مدل RFM در دسته بندی مشتریان چیست؟

آیا همه مشتریان یک کسب‌وکار ارزش یکسانی دارند؟ آیا باید برای فردی که همین هفته خرید کرده است، همان پیام تبلیغاتی را ارسال کنیم که برای مشتری‌ای که یک سال است خریدی نداشته؟ پاسخ این پرسش‌ها می‌تواند مسیر بازاریابی یک کسب‌وکار را تغییر دهد. وقتی تمام مشتریان را با یک روش یکسان هدف قرار می‌دهیم، ممکن است بودجه تبلیغاتی را برای مخاطبان نامناسب صرف کنیم و فرصت حفظ مشتریان ارزشمند را از دست بدهیم. مدل RFM در دسته بندی مشتریان یکی از روش‌های کاربردی تحلیل داده در بازاریابی است که به کسب‌وکارها کمک می‌کند مشتریان خود را بر اساس رفتار خرید دسته‌بندی کنند.

مدل RFM در دسته بندی مشتریان از سه شاخص تازگی خرید، تعداد دفعات خرید و ارزش مالی خرید تشکیل شده است. با استفاده از آن می‌توان مشتریان وفادار، خریداران پرارزش، مشتریان غیرفعال و افرادی را که احتمال بازگشت آن‌ها وجود دارد، بهتر شناسایی کرد و برای هر گروه راهبرد بازاریابی متناسبی در نظر گرفت.

مدل RFM چیست و چه کاربردی در بازاریابی دارد؟

“مدل RFM در دسته بندی مشتریان” روشی برای بخش‌بندی مشتریان بر اساس داده‌های واقعی تراکنش‌های آن‌هاست. برخلاف روش‌هایی که مشتریان را صرفاً بر اساس سن، جنسیت یا موقعیت جغرافیایی تقسیم می‌کنند، RFM بر رفتار خرید تمرکز دارد. این رویکرد به بازاریابان کمک می‌کند بفهمند مشتریان چه زمانی خرید کرده‌اند، چند بار خرید داشته‌اند و چه میزان هزینه کرده‌اند.

نام مدل RFM در دسته بندی مشتریان از سه واژه انگلیسی تشکیل شده است: تازگی خرید (Recency)، تکرار خرید (Frequency) و ارزش مالی (Monetary). ترکیب این سه شاخص، تصویری کاربردی از رابطه مشتری با کسب‌وکار ایجاد می‌کند. البته RFM به‌تنهایی تمام جنبه‌های وفاداری یا سودآوری را نشان نمی‌دهد، اما نقطه شروع مناسبی برای طراحی کمپین‌های هدفمند، بهینه‌سازی هزینه بازاریابی و افزایش نرخ بازگشت مشتریان است.

سه شاخص اصلی در مدل RFM در دسته بندی مشتریان

تازگی خرید؛ Recency

تازگی خرید نشان می‌دهد مشتری چه مدت پیش آخرین خرید خود را انجام داده است. معمولاً هرچه فاصله زمانی از آخرین خرید کمتر باشد، احتمال ارتباط فعلی مشتری با کسب‌وکار بیشتر است؛ البته این موضوع به نوع محصول و چرخه خرید آن بستگی دارد. برای مثال، مشتری یک فروشگاه مواد غذایی ممکن است هر هفته خرید کند، درحالی‌که خریدار مبلمان شاید فقط هر چند سال یک‌بار به خرید نیاز داشته باشد.

در تحلیل این شاخص در مدل RFM در دسته بندی مشتریان، تاریخ آخرین تراکنش هر مشتری با تاریخ مرجع مقایسه می‌شود. مشتری‌ای که اخیراً خرید کرده، معمولاً امتیاز بالاتری در تازگی خرید می‌گیرد. این داده به کسب‌وکار کمک می‌کند مشتریان فعال را از افرادی که مدت زیادی از آخرین خریدشان گذشته است، جدا کند و برای گروه دوم، در صورت مناسب بودن شرایط، کمپین بازگشت مشتری طراحی کند.

تعداد دفعات خرید؛ Frequency

شاخص تکرار خرید مشخص می‌کند هر مشتری در یک بازه زمانی معین چند بار خرید کرده است. این معیار می‌تواند نشانه‌ای از عادت خرید، رضایت یا ارتباط مستمر مشتری با برند باشد. برای مثال، فردی که در شش ماه گذشته هشت بار از یک فروشگاه آنلاین خرید کرده است، از نظر تکرار خرید با مشتری‌ای که تنها یک سفارش ثبت کرده، تفاوت دارد.

برای محاسبه این شاخص باید تعریف مشخصی از خرید در نظر گرفت. بهتر است سفارش‌های لغوشده، تراکنش‌های آزمایشی و موارد تکراری مطابق قواعد داده حذف یا اصلاح شوند. همچنین باید مشخص شود که هدف، شمارش تعداد سفارش‌هاست یا تعداد دفعات خرید مستقل؛ زیرا این دو تعریف در برخی کسب‌وکارها نتایج متفاوتی ایجاد می‌کنند.

ارزش مالی خرید؛ Monetary

شاخص ارزش مالی، میزان پولی را که مشتری در بازه مورد بررسی برای خرید صرف کرده است، اندازه‌گیری می‌کند. در ساده‌ترین روش، مجموع مبلغ سفارش‌های معتبر هر مشتری محاسبه می‌شود. این شاخص کمک می‌کند مشتریانی شناسایی شوند که سهم بیشتری در درآمد فروش دارند و ممکن است به پیشنهادهای ویژه یا برنامه‌های حفظ مشتری واکنش مناسبی نشان دهند.

بااین‌حال، درآمد با سودآوری یکسان نیست. ممکن است مشتری‌ای خریدهای بزرگی انجام دهد، اما به دلیل تخفیف‌های سنگین، هزینه ارسال یا هزینه بالای خدمت‌رسانی، سود کمتری ایجاد کند. بنابراین، کسب‌وکارهایی که داده کافی دارند، بهتر است در کنار مدل RFM در دسته بندی مشتریان، حاشیه سود، مرجوعی‌ها و هزینه خدمت‌رسانی را نیز بررسی کنند تا تصمیم‌های دقیق‌تری بگیرند.

نحوه محاسبه مدل RFM در دسته بندی مشتریان

برای اجرای مدل RFM در دسته بندی مشتریان ابتدا باید داده‌های تراکنش مشتریان جمع‌آوری و پاک‌سازی شوند. این داده‌ها معمولاً شامل شناسه مشتری، تاریخ سفارش و مبلغ خرید هستند. سپس یک بازه زمانی متناسب با نوع کسب‌وکار انتخاب می‌شود؛ برای نمونه، فروشگاه‌های پرتکرار ممکن است بازه کوتاه‌تری را بررسی کنند، درحالی‌که محصولات بادوام به دوره طولانی‌تری نیاز دارند.

در مرحله بعد، برای هر مشتری سه مقدار محاسبه می‌شود: فاصله از آخرین خرید، تعداد سفارش‌های معتبر و مجموع ارزش مالی سفارش‌ها. سپس مشتریان بر اساس هر شاخص امتیاز می‌گیرند. یکی از روش‌های رایج، تقسیم مشتریان به پنج گروه و اختصاص امتیاز یک تا پنج است. در شاخص تازگی خرید، مشتریانی که اخیراً خرید کرده‌اند امتیاز بالاتری می‌گیرند؛ اما در تکرار و ارزش مالی، تعداد دفعات یا مبلغ بیشتر معمولاً به امتیاز بالاتر منجر می‌شود.

چگونه امتیاز مدل RFM در دسته بندی مشتریان را تفسیر کنیم؟

پس از امتیازدهی مدل RFM در دسته بندی مشتریان، می‌توان سه امتیاز هر مشتری را کنار هم قرار داد. برای مثال، مشتری با امتیاز R برابر پنج، F برابر چهار و M برابر پنج، اخیراً خرید کرده، دفعات خرید نسبتاً زیادی داشته و از نظر ارزش مالی نیز در گروه بالاتری قرار گرفته است. چنین مشتری‌ای ممکن است برای برنامه‌های وفاداری و پیشنهادهای اختصاصی گزینه مناسبی باشد.

در مقابل، مشتری‌ای با امتیاز تازگی پایین اما تکرار و ارزش مالی بالا ممکن است در گذشته از مشتریان ارزشمند بوده باشد، اما مدتی است خرید نکرده است. این گروه می‌تواند هدف مناسبی برای کمپین‌های بازگشت باشد. نکته مهم این است که امتیازها باید با توجه به توزیع داده‌ها، چرخه خرید و ویژگی‌های بازار تفسیر شوند؛ یک ترکیب عددی به‌تنهایی توضیح کاملی درباره انگیزه یا رضایت مشتری ارائه نمی‌کند.

مهم‌ترین گروه‌های مشتریان در مدل RFM

یکی از کاربردهای عملی مدل RFM در دسته بندی مشتریان، تبدیل امتیازهای عددی به گروه‌هایی است که برای تیم بازاریابی قابل‌استفاده باشند. مشتریان وفادار و پرارزش معمولاً تازگی، تکرار و ارزش مالی مناسبی دارند. کسب‌وکار می‌تواند برای حفظ این گروه، خدمات ویژه، دسترسی زودهنگام به محصولات جدید یا مزایای برنامه وفاداری ارائه کند، بدون اینکه الزاماً تخفیف‌های سنگین در اختیار همه آن‌ها قرار دهد.

گروه دیگری از مشتریان شامل خریداران تازه‌وارد، مشتریان در معرض غیرفعال شدن و مشتریان ازدست‌رفته است. برای خریداران جدید، پیام‌های راهنمای استفاده و پیشنهاد خرید مکمل می‌تواند مناسب باشد؛ برای مشتریان در معرض غیرفعال شدن، یادآوری مرتبط یا پیشنهاد شخصی‌سازی‌شده قابل‌آزمایش است. درباره مشتریان غیرفعال نیز بهتر است ابتدا ارزش بالقوه، زمان سپری‌شده از آخرین خرید و هزینه بازگرداندن آن‌ها بررسی شود.

مزایا و محدودیت‌های مدل RFM

مهم‌ترین مزیت مدل RFM در دسته بندی مشتریان، سادگی نسبی و قابلیت اجرای آن با داده‌های معمول فروش است. بسیاری از کسب‌وکارها بدون استفاده از سامانه‌های پیچیده هوش مصنوعی می‌توانند از این مدل برای شناسایی الگوهای خرید، اولویت‌بندی مشتریان و طراحی کمپین‌های هدفمند استفاده کنند. این روش همچنین می‌تواند هماهنگی میان تیم‌های فروش، بازاریابی و مدیریت ارتباط با مشتری را بهبود دهد؛ زیرا تصمیم‌ها بر اساس شاخص‌های مشخص‌تری گرفته می‌شوند.

بااین‌حال، RFM اطلاعاتی مانند رضایت مشتری، دلیل ترک برند، حساسیت به قیمت یا سود واقعی هر سفارش را به‌طور کامل اندازه‌گیری نمی‌کند. نتایج آن نیز به کیفیت داده‌ها و انتخاب بازه زمانی وابسته است. بنابراین، بهتر است RFM به‌عنوان ابزاری برای شروع تحلیل در نظر گرفته شود و در صورت نیاز با داده‌های نظرسنجی، سابقه تعامل، حاشیه سود و شاخص‌های وفاداری ترکیب شود.

چگونه از مدل RFM در دسته بندی مشتریان برای رشد کسب‌وکار استفاده کنیم؟

مدل RFM در دسته بندی مشتریان روشی کاربردی برای تحلیل رفتار خرید بر اساس تازگی، تکرار و ارزش مالی است. این مدل کمک می‌کند مشتریان ارزشمند، خریداران تازه، افراد در معرض غیرفعال شدن و گروه‌های نیازمند توجه بیشتر شناسایی شوند. با این شناخت، کسب‌وکار می‌تواند منابع بازاریابی را هدفمندتر مصرف کند، پیشنهادهای مرتبط‌تری ارائه دهد و فرصت‌های افزایش خرید مجدد را بهتر تشخیص دهد.

برای دستیابی به نتیجه مطلوب، فقط محاسبه امتیازها کافی نیست؛ باید گروه‌بندی‌ها به اقدام‌های مشخص تبدیل شوند و عملکرد کمپین‌ها نیز اندازه‌گیری شود. اگر می‌خواهید از داده‌های مشتریان برای بهبود استراتژی بازاریابی، افزایش فروش و طراحی کمپین‌های اثربخش استفاده کنید، با بالابان مارکتینگ در ارتباط باشید یا سایر مقالات تخصصی بازاریابی را در وب‌سایت بالابان مطالعه کنید.