RFM analysis Phân tích RFM

Nếu bạn đang muốn có thêm nhiều trải nghiệm, biết thêm nhiều thuật ngữ và được học hỏi về Digital thì bộ từ điển Go Digital là dành cho bạn.

RFM analysis
RFM analysis is a marketing technique which works by determining which customers are the ‘best’ ones by considering how recently a customer has purchased (recency), how often they purchase (frequency), and how much the customer spends (monetary). 

Phân tích RFM
Phân tích RFM là một kỹ thuật tiếp thị hoạt động bằng cách xác định khách hàng nào là khách hàng 'tốt nhất' bằng cách xem xét về lần mua hàng gần đây nhất của khách hàng, tần suất mua hàng và số tiền khách hàng chi tiêu để mua hàng. 


Phân tích RFM (Recency, Frequency, Monetary) là một phương pháp phân loại khách hàng dựa trên các yếu tố liên quan đến hành vi mua hàng của họ. Phân tích RFM cho phép doanh nghiệp hiểu rõ hơn về giá trị và tiềm năng của từng khách hàng.


Recency (Tính Mới): Recency đánh giá thời gian kể từ lần mua hàng gần nhất của khách hàng. Mức độ "mới" hay "cũ" của khách hàng có thể ảnh hưởng đến quyết định mua hàng tiếp theo. Recency được xem là một chỉ số quan trọng vì khách hàng mới mua hàng gần đây tend to have a higher likelihood of making a repeat purchase.


Frequency (Tần suất): Frequency đo tần suất mua hàng của khách hàng trong một khoảng thời gian nhất định, ví dụ như tháng hoặc năm. Frequency mang lại thông tin về tần suất mua hàng của khách hàng. Những khách hàng mua hàng thường xuyên hơn có thể được coi là có tiềm năng cao hơn trong việc tạo ra doanh thu.


Monetary (Số tiền): Monetary tập trung vào giá trị tiền của các đơn hàng mà khách hàng đã mua. Điều này bao gồm tổng số tiền khách hàng đã tiêu và trung bình mỗi đơn hàng. Đây là yếu tố quan trọng nhằm xác định khách hàng có đóng góp doanh thu lớn hay nhỏ.


Khi kết hợp cả ba yếu tố trên vào một ma trận RFM, chúng ta có thể tạo ra các nhóm khách hàng dựa trên giá trị và tiềm năng mua hàng. Ví dụ, một khách hàng có Recency cao, Frequency thấp và Monetary thấp có thể được xem là khách hàng không hoạt động hoặc có tiềm năng mua hàng thấp. Trong khi đó, một khách hàng có Recency thấp, Frequency cao và Monetary cao có thể được xem như ưu tiên hàng đầu vì họ mua hàng thường xuyên và chi tiêu nhiều tiền.


RFM Analysis cung cấp thông tin quý giá giúp các doanh nghiệp hiểu rõ hơn về các đặc điểm và thói quen mua hàng của từng khách hàng. Với những kiến thức này, doanh nghiệp có thể thực hiện các chiến lược tiếp thị và xây dựng quan hệ với khách hàng một cách hiệu quả hơn.


Ví dụ, doanh nghiệp có thể sử dụng RFM Analysis để tạo ra các chiến dịch tiếp thị theo từng nhóm khách hàng. Đối với nhóm khách hàng có RFM Score cao, doanh nghiệp có thể tăng cường việc tiếp cận và làm hài lòng khách hàng bằng cách cung cấp ưu đãi đặc biệt hoặc quà tặng. Trong khi đó, đối với nhóm khách hàng có RFM Score thấp, doanh nghiệp có thể tìm hiểu rõ hơn về lý do và tìm cách cải thiện quan hệ hoặc kích thích họ mua hàng hơn.


Phân tích RFM không chỉ giúp tăng cường quan hệ với khách hàng hiện tại, mà còn giúp doanh nghiệp tìm kiếm khách hàng tiềm năng mới. Bằng cách xác định các đặc điểm chung của nhóm khách hàng hàng đầu, doanh nghiệp có thể tìm ra nhóm đối tượng tương tự trong cơ sở dữ liệu và tìm cách tiếp cận họ một cách hiệu quả.


Để kết luận, phân tích RFM là một công cụ mạnh mẽ để phân loại và hiểu rõ hơn về hành vi mua hàng của khách hàng. Với thông tin từ RFM Analysis, doanh nghiệp có thể tăng cường quan hệ với khách hàng hiện tại, tạo ra chiến dịch tiếp thị đích đáng và khám phá thị trường mới. Việc sử dụng phân tích RFM đồng thời với các công cụ SEO sẽ giúp doanh nghiệp nắm bắt được những cơ hội tiếp cận khách hàng và tăng cường định vị trên internet.