RFM là mô hình được sử dụng để phân tích giá trị của các nhóm khách hàng để đưa ra các chương trình chăm sóc, retargeting nhằm giữ chân, nâng cao mức độ hài lòng của họ. RFM không phải là khái niệm mới nhưng không phải doanh nghiệp nào cũng biết cách ứng dụng và có đủ công cụ để phân nhóm khách hàng hay xây dựng cho mình báo cáo dựa trên phân tích RFM.

Thấu hiểu những thách thức các nhà Bán lẻ đang gặp phải và tập trung vào giải quyết các vấn đề, giờ đây với hệ thống My Retail, doanh nghiệp có thể phân khúc khách hàng dựa trên dữ liệu RFM và được cung cấp báo cáo RFM thông minh. Trong bài viết này, cùng Hub Platform khám phá về RFM analytics, báo cáo RFM của My Retail và ứng dụng RFM vào hoạt động của doanh nghiệp nhé. 

1. RFM là gì?

RFM là mô hình phân tích và phân khúc khách hàng dựa trên lịch sử giao dịch, hành vi tiêu dùng của khách hàng. Mô hình này được cấu thành bởi 3 yếu tố Recency, Frequency và Monetary.

• Recency: Lần mua gần nhất của khách hàng

Thời gian mua hàng của khách hàng càng gần, khả năng tiếp cận, upsell hay cross-sell cho họ càng cao. Ngược lại, lần mua hàng gần nhất càng xa thì khả năng khách hàng rời bỏ thương hiệu càng lớn. Để kéo nhóm khách hàng này quay lại, doanh nghiệp sẽ phải bỏ ra nhiều thời gian chăm sóc, thực hiện nhiều chiến dịch.

• Frequency: Tần suất mua hàng của khách hàng

Tần suất mua hàng đo lường mức độ gắn bó của khách hàng với doanh nghiệp. Khách hàng mua sản phẩm hàng tuần, hàng tháng thì khả năng upsell cho họ sẽ cao hơn so với những khách hàng 3 tháng hoặc 1 năm mới mua hàng 1 lần.

• Monetary: Số tiền khách hàng đã chi tiêu trong 1 khoảng thời gian 

Khách hàng chi nhiều tiền để mua sản phẩm của 1 thương hiệu thường là những người đã mua nhiều lần, có sự yêu thích đối với thương hiệu. Họ cũng có khả năng sẽ chi tiền trong tương lai nên doanh nghiệp sẽ cần chăm sóc nhóm này nhiều hơn để không đánh mất họ. 

2. Cách xác định và phân nhóm khách hàng theo RFM

Phân nhóm khách hàng theo RFM hay xây dựng các báo cáo RFM là một công việc phức tạp, các doanh nghiệp cần sở hữu chính xác dữ liệu khách hàng và thực hiện nhiều bước dưới đây.

2.1. Bước 1 – Tính giá trị R – F – M

Để tính được các giá trị RFM, doanh nghiệp sẽ cần các dữ liệu định danh của khách hàng (Họ và tên, số điện thoại/email), lần cuối khách hàng giao dịch, dữ liệu giao dịch của khách hàng ở từng thời điểm và giá trị của các giao dịch.

Khi đó, các giá trị RFM sẽ được tính như sau: 

• Recency (R) – Lần mua gần nhất của khách hàng được tính bằng khoảng cách từ thời điểm khách hàng giao dịch lần cuối cùng cho đến thời điểm hiện tại. Ví dụ:
  • Lần mua hàng cuối cùng của khách hàng là 30 ngày trước
  • Lần mua hàng cuối cùng của khách hàng là 31 – 90 ngày trước

•  Frequency (F) – Tần suất giao dịch của khách hàng thường được gắn với 1 thời điểm nhất định. Chỉ số này sẽ được tính bằng tổng số lần giao dịch của khách hàng trong thời điểm đó. Ví dụ:
  • Khách hàng mua 1 đơn hàng trong 30 ngày gần đây
  • Khách hàng mua 2 – 5 đơn hàng trong 30 ngày gần đây

• Monetary (M) – tổng số tiền khách hàng đã chi trả cho doanh nghiệp trong suốt vòng đời mua hàng của họ. Ví dụ:
  • Khách hàng có doanh thu < 1 triệu
  • Khách hàng có doanh thu 2 – 3 triệu

2.2. Bước 2 – Chia các giá trị RFM theo thang điểm 1 – 5

Sau khi đã tính được các giá trị RFM, việc doanh nghiệp cần làm là gán cho các giá trị này theo mức điểm 1 – 5. Giá trị RFM và điểm RFM là 2 chỉ số hoàn toàn khác nhau. Giá trị là giá trị tuyệt đối của R – F – M cho khách hàng. Còn điểm RFM là một số điểm từ 1 – 5 dựa trên giá trị sau khi được sắp xếp theo một thứ tự. 

Cách tính giá trị và điểm RFM sẽ tuân theo logic mà doanh nghiệp đề ra và cần phù hợp với thói quen tiêu dùng, hành vi của từng ngành hàng, giá trị của sản phẩm.

Ví dụ, với chỉ số Recency, một doanh nghiệp Bán lẻ có cách tính giá trị RFM và xác định mức điểm như sau:

• Lần mua hàng cuối cùng là trong 7 ngày gần đây: 5 điểm
• Lần mua hàng cuối cùng là trong 8 – 30 ngày gần đây: 4 điểm
• Lần mua hàng cuối cùng là trong 31 – 90 ngày gần đây: 3 điểm
• Lần mua hàng cuối cùng là trong 91 – 180 ngày gần đây: 2 điểm
• Lần mua hàng cuối cùng là từ 181 ngày gần đây trở đi: 1 điểm

Với chỉ số Frequency, doanh nghiệp Bán lẻ nọ có cách tính giá trị RFM và xác định mức điểm như sau:

• Mua 17 đơn hàng trở lên trong 30 ngày gần đây: 5 điểm
• Mua 11 – 16 đơn hàng trong 30 ngày gần đây: 4 điểm
• Mua 7 – 10 đơn hàng trong 30 ngày gần đây: 3 điểm
• Mua 2 – 6 đơn hàng trong 30 ngày gần đây: 2 điểm
• Mua 1 đơn hàng trong 30 ngày gần đây: 1 điểm

Còn với chỉ số Monneraty, dưới đây là ví dụ về giá trị và điểm mà doanh nghiệp có thể tham khảo.

• Revenue < 1 triệu: 1 điểm
• Revenue 2 – 3 triệu: 2 điểm
• Revenue 3 – 6 triệu: 3 điểm
• Revenue 6 – 10 triệu: 4 điểm
• Revenue > 10 triệu: 5 điểm

2.3. Bước 3 – Phân khúc khách hàng từ phân tích RFM

Các giá trị RFM có mức điểm 1 – 5, dựa vào các mức điểm này, doanh nghiệp có thể kết hợp giữa các chỉ số để phân khách hàng ra thành từng nhóm quan trọng như: Lost, Need Attention.

Tất nhiên, mỗi doanh nghiệp có thể định nghĩa khách hàng của mình theo những nhóm khác nhau. Dưới đây là một vài cách phân khúc khách hàng mà bạn có thể tham khảo.

– Phân khúc nhóm khách hàng LOST

Đây là nhóm khách hàng đã lâu không quay lại, tần suất mua hàng không thường xuyên và có số tiền đã chi không cao. Tiếp tục ví dụ ở trên, doanh nghiệp có thể xác định nhóm LOST là những khách hàng sau:

• Khách hàng đã mua hàng cuối cùng là từ 181 ngày gần đây trở đi, tần suất 7 – 10 đơn hàng, số tiền chi tiêu < 1 triệu (Nhóm điểm RFM là: 1-2-1)
• Khách hàng đã mua hàng cuối cùng là từ 181 ngày gần đây trở đi, tần suất 2 – 6 đơn hàng, số tiền chi tiêu 1 – 3 triệu (Nhóm điểm RFM là: 1-2-2)
• Khách hàng đã mua hàng cuối cùng là từ 181 ngày gần đây trở đi, tần suất 1 đơn hàng, với số tiền chi tiêu 3 – 6 triệu (Nhóm điểm RFM là: 1-1-3)

Với nhóm khách hàng này, doanh nghiệp cần tiếp tục tương tác, chăm sóc khách hàng với các chiến dịch retargeting, đề xuất các ưu đãi độc quyền, giảm giá,… để kéo họ quay lại.

– Phân khúc nhóm Non-user

Đây là những khách hàng đã truy cập website của doanh nghiệp, đã để lại thông tin nhưng chưa có hành động mua hàng. 

Mục tiêu của doanh nghiệp đối với nhóm này chính là chuyển đổi từ Lead thành Customer bằng việc tiếp tục nuôi dưỡng họ, ưu các ưu đãi để thôi thúc họ mua hàng.

– Phân khúc nhóm Need Attention

Ở đây, chúng tôi đang gộp rất nhiều nhóm khách hàng Need Attention. Tùy theo nghiệp vụ của mình, doanh nghiệp có thể chia theo các nhóm nhỏ hơn. Ở đây, Need Attention sẽ bao gồm các nhóm như:

• Những khách hàng mua hàng rất thường xuyên, với giá trị giỏ hàng lớn và vẫn có giao dịch gần đây.

Ví dụ: Khách hàng đã mua hàng cuối cùng là trong 7 ngày gần đây, tần suất 11 – 16 đơn hàng, số tiền chi tiêu >= 10 triệu (Nhóm điểm RFM là: 5-4-5)

• Khách hàng thường xuyên mua nhưng giá trị giỏ hàng ở mức không cao. 

Ví dụ: Khách hàng đã mua hàng cuối cùng là trong 8 – 30 ngày gần đây, tần suất mua 11 – 16 đơn hàng, số tiền chi tiêu 2 – 3 triệu (Nhóm điểm RFM là: 4-4-2)

• Khách hàng mới mua gần đây nhất nhưng chưa mua hàng thường xuyên và vẫn đang ở giai đoạn trải nghiệm, đánh giá.

Ví dụ: Khách hàng đã mua hàng cuối cùng là trong 7 ngày gần đây, tần suất 1 đơn hàng, số tiền chi tiêu 2 – 3 triệu (Nhóm điểm RFM là: 5-1-2)

• Khách hàng này không quay lại mua hàng gần đây, trước đó có tần suất mua hàng khá thường xuyên và đã chi tiêu ở mức trung bình khá – lớn.

Ví dụ: Khách hàng đã mua hàng cuối cùng là từ 31 – 90 ngày gần đây, tần suất 7 – 10 đơn hàng, số tiền chi tiêu 3 – 6 triệu (Nhóm điểm RFM là: 2-3-3)

Với từng nhóm khách hàng, doanh nghiệp cần đưa ra các chương trình chăm sóc hợp lý nhằm kéo họ quay trở lại mua, tăng tần suất và tăng giá trị vòng đời.

2.4. Bước 4 – Trực quan hóa các nhóm khách hàng RFM với biểu đồ tree map

Cuối cùng, doanh nghiệp của bạn sẽ cần biểu diễn các nhóm khách hàng quan trọng dưới dạng biểu đồ tree map để có cái nhìn trực quan và có thể trả lời nhanh câu hỏi đâu là nhóm khách hàng đang chiếm tỷ trọng nhiều nhất? Tôi cần tập trung vào nhóm khách hàng nào?

Để làm được điều này, bạn có thể sử dụng BI, lựa chọn màu sắc phù hợp để nhanh chóng đánh giá được mức độ quan trọng của khách hàng.

3. Báo cáo RFM của My Retail

Hiện nay, nhiều doanh nghiệp biết đến RFM, xác định được tầm quan trọng của RFM. Tuy nhiên, để phân tích RFM, phân nhóm khách hàng theo RFM và xây dựng được các biểu đồ không phải là một việc đơn giản. Điều này xuất phát từ những nguyên nhân như:

• Dữ liệu khách hàng phân mảnh, doanh nghiệp thiếu công cụ để tập trung toàn bộ dữ liệu của khách hàng tại 1 nơi. Đây là cơ sở quan trọng nhất cho việc bắt đầu phân tích RFM.
• Thiếu công cụ để phân nhóm khách hàng theo giá trị RFM: Để tính được các giá trị RFM, doanh nghiệp cần tổng hợp dữ liệu từ rất nhiều nơi, thực hiện rất nhiều bước thủ công để tìm ra được nhóm khách hàng cần tập trung. Chưa kể, dữ liệu khách hàng không được cập nhật tự động, dữ liệu không được cập nhật real time.
• Thiếu đội ngũ IT để xây dựng và biểu diễn phân tích RFM dưới các dạng biểu đồ.
• Chi phí outsource để xây dựng báo cáo RFM quá lớn cũng là điều khiến các doanh nghiệp e ngại. 

Thấu hiểu những khó khăn mà hầu hết doanh nghiệp đang gặp phải, đội ngũ Hub Platform liên tục cải tiến sản phẩm và cung cấp cho doanh nghiệp báo cáo RFM thông minh.

Với hệ thống CDP Bán lẻ My Retail, doanh nghiệp của bạn sẽ được cung cấp tất cả công cụ để phân tích và xây dựng báo cáo RFM.

• Đồng bộ dữ liệu khách hàng từ tất cả các nền tảng POS, Chat, Website (hành vi tương tác của khách hàng trên website), sàn Ecommerce,… về một hệ thống duy nhất.

• Phân nhóm khách hàng theo các giá trị RFM (lần mua hàng gần nhất của khách hàng, tần suất mua hàng, số tiền khách hàng đã chi tiêu) chỉ với vài thao tác đơn giản. Dữ liệu khách hàng sẽ tự động được cập nhật. Những khách hàng không thỏa mãn sẽ tự được được loại bỏ ra khỏi segment.

Biểu diễn các giá trị, điểm RFM dưới dạng biểu đồ cột, table với số lượng contact, revenue tương ứng của từng nhóm. Biểu diễn các nhóm khách hàng RFM với biểu đồ tree map trực quan giúp doanh nghiệp của bạn xác định được chính xác nhóm khách hàng cần tập trung.

Hiện tại, rất nhiều khách hàng lớn của Hub Platform đang ứng dụng RFM dashboard để tăng trưởng các nhóm khách hàng trung thành, giảm số lượng khách hàng ở các nhóm LOST. Điều này hỗ trợ doanh nghiệp tăng trưởng doanh thu một cách bền vững, tránh lãng phí ngân sách khi phải chạy các chương trình marketing tới toàn bộ khách hàng.

4. Vai trò quan trọng của báo cáo RFM đối với doanh nghiệp

Phân khúc khách hàng dựa trên RFM và báo cáo RFM có thể giúp doanh nghiệp trả lời nhanh chóng những câu hỏi như: 

• Đâu là nhóm khách hàng trung thành và chi tiêu nhiều nhất?
• Đâu là nhóm khách hàng cần ưu tiên chăm sóc?
• Đâu là nhóm khách hàng có khả năng rời bỏ thương hiệu cao nhất?
• Đâu là nhóm có khả năng chi tiêu cao hơn trong tương lại?
• Đâu là nhóm khách hàng đã rời bỏ và ít có khả năng quay trở lại?

Từ việc xác định chính xác nhóm khách hàng này, dựa trên lịch sử giao dịch, hành vi tiêu dùng của họ, doanh nghiệp có thể xây dựng các thông điệp cá nhân hóa, triển khai chiến dịch và đề xuất các chương trình ưu đãi phù hợp với họ.

Tất cả những hoạt động này hỗ trợ doanh nghiệp đạt được các mục tiêu như: 

• Cải thiện giá trị vòng đời của khách hàng (CLV) 
• Giảm tỷ lệ khách hàng rời bỏ, tăng sự trung thành và tăng tương tác với khách hàng
• Tối ưu chi phí marketing và cải thiện ROI
• Nâng cao hiệu quả của các chiến dịch remarketing/retargeting

Báo cáo RFM là một công cụ giúp doanh nghiệp phân khúc và xác định được các nhóm khách hàng tiềm năng để đưa ra các chương trình chăm sóc, retargeting với những thông điệp cá nhân hóa phù hợp với nhu cầu của từng nhóm. Từ đó, doanh nghiệp có thể cải thiện hiệu quả các chỉ số quan trọng, tăng trưởng doanh thu bền vững. 

Nếu doanh nghiệp của bạn cần xây dựng báo cáo RFM, hãy trò chuyện với Hub Platform hoặc liên hệ hotline 032.817.9699 để đội ngũ của chúng tôi có thể tư vấn, hỗ trợ triển khai nhanh chóng với chi phí tốt nhất thị trường.