تحلیل RFM در سگمنتیشن کاربران و اجرای کمپین‌های هدفمند

در فضای رقابتی کسب‌وکارهای امروزی، درک عمیق از رفتار مشتریان، مزیتی استراتژیک و غیرقابل انکار است. با شناخت علایق، نیازها و رفتارهای مشتری، می‌توانید محتوا و پیشنهادها را برای هر فرد شخصی‌سازی کنید و به این ترتیب نرخ تبدیل و وفاداری مشتری را افزایش دهید. همچنین با درک بهتر از مشتری، می‌توانید ارتباطات هدفمندتر و مؤثرتری برقرار کرده و به نیازها و پرسش‌های آن‌هابه شیوه‌ای مناسب‌تر پاسخ دهید. تحلیل داده‌های رفتاری مشتری به شما امکان می‌دهد الگوها و روندها را شناسایی و رفتار آینده مشتری را پیش‌بینی کنید. با هدف قرار دادن دقیق‌تر مخاطبان و شخصی‌سازی پیام‌ها، می‌توانید هزینه‌های بازاریابی خود را کاهش داده و بازگشت سرمایه را افزایش دهید.

روش‌های گوناگونی برای بررسی و تحلیل رفتار کاربران وجود دارد که تحلیل RFM (R: Recency, F: Frequency, M: Monetary) یکی از کارآمدترین آن‌هاست. RFM به عنوان یک تکنیک تحلیلی در بازاریابی، این امکان را برای کسب‌وکارها فراهم می‌آورد تا با تقسیم‌بندی مشتریان بر اساس الگوهای خریدشان، کمپین‌های بازاریابی هدفمند و موثرتری را طراحی و اجرا نمایند. در این مقاله به تشریح تحلیل RFM و کاربرد آن در سگمنتیشن مشتریان و اجرای کمپین‌های بازاریابی خواهیم پرداخت.

RFM چیست؟

هدف از بخش‌بندی رفتاری، درک بهتر نیازها، علایق و انگیزه‌های هر گروه از مشتریان است. با این کار، کسب‌وکارها می‌توانند استراتژی‌های بازاریابی و ارتباطی هدفمندتری را برای هر بخش طراحی کنند و در نتیجه، نرخ تبدیل و وفاداری مشتری را افزایش دهند. به عنوان مثال، می‌توان برای مشتریان وفادار، برنامه‌های تشویقی و تخفیف‌های ویژه در نظر گرفت و برای مشتریان بالقوه، پیام‌های بازاریابی متناسب با نیازهایشان ارسال کرد. برای تقسیم‌بندی رفتاری مشتریان، باید ابتدا معیارهای کلیدی را شناسایی و سپس داده‌های دقیق و مرتبط را با استفاده از ابزارهای اتوماسیون بازاریابی جمع‌آوری کنید.

شاخص‌های RFM

تحلیل RFM دارای سه شاخص برای هر مشتری است که هر شاخص با عددی بین ۱ تا ۵ نمره‌بندی می‌شود. نمره بالاتر نشان‌دهنده ارزش بیشتر مشتری برای کسب‌وکار است.

تازگی (Recency)

فراوانی (Frequency)

ارزش پولی (Monetary)

تازگی (Recency)

فراوانی (Frequency)

ارزش پولی (Monetary)

در جدول فرضی زیر، اطلاعات مربوط به سه شاخص بالا را قبل از امتیازبندی مشاهده می‌کنید:

مثلاً با دقت به ردیف مربوط به مشتری شماره یک، می‌توان به این اطلاعات دست یافت:

چهار روز از آخرین خرید او می‌گذرد.
شش با ر در بازه زمانی مربوطه خرید کرده است.
ارزش هر خرید او ۵۴۰ واحد پولی است.

در ادامه شیوه امتیازدهی به هر شاخص را بررسی می‌کنیم.

فرمول محاسبه RFM

برای اختصاص امتیاز یک تا پنج به هر شاخص RFM، برای هر شاخص مراحل زیر را انجام می‌دهیم.

ابتدا مشتریان را بر اساس مقادیر شاخص مورد نظر مرتب می‌کنیم. برای شاخص تازگی از کم به زیاد و برای شاخص‌های فراوانی و ارزش خرید، از زیاد به کم.
مشتریان را به پنج گروه مساوی تقسیم می‌کنیم. اولین گروه در واقع ۲۰ درصد بالایی هستند و به آن‌ها امتیاز ۵ را اختصاص می‌دهیم.
به ۲۰ درصد پایین‌تر از گروه اول، امتیاز ۴ و به همین ترتیب تا پایین‌ترین گروه که امتیاز ۱ اختصاص خواهد یافت.

این مراحل را برای هرکدام از شاخص‌ها به‌طور جداگانه انجام می‌دهیم تا همه آن‌ها امتیازبندی شوند.

در جدول فوق مشاهده می‌کنید که شاخص‌های مربوط به ۱۵ مشتری ثبت شده است و بر اساس شاخص تازگی مرتب شده‌اند. سه مشتری اول یعنی شماره‌های ۱۲، ۱۱ و ۱، بیست درصد بالای جدول ما را برای شاخص تازگی تشکیل می‌دهند؛ پس امتیاز پنج را به آن‌ها اختصاص می‌دهیم. مشتری‌های شماره ۹، ۳ و ۸، پایین‌ترین هستند و امتیاز یک به آنان نسبت داده می‌شود. همین مراحل را برای دو شاخص فراوانی و ارزش خرید تکرار می‌کنیم؛ با این تفاوت که مقادیر شاخص‌ها را از زیاد به کم مرتب کرده و سپس امتیاز می‌دهیم.

تحلیل RFM چطور کار می‌کند؟

در این بخش به چگونگی استفاده از وب‌انگیج برای تحلیل RFM می‌پردازیم. بسته به نوع و نیازهای کسب‌وکارتان، می‌توانید دو رویداد را برای تحلیل رفتار مشتریان خود انتخاب کنید.

رویداد فراوانی-تازگی

در این حالت کاربران بر اساس شاخص‌های تازگی و فراوانی انجام یک رویداد خاص در بازه زمانی ۳۰ روز گذشته (این بازه زمانی قابل تنظیم است) دسته‌بندی می‌شوند. این رویداد می‌تواند شامل ثبت‌نام، افزودن به سبد خرید، ثبت سفارش، استفاده از پیشنهاد یا هر اقدام دیگری باشد که برای کسب‌وکار شما حائز اهمیت است.

رویداد پولی

این قابلیت به شما کمک می‌کند تا کاربران خود را براساس ویژگی‌های خاصی مانند ارزش سبد خرید گروه‌بندی کنید.

بر اساس اطلاعات وارد شده توسط شما، الگوریتم اختصاصی وب‌انگیج مراحل زیر را اجرا خواهد کرد:

شناسایی مخاطبان هدف: مخاطبان هدف کاربرانی هستند که رویدادهای مشخص‌شده را در بازه زمانی موردنظر انجام داده‌اند.
ارزیابی کاربران: به هر کاربر برای هر رویداد، در سه شاخص تازگی، فراوانی و ارزش پولی، امتیازی بین ۱ تا ۵ اختصاص می‌یابد.
پیش‌بینی وفاداری مشتری: کاربرانی که احتمال تعامل آن‌ها با کسب‌وکار شما در آینده بیشتر است، مشخص می‌شوند.
ایجاد کمپین‌های هدفمند: با تحلیل نتایج RFM و سگمنتیشن کاربران، می‌توان برا هر گروه کمپینی شخصی‌سازی‌شده در نظر گرفت.

موارد کاربردی از تحلیل RFM

در ادامه به بررسی برخی از کاربردهای تحلیل RFM برای دستیابی به شناخت عمیق‌تر از کاربران و بهبود هدف‌گذاری می‌پردازیم:

شناسایی مشتریان در آستانه ریزش

در تحلیل RFM، بخش‌هایی مانند “مشتریان نیازمند توجه”، “در خواب زمستانی” (Hibernating) و “در آستانه خواب” (About to sleep)، به کاربرانی اشاره دارند که علائم منفی نشان داده‌اند و احتمالاً در آستانه ریزش (Churn) هستند. از دست دادن این مشتریان به معنای از میزان قابل توجهی از درآمد است و به همین دلیل باید فوراً راهکاری برای احیای این مشتریان پیدا کنید. نیاز فوری به احیای آن‌هابرای خرید مجدد از شما وجود دارد. با شناسایی این گروه‌ها و ایجاد لیست‌های ایستا (Static lists)، برای هریک پیام‌های شخصی‌سازی‌شده ارسال کنید تا احتمال خرید مجدد افزایش پیدا کند.

افزایش نرخ تبدیل با حفظ گروه‌های کاربری "برنده"

می‌دانیم که جذب مشتری جدید پنج برابر بیشتر از حفظ مشتری فعلی هزینه دارد. وفاداری مشتریان شما تقریباً بر اساس نمرات شاخص فراوانی و ارزش پولی آن‌ها مشخص می‌شود. از طریق تحلیل RFM ، گروه‌های “برنده” را شناسایی خواهید کرد. منظور از گروه‌های برنده، کسانی هستند که به طور مداوم با کسب‌وکار شما در تعامل بوده‌اند و می‌توانید از آن‌ها نرخ تبدیل بالا را انتظار داشته باشید.

توسعه برنامه‌های وفاداری برای کاربران با ارزش شما

بخش ممتاز یا باارزش‌ترین کاربران شما، کسانی هستند که سهم بزرگی از درآمد را برای شما ایجاد می‌کنند. یک راه عالی برای افزایش مداوم ارزش طول عمر مشتری(CLV)، ارائه عضویت ویژه به آن‌ها است. در گذشته شناسایی این گروه خاص از کاربران یک کار بسیار خسته‌کننده و مستعد خطا بود. اما اکنون با کمک تحلیل RFM می‌توان به راحتی و با یک کلیک، وفادارترین مشتریان را شناسایی کرد؛ سپس می‌توانید انواع کمپین‌های مورد نظر را برای آنان اجرا کنید.

در وب‌انگیج مشتریان بر اساس میزان وفاداری به گروه‌های زیر تقسیم می‌شوند:

Promising
Potential loyalists
Champions
Loyal

دعوت از کاربران به شرکت در نظرسنجی NPS

نظرسنجی NPS یا شاخص خالص ترویج‌کنندگان (Net Promoter Score)، یک ابزار برای سنجش رضایت مشتری است که نشان می‌دهد چقدر احتمال دارد یک کاربر کسب‌وکار شما را به دیگران معرفی کند. در این نظرسنجی از مشتریان خواسته می‌شود به این سؤالاتی مانند “از صفر تا ۱۰، چقدر احتمال دارد که ما را به دوستان یا همکاران خود توصیه کنید؟” پاسخ دهند. پس از اجرای این نظرسنجی، می‌توانید مشتریان را به گروه‌های مروج (Promoter)، منفعل (Passive) و ناراضی (Detractor) تقسیم کنید و بر این اساس برای هرگروه استراتژی خاصی را به کار ببرید.

بهینه‌سازی منابع برای حداکثر بهره‌وری از مشتریان فعلی

فرض کنید اخیراً بودجه‌ای به کسب‌وکار شما اختصاص یافته اسـت. شما قصد دارید این بودجه را برای جذب کاربران جدید، فعال‌سازی مجدد کاربران غیرفعال و تبدیل مشتریان وفادار به سفیران برند به کار بگیرید. می‌خواهید کدام دسته از کاربران را فعال‌سازی مجدد کنید یا به سفیران برند تبدیل نمایید؟ با کمک تحلیل RFM، می‌توانید منابع خود را به سمت بخش‌هایی مانند “غیرفعال” یا “در آستانه غیرفعال شدن” هدایت کنید. برای شناسایی سفیران بالقوه برند، می‌توانید منابع خود را در بخش‌هایی مانند “Potential loyalists”، “Promising” و “Loyal” به کار بگیرید.

بخش‌بندی سریع و دقیق مشتریان با تحلیل RFM

با استفاده از تحلیل RFM در پلتفرم وب‌انگیج، می‌توانید با سرعت و دقت زیاد کاربران خود را بخش‌بندی کنید. در جدول زیر انواع سگمنتیشن کاربران نشان داده شده است:

قهرمان (Champion): مشتریانی که در هر سه شاخص RFM بالاترین امتیازها را دارند. به آن‌ها پاداش و برنامه‌های وفاداری ارائه کنید. از آن‌هابازخورد بگیرید به سفیران برند خود تبدیلشان کنید.
وفادار (Loyal): مشتریانی که ارزش خرید آن‌ها بالا است و معمولاً به تبلیغات پاسخ مثبت می‌دهند. با ارائه پیشنهادهای ویژه، آن‌ها را درگیر نگه دارید و به سمت خریدهای با ارزش‌تر هدایت کنید.
وفادار بالقوه (Potential loyalistمشتریانی که اخیراً خرید کرده‌اند و ارزش سفارش آن‌هابالا است، اما دفعات خرید آن‌هاکم است. به آنان عضویت/برنامه‌های وفارادی و محصولات متنوع دیگر را پیشنهاد دهید.
مشتریان اخیر (Recent customers): مشتریانی که اخیراً خریدهایی انجام داده‌اند اما پیوسته خرید نمی‌کنند. با ارائه پیشنهادهای ویژه و ایجاد ارتباط با آن‌ها، یک تعامل قوی شکل دهید.
امیدوارکننده (Promising): مشتریانی که اخیراً خرید کرده‌اند و دفعات خرید آن‌هابالا است، اما ارزش سفارش آن‌هاکم است. نسخه‌های آزمایشی یا رایگان از محصول/خدمات خود را در اختیار آن‌ها بگذارید.
نیازمند توجه (Needing attention): مشتریانی که ارزش و تعداد دفعات خرید آن‌ها از میانگین بالاتر است اما اخیراً خریدی انجام نداده‌آند. بر اساس خریدهای اخیر آن‌ها، تخفیفات زمان‌دار ارائه دهید تا مجدداً فعال و راغب به خرید شوند.
در آستانه خواب (About to sleep): مشتریانی که قبلاً مرتباً خرید می‌کردند اما اخیراً خرید نکرده‌اند. محصولات محبوب و دارای تخفیف را به آن‌ها توصیه کنید تا مجدداً ارتباط شکل بگیرد.
در خطر (At risk): مشتریانی که در دفعات زیاد خریدهای باارزش انجام داده‌اند اما از آخرین خرید آن‌ها زمان زیادی می‌گذرد. برای احیای ارتباط با این گروه از مشتریان، ایمیل‌های شخصی‌سازی شده ارسال کنید.
مشتریانی که نباید از دست داد (Can’t lose them): مشتریانی که دفعات خرید و ارزش سفارش آنها بالا است، اما اخیراً خرید نکرده‌اند. ضمن معرفی محصولات جدیدتر و تخفیفات، دلیل عدم خرید آن‌هارا جویا شوید.
در خواب زمستانی (Hibernating): مشتریانی که از آخرین خرید آن‌ها زمان زیادی سپری شده است و ارزش و دفعات خریدشان نیز کم است. محصولات دارای تخفیف و مرتبط با خریدهای قبلی به آنان پیشنهاد دهید.
از دست رفته (Lost): مشتریانی با پایین‌ترین امتیاز در شاخص‌های RFM. با ارائه پیشنهادهای جذاب، کمپین‌های احیای مشتری را اجرا کنید. در صورتی که همچنان شاخص‌های RFM این گروه پایین باقی ماند، می‌توانید آن‌ها را از لیست ارسال ایمیل حذف کنید.

سوالات متداول در مورد تحلیل RFM

تحلیل RFM چیست؟

تحلیل RFM یک روش سگمنتیشن مشتریان بر اساس رفتار خرید آن‌هاست. این تحلیل با استفاده از سه شاخص اصلی انجام می‌شود: تازگی (Recency): مدت زمان سپری‌شده از آخرین خرید مشتری فراوانی (Frequency): تعداد دفعات خرید مشتری در یک بازه زمانی مشخص ارزش پولی (Monetary): مقدار پولی که مشتری در یک بازه زمانی خاص خرج می‌کند با استفاده از این معیارها، مشتریان در گروه‌های مختلف قرار می‌گیرند تا بتوان استراتژی‌های بازاریابی هدفمندتری را برای هر گروه پیاده‌سازی کرد.

کاربردهای تحلیل RFM چیست؟

تحلیل RFM به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا: مشتریان وفادار و ارزشمند را شناسایی و ارتباط کسب‌وکار با آن‌ها را حفظ و تقویت کنند. مشتریان در معرض ریزش را شناسایی کرده و طراحی کمپین‌های اختصاصی، آن‌ها را حفظ و وفادار کنند. استراتژی‌های بازاریابی هدفمند ایجاد کنند و به هر گروه از مشتریان پیشنهادها و تخفیف‌های ویژه ارائه دهند. با بهینه‌سازی هزینه‌های بازاریابی و افزایش نرخ تبدیل، نرخ بازگشت سرمایه (ROI) را بهبود بخشند.

چگونه می‌توان تحلیل RFM را انجام داد؟

روش‌های گوناگونی برای اجرای تحلیل RFM وجود دارد. یکی از کارآمدترین و ساده‌ترین آن‌ها، استفاده از وب‌انگیج است. پلتفرم وب‌انگیج با جمع‌آوری و تحلیل داده‌های رفتاری مشتریان، آن‌ها را گروه‌بندی کرده و به شما در اجرای کمپین‌های هدفمند و اختصاصی برای هر گروه کمک می‌کند.

مزایای استفاده از تحلیل RFM چیست؟

درک بهتر از رفتار مشتریان- شخصی‌سازی تجربه مشتری- بهبود نرخ تبدیل و حفظ مشتری- افزایش وفاداری مشتری- بهینه‌سازی هزینه‌های بازاریابی

جهت دریافت مشاوره در مورد بالا آمدن سایت در صفحه اول گوگل، فرم مربوطه را تکمیل کنید.

و در پایان این که...

در دنیای کسب‌وکار امروز، شناخت دقیق مشتریان و نیازهای آن‌ها، کلید موفقیت در بازاریابی و فروش است. تحلیل RFM، یک ابزار قدرتمند در سگمنتیشن کاربران و اجرای کمپین‌های هدفمند است که می‌تواند به کسب‌وکارها در افزایش فروش، بهبود وفاداری مشتریان و بهینه‌سازی هزینه‌های بازاریابی کمک کند. با استفاده از این روش می‌توان به درک عمیق‌تری از رفتار مشتریان دست یافت و استراتژی‌های بازاریابی مؤثرتری را تدوین و اجرا نمود. با بهره‌گیری از سه شاخص تازگی، فراوانی و ارزش خرید، تحلیل RFM به شما این امکان را می‌دهد تا مشتریان خود را به بخش‌های مختلف تقسیم‌بندی کنید. به عنوان مثال، می‌توانید مشتریان وفادار و با ارزش بالا را شناسایی کرده و برای آن‌هاکمپین‌های ویژه و تخفیف‌های اختصاصی در نظر بگیرید؛ یا مشتریانی که مدتی است خرید نکرده‌اند را با پیشنهادهای جذاب و یادآوری محصولات/خدمات، به خرید مجدد ترغیب نمایید.

وب‌انگیج با در اختیار قرار دادن روش‌های ساده و کاربردی برای تحلیل RFM و سگمنتیشن مشتریان، به شما در رسیدن به اهداف بازاریابی خود و در نهایت افزایش نرخ تبدیل کمک خواهد کرد.