برای تحلیل رفتار مشتریان، همیشه به مدلهای پیچیده و ابزارهای سنگین تحلیلی نیاز ندارید. گاهی چارچوبی ساده را اگر درست انتخاب و اجرا کنید، میتوانید به بینشهای بسیار عمیقی دست پیدا کنید. مدل RFM مشتریان با همین منطق طراحی شده است.
مدل RFM با تکیه بر سه شاخص مهم از رفتار خرید به شما کمک میکند مشتریان را بر اساس ارزش واقعیشان دستهبندی کنید؛ بهطوری که مطابق با اصل پارتو، تمرکز بازاریابی و منابع سازمان روی همان بخش کوچکی قرار گیرد که بیشترین بازده و درآمد را ایجاد میکند.
در ادامه این مطلب، همراه ما باشید تا به چیستی و نحوه محاسبه rfm بپردازیم.
به فکر راهاندازی باشگاه مشتریان هستید؟
دایرکت؛ راهکاری حرفهای برای مدیریت مشتریان شما است. با خرید دستگاه دایرکت و جمعآوری شماره مشتریان؛ ارتباطی دائمی و خودکار با مشتریان خود ایجاد کنید و هر تعامل را به فرصتی برای فروش تبدیل کنید.
Rfm چیست؟
RFM مدل تحلیلی شناختهشده در حوزه بازاریابی دادهمحور و تحلیل رفتار مشتریان است که برای ارزشگذاری، خوشهبندی و اولویتبندی مشتریان بر اساس رفتار خرید آنها استفاده میشود.
مدل rfm مشتریان در واقع چارچوبی ساده و بسیار قدرتمند است که به کسبوکارها کمک میکند بفهمند:
| کدام مشتریان ارزشمندتر هستند؟ | |
| کدام مشتریان احتمال خرید مجدد بالاتری دارند؟ | |
| منابع بازاریابی باید روی کدام گروهها متمرکز شود؟ |
این مدل تحلیل بازاریابی برخلاف بسیاری از روشهای پیچیده، بهطور مستقیم بر دادههای واقعی تراکنشها تکیه دارد و روش تقسیمبندی داده محور برای مشتریان است. فرمول rfm بر پایه منطق رفتاری ساده و اثباتشده بنا شده است:
| مشتری که بهتازگی خرید کرده، هنوز ارتباط ذهنی فعالی با برند دارد. | |
| مشتری که مرتب خرید میکند، وفاداری بالاتری نشان میدهد. | |
| مشتری که بیشتر هزینه میکند، سهم بیشتری در سودآوری کسبوکار دارد. |
تحقیقات بازاریابی از دهه ۱۹۹۰ تاکنون نشان دادهاند که این سه متغیر، پیشبینیکنندههای بسیار قوی برای خریدهای آینده هستند و بهخوبی با اصل معروف قانون ۸۰/۲۰ یا قانون پارتو همراستا هستند؛ یعنی بخش بزرگی از درآمد از درصد کمی از مشتریان بالقوه بدست میآورید.
RFM مخفف چیست؟
مدل rfm مشتریان از ترکیب حروف اول سه کلمه زیر ساخته شده است:
- R – Recency (تازگی خرید): یعنی مشتری آخرین بار چه زمانی از ما خرید کرده است؟
- F – Frequency (تکرار خرید): به معنای آن است مشتری چند بار در یک بازه زمانی مشخص خرید انجام داده است؟
- M – Monetary Value (ارزش پولی خرید): یعنی مشتری چه مقدار پول برای خرید محصولات یا خدمات ما هزینه کرده است؟
این سه معیار در کنار هم، یک تصویر نسبتا کاملی از ارزش واقعی هر مشتری برای کسبوکار ارائه میدهند.
چرا RFM اهمیت دارد؟
اهمیت فرمول rfm صرفا به شناخت مشتریان منتهی نمیشود و به بهبود کیفیت تصمیمگیریهای بازاریابی و فروش کمک میکند. کسبوکارهایی که از مدل rfm
مشتریان استفاده نمیکنند، منابع بازاریابی خود را بهصورت یکنواخت میان همه مشتریان توزیع میکنند که رویکردی غیر اقتصادی است و اثری ندارد.
در حقیقت، چارچوب RFM به مدیران کمک میکند به جای تصمیمگیری بر اساس حس، تجربه یا فرضیات ذهنی، اولویتهای خود را بر پایه داده تعیین کنند.
اهمیت مدل RFM در تحلیل رفتار واقعی مشتریان
بر اساس اصول بازاریابی دادهمحور، بهترین پیشبینیکننده رفتار آینده مشتری، رفتار گذشته او است. روش تحلیلی RFM زمان خرید، تعداد خرید و مبلغ پرداختی را اندازهگیری میکند. بر اساس همین دلیل:
| مشتری که اخیرا خرید کرده، دفعات بیشتری خرید میکند و مبلغ بالاتری میپردازد، احتمال بیشتری دارد در آینده هم خرید کند. |
اهمیت مدل RFM در تصمیمگیریهای بازاریابی
بدون مدل rfm مشتریان، بسیاری از تصمیمهای بازاریابی بر اساس حدس و تجربه شخصی گرفته میشود. اما با چارچوب RFM، این تصمیمها را میتوانید به داده تبدیل کنید. استفاده از این روش دادهمحور به کسبوکارتان کمک میکند تا:
| مشتریان با ارزش بالا را شناسایی کنید | |
| مشتریان در معرض ریزش را زودتر تشخیص دهید | |
| کمپینهای بازاریابی هدفمندتر طراحی کنید | |
| بازدهی هزینههای تبلیغاتی را افزایش دهید |
به طور کلی، کمپینهایی که بر اساس بخشبندیهای مشتریان با RFM اجرا میکنید، نرخ تبدیل بالاتری نسبت به کمپینهای عمومی دارند.
کاربردهای RFM برای کسبوکار چیست؟
مدل RFM زمانی ارزش واقعی خود را نشان میدهد که بتوانید از خروجی آن در تصمیمهای روزمره کسبوکار استفاده کنید. در ادامه، مهمترین کاربردهای این روش تقسیمبندی داده محور را بررسی کردهایم:
۱. شناسایی مشتریان واقعا ارزشمند
اگر امروز مجبور شوید فقط روی بخشی از مشتریان خود تمرکز کنید، سوال اصلی که باید از خودتان بپرسید، این است: کدام مشتریان بیشترین ارزش را برای شما ایجاد میکنند؟
مدل rfm مشتریان به شما کمک میکند بهجای شهود یا حدس، بر اساس داده تصمیم بگیرید. با بررسی تازگی خرید، تعداد تعاملات و مبلغ پرداختی میتوانید مشتریانی را شناسایی کنید که هم فعال هستند و هم سودآور. نتیجه تمرکز روی این گروه از باشگاه مشتریان چیست؟ پیدا کردن افرادی که بیشترین بازده را با کمترین هزینه برای شما دارند.
۲. تبدیل دادههای مشتریان به بخشهای قابل اجرا در تصمیمگیری
یکی از چالشهای رایج در راهبری کسبوکار این است که داده دارید، اما نمیدانید با آن باید چه کاری انجام دهید.
| با محاسبه rfm آنلاین میتوانید مشتریان خود را به گروههایی تقسیم کنید که هرکدام نیازمند اقدامی متفاوت هستند. |
خروجی این چارچوب به شما نشان میدهد کدام گروهها باید هدف اصلی کمپینهای بازاریابی باشند، کدام مشتریان به اقدامات حفظ و بازگشت نیاز دارند و کدام گروهها در حال حاضر ارزش سرمایهگذاری ندارند.
به این ترتیب، تحلیل دادههای مشتری را به تصمیمهای اجرایی تبدیل میکنید.
۳. هدفمند کردن کمپینهای بازاریابی کسبوکار
اگر پیامی واحد را برای همه مشتریان ارسال میکنید، به احتمال زیاد بخشی از بودجه بازاریابیتان هدر میرود.
| فرمول rfm با تفکیک مشتریان بر اساس تازگی، تکرار و ارزش خرید، امکان طراحی کمپینهای متناسب با وضعیت هر دسته از مشتریان را فراهم میکند. |
نتیجه این رویکرد، افزایش اثربخشی کمپینها و بهبود نسبت هزینه به بازده در فعالیتهای بازاریابی است.
۴. شناسایی مشتریان در معرض ریزش؛ قبل از اینکه دیر شود
بیشتر مشتریان یکشبه از دست نمیروند؛ آنها بهتدریج از برند شما دور میشوند. معمولا فاصله بین خریدها بیشتر میشود یا دفعات خرید کاهش پیدا میکند.
| بررسی دو شاخص تازگی و تکرار خرید در فرمول rfm کمک میکند این تغییر آرام را در رفتار مشتری زودتر ببینید و ارزیابی کنید که هنوز فرصت بازگرداندن مشتری را دارید یا نه. |
یعنی شما بهجای واکنش دیرهنگام، مدیریت پیشگیرانه روی ریزش مشتری خواهید داشت.
۵. خرج کردن هوشمندانه بودجه بازاریابی
یکی از مشکلات رایج کسبوکارها این است که بودجه بازاریابی را یکسان بین همه مشتریان پخش میکنند. محاسبه rfm به شما کمک میکند این اشتباه را تکرار نکنید.
| وقتی بدانید کدام مشتریان بیشترین سوددهی را دارند، میتوانید بودجه، تخفیف و زمان تیم پشتیبانی را همانجایی صرف کنید که بیشترین بازگشت سرمایه را برای شما دارد. |
۶. بهبود عملکرد تیم فروش و سیستم مدیریت ارتباط با مشتری
اگر تیم فروش شما نداند اولویت تماس با کدام مشتری است، هزینه زیادی را متحمل میشوید.
| خروجی فرمول rfm به شما کمک میکند لیست کارهای مرتبط با سیستم مدیریت ارتباط با مشتری را هوشمندتر کنید؛ یعنی مشخص کنید که کدام مشتری نیاز به پیگیری فوری دارد، کدام آماده فروش مجدد است و در حال حاضر، کدام دسته از مشتریان، ارزشی برای پیشنهادات فعلی شما ندارند. |
با این شفافیت، هم بهرهوری تیم فروش را بالا میبرید و هم تجربه مشتری را بهتر میکنید و با یک تیر، دو نشان را هدف میگیرید.
۷. پشتیبانی از تصمیمهای مدیریتی و ارزیابی سلامت کسبوکار
فرمول rfm فقط ابزار بازاریابی نیست و جزو ابزارهای تصمیمساز در حیطه مدیریتی نیز محسوب میشود.
| با بررسی تغییر دستهبندی مشتریان با کمک این فرمول در طول زمان میتوانید بفهمید آیا کسبوکارتان به سمت مشتریان وفادارتر و سودآورتر حرکت میکند یا فقط حجم فروش افزایش پیدا کرده است، بدون آنکه تداوم داشته باشد. |
این دید به شما کمک میکند معیار رشد فروش کسب و کار خود را اصولی مدیریت کنید.
نحوه محاسبه RFM
برای محاسبه مدل RFM، لازم نیست سراغ روشهای پیچیده آماری بروید. این مدل بر پایه دادههای واقعی فروش شما ساخته میشود و با چند محاسبه ساده، رفتار خرید مشتریان را قابل تحلیل میکند. فرآیند محاسبه با فرمول این روش را میتوانیم در سه گام اصلی خلاصه کنیم: جمعآوری دادهها، محاسبه شاخصها و امتیازدهی.
در ادامه هر مرحله از محاسبه را بههمراه مثال توضیح میدهیم.
۱. جمعآوری دادههای پایه
در اولین قدم، شما باید دادههایی را در اختیار داشته باشید که رفتار خرید مشتری را نشان میدهند. برای محاسبه rfm فقط به سه نوع داده زیر نیاز دارید:
| تاریخ هر خرید | |
| مبلغ هر خرید | |
| شناسه مشتری |
این اطلاعات را در سیستم فروش، سیستم مدیریت ارتباط با مشتری یا گزارشهای مالی میتوانید پیدا کنید. مهمترین نکته این است که همه دادهها را مربوط به یک بازه زمانی مشخص در نظر بگیرید تا نتایجی که بدست میآورید، قابل مقایسه و تحلیل باشند. فرض میکنیم بعد از جمعآوری دادهها به جدولی مانند جدول زیر میرسید. اطلاعات این جدول فرضی را برای محاسبه در مراحل بعدی پردازش میکنیم.
۲. محاسبه شاخصهای تازگی، تکرار و ارزش پولی خرید
بعد از آماده کردن دادهها، هر کدام از شاخصهای فرمول rfm را بهصورت جداگانه محاسبه کنید.
- شاخص Recency (تازگی خرید)
این شاخص نشان میدهد آخرین خرید هر مشتری چه زمانی انجام شده است. از نظر محاسباتی، معیار تازگی خرید را بهصورت فاصله زمانی بین آخرین خرید مشتری و تاریخ مرجع تحلیل در نظر بگیرید. هرچه این فاصله کمتر باشد، تعامل مشتری با شما تازهتر است.
در این مثال، هرچه تعداد روز کمتری از آخرین خرید گذشته باشد، مشتری امتیاز بالاتری میگیرد:
- شاخص Frequency (تکرار خرید)
با معیار و شاخص Frequency تعداد دفعات خرید هر مشتری را در بازه زمانی موردنظر میتوانید اندازه بگیرید. در این مرحله بررسی میکنید هر مشتری چند بار اقدام به خرید کرده است. این شاخص به شما کمک میکند تا بهراحتی مشتریان وفادار را از مشتریان کمتعامل تشخیص دهید. در جدول زیر، نمونه امتیازگیری را برای تعداد خریدهای مختلف میتوانید ببینید:
- شاخص Monetary (ارزش مالی)
با شاخص ارزش مالی در مدل تحلیلی RFM میتوانید مجموع مبلغ خریدهای هر مشتری را اندازهگیری کنید. این معیار نشان میدهد هر مشتری از نظر مالی چه ارزشی برای کسبوکار شما ایجاد کرده است و مشتریان معمولی و مشتریان بالقوه چقدر تفاوت دارند. اگر خواسته باشید بر حسب سود حاصل از مبلغ کل خرید، بازه امتیازی برای مشتریان ایجاد کنید، میتوانید از نمونه جدول ساده زیر کمک بگیرید:
۳. تبدیل مقادیر خام به امتیاز
مقادیر محاسبهشده در مرحله قبل هنوز قابل مقایسه مستقیم نیستند. به همین دلیل، آنها را باید به امتیاز تبدیل کنید. در این مرحله از نحوه محاسبه rfm، شما مشتریان را بر اساس هر شاخص رتبهبندی میکنید و به هر گروه یک امتیاز اختصاص میدهید. حداقل و حداکثر درجه امتیاز بندی بر اساس بازه مورد نظر خودتان است. برای مثال، اعداد از ۱ تا ۵ را میتوانید انتخاب کنید؛ به این ترتیب:
| مشتریانی با شاخص تازگی خرید بهتر امتیاز بالاتری بدهید | |
| برای مشتریانی با معیار تکرار خرید بیشتر امتیاز بیشتری در نظر بگیرید | |
| و به مشتریانی با ارزش مالی بالا، رتبه بالاتری را محاسبه کنید. |
در جدول زیر، برای هر شماره مشتری، تمامی اعداد مربوط به ۳ معیار RFM را برای همان مثال فرضی میبینید:
۴. تشکیل کد RFM برای هر مشتری
در مرحله آخر، امتیازهای سه شاخص را کنار هم قرار دهید و کد RFM برای هر مشتری بسازید. برای مثال، مشتری با امتیاز 5 در هر سه شاخص، کد 555 خواهد داشت و مشتری دیگری با تعامل کم، کد 122 را دریافت میکند. این کدها که در جدول زیر آمدهاند، پایه اصلی بخشبندی مشتریان و تصمیمگیریهای بازاریابی، فروش و ارتباط با مشتری هستند.
RFM Segmentation چیست و چگونه محاسبه میشود؟
RFM Segmentation، روشی برای بخشبندی مشتریان است که بر اساس رفتار واقعی خرید مشتریان انجام میدهید و صرفا با ویژگیهای ظاهری یا جمعیتشناختی آنها در ارتباط نیست.
در روش RFM Segmentation، مشتریان با استفاده از فرمول rfm به گروههای مختلف تقسیم میشوند تا بتوانید تصمیمهای دقیقتر بازاریابی، فروش و حفظ مشتری را بگیرید.
برخلاف بسیاری از روشهای سنتی، RFM Segmentation به این سوال پاسخ میدهد که:
«کدام مشتری، در حال حاضر و بر اساس رفتار واقعیاش، برای کسبوکار ارزشمندتر است؟»
در ادامه مثال قبلی، اگر بخواهیم هر مشتری را در یکی از بخشبندیها قراردهیم، جدول RFM Segmentation برای ۵ مشتری اول بهصورت زیر است:
جدول
روشهای محاسبه و پیادهسازی RFM (آنلاین و نرمافزاری)
آماده کردن مدل RFM الزاما کاری پیچیده و مرتبط با حوزه تحلیل داده نیست. شما میتوانید بسته به حجم داده، دانش فنی و هدف کسبوکارتان، این مدل را از سادهترین حالت تا پیشرفتهترین سطح پیادهسازی کنید. در ادامه، رایجترین روشهای محاسبه و اجرای مدل RFM را میبینید.
۱. محاسبه RFM بهصورت دستی با اکسل و گوگل شیت
اگر حجم دادههای شما محدود است یا در ابتدای مسیر تحلیل مشتری قرار دارید، اکسل یا گوگل شیت کفایت میکند. در این روش، شما با استخراج دادههای خرید، محاسبه شاخصهای Recency، Frequency و Monetary، تعیین بازههای امتیازدهی و ساخت کد مدل RFM، بهراحتی میتوانید مشتریان را بخشبندی کنید. این روش ساده است و کمک میکند منطق RFM را بهخوبی درک کنید؛ هرچند برای دادههای بزرگ، زمانبر میشود.
۲. محاسبه RFM با ابزارهای آنلاین و داشبوردهای آماده
برخی ابزارهای آنلاین و پلتفرمهای تحلیلی، امکان محاسبه خودکار مدل RFM را برای شما فراهم میکنند. در این ابزارها با اتصال مستقیم به دیتابیس فروش یا آپلود فایل، شاخصها محاسبه و بخشبندیهای مشتریان بهصورت آماده نمایش داده میشوند.
اگر به دنبال سرعت و تهیه گزارشهای گرافیکی هستید، این ابزارها انتخاب مناسبی هستند؛ اما باید مدنظر داشته باشید که انعطافپذیری کمتری نسبت به محاسبه دستی یا کدنویسی دارند.
۳. پیادهسازی RFM در سیستمهای مدیریت ارتباط با مشتری و بازاریابی
بسیاری از نرمافزارهای مدیریت ارتباط با مشتری و سامانههای اتوماسیون بازاریابی، از مدل تحلیلی RFM برای دستهبندی مشتریان استفاده میکنند. در این حالت، محاسبه بهصورت خودکار انجام میشود و شما خروجی را بهصورت بخشبندیهای آماده (مثل مشتریان وفادار، در معرض ریزش، ارزشمند ولی غیرفعال) میبینید. مزیت این روش، اجرا کردن خودکار فرمول در هر مرحله از نقشه سفر مشتری است، بدون اینکه درگیری با محاسبات عددی داشته باشید.
۴. محاسبه و پیادهسازی RFM با SQL، Python و ابزارهای تحلیلی
در کسبوکارهای دادهمحور یا تیمهای تحلیل، مدل RFM را با استفاده از SQL، Python، یا ابزارهایی مثل Power BI و Tableau محاسبه میکنند. در این روش، شما تعریف دقیقتری از بازهها، امتیازدهی پویا بر اساس توزیع داده و حتی ترکیب آن با مدلهای پیشرفتهتر خواهید داشت. این راهکار برای زمانی مناسب است که حجم داده زیاد و تصمیمگیری شما حساستر باشد.
استراتژی بازاریابی بر اساس خروجی RFM
در این بخش، میبینید چگونه میتوانید با تفسیر کدهای مدل RFM، استراتژیهای بازاریابی متناسب با وضعیت هر دسته از مشتریان را تعریف کنید؛ بهگونهای که منابع بازاریابی بهصورت هدفمند صرف شود و بیشترین بازده ممکن را داشته باشید.
۱. استراتژی بازاریابی برای مشتریان وفادار و ارزشمند
منظور از مشتریان وفادار و ارزشمند همان افرادی هستند که کد RFM بالایی مثل 555، 554 و 544 دارند. این گروه ارزشمندترین دارایی کسبوکار شما است و اولویت اصلی استراتژیهای بازاریابی باید حفظ و توسعه رابطه با آنها باشد، نه اینکه صرفا روی فروش کوتاهمدت تمرکز کنید.
| شما باید احساس شناخته شدن و خاص بودن را در این مشتریان تقویت کنید؛ به همین دلیل، برنامههای وفادسازی مانند امتیازدهی هوشمند، دسترسی زودهنگام به محصولات جدید یا پیشنهادهای اختصاصی در این استراتژی، اهمیت بالایی دارد. |
شخصیسازی پیامها بر اساس تاریخچه خرید باعث میشود نرخ پاسخگویی را بالاتر ببرید و تجربه مثبت مشتری را تقویت کنید. همچنین این دسته از مشتریان، بهترین افراد برای اجرای استراتژیهای اپ سلینگ و کراس سلینگ هستند؛ زیرا اعتماد آنها شکل گرفته و احتمال پذیرش پیشنهادهای جدید بسیار بالا است. تمرکز شما در اینجا باید روی افزایش ارزش طول عمر مشتری باشد و استراتژی استفاده از کد تخفیف نداشته باشید.
۲. استراتژی بازاریابی برای مشتریان فعال ولی کمارزش
مشتریان فعال ولی کمارزش در این مدل همان کسانی هستند که Frequency مناسب، اما Monetary یا Recency متوسط دارند. این دسته از مشتریان تعامل مناسبی با برند شما دارند، اما سهم آنها در درآمد هنوز پایین است؛ بنابراین هدف اصلی شما باید افزایش ارزش هر خرید باشد و صرفا افزایش تعداد مشتری به شما کمک نمیکند.
| با طراحی بستههای تشویقی، پیشنهادهای ترکیبی یا محدود کردن فاصله تا خرید بعدی میتوانید سبد خرید این مشتریان را بزرگتر کنید. در عین حال، لازم است در ارائه کد تخفیفهای زیاد محتاط باشید؛ زیرا این گروه به تخفیف عادت دارد و احتمال دارد حاشیه سود شما را کاهش دهد. |
بهطور کلی، بهترین استراتژی بازاریابی بر اساس خروجی مدل RFM برای این دسته، هدایت تدریجی مشتری به خریدهای با ارزشتر از طریق آموزش، مقایسه و پیشنهادهای منطقی است.
۳. استراتژی بازگرداندن مشتریان در معرض ریزش
مشتریان در معرض ریزش، افرادی هستند که Recency پایین، اما Frequency یا Monetary نسبتا مناسب دارند. این مشتریان در گذشته رفتار خرید مثبتی داشتهاند، اما نشانههایی از فاصله گرفتن آنها از برند را حس میکنید. اگر بهموقع اقدام نکنید، احتمال ریزش کامل آنها بالا است.
| در اجرای استراتژی برای مشتریهای درمعرض ریزش باید در نظر داشته باشید پیامهای یادآوری هدفمندی را بفرستید که به ارزش پیشنهادی شما اشاره میکند تا توجه او را دوباره جلب کنید. پیشنهادهای بازگشتی مانند تخفیف محدود، هدیه خرید یا مزیت انحصاری، زمانی بیشترین اثر را دارند که با فوریت زمانی اعمال کنید. |
کمپینهای محدود به یک بازه زمانی زمانی به شما کمک میکند تصمیمگیری مشتری را تسریع کنید و قبل از خروج کامل، او را به چرخه خرید برگردانید.
۴. استراتژی برخورد با مشتریان غیرفعال یا از دسترفته
مشتری غیرفعال دارای هر ۳ شاخص R، F و M پایین است. در این دسته از مشتریان، مهمترین تصمیم بازاریابی شما این است که بدانید کجا نباید هزینه کنید.
بسیاری از این مشتریان بهطور کامل علاقه خود را از دست دادهاند یا ارزش اقتصادی کافی برای بازگشت ندارند؛ بنابراین تمرکز سنگین روی آنها بازگشت سرمایه مناسبی برایتان ایجاد نمیکند.
| رویکرد منطقی برای مشتریان غیرفعال یا از دست رفته این است که تنها از کمپینهای انبوه و کمهزینه مانند ایمیلهای عمومی یا پیامهای مناسبتی استفاده کنید و منابع اصلی خود را به دستهبندیهای ارزشمندتر مشتریان اختصاص دهید.. |
این را هم بدانید که در برخی کسبوکارها حتی حذف آگاهانه این مشتریان از تمرکز تیم بازاریابی، باعث بهینهسازی بودجه و افزایش کارایی کمپینها میشود.
نتیجهگیری
اگر بخواهیم بازاریابی اثربخشتری داشته باشیم، باید مشتریان را آنطور ببینیم که واقعا رفتار میکنند، نه آنطور که تصور میکنیم. مدل RFM همین دید رفتاری را به ما میدهد:اینکه بفهمیم کدام مشتریان فعالتر هستند، کدامها ارزش بیشتری دارند و کدام گروهها به توجه بیشتری نیاز دارند.
در این مطلب، بهصورت کامل توضیح دادیم RFM چیست، چرا اهمیت دارد، چگونه محاسبه میشود و چطور میتوانید بر اساس خروجی آن، مشتریان را به بخشهایی مختلف تقسیم کنید. از همه مهمتر، دیدیم که هر بخش از مشتریان به استراتژی بازاریابی متفاوتی نیاز دارد و نمیتوانید با همه آنها یکسان رفتار کنید.
حالا زمان استفاده از این تحلیلها است. دادههای خرید مشتریان خود را بررسی کنید، کدهای مدل RFM را بسازید و استراتژیهای بازاریابی را متناسب با هر گروه طراحی کنید. حتی با سادهترین دادهها هم میتوانید اولین تحلیل خود را انجام دهید و قدم مهمی بهسمت بازاریابی هدفمندتر بردارید.
اگر در محاسبه RFM، تفسیر بخشبندیهای مشتریان یا اجرای استراتژیها سوالی دارید، آن را در بخش نظرات مطرح کنید. خوشحال میشویم تجربه و سوالهای شما را بخوانیم و همراهتان باشیم.