan trọng?
Phân tích RFM cho phép người làm marketing nhắm mục tiêu các nhóm khách hàng cụ thể với các thông tin liên lạc phù hợp hơn nhiều với hành vi cụ thể của họ – và do đó tạo ra tỷ lệ phản hồi cao hơn nhiều, cộng với sự trung thành và giá trị lâu dài của khách hàng tăng lên.
Kết luận
Phân tích luôn là một trong những yếu tố then chốt để dẫn đến thắng lợi trong hoạt động Marketing, đặc biệt là Digital Marketing và Growth Marketing – nơi bạn có thể tận dụng nguồn dữ liệu luôn dồi dào, và mô hình RFM là một trong những mô hình quan trọng mà người làm Marketing phải đặc biệt chú ý. Bài viết trên của Digalyst hi vọng đã đem lại những kiến thức bổ ích và mới mẻ cho các bạn
