RFM và Cohort Analytics là những phương pháp đã được chứng minh hiệu quả trong việc đọc vị hành vi, đánh giá tỷ lệ giữ chân khách hàng để từ đó nâng cao hiệu quả các chiến dịch remarketing, cải thiện giá trị vòng đời của khách hàng. 

Là trung tâm kết nối dữ liệu khách hàng mạnh mẽ, My Retail cung cấp cho doanh nghiệp báo cáo RFM và Cohort Retention Revenue thông minh. Cùng Hub Platform tìm hiểu về 2 loại báo cáo này và cách vận dụng nó để tối ưu các chỉ số quan trọng của doanh nghiệp nhé. 

1. RFM và Cohort là gì?

1.1. Phân tích RFM

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: Lần cuối cùng mua hàng của khách hàng. Ví dụ, lần mua hàng cuối cùng của khách hàng là 30 ngày trước.
• Frequency: Tần suất mua hàng của khách hàng. Ví dụ, khách hàng mua 2 – 5 đơn hàng trong 30 ngày gần đây.
• Monetary: Tổng số tiền mà khách hàng đã chi tiêu. Ví dụ, khách hàng có doanh thu 2 – 3 triệu.

Từ các giá trị RFM, doanh nghiệp sẽ cần chia giá trị này theo thang điểm 1 – 5, kết hợp giữa các mức điểm để phân khúc khách hàng ra thành từng nhóm quan trọng như: Lost, Need Attention, Potential Loyalists, Loyal, Can’t Lose Them. Sau đó, sử dụng các công cụ như Microsoft Power BI và Google Data Studio để trực quan hóa các nhóm khách hàng RFM với biểu đồ tree map.

Dựa vào báo cáo này, doanh nghiệp có thể xây dựng các chương trình remarketing với thông điệp cá nhân hóa, ưu đãi phù hợp.

>>>>>> Khám phá thêm: Các bước bước phân khúc khách hàng theo RFM và xây dựng báo cáo

1.2. Phân tích Cohort

Cohort là một phương pháp phân tích hành vi của một nhóm người dùng/khách hàng có cùng chung đặc điểm qua thời gian. 

Ví dụ, với doanh nghiệp Ecommerce coi website là trung tâm bán hàng, tỷ lệ khách hàng complete order là một chỉ số quan trọng. Báo cáo Cohort về khách hàng đã thực hiện giao dịch trên website sẽ giúp bạn đánh giá được tỷ lệ khách hàng quay trở lại ở các ngày sau đó.

Dựa vào báo cáo này, bạn có thể xác định được xu hướng hàng vi của khách hàng, đâu là thời điểm tốt nhất để tương tác lại với khách hàng để kéo họ quay lại. 

Tương tự với các chỉ số quan trọng khác như tỷ lệ khách hàng bỏ qua giỏ hàng hay doanh thu đến từ khách hàng theo thời gian.

>>>> Khám phá thêm: Cải thiện tỷ lệ giữ chân khách hàng hiệu quả với báo cáo Cohort Retention Revenue của My Retail

2. Tối ưu hóa giá trị vòng đời khách hàng với báo cáo RFM

RFM không phải khái niệm mới nhưng xây dựng được báo cáo RFM vẫn là một điều tương đối khó khăn với nhiều doanh nghiệp. 

Điều này xuất phát từ thực tế đó là dữ liệu khách hàng bị phân mảnh ở quá nhiều kênh, thiếu công cụ để phân nhóm khách hàng theo các giá trị R-F-M. Hơn nữa, doanh nghiệp thường không có nhân sự IT để trực quan hóa báo cáo này.

Thấu hiểu thực trạng hầu hết các doanh nghiệp đang gặp phải, hệ thống My Retail liên tục được cải tiến và cung cấp tất cả công cụ để xây dựng báo cáo RFM hoàn chỉnh.

2.1. Tập trung dữ liệu khách hàng về một nền tảng duy nhất

My Retail với khả năng tích hợp với hầu hết các phần mềm doanh nghiệp đang sử dụng, dữ liệu khách hàng, đơn 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.

Đây là cơ sở quan trọng nhất để doanh nghiệp có thể xây dựng chính xác báo cáo RFM.

2.2. Phân nhóm khách hàng theo các giá trị RFM chỉ với vài thao tác

Trước tiên, doanh nghiệp cần xác định các giá trị RFM và chia các giá trị theo thang điểm 1 – 5.

Ví dụ, với chỉ số RFM, doanh nghiệp bán lẻ có thể tham khảo các giá trị và chia giá trị theo thang điểm như sau.

My Retail với tính năng phân khúc khách hàng mạnh mẽ cho phép doanh nghiệp phân nhóm khách hàng theo các giá trị R-F-M một cách nhanh chóng, chính xác.

2.3. Trực quan hóa các giá trị RFM với các biểu đồ

Từ dữ liệu này, đội ngũ Hub Platform hỗ trợ doanh nghiệp xây dựng báo cáo RFM dưới dạng biểu đồ cột, bảng với các số liệu hoàn chỉnh.

• Giá trị RFM trung bình theo từng thang điểm

Với biểu đồ tần suất mua hàng (Frequency), trục X là các thang điểm 1 – 5 theo giá trị tăng dần. Trục Y là trung bình tần suất mua hàng (đơn vị là đơn hàng). Dựa vào đây, bạn có thể xác định được, tương ứng với từng thang điểm, tần suất mua hàng trung bình của khách hàng là bao nhiêu. Từ đó, đưa ra các chương trình để tăng tần suất mua hàng trung bình của từng nhóm.

Tương tự với các chỉ số R, M.

• Tổng doanh thu của khách hàng theo từng thang điểm RFM

Ở biểu đồ cột hàng thứ 2, trục X vẫn là các thang điểm 1 – 5 theo giá trị tăng dần. Trục Y là tổng doanh thu của tất cả khách hàng đang nằm ở các thang điểm.

Ví dụ, các khách hàng có tần suất mua hàng (F) ở thang điểm 2, tương ứng với bảng phân nhóm bên trên là Mua 2 – 3 đơn hàng trong 30 ngày gần đây. Tổng doanh thu nhóm này mang lại là hơn 40 tỷ. Với hệ thống báo cáo của My Retail, bạn có thể xác định được chính xác con số này và đánh giá đâu là nhóm khách hàng đang mang lại doanh thu lớn nhất cho doanh nghiệp. 

Tương tự với các chỉ số R, M.

• Số lượng khách hàng theo từng thang điểm

Biểu đồ bảng cuối cùng là số lượng contact theo từng thang điểm. Ví dụ, ở R score, có đến 50,945 khách hàng có lần mua hàng gần nhất là từ 181 ngày trở đi.

Dựa vào số lượng này, kết hợp với biểu đồ doanh thu, doanh nghiệp có thể biết chính xác đâu là nhóm khách hàng quan trọng cần tập trung chăm sóc để giữ chân họ. 

2.4. Kết hợp các giá trị RFM để phân khúc ra các tệp khách hàng quan trọng

Sau khi đã phân nhóm được khách hàng theo các giá RFM như trên, doanh nghiệp có thể kết hợp các chỉ số để phân khúc ra các tệp khách hàng quan trọng. Ví dụ như: Lost, Need Attention, Potential Loyalists, Loyal, Can’t lose them.

Tiếp tục, hệ thống My Retail cung cấp cho doanh nghiệp bản đồ treemap trực quan. Dựa vào đây, doanh nghiệp có thể xác định được nhóm khách hàng nào đang chiếm tỷ trọng nhiều nhất, doanh thu trung bình của nhóm đó là bao nhiêu.

Với báo cáo RFM của My Retail, bạn có thể tìm được câu trả lời cho rất nhiều 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 lai?
• 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, bạn 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 nhằm tăng tăng tần suất mua hàng, tăng giá trị giao dịch.

3. Tối ưu tỷ lệ giữ chân khách hàng (retention rate) với báo cáo Cohort Retention Revenue

Cohort Retention Revenue là báo cáo cho phép đội ngũ đánh giá được mức độ quay trở lại của khách hàng thông qua doanh thu. 

Tương tự như báo cáo RFM, tất cả những gì bạn cần làm là kết nối các phần mềm đang sử dụng với My Retail. Đội ngũ Hub Platform sẽ hỗ trợ doanh nghiệp bạn xây dựng báo cáo Cohort Retention Revenue một cách nhanh chóng, chính xác.

Sau đây là một ví dụ về báo cáo Cohort Revenue mà hệ thống My Retail xây dựng và cách để bạn đọc báo cáo này.

Hàng dọc thể hiện khung thời gian theo tuần từ 29/08 – 06/11, hàng ngang thể hiện số thứ tự các tuần. Các giá trị trong bảng thể hiện doanh thu của các Cohort theo thời gian.

Ở đây, mỗi Cohort tương ứng với 1 tuần: 29/08/2022 – 04/09/2022, 05/09/2022 – 11/09/2022, 12/09/2022 – 18/09/2022,…

• WEEK 0: Tổng doanh thu của tất cả đơn hàng được tạo mới trong tuần đó. Ở đây, hệ thống chỉ tính doanh thu cả các đơn hàng đến từ khách hàng mới phát sinh đơn hàng đầu tiên trong tuần đó, chưa phát sinh đơn hàng trước đó.

Ví dụ, doanh thu của tất cả các đơn hàng được tạo mới trong tuần 29/08/2022 – 04/09/2022 là 100.634.000.

• WEEK 1: Tổng doanh thu đến từ những khách hàng đã phát sinh order ở WEEK 0 và tiếp tục mua hàng ở tuần tiếp theo.

Ví dụ, các khách hàng đã mua hàng lần đầu ở tuần 29/08/2022 – 04/09/2022 tiếp tục mua hàng ở tuần 05/09/2022 – 11/09/2022 mang về doanh thu 40.202.500.

• Tương tự như thế với WEEK 2, WEEK 3. 
• Cách xem báo cáo theo tháng, năm cũng tương tự.

Từ kết quả trên, các Marketer hoàn toàn có thể đánh giá được sự trung thành của các nhóm khách hàng và nắm bắt được xu hướng chi tiêu của họ. Từ đó, đưa ra các dự đoán trong tương tương lai và xây dựng những chiến dịch chăm sóc khách hàng phù hợp với từng nhóm khách hàng.

Kết hợp 2 công cụ mạnh mẽ RFM và Cohort, doanh nghiệp có thể đưa ra những quyết định đúng đắn được dựa trên dữ liệu mà không phải theo cảm tính, từ đó giúp tối ưu chi phí đầu vào và cải thiện đáng kể kết quả đầu ra. 

Nếu doanh nghiệp của bạn cũng đang tìm lời giải cho các bài toán về quản trị dữ liệu khách hàng thì hãy trò chuyện ngay 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.