مدل RFM در بخش‌بندی مشتریان چیست؟

تقسیم‌بندی مشتری جنبه حیاتی هر استراتژی بازاریابی موفق است. این شامل تقسیم یک پایگاه مشتری به گروه‌های متمایز است که دارای ویژگی‌های مشترک هستند. این به کسب‌وکارها اجازه می‌دهد تا تلاش‌های بازاریابی خود را به طور مؤثرتری تنظیم کنند و پیام مناسب را به مخاطبان مناسب تحویل دهند. یکی از قوی‌ترین و پرکاربردترین تکنیک‌ها برای تقسیم‌بندی مشتریان، تحلیل RFM است. در این مقاله، بررسی خواهیم کرد که RFM چیست و چگونه می توان از آن برای افزایش تلاش‌های بازاریابی خود استفاده کرد.

RFM

RFM

RFM یک استراتژی برای تجزیه و تحلیل و دسته‌بندی مشتریان است که بر اساس سه پارامتر بیان شده است: زمان آخرین خرید (Recency)، تعداد کل خریدها (Frequency) و کل مبلغ خرید (Monetary value).

زمان آخرین خرید (Recency):بر زمانی تمرکز می‌کند که از آخرین تعامل یا خرید مشتری می‌گذرد. مشتریانی که اخیراً با کسب و کار شما درگیر شده اند اغلب ارزشمندتر هستند.

تکرار خرید (Frequency):  تعداد دفعات تعامل مشتری با کسب و کار شما را اندازه گیری می‌کند. مشتریانی که محصولات یا خدمات شما را بیشتر خریداری می‌کنند، وفادارتر در نظر گرفته می‌شوند.

ارزش پولی خرید (Monetary): ارزش پولی کل پولی که مشتری برای محصولات یا خدمات شما خرج کرده است را ارزیابی می‌کند. مشتریان با ارزش پولی بالا معمولاً خرج‌کنندگان بزرگی هستند که به میزان قابل توجهی در درآمد شما کمک می‌کنند.

مزایای تقسیم‌بندی RFM

تقسیم بندی RFM مزایای متعددی را برای کسب و کارها فراهم می‌کند:

1.بازاریابی: تجزیه و تحلیل RFM به کسب و کارها اجازه می‌دهد تا کمپین‌های بازاریابی بسیار هدفمند متناسب با نیازها و رفتارهای بخش‌های مختلف مشتریان ایجاد کنند. این شخصی‌سازی می‌تواند به نرخ تعامل و تبدیل بالاتری منجر شود.

2.افزایش حفظ مشتری: با شناسایی و تمرکز بر مشتریان با امتیاز RFM بالا، کسب و کارها می توانند حفظ مشتری را بهبود بخشند. این مشتریان احتمالاً وفادارترین و با ارزش‌ترین هستند و حفظ آنها اغلب مقرون به صرفه تر از به دست آوردن مشتریان جدید است.

3.تخصیص بهینه منابع: تقسیم بندی RFM به تخصیص کارآمدتر منابع بازاریابی کمک می‌کند. به جای استقرار یک استراتژی برای همه، کسب‌وکارها می‌توانند تلاش‌های خود را در جایی متمرکز کنند که به احتمال زیاد بهترین نتایج را داشته باشند.

چگونه تقسیم بندی RFM کار می کند؟

بیایید نگاهی دقیق تر به نحوه عملکرد بخش بندی RFM در عمل بیندازیم:

1.جمع‌آوری داده‌ها: اولین گام در تجزیه و تحلیل RFM، جمع آوری داده‌ها در مورد تراکنش‎‌های مشتری، تعاملات و موجود خرید است. این داده‌ها شامل  مقادیر خرید و ماهیت تعاملات خواهد بود.

2.تخصیص امتیازات: سپس به هر مشتری بر اساس رفتارهای فردی آنها امتیاز R، F و M اختصاص داده می شود. به عنوان مثال، اگر یک مشتری دو روز پیش خریدی انجام داده باشد، امتیاز Recency او ممکن است بالا باشد، در حالی که مشتری که مرتبا خرید می‌کند ممکن است امتیاز تکرار خرید بالایی دریافت کند.

3.ایجاد بخش‌ها: شبکه RFM به بخش‌هایی تقسیم می‌شود و مشتریان بر اساس امتیازاتشان در جایگاه‌های مربوطه قرار می‌گیرند. کسب و کارها بسته به اهداف خاص و ماهیت صنعت خود می‌توانند معیارهای خود را برای امتیازات بالا، متوسط یا پایین تعریف کنند.

4.توسعه استراتژی‌ها: هنگامی که مشتریان در بخش‌هایی گروه‌بندی می‌شوند، کسب و کارها می توانند استراتژی‌های بازاریابی متناسب با ویژگی‌های هر بخش توسعه دهند. به عنوان مثال، مشتریان با ارزش پولی بالا ممکن است پیشنهادات انحصاری دریافت کنند، در حالی که آنهایی که ارزش پولی کمتری دارند اما فراوانی بالایی دارند، ممکن است پاداش وفاداری دریافت کنند.

5.نظارت : تجزیه و تحلیل RFM یک فرآیند مداوم است. کسب و کارها باید رفتار مشتری را به طور مستمر زیر نظر داشته باشند، تقسیم‌بندی خود را در صورت نیاز تنظیم کنند، و استراتژی‌های خود را برای مرتبط و موثر ماندن اصلاح کنند.

RFM

نتیجه

در نتیجه، تجزیه و تحلیل RFM یک ابزار ارزشمند برای تقسیم بندی مشتریان است که می تواند به طور قابل توجهی اثربخشی بازاریابی را افزایش دهد. با تجزیه و تحلیل رفتار مشتری از نظر تازگی، فراوانی و ارزش پولی، کسب و کارها می‌توانند کمپین های بازاریابی شخصی و هدفمند ایجاد کنند که منجر به تعامل، حفظ و بازگشت سرمایه بیشتر مشتری می‌شود.  با داده‌های دقیق و نظارت مداوم، تقسیم‌بندی RFM می‌تواند یک مزیت رقابتی در دنیای پویا بازاریابی ایجاد کند.

برای مطالعه مقالات دیگر، سایت هوش تجاری کیسان مشاهد کنید.

منابع

https://www.optimove.com

 

نوشتهٔ پیشین
گزارش گارتنر در مورد ابزارهای هوش تجاری-پارت2
نوشتهٔ بعدی
چرا شرکت شما در سال 2023 به هوش تجاری مدرن نیاز دارد؟
برای نوشتن دیدگاه باید وارد بشوید.

آخرین مطالب


گوگل با معرفی مدل جدید زبان بزرگ خود (LLM)، Gemini…
گوگل بارد Bard یک چت بات، انقلابی برای هوش مصنوعی…
چگونه یک متخصص BI تبدیل؟ این یک مسیر خطی نیست،…
برنامه Microsoft Power BI خود را به عنوان یک ابزار…
Api‌های POWER BI REST (رابط‎‌های برنامه نویسی برنامه) یک مجموعه…
فهرست