Bật Mí Cách Xác Định Khách Hàng Chất Lượng Với Mô Hình RFM
Trước khi lên kế hoạch chi tiết cho một chương trình khuyến mãi và chi phí, các nhà bán lẻ cần phải chú ý đến cách xác định khách hàng tiềm năng của mình. Sẽ thật là lãng phí nếu một chiến dịch lại nhắm đến nhiều nhóm khách hàng khác nhau. Điều này có thể sẽ không giúp bạn bán được nhiều sản phẩm mà ngược lại, sẽ gây ‘thương đau’ cho thương hiệu của bạn.
Ngày nay, rất nhiều nhà bán lẻ đã áp dụng các phương thức phức tạp để phân loại & xác định khách hàng tiềm năng của mình và RFM là một trong những phương pháp ấy. Điểm mạnh của RFM là giúp các nhà bán lẻ tối đa hóa lợi tức đầu tư và công sức họ đã bỏ vào chiến dịch marketing.
Trong phương pháp phân tích RFM, mỗi khách hàng sẽ được đánh giá dựa trên 3 tiêu chí với tên gọi lần lượt là Sự Gần Đây (Recency), Mức Độ Thường Xuyên (Frequency) và Mức Độ Chi Tiền (Moneytary). Phương pháp RFM có thể giúp nhà bán lẻ xác định khách hàng tiềm năng có nhu cầu mua hay sử dụng sản phẩm/dịch vụ cao nhất. Hãy đi sâu vào phân tích các tiêu chí này nhé.
- Sự Gần Đây: sự gần đây là một yếu tố quan trọng nhất giúp ta xác định các khách hàng tiềm năng có khả năng mua hàng cao nhất. Vì các khách hàng mua hàng của bạn trong thời gian gần nhất sẽ là những khách hàng có thể sẽ mua tiếp từ bạn.
- Mức Độ Thường Xuyên: yếu tố quan trọng thứ hai là mức độ mà những khách hàng này mua sản phẩm hay sử dịch dịch vụ của bạn. Nếu mức độ càng cao thì cơ hội họ mua lại sản phẩm hay dịch vụ của bạn càng cao.
- Mức Độ Chi Tiền: yếu tố quan trọng cuối cùng đó là số tiền mà các khách hàng tiềm năng này đã bỏ ra để mua sản phẩm và dịch vụ của bạn. So với các khách hàng chi tiền ít cho sản phẩm và dịch vụ của bạn, các khách hàng càng chi nhiều sẽ có thể chi nhiều hơn nữa cho bạn.
Bạn có thắc mắc mô hình này hoạt động thế nào?
Cũng đơn giản thôi. Trong mỗi tiêu chí, khách hàng tiềm năng sẽ được tính điểm và việc của bạn là cộng số điểm này lại và đối chiếu xem họ thuộc nhóm điểm nào.
Điểm số về Sự Gần Đây sẽ được tính dựa trên thời gian mua hàng gần nhất của khách hàng. Chúng ta sẽ đặt các giá trị cho các điểm số. Ví dụ, công ty của bạn có thể tạo thang điểm từ 1 đến 5. Trong trường hợp khách hàng tiềm năng đã mua hàng trong vòng 1 tháng gần nhất thì họ sẽ được điểm 5 và khách hàng mua hàng trong vòng 3 tháng gần nhất sẽ được điểm 4.
Tương tự, điểm số về Mức Độ Thường Xuyên sẽ được tính dựa trên số lần mà khách hàng đã mua sản phẩm hay dịch vụ của bạn. Khách hàng tiềm năng nào mua thường xuyên thì số điểm cho khách hàng đó càng cao.
Và cuối cùng là số điểm về Mức Độ Chi Tiền. Để tính được số điểm cho yếu tố này, bạn nên chú ý đến mức độ chi trung bình cho mỗi lần khách hàng ghé đến mua sản phẩm hay dịch vụ của bạn.
Sau cùng, bạn chỉ cần cộng các điểm này lại. Nhóm khách hàng với số điểm RFM cao nhất là những khách hàng tiềm năng mà bạn nên quan tâm.
Phân loại khách hàng tiềm năng
Phương pháp phân tích RFM có thể giúp các nhà bán lẻ phân loại khách hàng của mình và từ đó, lên các chương trình khuyến mãi phù hợp. Dưới đây là một số ví dụ cơ bản:
- Khách hàng với số điểm RFM cao là những khách hàng tuyệt vời và tiềm năng nhất
- Các khách hàng có điểm RFM cao nhưng điểm cho Mức Độ Thường Xuyên là 1 là các khách hàng mới. Công ty của bạn nên đưa ra cho họ các ưu đãi đặc biệt hơn để tăng sự mua hàng.
- Các khách hàng có điểm số Mức Độ Thường Xuyên cao nhưng điểm số Sự Gần Đây thấp có nghĩa là họ đã sử dụng dịch vụ hay sản phẩm của bạn nhiều lần nhưng không sử dụng lại gần đây. Với những khách hàng này, bạn nên đưa ra các ưu đãi kích thích họ quay trở lại hay đưa ra những bảng khảo sát để biết lý do họ không ghé cửa hiệu gần đây.
- Các điểm số RFM có thể được phân tích song song với các kết quả khác của chiến dịch để loại bỏ các khách hàng không tiềm năng, hay phân tích chung với sản phẩm được mua nhiều để tạo ra các ưu đãi thích hợp cho nhóm khách hàng khác nhau, hoặc phân tích chung với các thông tin khác của khách hàng như thu nhập, giới tính và vân vân, để tạo ra được hồ sơ khách hàng chất lượng.
Nói tóm lại, phương pháp phân tích RFM là một phương pháp hữu ích giúp bạn xác định các khách hàng chất lượng nhất và tạo nên các chiến dịch phù hợp. Tuy nhiên chỉ mỗi phương pháp này thôi là chưa đủ. Các nhà bán lẻ nên tập trung vào các thông tin chi tiết khác như nhân khẩu học, hành vi mua hàng và sử dụng các thông tin này song song với kết quả của RFM. Từ đó, cung cấp các giá trị tốt hơn cho khách hàng. Nếu bạn vẫn còn ‘lấn cấn’ trong việc tìm hiểu thông tin chi tiết về khách hàng online của mình, hãy đọc ngay bài viết Bí Quyết Xây Dựng Chân Dung Khách Hàng Mục Tiêu (Buyer Personas) Từ Con Số 0.
