RFM Analysis คืออะไร [ฉบับเข้าใจง่าย] เพิ่มยอดขายด้วยการรู้จักลูกค้าให้ลึกขึ้น!

ถือเป็นโอกาสของธุรกิจเมื่อมีลูกค้าเข้ามาเยอะๆ แต่จะทำยังไงให้เรารู้จักและเข้าใจคนที่เข้ามาซื้อของได้ลึกซึ้งกว่าแค่ได้ยอดขาย?

คำตอบคือธุรกิจสามารถนำข้อมูลลูกค้าเหล่านี้มาวิเคราะห์โอกาสในอนาคต โดยการใช้เครื่องมืออย่าง RFM Model และ RFM Analysis มาวิเคราะห์ทำความเข้าใจพฤติกรรมลูกค้าแล้วแบ่งกลุ่ม เพื่อให้สามารถทำการออกแบบแคมเปญการตลาดที่เหมาะสมสำหรับลูกค้าแต่ละกลุ่มได้ค่ะ

Content Shifu จะพาไปเจาะ RFM Analysis กันตั้งแต่พื้นฐานว่า RFM Model คืออะไร? มีประโยชน์ยังไงกับธุรกิจ และเราจะเอามันมาใช้ให้เกิดผลลัพธ์ที่ต้องการในแคมเปญการตลาดยังไงได้บ้างนะคะ

RFM Analysis คืออะไร? 

RFM Analysis เป็นเทคนิคการวิเคราะห์ลูกค้าจากพฤติกรรมการซื้อ โดยวิเคราะห์จากตัวชี้วัด 3 ตัว คือ Recency (R), Frequency (F), Monetary (M) ซึ่งแนวคิด RFM Analysis นี้ไม่ใช่เครื่องมือใหม่ทางการตลาดขนาดนั้นค่ะ แต่พอเราเข้าสู่ยุคดิจิทัลที่ข้อมูลลูกค้าเป็นสิ่งสำคัญ การที่แบรนด์สามารถเก็บข้อมูลของลูกค้าและจัดกลุ่ม พร้อมนำเสนอข้อเสนอที่ถูกใจลูกค้าได้ ถือเป็นข้อได้เปรียบมากๆ ของธุรกิจ

1. Recency (R): ลูกค้ามาซื้อของครั้งล่าสุดเมื่อไหร่?

Recency หรือ ความใหม่ของการเข้ามาซื้อ หรือก็คือครั้งล่าสุดที่ลูกค้าเข้ามาซื้อของคือเมื่อไหร่ โดยลูกค้าที่เพิ่งซื้อไปเร็วๆ นี้ มีแนวโน้มที่จะกลับมาซื้อซ้ำมากกว่าคนที่หายหน้าหายตาไปนาน

ตัวอย่างเช่น:

ลูกค้า A: ซื้อสินค้าครั้งล่าสุดเมื่อ 3 วันก่อน (คะแนน R สูง)

ลูกค้า B: ซื้อสินค้าครั้งล่าสุดเมื่อ 8 เดือนที่แล้ว (คะแนน R ต่ำ)

ในกรณีนี้ ลูกค้า A น่าจะยังจดจำแบรนด์เราได้ดีและมีโอกาสกลับมาซื้อซ้ำสูงกว่าลูกค้า B ที่ห่างหายไปนานกว่า ซึ่งอาจจะต้องมีการกระตุ้นด้วยการส่งอีเมลหรือโปรโมชันเพื่อดึงเขากลับมา

2. Frequency (F): ลูกค้ามาซื้อบ่อยแค่ไหน?

Frequency หรือ ความถี่ในการเข้ามาซื้อสินค้า โดย Matrix นี้เป็นตัวบอกว่าลูกค้าเข้ามาซื้อของบ่อยแค่ไหนในช่วงเวลาที่เรากำหนด ซึ่งสิ่งนี้สามารถวัดความภักดีของลูกค้าได้ค่ะ ยิ่งลูกค้าซื้อบ่อยเท่าไหร่ ก็หมายความว่าพวกเขาชอบแบรนด์ของเราเท่านั้น

ตัวอย่างเช่น:

ลูกค้า C: ซื้อของ 10 ครั้งในปีเดียว (คะแนน F สูง)

ลูกค้า D: ซื้อแค่ครั้งเดียวตลอด 1 ปี (คะแนน F ต่ำ)

แน่นอนว่าลูกค้า C เป็นลูกค้าคุณภาพที่สมควรได้รับข้อเสนอพิเศษหรือโปรแกรมสมาชิกที่จูงใจ เพื่อรักษาให้เขาอยู่กับเราต่อไปนานๆ (ควรต้องสังเกตว่าลูกค้าเข้ามาแล้วเกิดยอดขายขึ้นจริงไหมด้วย เพราะบางคนก็เข้ามาดู ใส่ตะกร้าไว้ แต่ไม่ได้ซื้อ อันนี้ก็ต้องใช้กลยุทธ์หรือโปรโมชันที่ต่างกันออกไป เพราะการเข้ามาบ่อยแต่ไม่ซื้อหมายความว่าเขาอาจจะยังไม่วางใจในสินค้าของแบรนด์เรา)

3. Monetary (M): ลูกค้าคนนี้จ่ายเงินให้เรามากขนาดไหน?

Monetary หรือ มูลค่ารวมของการใช้จ่าย โดยดูว่าลูกค้าคนนั้นใช้เงินกับเราเยอะแค่ไหนในช่วงเวลาหนึ่ง

ตัวอย่างเช่น:

ลูกค้า E: ใช้จ่ายรวมทั้งปีไป 50,000 บาท (คะแนน M สูง)

ลูกค้า F: ใช้ไปแค่ 2,000 บาท (คะแนน M ต่ำ)

เราก็จะเห็นได้ชัดเลยว่า ลูกค้า E มีมูลค่าการจับจ่ายที่สูงกว่ามากและควรได้รับสิทธิพิเศษที่แตกต่าง เช่น การเชิญร่วมงาน Exclusive เปิดตัวสินค้าใหม่ หรือข้อเสนอพิเศษเฉพาะลูกค้ากลุ่ม VIP เป็นต้น

ถ้าเรามีข้อมูลลูกค้าที่สามารถวัด 3 ตัวชี้วัดนี้ได้ ก็ช่วยให้เรารู้แล้วว่าลูกค้าแบบไหนที่ควรใส่ใจมากที่สุด หรือคนไหนที่กำลังจะหายไปและต้องรีบดึงกลับมา ถ้าเรามีข้อมูลเยอะแต่ไม่สามารถนำมาใช้ประโยชน์อย่างการทำความรู้จักลูกค้าของตัวเองให้มากขึ้นได้ ก็ถือเป็นการเสียโอกาสไปเยอะเลยใช่ไหมคะ

ทำไม RFM Analysis ถึงสำคัญ? 

เมื่อก่อนการทำการตลาดอาจทำได้แบบหว่านๆ เช่นการส่งอีเมลไปทีเดียวพันกว่าฉบับหรือใช้วิธียิงแอดเข้าสู้ไปเยอะๆ เผื่อว่าจะจับลูกค้าได้ แต่ปัญหาอยู่ที่การทำแบบนี้มันไม่ตรงเป้าจังๆ ดันเสียทรัพยากรไปเยอะเกินจำเป็นอีก

โดยเฉพาะในยุคนี้ที่ผู้บริโภคชอบอะไรที่เป็น Personalize หรือประสบการณ์เฉพาะตัวที่แบรนด์นำเสนอให้เขาโดยเฉพาะ และ RFM Analysis นี่แหละที่จะเข้ามาช่วยตอบโจทย์ลูกค้าในส่วนนี้ได้ โดยประโยชน์หลักๆ ของกระบวนการนี้คือ 

1. ช่วยประหยัดเวลาและเงิน

แทนที่จะยิงโฆษณาแบบหว่านแห RFM Model ทำให้รู้ว่าเราควรโฟกัสไปที่ใครและอย่างไร เช่น เน้นไปที่กลุ่มลูกค้าที่ใช้จ่ายเยอะหรือคนที่กำลังจะหายไปด้วยโปรโมชันที่ต่างกัน

2. ช่วยเพิ่มยอดขายได้จริง

การทำการตลาดที่เฉพาะเจาะจงกับแต่ละกลุ่ม (Personalization) ด้วยการส่งข้อความหรือโปรโมชันที่แตกต่างกันให้คนแต่ละกลุ่ม ก็มีโอกาสสูงที่จะดึงดูดให้ลูกค้ากลับมาซื้อซ้ำได้

3. ช่วยรักษาลูกค้าที่มีค่า

ถึงสินค้าเราจะดี แต่ในยุคที่มีคู่แข่งใหม่ๆ มาทำให้ลูกค้าหวั่นไหวได้ทุกๆ ครั้งที่เลื่อนนิ้วนั้น ทำให้ไม่ใช่ลูกค้าเก่าทุกคนที่จะกลับมาซื้อของของเรา เพราะฉะนั้นการรู้ว่าลูกค้าที่จ่ายเยอะและซื้อบ่อยคือใคร จะช่วยให้เราสามารถเพิ่มความรู้สึกพิเศษ และเพิ่ม Customer Lifetime Value (CLV) ของธุรกิจได้

การจัดกลุ่มลูกค้าง่ายๆ ด้วย RFM Model 

การให้คะแนนและจัดกลุ่มลูกค้าแต่ละราย 

1. กำหนดคะแนนในแต่ละตัว R / F / M โดยจะให้คะแนนสูง สำหรับลูกค้าที่มีแนวโน้มในเรื่องนั้นๆ ดี โดยทั่วไปเราจะให้คะแนนแต่ละตัวชี้วัดในระดับ 1-5 หรือ 1-10 โดยแบ่งลูกค้าออกเป็นกลุ่มๆ ตามการกระจายตัวของข้อมูล

ตัวอย่างการจัดกลุ่ม

คะแนน 5 = กลุ่มลูกค้า 20% บนสุด

คะแนน 4 = กลุ่มลูกค้า 20% ถัดมา

คะแนน 3 = กลุ่มลูกค้า 20% กลาง

คะแนน 2 = กลุ่มลูกค้า 20% ถัดมา

คะแนน 1 = กลุ่มลูกค้า 20% ล่างสุด

เมื่อเข้าใจพฤติกรรมและให้คะแนนลูกค้าแต่ละคนแล้วก็จะสามารถแบ่งกลุ่มลูกค้า (Customer Segmentation) ออกมาได้ประมา​ณ 11 กลุ่ม แล้วค่อยออกแบบแคมเปญการตลาดที่ใช่สำหรับลูกค้าแต่ละกลุ่ม ดังนี้

1. Champions: กลุ่มลูกค้าที่ทำรายได้หลักให้กับธุรกิจ

• คะแนน RFM สูงสุด (Recency, Frequency, และ Monetary = 555)
• ลูกค้าซื้อเร็ว (เพิ่งซื้อ), ซื้อบ่อย และจ่ายหนักที่สุด

กลยุทธ์:

• รักษาความสัมพันธ์ที่ดี เช่น มอบสิทธิพิเศษ VIP
• เชิญเข้าร่วม Event พิเศษ/มอบข้อเสนอที่พิเศษกว่าลูกค้ากลุ่มอื่นๆ

2. Loyal Customers: กลุ่มลูกค้าที่มีความภักดีสูง

• คะแนน Frequency และ Monetary สูง แต่ Recency อาจไม่สูงทั้งหมด
• ซื้อสินค้าหรือบริการจากเราบ่อยและมีความมั่นคงในการซื้อ

กลยุทธ์:

• พัฒนาโปรแกรมสมาชิก เช่น ระบบสะสมคะแนน
• เสนอสินค้าใหม่หรือเสนอสินค้าที่เกี่ยวข้องเพิ่มเติม (Upsell/Cross-sell)

3. Potential Loyalists: กลุ่มลูกค้าที่มีโอกาสจะสร้างความภักดีได้ในอนาคต

• มี Recency สูงและ Frequency กำลังเริ่มเพิ่มขึ้น
• ลูกค้าที่ยังไม่ได้ซื้อบ่อยหรือจ่ายเยอะ แต่มีแนวโน้มจะพัฒนาเป็นกลุ่ม Loyal Customers

กลยุทธ์:

• ส่งโปรโมชันเพื่อไปให้ลูกค้าลืมเราหรือหันไปสนใจแบรนด์อื่น เช่น ส่วนลดสำหรับการซื้อครั้งถัดไป

4. New Customers: เป็นกลุ่มที่สามารถพัฒนาให้กลายเป็น Loyal Customers ได้

• ลูกค้าที่เพิ่งซื้อสินค้าครั้งแรก (Recency สูง แต่ Frequency และ Monetary อาจยังต่ำ)

กลยุทธ์:

• มอบข้อเสนอพิเศษสำหรับลูกค้าใหม่พร้อมสร้างประสบการณ์การใช้บริการที่ดีขึ้น

5. Promising Customers: มีโอกาสสูงที่จะพัฒนาเป็นลูกค้าเชิงบวก

• กลุ่มนี้อาจจะเป็นลูกค้าที่ยังอยู่ในช่วงทดลอง หรือเริ่มรู้จักธุรกิจ
• มี Recency สูง (เพิ่งซื้อ) แต่ Frequency และ Monetary ยังต่ำ

กลยุทธ์:

• ส่งคำแนะนำสินค้าเพิ่มเติมหรือบทความที่เป็นประโยชน์
• กระตุ้นให้ซื้อซ้ำด้วยข้อเสนอ

6. Need Attention: ระวังให้ดี! รีบฟื้นฟูความสัมพันธ์ก่อนที่จะเสียลูกค้ากลุ่มนี้ไป

• กลุ่มลูกค้าที่ Frequency เคยอยู่ในระดับดี แต่ Recency และ Monetary เริ่มลดลงมาก
• อาจมีการหยุดพักซื้อสินค้าหรือบริการจากธุรกิจ

กลยุทธ์:

• พัฒนาแคมเปญที่ทำให้เขากลับมาสนใจ
• ส่งโปรโมชันเตือน เช่น “ไม่เจอกันนานเลยนะ! ช้อปเดือนนี้รับส่วนลดพิเศษสำหรับลูกค้าเก่า”

7. About to Sleep: กลุ่มนี้ไม่ได้ซื้อบ่อย แต่ถ้ากระตุ้นให้กลับมาได้ ก็อาจเพิ่มมูลค่าได้ดี

• Frequency ต่ำ และ Recency ต่ำ แต่ Monetary อยู่ในระดับปานกลาง
• ลูกค้าประเภทนี้สังเกตง่ายๆ ว่ามักจะวนกลับมาซื้อเฉพาะโอกาสพิเศษหรือเมื่อมีโปรโมชันโดนใจ

กลยุทธ์:

• ส่งข้อเสนอพิเศษและโปรโมชันในช่วงเทศกาล เพื่อเตือนให้ลูกค้ามาซื้อ
• ส่วนนอกเทศกาล สามารถจัดโปรโมชันให้กลับมาซื้อด้วยข้อเสนอแบบจำกัดเวลา

8. At Risk: ลูกค้าที่ถูกจัดอยู่ในกลุ่มนี้ มีโอกาสที่เราจะสูญเสียเขาไปได้

• ลูกค้าเคยซื้อเยอะมาก แต่ Recency ต่ำ (ไม่ได้ซื้อสินค้าเรามานาน) และเริ่มซื้อห่างกันมากขึ้น

กลยุทธ์:

• เรียกความสนใจด้วยแคมเปญ Win-back เช่น คูปองส่วนลดกลับมาซื้อ เป็นต้น
• ส่งข้อความถาม Feedback การใช้สินค้า และนำเสนอข้อเสนอที่ดึงให้เขากลับมาซื้อ

9. Can’t lose them: มีศักยภาพสูงที่จะกลับมาเป็นลูกค้าชั้นดีได้อีกครั้ง

• มีคะแนน Frequency และ Monetary สูงมากในอดีต แต่คะแนน Recency เริ่มต่ำลง
• อาจจะเคยเป็นกลุ่ม Champions หรือ Loyal Customers มาก่อน แต่ปัจจุบันเริ่มเงียบหายไป ไม่ได้กลับมาซื้อนานแล้วหรือยอดซื้อครั้งล่าสุดอาจจะลดลงอย่างเห็นได้ชัด

กลยุทธ์

• ควรมีการติดต่อโดยตรงจากทีมงานเพื่อแสดงความใส่ใจเป็นพิเศษและทำความเข้าใจถึงสาเหตุที่พวกเขาหายไป
• วิเคราะห์ประวัติการซื้อและความชอบเดิมของลูกค้ากลุ่มนี้ แล้วสร้างข้อเสนอที่ยากจะปฏิเสธ เช่น Welcome Back Offer ที่มีมูลค่าสูง

10. Hibernating Customers: โอกาสที่ลูกค้ากลุ่มนี้จะกลับมาหาเราอาจน้อย แต่ก็ไม่ควรมองข้าม

• Recency, Frequency และ Monetary ต่ำทั้งหมด
• ลูกค้าที่เคยมาซื้อแต่ตอนนี้ไม่ได้ซื้อมาเป็นเวลานาน

กลยุทธ์:

• ส่งข้อเสนอแรงๆ เช่น ลดราคาสินค้าพิเศษ 50%
• จัดโปรโมชันในช่วง Clearance Sale

11. Lost Customers: โอกาสที่จะดึงให้กลับมาได้ต่ำมาก 

• กลุ่มที่ Recency ต่ำมาก และ Frequency กับ Monetary ต่ำด้วย
• ลูกค้ากลุ่มนี้อาจจะเลิกซื้อแบรนด์เราไปแล้ว อาจจะเพราะเจอสินค้าจะแบรนด์อื่นที่เหมาะกับเขามากกว่าหรือได้รับประสบการณ์ที่ไม่ดีจากสินค้าหรือบริการของเรา

กลยุทธ์:

• สำรวจความคิดเห็นลูกค้าว่าเคยเจอปัญหาอะไร เพื่ออย่างน้อยถ้าเขาไม่กลับมา ก็ได้เอาความเห็นไปปรับปรับความบกพร่องของตัวเอง
• ลองส่งส่งโปรโมชันสุดท้ายเพื่อดึงใจ แต่ถ้ายื้อไม่ไหวก็ต้องปล่อย เพราะตื้อมากๆ อาจยิ่งส่งผลไม่ดี

ข้อจำกัดที่ต้องพิจารณาเพิ่มเติมในการทำ RFM Analysis

แม้ว่า RFM Analysis จะเป็นเครื่องมือที่ทรงพลังและใช้ง่าย แต่ก็มีข้อจำกัดที่เราต้องเก็บไปวิเคราะห์หรือพิจารณาเองต่อด้วยค่ะ

1. RFM Analysis ไม่ได้บอกว่าทำไมลูกค้าถึงมีพฤติกรรมแบบนั้น

RFM บอกเราว่าลูกค้าซื้ออะไร เมื่อไหร่ บ่อยแค่ไหน และจ่ายเท่าไหร่ (What, When, How Often, How Much) แต่ไม่ได้บอกถึงเหตุผลหรือแรงจูงใจของพฤติกรรมการซื้อนั้นๆ เช่น ลูกค้าที่ซื้อน้อยลงอาจจะเพราะไม่พอใจสินค้า, เปลี่ยนไปใช้คู่แข่ง, หรือมีเหตุผลส่วนตัวอื่นๆ ซึ่ง RFM อย่างเดียวตอบไม่ได้ค่ะ

2. RFM Analysis เป็นการมองแค่ในมิติการซื้อ 

RFM ให้ความสำคัญกับข้อมูลการซื้อขายเป็นหลัก โดยอาจมองข้ามมิติอื่นๆ ที่สำคัญต่อความสัมพันธ์กับลูกค้า เช่น การมีส่วนร่วมกับแบรนด์บนโซเชียลมีเดียหรือความพึงพอใจโดยรวม ซึ่งข้อมูลเหล่านี้ก็เป็นข้อมูลมีค่าสำหรับการทำความเข้าใจลูกค้าเช่นกัน

3. RFM Analysis ไม่ใช่เครื่องมือที่เหมาะกับทุกธุรกิจ

ธุรกิจที่สินค้าหรือบริการมีรอบการซื้อที่ยาวนาน เช่น รถยนต์, บ้าน, หรือประกันภัย การทำ RFM Analysis อาจจะไม่ค่อยมีประสิทธิภาพนัก เพราะความถี่ (Frequency) จะต่ำเป็นปกติ และธุรกิจแบบสมัครสมาชิก (Subscription-based) เช่นพวกฟิตเนสหรือคอร์สเรียน ค่า Monetary อาจจะใกล้เคียงกันทุกคน ทำให้การแบ่งกลุ่มด้วย M ไม่ชัดเจนเท่าที่ควร ส่วนสินค้าที่ซื้อครั้งเดียวจบ (One-time Purchases) เช่น ของชำร่วยงานแต่ง RFM Analysis ก็แทบจะใช้ไม่ได้เลย

4. บางธุรกิจอาจต้องให้น้ำหนักของ R, F, M ไม่เท่ากัน

โดยทั่วไปจะให้น้ำหนัก R, F, และ M เท่ากัน แต่ในความเป็นจริงแล้ว (สำหรับบางธุรกิจ) ปัจจัยใดปัจจัยหนึ่งอาจจะสำคัญกว่าอีกปัจจัยก็ได้ เช่น ธุรกิจแฟชั่น Recency อาจจะสำคัญมากกว่าอีก 2 ตัว เพราะฉะนั้นตอนที่เราให้คะแนนตัวชี้วัดแต่ละตัว ก็ต้องคำนึงถึงรูปแบบของธุรกิจด้วยนะคะ

5. RFM Analysis ไม่สามารถวิเคราะห์ได้ถึงศักยภาพในอนาคต

RFM Analysis วิเคราะห์จากพฤติกรรมในอดีตเป็นหลัก ซึ่งไม่ได้สะท้อนถึงศักยภาพในการใช้จ่ายของลูกค้าในอนาคต (Customer Lifetime Value – CLV) ลูกค้าใหม่อาจมีคะแนน F และ M ต่ำ แต่เขาก็มีศักยภาพที่จะกลายเป็นลูกค้ารายใหญ่ได้ด้วยเช่นกันค่ะ

6. ข้อมูลต้องมีคุณภาพและปริมาณเพียงพอ

ถ้าข้อมูลการซื้อของลูกค้ามีน้อยเกินไป ไม่ถูกต้อง หรือไม่สมบูรณ์ การวิเคราะห์ RFM ก็อาจจะไม่แม่นยำและไม่สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีประโยชน์ได้

7. อย่ามองข้ามการวิเคราะห์ปัจจัยภายนอก

พฤติกรรมการซื้อของลูกค้าอาจได้รับอิทธิพลจากปัจจัยภายนอก เช่น ภาวะเศรษฐกิจ, เทรนด์ตลาด, หรือกิจกรรมของคู่แข่ง ซึ่ง RFM ไม่ได้นำปัจจัยเหล่านี้มาพิจารณา

8. ต้องมีการอัปเดตกลุ่มลูกค้าอย่างสม่ำเสมอ

เพราะว่าลูกค้ามีการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมอยู่เสมอ การแบ่งกลุ่ม RFM Model ที่ทำเพียงครั้งเดียวอาจไม่ทันต่อการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้เพราะฉะนั้นอย่าลืมมาอัปเดตรายชื่อลูกค้าในแต่ละกลุ่มอย่างสม่ำเสมอด้วยนะคะ

เทคนิคการนำ RFM ไปใช้ให้มีประสิทธิภาพ

เพื่อให้เราสามารถทำ RFM Analysis และเอาไปปรับใช้ให้เกิดประโยชน์สูงสุด Content Shifu ขอลิสต์เทคนิคในการทำ RFM Analysis มาให้ทุกคนนำไปใช้กันค่ะ

1. เริ่มต้นด้วยข้อมูลที่ถูกต้องและสะอาด

หากข้อมูลตั้งต้นมีปัญหา ผลลัพธ์ที่ได้ก็จะไม่น่าเชื่อถือและอาจนำไปสู่การตัดสินใจที่ผิดพลาดได้ ดังนั้น ก่อนเริ่มทำ RFM Analysis ต้องแน่ใจว่าข้อมูลลูกค้าของเราถูกต้องและครบถ้วน หากข้อมูลไม่ครบถ้วน อาจจะต้องมีกระบวนการเก็บข้อมูลเพิ่มเติมหรือพิจารณาว่าข้อมูลส่วนที่ไม่ครบถ้วนนั้นส่งผลกระทบต่อการวิเคราะห์มากน้อยเพียงใดค่ะ

อีกหนึ่งเรื่องที่ต้องระวังคือ ข้อมูลซ้ำซ้อน เช่นลูกค้าคนเดียวกันอาจจะมีหลาย Account หรือยอดซื้ออาจถูกนับซ้ำ ทำให้การแบ่งกลุ่มลูกค้าคลาดเคลื่อนได้ เพราะฉะนั้นควรตรวจสอบและรวมข้อมูลที่ซ้ำซ้อนให้เป็นหนึ่งเดียวก่อนและมีการกำหนดรอบอัปเดตข้อมูลอย่างสม่ำเสมอทั้งลูกค้าใหม่ที่เข้ามาและลูกค้าเก่าที่อาจจะหายไป รวมถึงลูกค้าบางคนที่มีพฤติกรรมการซื้อเปลี่ยนแปลงไปด้วย

2. กำหนดช่วงเวลาที่เหมาะสมกับธุรกิจ

การเลือกกรอบเวลาในการวิเคราะห์ข้อมูล RFM (Recency, Frequency, Monetary) มีผลอย่างมากต่อการแบ่งกลุ่มลูกค้าและการตีความผลลัพธ์

ธุรกิจที่ลูกค้าซื้อบ่อย เช่น ร้านสะดวกซื้อ, ร้านกาแฟ, ซูเปอร์มาร์เก็ต, หรือธุรกิจบริการที่มีการใช้ซ้ำบ่อยๆ ควรใช้ช่วงเวลาย้อนหลังสั้นๆ ประมาณ 3-6 เดือนในการวิเคราะห์ ซึ่งมองเห็นการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมของลูกค้าได้ชัดเจน

ธุรกิจที่นานๆ ซื้อครั้ง เช่น ธุรกิจขายเฟอร์นิเจอร์, รถยนต์, เครื่องใช้ไฟฟ้าขนาดใหญ่, หรือประกันภัย ควรใช้ช่วงเวลาย้อนหลังที่ยาวขึ้น เช่น 1-2 ปี หรือมากกว่านั้นจะเหมาะสมกว่า เพื่อให้มีข้อมูลเพียงพอในการวิเคราะห์และเข้าใจวงจรการซื้อของลูกค้า

หรือหากเป็นธุรกิจที่ได้รับผลกระทบจากฤดูกาลหรือเทศกาลต่างๆ ควรพิจารณาเลือกช่วงเวลาที่ครอบคลุมทั้งช่วงขายดีและขายไม่ดี เพื่อให้เห็นภาพรวมที่ชัดเจนค่ะ (หรืออาจจะต้องวิเคราะห์แยกตามฤดูกาลไปเลย)

3. ใช้งาน RFM Analysis ร่วมกับข้อมูลอื่น

RFM Analysis จะมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้นเมื่อใช้ร่วมกับข้อมูลประเภทอื่นๆ เพื่อให้เข้าใจลูกค้าได้รอบด้านและสามารถสร้างกลยุทธ์ที่ตอบโจทย์ความต้องการของลูกค้าแต่ละกลุ่มได้อย่างแท้จริง เช่น คะแนนความพึงพอใจของลูกค้า, ข้อมูลทางภูมิศาสตร์, ข้อมูลความแตกต่างระหว่างแพลตฟอร์มหรือช่องทางขายต่างๆ , ข้อมูลจากฝ่ายบริการลูกค้า เป็นต้น 

4. การทำ Marketing Automation และ Personalization ควบคู่กับ RFM Analysis

การนำ RFM Analysis มาผนวกเข้ากับระบบ Marketing Automation และ Personalization จะช่วยยกระดับการทำการตลาดให้มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น โดยการตอบสนองต่อลูกค้าแต่ละกลุ่มอย่างรวดเร็วและตรงจุด ซึ่งมีส่วนช่วยประหยัดเวลาและทรัพยากรของทางแบรนด์ได้ด้วยเช่นกันค่ะ

เทคนิคนี้จะเป็นการส่ง E-mail Automation ก็ได้ หรือถ้าสามารถทำได้ ก็ควรลองการแสดงเนื้อหาหรือโปรโมชันของแบรนด์ที่แตกต่างกันสำหรับลูกค้าแต่ละกลุ่มบนแพลตฟอร์มของแบรนด์ รวมไปถึงการส่งแจ้งเตือนให้กับทีม Customer Service ติดต่อดูแลลูกค้าเป็นพิเศษเมื่อเห็นพฤติกรรมลูกค้าเปลี่ยนแปลงไป

สรุป 

  RFM Model เป็นเหมือนเข็มทิศที่ช่วยให้ทำการตลาดได้อย่างแม่นยำ ไม่ว่าจะต้องการเพิ่มยอดขาย ลดต้นทุนการตลาด หรือสร้างความสัมพันธ์ที่ยั่งยืนกับลูกค้า เริ่มง่ายๆ ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าให้คะแนนตาม Recency, Frequency, และ Monetary แล้วดูว่าลูกค้ากลุ่มไหนสำคัญที่สุด จากนั้นก็ค่อยออกแบบแคมเปญที่เหมาะสมกับพวกเขา

ขอแค่ไม่มองว่าลูกค้าเป็นแค่ยอดขายแต่พยายามทำความเข้าใจความต้องการเขาจริงๆ ธุรกิจเราก็จะเติบโตได้อย่างยั่งยืนเองค่ะ

ตาคุณแล้ว

ในเมื่อลงแรงและเวลาไปกับการจัดการข้อมูลและวิเคราะห์ RFM Analysis ออกมาแล้ว ก็ต้องหยิบมาใช้ให้มีประสิทธิภาพสูงสุด เพราะไม่งั้นทำไปก็ไม่เกิดประโยชน์อะไรใช่ไหมล่ะคะ

  นักการตลาดเรารู้กันดีว่าการรักษาลูกค้าเก่าเป็นเรื่องยากและต้องใช้เวลาทดลองหลายท่า มาเริ่มจากกาหยิบ RFM Analysis มาทำให้เกิดผลลัพธ์กันเถอะ!