ข้อมูลของลูกค้าเปรียบเสมือนสมบัติอันล้ำค่าของการทำการตลาดสำหรับธุรกิจประเภทการขาย แต่การที่มีข้อมูลเยอะมากเกินไปก็อาจจะทำให้ธุรกิจไม่สามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลเหล่านั้นได้อย่างมีประสิทธิภาพและยังคงทำการตลาดแบบหว่านแหที่ไม่ตรงกับกลุ่มเป้าหมายที่แท้จริง ในทางกลับกัน ถ้าธุรกิจหันมาสนใจการใช้ RMF Analysis เทคนิคการวิเคราะห์ลูกค้าก็จะช่วยในการแบ่งกลุ่มการตลาดที่สะท้อนพฤติกรรมต่าง ๆ โดยบทความนี้จะพามาเรียนรู้เทคนิค RMF Analysis เพื่อนำเสนอกลยุทธ์ทางการตลาดที่ตอบโจทย์กับลูกค้าอย่างตรงจุดมากขึ้น พร้อมวิธีปรับใช้กับธุรกิจของคุณ
RFM Analysis คืออะไร
RFM Analysis คือเครื่องมือที่ใช้ในการวิเคราะห์ลูกค้าหรือกลุ่มลูกค้าของธุรกิจ เพื่อให้เข้าใจพฤติกรรมซื้อของลูกค้าได้ง่ายขึ้น โดยที่ RFM ย่อมาจาก
- Recency (R): วิเคราะห์ว่าลูกค้าซื้อสินค้าครั้งล่าสุดเมื่อไหร่ โดยให้ความสำคัญกับลูกค้าที่ซื้อสินค้าล่าสุดมากกว่าลูกค้าที่ไม่ได้ซื้อสินค้ามานาน เนื่องจากลูกค้าที่เพิ่งซื้อสินค้าไปมีแนวโน้มที่จะกลับมาซื้อสินค้าอีกครั้ง
- Frequency (F): วิเคราะห์ว่าลูกค้าซื้อสินค้าบ่อยแค่ไหน โดยลูกค้าที่ซื้อบ่อยยๆ มีแนวโน้มจะกลายมาเป็นลูกค้าประจำ
- Monetary (M): วิเคราะห์ว่าลูกค้าใช้จ่ายไปเท่าไหร่ โดยให้ความสำคัญกับลูกค้าที่ใช้จ่ายสูงมากกว่าลูกค้าที่ใช้จ่ายน้อย
เมื่อได้ข้อมูลทั้ง 3 อย่างนี้แล้วก็จะนำมาใช้เป็นเกณฑ์ในการจัดกลุ่มลูกค้าเพื่อให้ตอบโจทย์กับธุรกิจมากยิ่งขึ้นและสามารถเข้าใจพฤติกรรมซื้อของลูกค้าได้ง่ายขึ้น
6 ขั้นตอนการวางกลยุทธ์ RFM Analysis เพื่อแบ่งกลุ่มลูกค้า
1. กำหนดเป้าหมาย
ไม่ว่าจะเริ่มต้นวางแผนกลยุทธ์ทางการตลาดอะไร การมีเป้าหมายนับเป็นขั้นตอนแรกที่ควรทำอยู่เสมอ การเริ่มวางแผนกลยุทธ์ RMF Analysis ก็เช่นเดียวกัน สิ่งแรกที่ต้องทำคือกำหนดเป้าหมายที่ชัดเจนสำหรับการวิเคราะห์ RFM เช่น
- รักษาลูกค้าเก่า: เริ่มสำรวจลูกค้าที่มีการซื้อสินค้าในมูลค่าที่สูงและระบุตัวตนของลูกค้าเหล่านั้นให้ชัดเจนว่าพวกเขาคือใคร อาจไม่จำเป็นถึงขั้นต้องรู้ชื่อของลูกค้า แค่สามารถบอกได้ว่าลูกค้าที่มาซื้อของในแต่ละครั้งเป็นคนเดียวกันก็เพียงพอแล้ว หลังจากนั้นควรดำเนินการตามแผนเพื่อรักษาความสัมพันธ์กับพวกเขาเหล่านั้นเพื่อให้เขายังคงกลับมาซื้อสินค้าและบริการจากเราอย่างต่อเนื่อง
- หาลูกค้าใหม่: แม้ว่าลูกค้าเก่าจะสำคัญต่อธุรกิจ แต่การหาลูกค้าใหม่ๆ ก็เป็นอีกโอกาสสำคัญสำหรับธุรกิจที่ต้องการขยายกลุ่มเป้าหมายให้กว้างยิ่งขึ้น หรือธุรกิจที่ต้องการเร่งเพิ่มยอดขายอย่างต่อเนื่อง การรอเพียงแค่ลูกค้าเก่าอาจดูเหมือนปิดโอกาสสำหรับธุรกิจมากจนเกินไป ธุรกิจอาจเริ่มต้นจากการระบุกลุ่มลูกค้าเป้าหมายใหม่ที่มีแนวโน้มจะซื้อสินค้าหรือบริการของธุรกิจให้ชัดเจนก่อน จากนั้นเริ่มลงมือศึกษาและเก็บข้อมูลพฤติกรรมของพวกเขาเพื่อนำมาพัฒนาสินค้าและบริการที่ตอบโจทย์มากยิ่งขึ้น
- เพิ่มยอดขาย: ยอดขายนับเป็นอีกสิ่งที่ทุกธุรกิจต่างก็ต้องการ ดังนั้นเป้าหมายนี้จึงเป็นเป้าหมายของทุกธุรกิจ ดังนั้นการกระตุ้นให้ลูกค้าซื้อบ่อยขึ้นและใช้จ่ายมากขึ้นในการซื้อแต่ละครั้งจึงเป็นสิ่งสำคัญที่ทุกธุรกิจจะต้องใส่ใจและให้ความสำคัญอยู่เสมอ
- ปรับปรุงประสิทธิภาพการตลาด: ท่ามกลางกลุ่มเป้าหมายที่หลากหลาย การปรับปรุงประสิทธิภาพของการตลาดผ่านการกำหนดกลุ่มลูกค้าเป้าหมายสำหรับแคมเปญทางการตลาดแต่ละแคมเปญโดยเฉพาะจะช่วยให้ธุรกิจสามารถทำการตลาดได้อย่างตรงจุดมากยิ่งขึ้น
2. เตรียมข้อมูลการซื้อขายของลูกค้า (Transaction)
หลังจากที่ได้ตั้งเป้าหมายเรียบร้อยแล้วว่าต้องการใช้เทคนิค RFM Analysis เพื่ออะไร ขั้นตอนต่อมาที่สำคัญอย่างยิ่งคือการเตรียมข้อมูลการซื้อและการขายของลูกค้า เช่น ข้อมูลจากบัตรสะสมแต้ม (Loyalty card), Point of sales และ Marketplace โดยข้อมูลนี้ควรมีรายละเอียดเกี่ยวกับการซื้อแต่ละครั้งของลูกค้า เช่น
- วันที่ซื้อ (Recency): แสดงว่าลูกค้าซื้อสินค้าครั้งล่าสุดเมื่อไหร่
- ความถี่ในการซื้อ (Frequency): วิเคราะห์ว่าลูกค้าซื้อสินค้าบ่อยแค่ไหน
- จำนวนเงินที่ใช้จ่าย (Monetary): แสดงว่าลูกค้าใช้จ่ายไปเท่าไหร่
- สินค้าที่ซื้อ: อาจนำมาวิเคราะห์เพิ่มเติม
- ช่องทางการซื้อ: อาจนำมาวิเคราะห์เพิ่มเติม
3. หา RFM Score ของแต่ละคน
- เตรียมข้อมูล: ป้อนข้อมูลการซื้อขายของลูกค้า โดยสร้างคอลัมน์สำหรับข้อมูลเกี่ยวกับวันที่ซื้อครั้งแรก วันที่ซื้อครั้งล่าสุด จำนวนครั้งที่ซื้อ จำนวนเงินที่ใช้จ่าย รหัสลูกค้า (Customer ID) และข้อมูลอื่นๆ ที่จำเป็นตามความเหมาะสมของธุรกิจของคุณ
- คำนวณ Recency: เพิ่มคอลัมน์ใหม่ชื่อ “Recency” ใส่สูตร =DATEDIF(วันที่ลูกค้าซื้อสินค้าล่าสุด,TODAY(), “d”) เพื่อหาจำนวนวันระหว่างวันที่ลูกค้าซื้อสินค้าล่าสุดกับวันนี้ ซึ่งจะได้ผลลัพธ์เป็นจำนวนวันที่ผ่านมา
- คำนวณ Frequency: เพิ่มคอลัมน์ใหม่ชื่อ “Frequency” ใส่สูตร =COUNTIF(รหัสลูกค้า:รหัสลูกค้า,รหัสลูกค้าคนแรก) เพื่อนับจำนวนครั้งที่ลูกค้าทำธุรกรรมหรือซื้อสินค้า
- คำนวณ Monetary: เพิ่มคอลัมน์ใหม่ชื่อ “Monetary” ใส่สูตร =SUMIF(รหัสลูกค้า:รหัสลูกค้า,รหัสลูกค้าคนแรก,จำนวนเงิน:จำนวนเงิน) เพื่อรวมมูลค่าของการซื้อของลูกค้าโดยที่ รหัสลูกค้า:รหัสลูกค้า: แทนที่ด้วยคอลัมน์ที่เก็บข้อมูลรหัสลูกค้าทั้งหมด เช่น “A:A” “B:B” “C:C” ขึ้นอยู่กับตำแหน่งของข้อมูล รหัสลูกค้าคนแรก: แทนที่ด้วยเซลล์ที่เก็บข้อมูลรหัสลูกค้าคนแรก เช่น “A4” “B10” “C20” ขึ้นอยู่กับตำแหน่งของข้อมูล จำนวนเงิน:จำนวนเงิน: แทนที่ด้วยคอลัมน์ที่เก็บข้อมูลจำนวนเงินที่ใช้จ่าย เช่น “B:B” “C:C” “D:D” ขึ้นอยู่กับตำแหน่งของข้อมูล
- รวมคะแนน RFM: เพิ่มคอลัมน์ใหม่ 3 คอลัมน์ ชื่อ “R”, “F”, “M”
- คอลัมน์ R > ใส่สูตร =IF(Recency<=7,”5″,IF(Recency<=14,”4″,IF(Recency<=30,”3″,”2″))) ลงในคอลัมน์ “R” สูตรนี้ใช้ฟังก์ชัน IF จัดกลุ่มลูกค้าตามระยะเวลาการซื้อล่าสุดโดยที่
- Recency<=7: แสดงผลเป็น “5” ถ้าลูกค้าซื้อสินค้าในช่วง 7 วันที่ผ่านมา
- Recency<=14: แสดงผลเป็น “4” ถ้าลูกค้าซื้อสินค้าในช่วง 8-14 วันที่ผ่านมา
- Recency<=30: แสดงผลเป็น “3” ถ้าลูกค้าซื้อสินค้าในช่วง 15-30 วันที่ผ่านมา
- Recency>30: แสดงผลเป็น “2” ถ้าลูกค้าซื้อสินค้ามากกว่า 30 วันที่ผ่านมา
- คอลัมน์ F > ใส่สูตร =IF(Frequency>=5,”5″,IF(Frequency>=3,”4″,IF(Frequency>=1,”3″,”2″))) ลงในคอลัมน์ “F” สูตรนี้ใช้ฟังก์ชัน IF จัดกลุ่มลูกค้าตามจำนวนการซื้อโดยที่
- Frequency>=5: แสดงผลเป็น “5” ถ้าลูกค้าซื้อสินค้า 5 ครั้งขึ้นไป
- Frequency>=3: แสดงผลเป็น “4” ถ้าลูกค้าซื้อสินค้า 3-4 ครั้ง
- Frequency>=1: แสดงผลเป็น “3” ถ้าลูกค้าซื้อสินค้า 1-2 ครั้ง
- Frequency<1: แสดงผลเป็น “2” ถ้าลูกค้าไม่เคยซื้อสินค้า
- คอลัมน์ M > ใส่สูตร =IF(Monetary>=10000,”5″,IF(Monetary>=5000,”4″,IF(Monetary>=2000,”3″,”2″))) ลงในคอลัมน์ “M” สูตรนี้ใช้ฟังก์ชัน IF จัดกลุ่มลูกค้าตามมูลค่าการซื้อ
- Monetary>=10000: แสดงผลเป็น “5” ถ้าลูกค้าใช้จ่าย 10,000 บาทขึ้นไป
- Monetary>=5000: แสดงผลเป็น “4” ถ้าลูกค้าใช้จ่าย 5,000 – 9,999 บาท
- Monetary>=2000: แสดงผลเป็น “3” ถ้าลูกค้าใช้จ่าย 2,000 – 4,999 บาท
- Monetary<2000: แสดงผลเป็น “2” ถ้าลูกค้าใช้จ่ายน้อยกว่า 2,000 บาท
หมายเหตุ: สามารถเปลี่ยนตัวเลขต่าง ๆ ได้ตามความเหมาะสมของธุรกิจ ตัวเลขที่ข้างต้นเป็นเพียงแค่ตัวอย่างเท่านั้น
4. นำคะแนน RFM มาตีความและแบ่งกลุ่มลูกค้า
หลังจากคำนวณคะแนน RFM เรียบร้อยแล้ว ขั้นตอนต่อไปคือการนำคะแนนเหล่านี้มาตีความและแบ่งกลุ่มลูกค้า โดยทั่วไปแล้วการตีความและแบ่งกลุ่มลูกค้าสามารถทำได้หลากหลายรูปแบบ เช่น
| RFM Score | Segment | Description | Action |
|---|---|---|---|
| 5,5,5 | Champion | ซื้อสินค้าบ่อย มีมูลค่าการซื้อสูง | ให้ความสำคัญและเน้นการดูแลอย่างเป็นพิเศษ |
| 3,5,5 | Loyal Customers | ทำธุรกรรมอย่างต่อเนื่อง มีมูลค่าการซื้อสูง | ควรรักษาไว้ |
| 5,1,x | New Customer | เพิ่งเคยซื้อสินค้าและบริการเป็นครั้งแรก | เสนอโปรโมชันใหม่ ๆ |
| 3,3,3 | Need Attention | เคยซื้อสินค้าและบริการมาแล้วแต่ไม่บ่อยเท่ากลุ่ม Champion และ Loyal Customers | ควรติดตาม จับตามองเสมอ |
| 1,5,5 | Can’t Lose Them | ลูกค้าที่เป็น Potential Customers อาจเป็นลูกค้าที่ไม่ได้มาซื้อสินค้าบ่อย แต่มีความสนใจและมีศักยภาพที่จะเพิ่มการซื้อในอนาคต | กระตุ้นความต้องการซื้อ |
| 1,1,1 | Lost | ซื้อน้อย ไม่ได้ซื้อสินค้าเป็นเวลานานแล้ว | ไม่สนใจ |
5. ทำ RFM Mapping ข้อมูล
หลังจากที่ได้แบ่งกลุ่มลูกค้าแล้ว ขั้นตอนต่อไปคือการทำ RFM Mapping เพื่อแสดงข้อมูลลูกค้าในกราฟโดยใช้แกน X และ Y เพื่อแสดงค่า Recency และ (Frequency*Monetary)/2 ของลูกค้าในกราฟเดียวกัน
เพื่อใช้ข้อมูลที่ได้จาก RFM Mapping มาวางกลยุทธ์การตลาดและการดูแลลูกค้าให้ได้ประสบการณ์ที่ดีในอนาคต RFM Mapping สามารถช่วยให้เห็นภาพรวมความสัมพันธ์ระหว่าง Recency, Frequency, และ Monetary ของลูกค้าได้อย่างชัดเจนและสามารถใช้ข้อมูลเหล่านี้ในการตัดสินใจเพื่อพัฒนากลยุทธ์การตลาดของธุรกิจของคุณได้อย่างมีประสิทธิภาพได้
6. นำข้อมูลที่ได้มากำหนดกลยุทธ์แบบ Data Driven Marketing
หลังจากทำ RFM Mapping วิเคราะห์ข้อมูล และแบ่งกลุ่มลูกค้าเรียบร้อยแล้ว ขั้นตอนต่อไปคือการนำข้อมูลเหล่านี้ไปกำหนดกลยุทธ์ทางการตลาดแบบ Data Driven Marketing เช่น
- Segment-Specific Campaigns: ใช้ข้อมูล RFM เพื่อสร้างแคมเปญที่เน้นให้แต่ละกลุ่มลูกค้า เช่น ส่งโปรโมชันพิเศษสำหรับกลุ่ม High-Value Customers หรือสร้างโปรโมชันสำหรับกลุ่ม Potential Customers เพื่อเพิ่มการซื้อสินค้า
- Personalized Recommendations: ใช้ข้อมูล RFM เพื่อสร้างระบบแนะนำสินค้าที่ทันสมัยและเข้ากับความต้องการของแต่ละลูกค้า โดยอิงจากประวัติการซื้อของลูกค้าแต่ละคน
- Retention Strategies: ใช้ข้อมูล RFM เพื่อสร้างกลยุทธ์ในการรักษาลูกค้า เช่น ส่งอีเมลต้อนรับหรือส่งข้อเสนอพิเศษสำหรับลูกค้าที่มีความถี่ในการซื้อสินค้า
- Reactivation Campaigns: ใช้ข้อมูล RFM เพื่อตรวจสอบลูกค้าที่มีคะแนน Recency และ Frequency ต่ำและใช้กลยุทธ์เพื่อกระตุ้นให้กลับมาซื้อสินค้าอีกครั้ง เช่น การส่งส่วนลดพิเศษสำหรับลูกค้าที่ไม่ได้ทำธุรกรรมมาตั้งแต่การบ้านล่าสุด
- Cross-Selling and Up-Selling: ใช้ข้อมูล RFM เพื่อสร้างโปรโมชันที่เน้นการขายสินค้าที่เกี่ยวข้องหรือสินค้ารุ่นอื่น ๆ ที่สามารถเพิ่มมูลค่าของการซื้อของลูกค้าได้
- Optimized Marketing Channels: ใช้ข้อมูล RFM เพื่อวิเคราะห์และเลือกใช้ช่องทางการตลาดที่เหมาะสมที่สุดสำหรับแต่ละกลุ่มลูกค้า เช่น การเน้นการโฆษณาออนไลน์สำหรับกลุ่มลูกค้าที่มีความถี่ในการเข้าชมเว็บไซต์
ข้อดี-ข้อเสียของการทำ RFM Analysis
ข้อดี:
- ช่วยให้ธุรกิจเข้าใจพฤติกรรมการซื้อของลูกค้าได้อย่างละเอียดครบถ้วนและชัดเจน
- ธุรกิจสามารถแบ่งกลุ่มลูกค้าได้ตาม Recency, Frequency และ Monetary ซึ่งเป็นส่วนประกอบที่มีความสำคัญกับธุรกิจเพื่อกำหนดกลยุทธ์ทางการตลาดที่เหมาะสม
- สามารถรักษาฐานลูกค้า VIP กระตุ้นให้ลูกค้าที่ห่างหายไปกลับมาซื้อสินค้าและบริการได้อีกครั้ง
- ช่วยเพิ่มยอดขายโดยนำเสนอสินค้า บริการ โปรโมชัน ที่เหมาะสมกับแต่ละกลุ่มลูกค้า
- ประหยัดค่าใช้จ่ายทางการตลาดโดยมุ่งเน้นไปที่กลุ่มลูกค้าที่มีศักยภาพ
ข้อเสีย:
- ไม่ได้นำข้อมูลทางด้าน Demographic ของลูกค้า เช่น อายุ เพศ มาใช้ในการวิเคราะห์ ซึ่งหากต้องการนำข้อมูลเหล่านี้มาวิเคราะห์ร่วมด้วยซึ่งอาจทำให้เราไม่สามารถรู้ได้ว่าลูกค้าเหล่านั้นมีอายุหรือเพศอะไร
- ไม่สามารถคาดการณ์พฤติกรรมในอนาคตของลูกค้าได้ เนื่องจากเป็นการนำข้อมูลในอดีต เช่น ประวัติการซื้อของลูกค้ามาใช้
- ไม่สามารถจำแนกชนิดสินค้าที่ซื้อขายได้ เนื่องจากเป็นการวิเคราะห์เพียงแค่ Recency, Frequency และ Monetary เท่านั้น
จัดกลุ่มลูกค้า รักษาไว้ ใช้ Insight เปลี่ยนแปลงกลยุทธ์ทำการตลาดให้ดีกว่าเดิม
กลยุทธ์ RFM Analysis เป็นอีกเทคนิคที่จะช่วยให้ธุรกิจสามารถนำข้อมูลของลูกค้ามาใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพและไม่เสียเปล่า แต่อย่างไรก็ตามต้องตระหนักอยู่เสมอว่าข้อมูลเหล่านั้นของลูกค้ามีการเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา ถ้าข้อมูลที่นำมาวิเคราะห์นั้นไม่ได้รับการอัปเดตอย่างสม่ำเสมอก็จะได้ผลลัพธ์ที่ไม่แน่นอนและไม่มีประสิทธิภาพมากพอ นอกจากนี้ยังต้องปรับเปลี่ยนกลยุทธ์การตลาดให้ทันท่วงที เพื่อที่จะได้รักษาลูกค้าให้อยู่กับธุรกิจไปอีกนาน ๆ โดยสามารถใช้ Mandala AI เพื่อคัดสรรข้อมูลที่มากมายให้เหลือเพียงแค่ใจความสำคัญที่มีประโยชน์ต่อการนำไปวิเคราะห์ช่วยให้ธุรกิจสามารถอ่านข้อมูลได้ง่ายยิ่งขึ้นและจัดการข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ
