Mô hình RFM Segmentation (Recency, Frequency, Monetary) đã trở thành một công cụ hữu ích giúp doanh nghiệp phân loại và quản lý khách hàng hiệu quả. RFM Segmentation dựa trên ba yếu tố quan trọng trong hành vi mua hàng của khách hàng: Recency (thời gian mua hàng gần nhất), Frequency (tần suất mua hàng) và Monetary (giá trị tiền mỗi lần mua hàng). Bằng cách phân tích và kết hợp ba yếu tố này, doanh nghiệp có thể chia khách hàng thành các nhóm đặc trưng, từ đó xác định chiến lược tiếp thị và quản lý phù hợp với từng nhóm khách hàng.

RFM là gì?

Mô hình RFM (Recency, Frequency, Monetary) là một mô hình phân tích khách hàng trong lĩnh vực tiếp thị và quản lý quan hệ khách hàng. Mô hình RFM đánh giá các khía cạnh quan trọng của hành vi mua hàng của khách hàng dựa trên 3 yếu tố:

• Recency (Thời gian gần nhất mua hàng)
• Frequency (Tần suất)
• Monetary (Giá trị tiền mỗi lần mua hàng)

Mô hình RFM là gì?

Dựa trên ba yếu tố này, khách hàng được phân loại thành các nhóm khác nhau, như khách hàng quan trọng, khách hàng tiềm năng, khách hàng mất dần và khách hàng không hoạt động… Mô hình RFM giúp doanh nghiệp dự đoán tiềm năng của từng phân khúc khách hàng, sắp xếp các phân khúc khách hàng theo thứ tự ưu tiên để phân bổ nguồn lực một cách hiệu quả và tiết kiệm chi phí. Điều này giúp tối ưu hóa ngân sách chiến lược tiếp thị, cải thiện tương tác với khách hàng và tăng doanh thu.

Các yếu tố của mô hình RFM

Mô hình RFM trong phân tích khách hàng đánh giá ba yếu tố Recency, Frequency, Monetary:

Recency (Thời gian mua hàng gần nhất) 

Recency trong mô hình RFM đo thời gian từ lần mua hàng gần nhất của khách hàng. Nó là một yếu tố quan trọng để đánh giá mức độ tương tác gần nhất của khách hàng với doanh nghiệp.

Khi áp dụng mô hình RFM, một khách hàng được xem là có giá trị cao hơn nếu lần mua hàng gần nhất của họ xảy ra gần đây hơn. Ví dụ, một khách hàng mới mua hàng trong tháng trước sẽ có mức Recency cao hơn so với một khách hàng mua hàng cách đây một năm.

Recency trong RFM Segmentation được sử dụng để phân loại khách hàng thành các nhóm khác nhau như:

• Khách hàng mới: Lần mua hàng gần nhất xảy ra gần đây và có thể được coi là tiềm năng cho việc tương tác và tiếp thị tiếp theo.
• Khách hàng thường xuyên: Lần mua hàng gần nhất xảy ra không quá lâu và đánh dấu một mức độ tương tác liên tục với doanh nghiệp.
• Khách hàng có khả năng rời bỏ: Lần mua hàng gần nhất xảy ra cách đây lâu và đây có thể là tín hiệu cho sự suy giảm quan tâm của khách hàng hoặc mất dần liên hệ với doanh nghiệp.
• Khách hàng không hoạt động: Lần mua hàng gần nhất xảy ra rất lâu và khách hàng không có hoạt động mới. Nhóm này thường đại diện cho khách hàng không còn tương tác hoặc mất quan tâm đến doanh nghiệp.

Bằng cách xác định thời gian gần nhất mua hàng, doanh nghiệp có thể tập trung vào việc tương tác và tiếp cận khách hàng theo cách phù hợp, nhằm tăng cường quan hệ và gia tăng giá trị từ mỗi khách hàng.

Xem thêm: 

Cách tính giá trị vòng đời khách hàng

Tăng giá trị vòng đời khách hàng nhờ khác biệt hóa trải nghiệm

RFM Segmentation phân tích khách hàng ba yếu tố dựa trên 3 yếu tố: Recency, Frequency, Monetary

Frequency (Tần suất mua hàng)

Frequency đo số lần mua hàng của khách hàng trong một khoảng thời gian nhất định, đánh giá mức độ tương tác lặp lại của khách hàng với doanh nghiệp.

Khi áp dụng mô hình RFM, một khách hàng được coi là có giá trị cao hơn nếu họ mua hàng thường xuyên hơn. Số lần mua hàng của khách hàng trong một khoảng thời gian cụ thể sẽ quyết định mức độ Frequency của họ. Ví dụ, một khách hàng mua hàng hàng tháng sẽ có mức Frequency cao hơn so với một khách hàng chỉ mua hàng một lần mỗi năm.

Frequency trong mô hình RFM được sử dụng để phân loại khách hàng thành các nhóm khác nhau như:

• Khách hàng thường xuyên: Mua hàng với tần suất cao trong một khoảng thời gian nhất định. Đây là nhóm khách hàng quan trọng và có tiềm năng mang lại doanh thu lớn.
• Khách hàng định kỳ: Mua hàng với tần suất ổn định trong một khoảng thời gian nhất định, không quá thường xuyên. Đây là nhóm khách hàng có thể tiềm năng phát triển và đạt được mức độ thường xuyên hơn.
• Khách hàng ngẫu nhiên: Mua hàng không có một mô hình đều đặn, không có tần suất cụ thể. Đây là nhóm khách hàng khá khó dự đoán và cần quan tâm để tăng cường tương tác.
• Khách hàng không thường xuyên: Mua hàng rất ít lần hoặc không mua hàng trong một khoảng thời gian dài. Đây là nhóm khách hàng không phải ưu tiên tiếp thị, và có thể yêu cầu nỗ lực đặc biệt để thúc đẩy họ tăng tần suất mua hàng.

Monetary (Giá trị tiền mỗi lần mua hàng)

Monetary đo giá trị tiền hoặc giá trị đơn hàng mà khách hàng đã chi tiêu trong mỗi lần mua hàng, thể hiện mức độ giá trị mà khách hàng mang lại cho doanh nghiệp. Tùy vào nhu cầu phân tích dữ liệu của doanh nghiệp cho từng chiến dịch marketing, giá trị tiền được đo bằng tổng số tiền mà khách hàng đã chi trả hoặc tổng giá trị đơn hàng mỗi lần giao dịch. 

Monetary trong RFM Segmentation được sử dụng để phân loại khách hàng thành các nhóm khác nhau như:

• Khách hàng có giá trị cao: Chi tiêu nhiều tiền trong mỗi lần mua hàng, đóng góp lớn vào doanh thu của doanh nghiệp. Đây là nhóm khách hàng quan trọng và cần được tạo điều kiện thuận lợi để duy trì mức chi tiêu cao.
• Khách hàng có giá trị trung bình: Chi tiêu một số tiền vừa phải trong mỗi lần mua hàng. Đây là nhóm khách hàng có tiềm năng phát triển và có thể tăng giá trị bằng cách tăng cường tương tác và tiếp thị.
• Khách hàng có giá trị thấp: Chi tiêu ít tiền trong mỗi lần mua hàng. Đây là nhóm khách hàng có thể không mang lại lợi nhuận lớn cho doanh nghiệp và có thể cần nỗ lực để tăng cường giá trị mỗi giao dịch.

Phân khúc khách hàng RFM – RFM Segmentation

RFM Segmentation là quá trình phân đoạn khách hàng thành các nhóm dựa trên ba yếu RFM (Recency, Frequency, Monetary) trong mô hình RFM. Nó giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về khách hàng và tạo ra các chiến lược tiếp thị và quản lý quan hệ khách hàng phù hợp.

Champions (nhóm khách hàng tiên phong): Đây là nhóm khách hàng tốt nhất, họ đã mua hàng gần đây nhất, mua hàng thường xuyên nhất và chi tiêu nhiều tiền nhất. Doanh nghiệp nên cung cấp các đặc quyền riêng và chăm sóc tốt nhóm khách hàng này vì họ có thể trở thành những người tiên phong sử dụng sản phẩm mới và giúp quảng bá thương hiệu của bạn với người thân, bạn bè.

Potential Loyalists (nhóm khách hàng trung thành tiềm năng): Đây là nhóm khách hàng gần đây, có tần suất mua hàng trung bình và đã chi tiêu một số tiền khá lớn. Để giữ chân và xây dựng mối quan hệ với nhóm khách hàng này, doanh nghiệp có thể cung cấp chương trình thành viên, chương trình khách hàng thân thiết hoặc đề xuất các sản phẩm liên quan để nâng cấp họ thành khách hàng Champions.

New Customers (nhóm khách hàng mới): Đây là nhóm khách hàng có điểm RFM tổng thể cao nhưng không mua hàng thường xuyên. Doanh nghiệp có thể xây dựng mối quan hệ với những khách hàng này bằng cách cung cấp hỗ trợ, tư vấn, cung cấp các chính sách sau mua hàng và gửi các ưu đãi đặc biệt để tăng cường số lần ghé thăm của họ.

At Risk Customers (nhóm khách hàng có nguy cơ rời bỏ): Nhóm khách hàng đã mua hàng thường xuyên và chi tiêu một số tiền lớn nhưng không mua hàng gần đây. Điều này cho thấy khả năng họ rời bỏ doanh nghiệp của bạn là cực kỳ cao, có thể do họ không còn nhu cầu với sản phẩm hoặc tệ hơn là họ đã tìm ra sản phẩm thay thế, hoặc chuyển sang ủng hộ đối thủ của bạn. Với nhóm khách hàng này, doanh nghiệp cần gửi cho họ các chiến dịch tái kích hoạt cá nhân hóa để tái thiết lập kết nối và tư vấn, chăm sóc để cung cấp cho họ các sản phẩm phù hợp để khuyến khích mua hàng tiếp theo.

Thông qua việc phân tích RFM Segmentation, doanh nghiệp có thể tập trung xây dựng chiến lược marketing cá nhân hóa cho từng nhóm khách hàng. Điều này giúp tăng cường quan hệ khách hàng, tối ưu hóa chiến lược tiếp thị và tránh đánh mất khách hàng quan trọng.

Lợi ích của RFM đối với doanh nghiệp 

Mô hình RFM giúp doanh nghiệp hiểu và phân loại khách hàng dựa trên ba yếu tố Recency, Frequency và Monetary. Qua đó, mô hình RFM đem lại nhiều lợi ích cho doanh nghiệp như: 

Tăng tỷ lệ chuyển đổi và doanh thu: Một nghiên cứu của Harvard Business School cho thấy, tập trung vào nhóm khách hàng có giá trị cao dựa trên RFM có thể tăng tỷ lệ chuyển đổi lên đến 750% và tăng doanh thu lên đến 300%. 

RFM đem đến cho doanh nghiệp nhiều cơ hội và lợi ích

Tối ưu hóa chi phí tiếp thị: Sử dụng RFM để phân đoạn khách hàng giúp doanh nghiệp tập trung nguồn lực và ngân sách tiếp thị vào các nhóm khách hàng có khả năng mang lại hiệu quả cao. Theo một báo cáo từ eConsultancy, việc áp dụng RFM Segmentation giúp giảm 50% chi phí tiếp thị và tăng 10-15% tỷ lệ chuyển đổi. 

Tăng khả năng duy trì khách hàng: RFM giúp xác định nhóm khách hàng quan trọng như Champions và Loyalists. Một nghiên cứu từ Bain & Company cho thấy, việc tăng 5% tỷ lệ duy trì khách hàng có thể tăng 25-95% lợi nhuận doanh nghiệp. 

Nâng cao sự tương tác và sự hài lòng của khách hàng: RFM giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về nhu cầu và sở thích của khách hàng, từ đó cung cấp sản phẩm và dịch vụ phù hợp. 

Cải thiện trải nghiệm khách hàng: RFM cho phép doanh nghiệp cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng và cung cấp các ưu đãi, chương trình khuyến mãi, hoặc dịch vụ phù hợp với từng nhóm khách hàng. Theo Epsilon, 80% khách hàng khẳng định rằng họ sẽ mua hàng từ các doanh nghiệp cung cấp trải nghiệm cá nhân hóa. 

Mô hình RFM Segmentation là một công cụ mạnh mẽ giúp doanh nghiệp phân loại và quản lý khách hàng một cách thông minh và hiệu quả. Với RFM Segmentation, doanh nghiệp có khả năng tạo ra những chiến lược tiếp thị cá nhân hóa, tăng cường quan hệ với khách hàng quan trọng và tối đa hóa lợi nhuận. Đồng thời, mô hình này cũng giúp doanh nghiệp nhận biết và tái kết nối với khách hàng tiềm năng và khách hàng có nguy cơ mất đi.\

Xem thêm:

Tại sao cần phải phân loại khách hàng? Có bao nhiêu loại khách hàng?