RFM Model เทคนิคการแบ่งกลุ่มลูกค้าที่แม่นยำมากกว่าเดิม

RFM Model เทคนิคการแบ่งกลุ่มลูกค้าที่แม่นยำมากกว่าเดิม

อย่างที่เราทราบกันดีว่าธุรกิจอยู่ได้เพราะมี “ลูกค้า” เป็นผู้สนับสนุนและสร้างกำไรให้แก่องค์กร นักการตลาดจึงสร้างกำหนดการแบ่งกลุ่มลูกค้า และวิธีการในรูปแบบต่าง ๆ เพื่อวิเคราะห์พฤติกรรม ความต้องการ และกลุ่มเป้าหมายที่อาจกลายเป็นลูกค้าในอนาคต รวมไปถึงการรักษาความสัมพันธ์ลูกค้า (Customer Relationship) ให้แน่นแฟ้นยิ่งขึ้น

โดยเทคนิคที่เราจะมาแนะนำในวันนี้มีชื่อว่า “RFM Model” เชื่อว่าหลายคนคงคิดว่าเป็นเรื่องยากอย่างแน่นอน แต่รู้ไหมว่าการทำ RFM Model ไม่ได้ยากขนาดนั้น และมีวิธีการที่ไม่ว่าใครก็สามารถทำได้ ลองมาศึกษาไปพร้อมกันเลย

RFM Model คืออะไร

RFM Model คือ เทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้า ที่ได้รับความนิยมอย่างแพร่หลายในวงการธุรกิจ โดยอาศัยหลักการของ Pareto Marketing ที่ว่าด้วยการลงทุนเพียง 20% แต่สามารถสร้างผลตอบแทนได้ถึง 80% RFM Model จึงเป็นเครื่องมือสำคัญที่ช่วยให้นักการตลาดสามารถระบุกลุ่มลูกค้าเป้าหมายเพียง 20% ที่สร้างรายได้หลักให้กับธุรกิจมากถึง 80% จากลูกค้าทั้งหมด เพื่อวางกลยุทธ์การตลาดและสร้างความสัมพันธ์ที่ดีกับลูกค้ากลุ่มนี้ได้อย่างตรงจุด ส่งผลให้ธุรกิจเติบโตอย่างยั่งยืนในระยะยาว

ทำไม RFM Model จึงสำคัญต่อธุรกิจ

การแบ่งกลุ่มลูกค้าด้วย RFM Model มีความสำคัญต่อการดำเนินธุรกิจเป็นอย่างมาก ดังนี้

1. จัดสรรทรัพยากรได้อย่างมีประสิทธิภาพ

RFM Model ช่วยให้องค์กรสามารถโฟกัสลูกค้าและจัดสรรทรัพยากรได้อย่างมีประสิทธิภาพ ไม่ต้องสูญเสียทรัพยากรจำนวนมากเพื่อจัดการลูกค้าทุกกลุ่ม เนื่องจากการทำ RFM Model จะช่วยระบุกลุ่มลูกค้าที่มีความสำคัญกับธุรกิจได้ ต่างจากองค์กรที่ไม่มีการทำ RFM Model ที่อาจจะสูญเสียทรัพยากรกับลูกค้าทุกกลุ่มโดยไม่จำเป็น

2. สื่อสารกับลูกค้าได้ดีขึ้น

RFM Model ช่วยประเมินได้ว่าลูกค้าขององค์กรมีทั้งหมดกี่กลุ่ม โดยแต่ละกลุ่มก็จะมีความต้องการที่แตกต่างกัน หากองค์กรรู้ว่าลูกค้าของตนเองเป็นใคร ก็สามารถวางแผนได้ว่าควรสื่อสารกับลูกค้ากลุ่มนี้ในรูปแบบใด และควรสื่อสารกับลูกค้ากลุ่มอื่น ๆ ในรูปแบบใด รวมถึงนำเสนอโปรโมชั่นที่ตอบโจทย์ความต้องการของกลุ่มลูกค้าได้อย่างเหมาะสม

3. ธุรกิจเติบโตอย่างต่อเนื่อง

อย่างที่เราทราบกันดีว่าลูกค้าคือคนสำคัญขององค์กร ดังนั้นเมื่อการทำ RFM Model ช่วยให้รู้จักลูกค้ามากขึ้น องค์กรสามารถนำข้อมูลลูกค้าที่มีอยู่มาวิเคราะห์ (Data Analytics) เพื่อวางแผนการตลาด และสร้างความสัมพันธ์ที่ดีกับลูกค้า รวมไปถึงการขยายฐานลูกค้าในอนาคตและการรักษาลูกค้าเดิมได้อย่างยั่งยืน ส่งผลให้ธุรกิจมีรายได้ที่เติบโตอย่างต่อเนื่อง

3 ปัจจัยหลักในการวิเคราะห์ RFM Model

rfm model marketing

RFM ย่อมาจาก Recency, Frequency และ Monetary ซึ่งเป็น 3 ปัจจัยสำคัญในการวิเคราะห์พฤติกรรมการซื้อของลูกค้า ดังนี้

1. Recency (R) - ระยะเวลาที่ลูกค้าซื้อล่าสุด

Recency ใน RFM Model คือ ระยะเวลาที่ลูกค้ามาซื้อสินค้าหรือใช้บริการครั้งล่าสุด โดยลูกค้าที่มีการซื้อล่าสุดเมื่อไม่นานมานี้จะได้คะแนน R สูง แสดงถึงโอกาสในการสร้าง Engagement และกระตุ้นให้เกิดการซื้อหรือใช้บริการในครั้งถัดไป

2. Frequency (F) - ความถี่ในการซื้อสินค้าหรือใช้บริการ

Frequency ใน RFM Model คือ ความถี่ในการซื้อสินค้าหรือใช้บริการของลูกค้า โดยลูกค้าที่มาซื้อสินค้าเป็นประจำจะได้คะแนน F สูงกว่าลูกค้าที่มาใช้บริการน้อยกว่า ซึ่งมีข้อควรระวังคือ หากลูกค้ามาที่ร้านเป็นประจำแต่ไม่เกิดการซื้อ หรือใช้บริการเกิดขึ้น นั่นอาจมีสาเหตุมาจากลูกค้ายังไม่เกิดความไว้วางใจในสินค้าและบริการ นักการตลาดจึงต้องวางแผนสร้างความเชื่อใจกับลูกค้า

3. Monetary (M) - ปริมาณการซื้อสินค้าหรือบริการ

Monetary ใน RFM Model คือ ปริมาณการซื้อสินค้า หรือการใช้บริการของลูกค้า โดยลูกค้าที่ซื้อสินค้าจำนวนมาก หรือมาใช้บริการบ่อย ๆ ก็จะได้รับคะแนน M สูงกว่าคนที่ซื้อสินค้า หรือบริการน้อยกว่า หากลูกค้ามีการดูสินค้าแต่ไม่ซื้อ หรือกดใส่ตะกร้าแต่ไม่มีการชำระเงิน ก็จะเป็นลูกค้ากลุ่มที่มีคะแนน M น้อย

เจาะลึก! เทคนิคการแบ่งกลุ่มลูกค้าด้วย RFM Model

การแบ่งกลุ่มลูกค้า หรือ Customer Segmentation เป็นวิธีการทางการตลาดที่ช่วยวิเคราะห์ว่าลูกค้าของคุณคือใคร และสามารถวิเคราะห์กลุ่มเป้าหมาย เพื่อวางแผนทางการตลาดได้อย่างชาญฉลาด ซึ่ง RFM Model เป็นโมเดลที่แบ่งกลุ่มลูกค้าอย่างละเอียดก่อนนำไปวิเคราะห์นั่นเอง แต่ก่อนที่จะได้ผลลัพธ์ออกมาเป็น RFM Model จะต้องผ่านกระบวนการ RFM Analysis ที่นำคะแนนของลูกค้า ตั้งแต่ 1-5 คะแนน จาก 3 ปัจจัยสำคัญอย่าง Recency, Frequency และ Monetary มาทำการวิเคราะห์ เพื่อแบ่งลูกค้าออกเป็น 11 กลุ่มตามรูปด้านล่าง โดยมีตัวอย่างการคำนวณด้วย RFM Analysis ดังนี้

Recency : ลูกค้า A มีการซื้อสินค้าครั้งล่าสุด 2 เดือนที่แล้ว มีคะแนน R อยู่ที่ 3 คะแนน, ลูกค้า B มีการซื้อสินค้าครั้งล่าสุดวันนี้ มีคะแนน R อยู่ที่ 5 คะแนน

Frequency : ลูกค้า A มีการซื้อสินค้าถี่เป็นอันดับต้น ๆ ของร้าน มีคะแนน F อยู่ที่ 4 คะแนน, ลูกค้า B มีการซื้อสินค้าน้อยที่สุดในร้าน มีคะแนน F อยู่ที่ 1 คะแนน

Monetary : ลูกค้า A มีค่าใช้จ่ายเยอะที่สุดในร้าน มีคะแนน M อยู่ที่ 5 คะแนน, ลูกค้า B มีค่าใช้จ่ายน้อยสุดในร้าน มีคะแนน F อยู่ที่ 1 คะแนน

RFM Analysis

กำหนดให้

  • R แทนค่าในแกน X

  • (F+M)/2 แทนค่าในแกน Y

เมื่อหา คะแนนของลูกค้าแต่ละคนได้แล้ว ลูกค้าแต่ละคนก็จะถูกจัดเข้ากลุ่มตามตาราง 5×5 ช่อง ดังรูปตัวอย่าง

ดังนั้น ลูกค้า A จะถูกจัดในกลุ่ม Loyal Customer และลูกค้า B ถูกจัดในกลุ่ม New Customers นั่นเอง

การแบ่งกลุ่มลูกค้าตามหลัก RFM Model

โดยลูกค้าทั้ง 13 กลุ่ม ตามหลัก RFM Model Segmentation มีดังต่อไปนี้

1. Champions : เป็นลูกค้ากลุ่มที่สำคัญที่สุด เนื่องจากเพิ่งมีการสั่งซื้อสินค้าหรือบริการไปได้ไม่นาน มีการสั่งซื้อสินค้าซ้ำ และมียอดใช้จ่ายสูง

2. Loyal Customers : เป็นลูกค้ากลุ่มที่มียอดสั่งซื้อ และอัตราซื้อสูงกว่าลูกค้าระดับทั่วไป แม้ว่าจะไม่ได้มาใช้บริการในช่วงเร็ว ๆ นี้

3. Potential Loyalist : เป็นลูกค้ากลุ่มที่ไม่ได้มาซื้อสินค้าหรือบริการบ่อย แต่เพิ่งมาใช้บริการในช่วงนี้ด้วยยอดใช้จ่ายที่ค่อนข้างสูง

4. New Customers : เป็นกลุ่มลูกค้าหน้าใหม่ที่เพิ่งมีการสั่งซื้อหรือรับบริการในช่วงที่ผ่านมา และเป็นออเดอร์แรก ๆ ที่ยังมียอดใช้จ่ายในระดับเบื้องต้น ยังไม่เกิดความไว้วางไว้ในสินค้าหรือบริการ

5. Promising : เป็นกลุ่มลูกค้าที่เพิ่งมีออเดอร์แรกในช่วงเวลาที่ผ่านมาไม่นาน แต่ยังมีอัตราการซื้อซ้ำและยอดใช้จ่ายที่ต่ำอยู่

6. Need Attention : เป็นลูกค้าในกลุ่มที่มีการสั่งซื้อครั้งล่าสุดอยู่ในค่าเฉลี่ยปานกลาง มีจำนวนคำสั่งซื้อและยอดคำสั่งซื้ออยู่ในช่วงปานกลาง

7. About to Sleep : เป็นลูกค้ากลุ่มที่มียอดใช้จ่ายต่ำกว่าค่าเฉลี่ย มีการสั่งซื้อซ้ำ แต่ไม่ได้มาสั่งซื้อหรือใช้บริการแล้วสักพัก

8. Can’t Lose : เป็นกลุ่มลูกค้าที่มียอดใช้จ่ายสูงเป็นอันดับต้น ๆ และมีอัตราการสั่งซื้อเป็นประจำ แต่เริ่มหายไป ไม่กลับมาซื้อสินค้าหรือบริการในช่วงระยะหนึ่ง ซึ่งลูกค้ากลุ่มนี้เคยอยู่ในกลุ่ม Champions ทำให้นักการตลาดต้องหาแนวทางเพื่อดึงลูกค้ากลุ่มนี้กลับมา ก่อนที่จะตกไปอยู่ในกลุ่ม Lost

9. At Risk : เป็นลูกค้ากลุ่มที่ไม่ได้มีการสั่งซื้อหรือใช้บริการนานมาก ๆ แต่เคยมีอัตราการสั่งซื้อและยอดใช้จ่ายที่สูง

10. Hibernating : เป็นกลุ่มลูกค้าที่ไม่ได้มีการสั่งซื้อหรือใช้บริการนานมาก ๆ แต่มีความคุ้มค่าที่จะดึงกลับมา เนื่องจากอัตราการสั่งซื้อและยอดใช้จ่ายไม่ถึงขั้นต่ำที่สุด

11. Lost : เป็นกลุ่มลูกค้าที่ไม่ได้มีการสั่งซื้อหรือใช้บริการนานมาก ๆ เช่นกัน มีจำนวนคำสั่งซื้อและยอดใช้จ่ายที่น้อยมาก ๆ รวมถึงผู้ที่เคยมียอดใช้จ่ายสูงแต่ไม่กลับมาซื้อซ้ำจึงตกมาอยู่ในกลุ่ม Lost

สรุป RFM Model

การทำธุรกิจในปัจจุบัน ไม่ใช่เพียงแค่การวิเคราะห์ข้อมูลและการเลือกใช้เทคโนโลยีที่ทันสมัยเท่านั้น เพราะก่อนที่จะได้ข้อมูลเชิงลึก (Insights) นักการตลาดต้องรวบรวมข้อมูลจำนวนมหาศาลที่เกี่ยวข้องกับธุรกิจ คู่แข่ง เทรนด์ และลูกค้าซึ่งเป็นปัจจัยที่สำคัญมากที่สุด ดังนั้น RFM Model Marketing จึงเป็นเทคนิคที่เข้ามาเพื่อทำให้องค์กรรู้จักและเข้าใจลูกค้ามากขึ้น รวมไปถึงสามารถจัดการทรัพยากรเพื่อบริหารลูกค้าเฉพาะกลุ่มที่ต้องการโฟกัสได้อย่างชาญฉลาด และคุ้มค่ามากที่สุด

หากธุรกิจของคุณมีข้อมูลเยอะแต่ไม่รู้จะจัด Segment อย่างไร? ปรึกษา Data Wow ได้ที่ sales@datawow.io หรือโทร 02-024-5560 เราเชี่ยวชาญด้านการแบ่ง Segment ตามพฤติกรรมลูกค้า และนำ AI เข้ามาช่วยในการทำ Personalized Recommendation, Sales Forecasting, Demand Forecasting, Inventory Management, Lead Scoring, Forecast และอื่น ๆ อีกมากมาย ช่วยประหยัดเวลาในการหาข้อมูล เพราะมี AI ช่วยวิเคราะห์ ทำให้คุณสามารถวางแผนแคมเปญได้อย่างมืออาชีพ

ติดต่อเรา

ชื่อ*

ชื่อบริษัท*

ชื่อตำแหน่ง

เบอร์โทรศัพท์*

อีเมล*

ข้อความ

ฉันต้องการรับโปรโมชันและข่าวสารทางการตลาดเกี่ยวกับ Data Wow และบริการอื่น ๆ จากเรา บริษัทในเครือ บริษัทย่อยและพันธมิตรทางธุรกิจ ​(คุณสามารถยกเลิกได้ทุกเมื่อ)
ผลิตภัณฑ์ของเรา
ที่ตั้งบริษัท

1778 อาคารซัมเมอร์ฮับ ออฟฟิศ, ชั้น 6
ถนนสุขุมวิท แขวงพระโขนง เขตคลองเตย
กรุงเทพมหานคร 10110
ประเทศไทย

ติดตามเรา
ISO ISMISO PIM