RFM METRICS
- Người viết: Thành Trung lúc
- Tin tức
RFM viết tắt của 03 từ recency, frequency, monetary: đây là một kỹ thuật phân tích được sử dụng để xác định lượng khách nào là khách hàng tốt nhất bằng cách kiểm tra mức độ gần đây khách hàng đã mua, tần suất họ mua, và số tiền khách hàng chi tiêu.
Về cơ bản, RFM là phương pháp dự báo, giúp bạn xác định đâu là những khách hàng có nhiều khả năng mua hàng hóa/dịch vụ nhất và có thể mua nhiều hơn.
Đi sâu hơn vào từng metric:
- Tính chất mới xảy ra (recency)
+ Khách hàng nào mua hàng gần đây? Lần mua hàng gần đây nhất là khi nào (cách đây bao nhiêu ngày)
=> Khách hàng càng mới mua sản phẩm/dịch vụ của doanh nghiệp thì càng có khả năng mua tiếp hàng của bạn, vì việc mua bán mới diễn ra nên khách hàng ít có khả năng tiếp xúc với các đối thủ cạnh tranh, trong khi nhu cầu của họ vẫn còn, thâm chí anh em có thể dễ dàng upsell hay cross sell.
- Tần suất (frequency)
+ Khách hàng nào mua hàng thường xuyên? Tần suất mua hàng (số đơn hàng) của khách hàng như thế nào?
=> Những khách hàng thường xuyên mua hàng hóa/dịch vụ của bạn sẽ là những đối tượng có nhiều khả năng nhất trong việc tiếp tục đến với bạn. Việc họ đến với bạn lần thứ hai cho thấy, có thể họ thỏa mãn với hàng hóa/dịch vụ của bạn.
- Tiền (monetary)
+ Khách hàng nào có tiền mua hàng lớn?
=> Thông thường, một người đã chi tiêu nhiều tiền hơn, thì người đó cũng sẽ chi nhiều hơn trong những lần mua hàng hóa/dịch vụ tiếp theo.
Ngược lại,
RFM thấp, doanh nghiệp cần tìm hiểu, tối ưu, giải quyết nỗi đau, cung cấp gift, voucher,..
---
Trong hành trình khách hàng, bất kỳ giai đoạn nào khách hàng đều có thể rời bỏ mình (churn rate). Việc dự đoán tỷ lệ rời bỏ sẽ giúp ích rất nhiều cho anh em trong việc giữ chân khách hàng, cung cấp giá trị hữu ích "kịp thời" tại mỗi điểm chạm. Dĩ nhiên việc dự đoán dựa trên historical data và xu hướng tiêu dùng hiện tại.
Một số tool ứng dụng RFM Analysis: Tableau, PowerBI, Excel..
Tác giả bài viết: Trần Đình Chinh
Sơ lược về tác giả: Anh Chinh là Senior Marketing Automation Consultant - BD Leader tại TriggerM. Làm trong lĩnh vực này được 2 năm và tư vấn/triển khai Automation cho nhiều doanh nghiệp B2B, B2C, SMEo ở các lĩnh vực như edu, logistic, ecommerce, real estate, health care,...hỗ trợ chuyển đổi khách hàng tiềm năng, duy trì và giữ chân khách hàng hiện tại, tạo ra brand love và brand trust cho Doanh Nghiệp