Hãy cùng tìm hiểu xem mô hình RFM là gì ? Tại sao nó lại trở thành cánh tay phải đắc lực cho các doanh nghiệp trong việc phân nhóm đối tượng khách hàng để đưa ra các chiến lược kinh doanh hiệu quả. 

Mô hình RFM là gì ? 

Mô hình RFM (Recency, Frequency, Monetary) là một công cụ phân loại và phân tích khách hàng dựa trên ba yếu tố chính: Recency (Tần suất mua hàng), Frequency (Tần suất mua hàng), và Monetary (Giá trị tiêu dùng). Mô hình này giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về hành vi mua sắm của khách hàng và tập trung hơn vào nhóm khách hàng có tiềm năng cao nhất để giữ và phát triển.

Mô hình RFM là viết tắt của Recency (thời gian mua hàng gần nhất), Frequency (tần suất mua hàng) và Monetary (giá trị tiền mỗi lần mua hàng)

Ưu - nhược điểm của RFM 

Không thể phủ nhận mô hình RFM có rất nhiều lợi ích và ưu điểm cho doanh nghiệp. Tuy nhiên bên cạnh đó vẫn có những hạn chế riêng của nó. Cùng tìm hiểu sâu hơn về ưu nhược điểm của RFM 

Ưu điểm của RFM 

Theo nghiên cứu của Harvard Business School cho thấy, tập trung vào nhóm khách hàng có giá trị cao dựa trên RFM có thể tăng tỷ lệ chuyển đổi lên đến 750% và tăng doanh thu lên đến 300%. 

Sử dụng RFM để phân loại khách hàng giúp doanh nghiệp tập trung nguồn lực và ngân sách tiếp thị vào các nhóm khách hàng có khả năng mang lại hiệu quả cao mà không tốn quá nhiều chi phí cho tiếp thị. Theo một báo cáo từ eConsultancy, áp dụng RFM Segmentation giúp các doanh nghiệp giảm 50% chi phí tiếp thị và tăng 10-15% tỷ lệ chuyển đổi. 

Mô hình RFM giúp xác định nhóm khách hàng quan trọng như Champions và Loyalists. Từ đó tăng khả năng duy trì khách hàng, một nghiên cứu từ Bain & Company cho thấy, việc tăng 5% tỷ lệ duy trì khách hàng có thể tăng 25-95% lợi nhuận doanh nghiệp. 

Trong kinh doanh, nâng cao sự tương tác và sự hài lòng của khách hàng là yếu tố quan trọng hàng đầu. RFM giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về nhu cầu và sở thích của khách hàng, từ đó cung cấp sản phẩm và dịch vụ phù hợp. Từ đó tạo lấy được thiện cảm và sự tin tưởng của khách hàng.

Ưu nhược điểm của mô hình RFM đối với các doanh nghiệp

Nhược điểm của RFM

Bên cạnh rất nhiều ưu điểm mà mô hình RFM mang lại cho doanh nghiệp, cũng có một vài sai sót và hạn chế nhất định. 

Trong quá trình tính toán và thực hiện phân loại nhóm một cách thủ công, các phép tính đều có thể xảy ra những lỗi sai. Bởi thực chất mô hình RFM cũng chỉ hoạt động và phân tích dựa trên 3 đặc điểm chính của hành vi tiêu dùng cơ bản của khách hàng và dữ liệu cung cấp trong quá khứ. 

Vậy nên những đặc điểm rút ra từ phân tích này thường chỉ áp dụng đối với khách hàng hiện tại và chỉ mang tính chất dự đoán hành vi tiêu dùng của khách hàng trong tương lai chứ không trực tiếp tác động giúp doanh nghiệp thu hút thêm khách hàng mới. 

Mô hình RFM còn có thể khiến các marketer bỏ qua lượng lớn khách hàng ở nhóm thấp mặc dù tệp khách hàng đó vẫn có tiềm năng mua hàng của doanh nghiệp bạn. Bởi mô hình RFM này không có khả năng tính toán đến các yếu tố tác động từ bên ngoài hoặc chi phối cảm xúc của người tiêu dùng như: ngày siêu sale, mã khuyến mại, mua hàng giá tốt vào các dịp lễ lớn,...

Các yếu tố của mô hình RFM

Mô hình RFM phân tích khách hàng đánh giá 3 yếu tố Recency, Frequency và Monetary. Cùng tìm hiểu sâu hơn về các yếu tố này. 

Recency (Thời gian mua hàng gần nhất) 

Recency trong mô hình RFM là thước đo thời gian từ lần mua hàng gần nhất của khách hàng. Đây là một yếu tố quan trọng để đánh giá mức độ tương tác gần nhất của khách hàng với doanh nghiệp. 

Một khách hàng được xem là có giá trị cao hơn nếu lần mua hàng gần nhất của họ diễn ra gần đây hơn. Ví dụ, một khách hàng mới mua hàng trong tháng trước sẽ có mức Recency cao hơn so với một khách hàng mua hàng cách đây một năm. Qua đó doanh nghiệp 

có thể dễ dàng tập trung vào việc tương tác và tiếp cận các khách hàng theo cách phù hợp, để tăng cường quan hệ và gia tăng giá trị từ mỗi khách hàng.

Recency phân loại khách hàng thành các nhóm khác nhau như:

• Khách hàng mới: Lần mua hàng gần nhất xảy ra gần đây và có thể được coi là tiềm năng cho việc tương tác và tiếp thị tiếp theo.
• Khách hàng thường xuyên: Lần mua hàng gần nhất xảy ra không quá lâu và đánh dấu một mức độ tương tác liên tục với doanh nghiệp.
• Khách hàng không hoạt động: Lần mua hàng gần nhất xảy ra rất lâu và khách hàng không có hoạt động mới. Nhóm này thường ít tương tác hoặc không mấy quan tâm đến doanh nghiệp.

Frequency (Tần suất mua hàng)

Frequency đo số lần mua hàng của khách trong một khoảng thời gian nhất định, đánh giá mức độ tương tác lặp lại của khách hàng với doanh nghiệp. Một khách hàng được coi là quan trọng và có giá trị cao nếu họ mua hàng thường xuyên hơn. Ví dụ, một khách hàng mua hàng mỗi tháng sẽ có mức Frequency cao hơn so với một khách hàng chỉ mua hàng một lần trong năm.

Frequency trong mô hình RFM được sử dụng để phân loại khách hàng thành các nhóm khác nhau như:

• Khách hàng thường xuyên: Mua hàng với tần suất cao trong một khoảng thời gian nhất định. Đây là nhóm khách hàng quan trọng và có tiềm năng mang lại doanh thu lớn.
• Khách hàng định kỳ: Mua hàng với tần suất ổn định trong một khoảng thời gian nhất định, không quá thường xuyên. Đây là nhóm khách hàng có thể duy trì sự ổn định.
• Khách hàng ngẫu nhiên: Mua hàng không đều đặn, không có tần suất cụ thể. Đây là nhóm khách hàng khá khó dự đoán và cần quan tâm để tăng cường tương tác.
• Khách hàng không thường xuyên: Mua hàng rất ít lần hoặc không mua hàng trong một thời gian dài. Với nhóm khách hàng không phải ưu tiên tiếp thị, và có thể yêu cầu nỗ lực đặc biệt để thúc đẩy họ tăng tần suất mua hàng.

Tần suất mua hàng là yếu tố quan trọng trong mô hình RFM

Một tần suất mua hàng lý tưởng tương đương với khách hàng quay lại mua hàng đều đặn là yếu tố quan trọng trong chiến lược kinh doanh. Khách hàng có thói quen mua sắm định kỳ không chỉ tạo ra nguồn doanh thu ổn định mà còn chứng tỏ sự hài lòng và độ trung thành của họ đối với thương hiệu hoặc cửa hàng. Việc duy trì một mức tần suất mua sắm ổn định từ phía khách hàng giúp xây dựng một mối quan hệ lâu dài và tăng cường giá trị khách hàng.

Monetary (Giá trị tiền mỗi lần mua hàng)

Trong mô hình RFM, Monetary đo giá trị tiền hoặc giá trị đơn hàng mà khách hàng đã chi tiêu cho mỗi lần mua hàng, thể hiện mức độ giá trị mà khách hàng mang lại cho doanh nghiệp. Giá trị tiền được đo bằng tổng số tiền mà khách hàng đã chi trả hoặc tổng giá trị đơn hàng mỗi lần giao dịch. 

Monetary phân loại khách hàng thành các nhóm khác nhau:

• Khách hàng có giá trị cao: Chi tiêu nhiều tiền trong mỗi lần mua hàng, đóng góp lớn vào doanh thu của doanh nghiệp. Đây là nhóm khách hàng quan trọng và cần được tạo điều kiện thuận lợi để duy trì mức chi tiêu cao.
• Khách hàng có giá trị trung bình: Chi tiêu một số tiền vừa phải trong mỗi lần mua hàng. Đây là nhóm khách hàng có tiềm năng phát triển và có thể tăng giá trị bằng cách tăng cường tương tác và tiếp thị.
• Khách hàng có giá trị thấp: Chi tiêu ít tiền trong mỗi lần mua hàng. Đây là nhóm khách hàng có thể không mang lại lợi nhuận lớn cho doanh nghiệp và có thể cần nỗ lực để tăng cường giá trị mỗi giao dịch.

Giá trị tiền hàng mỗi lần mua thể hiện mức giá trị khách hàng mang lại cho doanh nghiệp

Phân khúc khách hàng RFM – RFM Segmentation

RFM Segmentation là quá trình phân loại khách hàng thành các nhóm dựa trên ba yếu tố R-F-M trong mô hình RFM. Giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về khách hàng và tạo ra các chiến lược tiếp thị và quản lý quan hệ khách hàng phù hợp.

Phân nhóm khách hàng theo mô hình RFM 

Nhóm khách hàng theo mô hình RFM 

• Champions (nhóm khách hàng tiên phong): Đây là nhóm khách hàng tốt nhất, họ đã mua hàng gần đây nhất, mua hàng thường xuyên nhất và chi tiêu nhiều tiền nhất. Doanh nghiệp nên cung cấp các đặc quyền riêng và chăm sóc tốt nhóm khách hàng này.
• Potential Loyalists (nhóm khách hàng trung thành tiềm năng): Nhóm khách hàng này có tần suất mua hàng thường xuyên và đã chi tiêu một số tiền khá lớn. Để giữ chân và xây dựng mối quan hệ với nhóm khách hàng này, doanh nghiệp có thể cung cấp chương trình thành viên, chương trình khách hàng thân thiết hoặc đề xuất các sản phẩm liên quan để nâng cấp họ thành khách hàng Champions.
• New Customers (nhóm khách hàng mới): Đây là nhóm khách hàng có điểm RFM tổng thể cao nhưng không mua hàng thường xuyên. Doanh nghiệp có thể xây dựng mối quan hệ với những khách hàng này bằng cách cung cấp hỗ trợ, tư vấn, cung cấp các chính sách sau mua hàng và gửi các ưu đãi đặc biệt để tăng cường số lần ghé thăm của họ.
• At Risk Customers (nhóm khách hàng có nguy cơ rời bỏ): Những khách hàng đã từng mua hàng nhưng không mua hàng gần đây. Điều này cho thấy khả năng họ rời bỏ doanh nghiệp của bạn là cực kỳ cao, có thể do họ không còn nhu cầu với sản phẩm hoặc họ đã tìm ra sản phẩm khác thay thế. Với nhóm khách hàng này, doanh nghiệp cần tái thiết lập kết nối và tư vấn, chăm sóc để cung cấp cho họ các sản phẩm phù hợp để khuyến khích mua hàng tiếp theo.

Bằng cách phân tích RFM Segmentation, doanh nghiệp có thể tập trung xây dựng chiến lược marketing cá nhân hóa cho từng nhóm khách hàng. Nhằm giúp tăng cường quan hệ khách hàng, tối ưu hóa chiến lược tiếp thị và tránh bị đánh rơi mất khách hàng quan trọng.

Ví dụ vận dụng mô hình RFM 

Thông thường, các doanh nghiệp sẽ sử dụng 2 trên 3 chỉ số để phân tích phân khúc khách hàng. Một ví dụ dễ hình dung đó là các nền tảng đặt xe công nghệ như Be. 

Ví dụ vận dụng mô hình RFM của xe công nghệ Be

Ta thấy Be, Grab, Xanh SM đều kiếm tiền bằng cách hưởng một phần từ số tiền mà khách hàng chi tiêu như hoa hồng, phí dịch vụ. Ví dụ Be hưởng 15% giá trị cuốc xe. Như vậy thông thường doanh thu mà Be thu được trên mỗi lần khách hàng sử dụng là không nhiều, chỉ khoảng 5-10 nghìn. Đương nhiên họ sẽ không quan tâm nhiều đến chỉ số M (Monetary Value), mà chắc chắn sẽ quan tâm đến tần suất F, và thời gian sử dụng gần nhất R. => Vậy mô hình ta sử dụng sẽ là RF. Ta chia được 7 nhóm khách hàng cơ bản:

• Nhóm số 1: VIP nhất. R: 4-5 | F: 4-5: tần suất sử dụng dịch vụ đặt xe là rất cao, và F cũng cao, có nghĩa là khách này đang sử dịch vụ đặt xe của Be rất thường xuyên và tần suất cao. Đây là nhóm đem lại giá trị lớn nhất, không thể đánh mất.
• Nhóm số 2: Khách trung thành. R: 3-4 | F: 4-5: Nhóm này tuy không thường xuyên đặt xe nhiều như nhóm số 1, nhưng F cao chứng tỏ họ đặt xe của Be. Và vẫn đều đều sử dụng dịch vụ. Nhóm này giá trị doanh thu có thể ít hơn nhóm 1 một chút, nhưng vẫn rất quan trọng với doanh nghiệp
• Nhóm số 3: Khách hàng tiềm năng. R: 4-5 | F: 3-4: Nhóm này là những người rất hay đặt xe như nhóm số 1, nhưng F thấp hơn, điều đó có nghĩa họ đang sử dụng một số nền tảng đặt xe khác song cạnh Be. Đều chúng ta cần làm với họ là khiến họ chuyển sang sử dụng dịch vụ của Be thường xuyên hơn, biến họ trở thành nhóm số 1
• Nhóm số 4: Nhóm hứa hẹn. R: 3-4 | F: 0-1: Nhóm này có hay sử dụng dịch vụ đặt xe, nhưng họ lại không thường sử dụng Be. Với nhóm này ta cần tìm cách lôi kéo họ đến về sử dụng Be.
• Nhóm số 5: Ít mà vẫn chất lượng: R:1-2 | F: 4-5: R thấp, chứng tỏ họ ít khi đặt xe, nhưng mỗi khi đặt xe họ đều chọn Be. Có thể họ đã từng là nhóm số 1, nhưng hiện nay họ đã thay đổi nơi ở, hoặc có phương tiện cá nhân nên không hay đặt xe nữa. Những khi cần thì họ vẫn chọn Grab.
• Nhóm số 6: Nguy cơ mất. R: 1-2 | F: 2-3: Nhóm này ít đặt xe, những vẫn thỉnh thoảng sử dụng Grab, nhóm này có nguy cơ trở thành nhóm số 7.
• Nhóm số 7: Người xa lạ. R: 1-2 | F: 1-2: Nhóm này vừa không hay đặt xe, cũng không thường xuyên sử dụng Be. Đây là nhóm có ít giá trị. Và cần tốn rất nhiều công sức để khiến họ sử dụng dịch vụ đặt xe cũng như sử dụng Be. 

Trên đây là ví dụ sử dụng mô hình RFM chia một cách tương đối để các bạn dễ hình dung, trên thực tế với mỗi mô hình kinh doanh khác nhau thì doanh nghiệp sẽ phân loại ra các mô hình phức tạp hơn.   

Với các thông tin trong bài viết trên, tin rằng bạn và doanh nghiệp của mình đã hiểu rõ phân tích RFM là gì, các ưu nhược của mô hình này để giúp công việc kinh doanh của bạn thuận lợi hơn.

Theo BizFly