Chinh phục khách hàng tiềm năng với mô hình RFM

311
MỤC LỤC

Làm thế nào để không bỏ lỡ cơ hội tiếp cận và thu hút khách hàng tiềm năng? Đây vẫn luôn là bài toán khó khiến các doanh nghiệp trăn trở tìm kiếm câu trả lời, đặc biệt là nhóm doanh nghiệp SME. 

Trong bài viết này, Gimasys sẽ giới thiệu tới người đọc mô hình RFM – trợ thủ đắc lực hỗ trợ doanh nghiệp trong quá trình phân khúc khách hàng, tối ưu ngân sách với chiến lược marketing phù hợp cho từng nhóm đối tượng mục tiêu.

Mô hình RFM là gì?

RFM model là một mô hình được sử dụng trong hoạt động phân tích thị trường, trong đó phân khúc khách hàng của doanh nghiệp dựa trên đặc điểm hành vi mua và thói quen của người tiêu dùng thông qua các dữ liệu giao dịch đã thu thập được trong lịch sử.

Mô hình RFM
Minh họa mô hình RFM

Cụ thể, mô hình đánh giá recency (R) – lần mua hàng gần nhất (họ đã mua hàng lần cuối cách đây bao lâu), frequency (F) – mức độ thường xuyên (họ mua hàng với tần suất ra sao) và monetary value (M) – giá trị tiền tệ (họ chi tiêu bao nhiêu tiền cho sản phẩm/dịch vụ).

RFM sau đó được sử dụng để xác định chân dung nhóm khách hàng tốt nhất của một doanh nghiệp hay tổ chức bằng cách đánh giá, phân tích thói quen chi tiêu để từ đó cải thiện nhóm khách hàng “thấp điểm” và duy trì nhóm “cao điểm”.

Lợi ích của phân tích RFM đối với doanh nghiệp

Dựa trên 3 yếu tố cơ bản đã đề cập ở phần trên, phân tích RFM (RFM Analysis) đem lại cho doanh nghiệp nhiều lợi ích. Cụ thể:

Giúp doanh nghiệp hiểu và phân loại khách hàng hiệu quả

Đi từ cốt lõi việc đọc hiểu hành vi mua của khách hàng, RFM giúp phân nhóm khách hàng có đặc điểm tương đồng và tập trung chiến lược marketing riêng cho từng nhóm đối tượng cụ thể. Họ có thể là nhóm “khách hàng tiên phong”, “khách hàng trung thành” hay “khách hàng có nguy cơ rời bỏ”… Tùy thuộc vào nhu cầu và đặc thù ngành mà mỗi doanh nghiệp sẽ có sự phân khúc khác nhau.

Cải thiện giá trị vòng đời khách hàng (CLTV)

Ứng dụng RFM vào hoạt động kinh doanh giúp doanh nghiệp theo dõi, đánh giá và phân loại kịp thời các nhóm khách hàng. Từ đó, hỗ trợ giảm tỷ lệ rời bỏ, triển khai upsell hay cross-sell cho phân khúc khách hàng tiềm năng và gia tăng mức độ trung thành với thương hiệu.

Giá trị vòng đời khách hàng (CLTV)
Giá trị vòng đời khách hàng (CLTV)

Chẳng hạn, trong hoạt động email marketing. Phân khúc khách hàng theo RFM giúp bộ phận Marketing điều chỉnh thông điệp theo từng giai đoạn của khách hàng trong vòng đời mua. Quá trình này giúp cá nhân hóa thông điệp, nâng cao tính hiệu quả kêu gọi hành động và hạn chế tối đa các trải nghiệm tiêu cực từ khách hàng.

Lợi ích tiếp theo mà mô hình RFM có thể đem lại cho doanh nghiệp chính là cải thiện doanh thu, gia tăng tỷ lệ chuyển đổi. Sự thay đổi này đều bắt nguồn từ những lợi ích cơ bản đã nêu trên, để từ đó các chiến dịch marketing hướng đến đúng đối tượng khách hàng mục tiêu, tối ưu hóa chi phí marketing và tập trung nỗ lực vào các nhóm khách hàng giá trị cao, tiềm năng lợi nhuận lớn.

Các yếu tố thuộc mô hình RFM

Trong phân tích RFM, doanh nghiệp cần quan tâm tới 3 yếu tố cấu thành chính nên mô hình, đó là Recency, Frequency và Monetary.

Recency (R) – Thời gian mua hàng gần nhất

Recency là chỉ số đo lường khoảng thời gian kể từ lần giao dịch gần nhất của khách hàng tới hiện tại. Đây là yếu tố quan trọng giúp doanh nghiệp đánh giá được mức độ tương tác gần nhất của khách hàng. 

Khoảng thời gian này càng lớn thì khách hàng càng có khả năng cao rời bỏ doanh nghiệp. Điều này cũng đồng nghĩa với việc doanh nghiệp cần dành nhiều nỗ lực marketing hơn để chăm sóc và thu hút họ quay trở lại. Ngược lại, khi khoảng thời gian càng nhỏ, khách hàng có khả năng ghi nhớ doanh nghiệp và thương hiệu cao hơn, gia tăng khả năng tiếp cận của doanh nghiệp với khách hàng.

Frequency (F) – Tần suất mua hàng

Frequency là chỉ số đo lường tần suất giao dịch của khách hàng trong một khoảng thời gian nhất định. Khách hàng mua hàng thường xuyên hơn được coi là có giá trị cao hơn. Đồng thời cho thấy mức độ gắn kết cao với thương hiệu và có tiềm năng trở thành khách hàng trung thành của doanh nghiệp.

Tần suất giao dịch của khách hàng có thể bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố: loại sản phẩm, giá trị đơn hàng và nhu cầu sử dụng là bổ sung hay thay thế. Nếu có thể dự đoán được chu kỳ mua hàng, các nỗ lực Marketing sẽ được triển khai hiệu quả cho đúng đối tượng, tại đúng thời điểm và nhắc lịch khách hàng ghé thăm doanh nghiệp.

Monetary (M) – Giá trị tiền mỗi lần mua hàng

Monetary là chỉ số đo lường tổng số tiền khách hàng đã chi tiêu cho sản phẩm/dịch vụ của doanh nghiệp trong một khoảng thời gian nhất định. Mức độ chi tiêu cho biết khả năng chi trả và giá trị tiềm năng khách hàng có thể mang lại cho doanh nghiệp trong tương lai.

Trong 3 chỉ số thuộc mô hình RFM, Monetary có tác động trực tiếp tới doanh thu và tăng trưởng của doanh nghiệp. Trong khi đó, 2 yếu tố là Recency và Frequency ảnh hưởng gián tiếp tới chiến lược marketing và kinh doanh của doanh nghiệp.

Phân khúc khách hàng RFM (RFM Segmentation)

Thông thường, hoạt động phân khúc khách hàng theo mô hình RFM sẽ linh hoạt và tùy chỉnh dựa trên mục tiêu marketing, chiến lược kinh doanh của nhà quản lý. 

Phân khúc khách hàng theo RFM
Phân khúc khách hàng theo RFM

Dưới đây là một vài nhóm khách hàng tiêu biểu doanh nghiệp có thể tham khảo khi phân chia khách hàng:

  • Nhóm Champions – Khách hàng Tiên phong: Đặc điểm nổi bật ở nhóm khách hàng này là những giá trị họ đem lại cho doanh nghiệp. Họ mua hàng gần đây nhất. Họ mua hàng với tần suất lớn, thậm chí là thường xuyên. Họ cũng là nhóm dẫn đầu cho giá trị chi tiêu sản phẩm/dịch vụ. Bởi là nhóm được đánh giá “cao nhất” nên một số gợi ý cho nhà quản trị là tiếp tục duy trì chất lượng dịch vụ, cung cấp thêm các đặc quyền, chính sách ưu đãi thân thiết, thẻ thành viên chăm sóc cho khách.
  • Nhóm Potential Loyalists – Khách hàng Trung thành tiềm năng: Với nhóm khách hàng này, họ không những tiềm năng mà còn thể hiện sự trung thành, cam kết với thương hiệu. Họ chi tiêu một số tiền khá lớn cho sản phẩm/dịch vụ của doanh nghiệp với tần suất khá thường xuyên. Để gia tăng gắn kết với nhóm khách hàng này, nhà quản trị có thể đề xuất chương trình khách hàng thân thiết, các sản phẩm cá nhân hóa nâng cấp họ thành nhóm Champions. 
  • Nhóm New Customers – Khách hàng Mới: Nhóm khách hàng này thường có điểm tổng RFM cao, nhưng hạn chế về tần suất mua hàng. Để kích thích họ chi tiêu thường xuyên hơn, doanh nghiệp có thể xây dựng mối quan hệ bền vững thông qua dịch vụ sau bán, giải quyết vấn đề khách hàng hàng, đề xuất các chương trình ưu đãi, khuyến mại để gia tăng số lần ghé thăm của nhóm. 
  • Nhóm At Risk Customers – Khách hàng có nguy cơ Rời bỏ: Đây là nhóm đã từng mua hàng của doanh nghiệp nhưng lại không mua gần đây, đặc biệt trong một khoảng thời gian dài trước đó. Điều này thể hiện khả năng rời bỏ thương hiệu là cực kỳ cao, cho thấy nhu cầu khách hàng đã giảm sút đáng kể hoặc xuất hiện một sản phẩm thay thế cạnh tranh. Với các khách hàng này, doanh nghiệp cần triển khai các chương trình tái kết nối, gợi nhắc khách hàng về thương hiệu, gia tăng Top-of-mind, quảng bá các sản phẩm mới kích thích khách hàng chi trả kế tiếp.

Chinh phục khách hàng tiềm năng nhờ áp dụng RFM hiệu quả 

Trong quá trình nghiên cứu và phân tích nhu cầu khách hàng, Gimasys nhận thấy một thực trạng nhiều doanh nghiệp đang gặp phải. Đó chính là chưa thật sự hiểu và khai thác triệt để các công cụ CRM nói chung và mô hình RFM nói riêng trong hoạt động doanh nghiệp. 

Phân tích RFM là một nghệ thuật phân tích hành vi khách hàng giúp nâng cao tỷ lệ “ngắm chuẩn khách hàng tiềm năng”. Tuy nhiên, để áp dụng mô hình RFM sao cho hiệu quả là một thách thức đối với người làm quản trị. Dưới đây là một vài bí quyết quý doanh nghiệp có thể tham khảo và thực thi trong hoạt động kinh doanh của mình.

Xác định mục tiêu phân tích RFM rõ ràng

Việc xác định mục tiêu minh bạch, rõ ràng giúp cho quá trình phân tích RFM và phân loại khách hàng ở các bước sau dễ dàng hơn. Đồng thời đảm bảo đánh giá và đo lường hiệu suất của hoạt động sau mỗi chiến dịch.

Các mục tiêu này có thể bao gồm:

  • Hiểu rõ thói quen và hành vi mua của từng nhóm khách hàng
  • Phân loại khách hàng theo nhu cầu của doanh nghiệp
  • Đề xuất chiến lược Marketing phù hợp cho từng nhóm đối tượng
  • Gia tăng bao nhiêu phần trăm tỷ lệ chuyển đổi và doanh thu

Thu thập, sàng lọc, phân loại dữ liệu thông tin đầy đủ và chính xác

Sau khi đã xác định rõ các mục tiêu cho hoạt động phân tích RFM, doanh nghiệp tiến hành thu thập, sàng lọc dữ liệu và đưa vào tính điểm theo mô hình RFM. Dữ liệu chính là yếu tố then chốt để đảm bảo kết quả phân tích được minh bạch và chuẩn xác. Vì vậy, quá trình chuẩn bị loại dữ liệu cần thu thập cũng như tính toán điểm RFM cần tuân theo chu trình cụ thể.

Phân loại thông tin theo RFM
Phân loại thông tin theo mô hình RFM

Dưới đây là một vài yếu tố dữ liệu cơ bản doanh nghiệp cần quan tâm:

  • ID khách hàng
  • Thông tin liên hệ cơ bản
  • Thời gian giao dịch 
  • Loại sản phẩm/dịch vụ
  • Giá trị đơn hàng 
  • Tần suất mua hàng

Sử dụng công cụ phần mềm chuyên dụng để phân tích RFM

Sử dụng công cụ phần mềm chuyên dụng sẽ giúp doanh nghiệp tiết kiệm thời gian và công sức trong việc phân tích RFM. Cụ thể trong một số chức năng:

  • Chế độ tự động thu thập và sàng lọc dữ liệu đạt yêu cầu
  • Phân tích dữ liệu theo mô hình RFM
  • Phân loại khách hàng theo nhóm
  • Tạo báo cáo và biểu đồ trực quan

Tableau là một trong những công cụ phân tích dữ liệu thông minh có ứng dụng mô hình RFM được tin dùng hàng đầu. Nền tảng cho phép doanh nghiệp triển khai nhanh chóng và tiết kiệm chi phí các hoạt động nghiên cứu, triển khai marketing, đồng thời giảm đáng kể thời gian và công sức cần thiết để triển khai các ứng dụng phân tích.

Tham khảo thêm: Những điều doanh nghiệp cần biết trước khi triển khai Tableau

Liên hệ với Gimasys để được tư vấn và hỗ trợ giải pháp phù hợp với doanh nghiệp của bạn: TẠI ĐÂY!

liên hệ với gimasys

Gửi yêu cầu thành công !

Cảm ơn bạn đã kết nối với Gimasys. Chúng tôi sẽ liên hệ với bạn qua thông tin đăng ký trong thời gian sớm nhất !