การแบ่งส่วน RFM สำหรับร้านค้า Shopify ของคุณ

เราได้พูดถึงแนวทางต่างๆ ในการแบ่งกลุ่มลูกค้าในโพสต์ที่แล้ว คราวนี้ เราจะเน้นที่การวิเคราะห์ RFM และอธิบายวิธีการทำงาน เหตุใดจึงดีกว่าวิธีการแบ่งกลุ่มอื่นๆ และวิธีทำให้ Shopify เป็นอัตโนมัติ

การวิเคราะห์ RFM คืออะไร?

RFM ย่อมาจากความใหม่ ความถี่ และมูลค่าเงินของคำสั่งซื้อ โมเดล RFM แบ่งกลุ่มลูกค้าโดยใช้พารามิเตอร์เหล่านี้ โดยจะประเมินว่าครั้งสุดท้ายที่ลูกค้าทำการสั่งซื้อคือเมื่อใด พวกเขาสั่งซื้อบ่อยเพียงใด และใช้จ่ายไปเท่าใด

จากการประเมินนี้ ลูกค้าแต่ละรายจะได้รับคะแนน RFM การคำนวณจะขึ้นอยู่กับช่วงตั้งแต่ 1 ถึง 5 สำหรับแต่ละพารามิเตอร์ (ความใหม่ ความถี่ และมูลค่าทางการเงิน) และส่งผลให้คะแนน RFM ตั้งแต่ 111 ถึง 555

จะคำนวณกลุ่ม RFM ได้อย่างไร

กระบวนการดำเนินการดังนี้:

1. ตั้งค่าสำหรับแต่ละคะแนนภายในแต่ละพารามิเตอร์
2. กำหนดว่าพารามิเตอร์บางอย่างมีความสำคัญสำหรับคุณมากกว่าพารามิเตอร์อื่นหรือไม่
3. กรองข้อมูลคำสั่งซื้อของลูกค้าตามค่าคะแนนของคุณ
4. สร้างกลุ่มลูกค้า RFM

ตอนนี้รายละเอียดเพิ่มเติม

ในช่วงคะแนน 1 หมายถึงต่ำสุด (เช่น ลูกค้าที่ทำการซื้อครั้งเดียว) และ 5 หมายถึงสูงสุด (ลูกค้าที่นำคำสั่งซื้อมามากที่สุด) แม้ว่าการวิเคราะห์ RFM เป็นการคำนวณล้วนๆ คุณก็สามารถกำหนดระดับเฉพาะสำหรับแต่ละพารามิเตอร์ได้ เช่น ความถี่ ตัวอย่างเช่น คุณสามารถกำหนด 5 คะแนนให้กับลูกค้าที่มีคำสั่งซื้อ 20, 50 หรือ 100+ รายการ ซึ่งจำนวนจะขึ้นอยู่กับเฉพาะของคุณ ธุรกิจ.

คุณสามารถเลือกวิธีคำนวณคะแนน RFM: คุณสามารถปฏิบัติต่อพารามิเตอร์แต่ละตัวเท่าๆ กัน หรือให้น้ำหนักที่มากขึ้นแก่พารามิเตอร์หนึ่งหรือสองพารามิเตอร์ หากคุณขายผลิตภัณฑ์ที่มีอายุการใช้งานยาวนาน มูลค่าเป็นตัวเงินอาจจะสำคัญที่สุด แต่ถ้าคุณขายของที่ต่ออายุเป็นรายเดือนหรือประมาณนั้น ความถี่จะเป็นพารามิเตอร์หลักของคุณ

เมื่อคุณมีตารางที่มีคะแนนทั้งหมด คุณสามารถสร้างกลุ่มลูกค้า RFM ได้ ผู้ที่มีคะแนนรวมสูงสุดคือลูกค้าที่ภักดีที่สุดของคุณ และผู้ที่มีคะแนนต่ำสุดจะมีความเสี่ยงสูงสุดในการเลิกใช้งาน

มีหลายกลุ่มที่แตกต่างกัน —คุณเป็นผู้ตัดสินใจว่าสิ่งใดเหมาะสมสำหรับร้านค้าของคุณ ด้วยแอป Loyal เราเลือกกลุ่มลูกค้า RFM 6 กลุ่ม โดยแยกแยะกลุ่มที่สำคัญที่สุดในการสื่อสารให้แตกต่างออกไป:

ประโยชน์ของกลยุทธ์การแบ่งส่วน RFM

การแบ่งส่วน RFM อิงตามข้อมูลประวัติการสั่งซื้อเท่านั้น ซึ่งทำให้เป็นวิธีที่มีวัตถุประสงค์มากที่สุด ไม่ได้หมายความว่าวิธีการอื่นๆ ทั้งหมดควรถูกปฏิเสธ: เมื่อใดก็ตามที่ใช้ได้กับธุรกิจของคุณ คุณสามารถแยกแยะกลุ่มลูกค้าตามลักษณะทางประชากร ภูมิศาสตร์ และลักษณะอื่นๆ แต่ด้วยสูตร RFM คุณจะได้รับการแบ่งกลุ่มลูกค้าที่เป็นสากลมากที่สุดโดยพิจารณาจากความไว้วางใจและความภักดีที่พวกเขามอบให้ในร้านค้าของคุณ

เมื่อพูดถึงข้อได้เปรียบที่สำคัญที่สุด การแบ่งกลุ่มลูกค้า RFM คือ:

• ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล 100% และแม่นยำ การวิเคราะห์ RFM ไม่ได้มีแนวโน้มที่จะเกิดข้อผิดพลาดของมนุษย์และการตีความตามอัตวิสัย โดยอาศัยข้อมูลประวัติการสั่งซื้อเพียงอย่างเดียวและให้กลุ่มลูกค้าที่ย่อยได้ตามวิธีที่พวกเขาโต้ตอบกับร้านค้าของคุณ

นอกจากนี้ยังเป็นข้อมูลล่าสุดอยู่เสมอ ไม่เหมือนกับวิธีการแบ่งกลุ่มอื่นๆ ที่อาจอัปเดตตรงเวลาได้ยาก เนื่องจากต้องใช้ข้อมูลของบุคคลที่สามที่แตกต่างกัน โมเดล RFM นั้นแม่นยำและเป็นปัจจุบันอยู่เสมอ

• ช่วยในการเพิ่มประสิทธิภาพงบประมาณการตลาด ข้อมูล RFM ช่วยให้ผู้ค้าเข้าใจว่ากลุ่มลูกค้าใดที่ควรค่าแก่การสร้างแคมเปญและกลุ่มใดควรเพิกเฉยดีกว่า โดยเป็นการประหยัดทรัพยากร

เมื่อใช้การวิเคราะห์ RFM ครั้งแรกในปี 1990 เป้าหมายหลักคือการเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุนทางการตลาด ธุรกิจต้องการลดค่าใช้จ่ายในการส่งจดหมายโดยตรงไปยังผู้บริโภคที่ไม่เป็นประโยชน์ต่อพวกเขาด้วยการประเมินความต้องการที่แม่นยำยิ่งขึ้น

• อัตโนมัติได้อย่างง่ายดาย คุณสามารถทำการวิเคราะห์ RFM ใน Excel ได้ แต่ไม่จำเป็นต้องใช้พารามิเตอร์ความใหม่ ความถี่ และมูลค่าทางการเงินด้วยตนเอง เครื่องมือบางอย่างจะทำเพื่อคุณ

คุณสามารถค้นหาโอกาสที่แตกต่างกันในบริการสำหรับการวิเคราะห์ลูกค้า: ตัวอย่างเช่น Panoply เสนอการแบ่งเซ็กเมนต์ RFM อย่างง่ายพร้อมการสืบค้น SQL และ RFM Calc นำเสนอรายงาน RFM ตามข้อมูลคำสั่งซื้อที่ส่งออกจาก Shopify นอกจากนี้ แอป Shopify อาจมีเฉพาะหรือรวมข้อมูล RFM

การแบ่งส่วน Shopify RFM ด้วยความช่วยเหลือของแอพ

ลองใช้แอปเหล่านี้ใน Shopify สำหรับการแบ่งกลุ่มลูกค้า RFM:

• ซื่อสัตย์ (ฟรี): แอปจะแยกแยะกลุ่มลูกค้า 6 กลุ่มโดยอัตโนมัติตามสูตร RFM คุณสามารถเรียกใช้การวิเคราะห์ได้บ่อยเท่าที่ต้องการให้มีรายงานใหม่เสมอ โดยไม่คำนึงถึงขนาดของร้านค้า แอปจะประเมินข้อมูลคำสั่งซื้อของคุณภายในเวลาไม่กี่นาที นอกจากนี้ Loyal ยังให้เคล็ดลับในการสร้างแคมเปญที่กำหนดเป้าหมายด้วยเลเซอร์สำหรับแต่ละกลุ่ม RFM และทั้งหมดนี้ฟรี!

ติดตั้ง LOYAL ฟรี

• RetentionX Analytics (จาก $179 ต่อเดือน): แอปแยกกลุ่มลูกค้า 6 กลุ่มจากกลุ่มบนสุดไปยังกลุ่มที่แย่ที่สุด นอกจากนี้ยังรวมเข้ากับบริการต่างๆ เพื่อคำนวณเมตริก เช่น ต้นทุนการได้มาซึ่งลูกค้า มูลค่าการสั่งซื้อเฉลี่ย อัตราการส่งคืนผลิตภัณฑ์ และอัตรากำไรขั้นต้น
• เปิดเผย: แพลตฟอร์มข้อมูลลูกค้า (มีแผนบริการฟรี เริ่มต้นที่ 99 ดอลลาร์ต่อเดือนสำหรับกลุ่ม RFM ที่ปรับแต่งเองและคุณสมบัติอื่นๆ): แอปสร้างกลุ่มลูกค้า 11 กลุ่มและตั้งชื่อสนุกๆ ให้พวกเขา (คุณจะมี "เนื้อคู่" เป็นลูกค้าที่ภักดีที่สุดและ “เลิกรา” เป็นกลุ่มลูกค้าหาย) ในแผนชำระเงิน คุณสามารถปรับแต่งกลุ่มและอิงตามพารามิเตอร์ที่แตกต่างจาก RFM: รายได้เทียบกับส่วนต่าง, CLV และอื่นๆ
• ทำซ้ำ Customer Insights (จาก $29 ต่อเดือน): แอประบุกลุ่มลูกค้า 10 กลุ่มและแสดงบนกริด RFM ที่แตกต่างกัน โดยคำนึงถึงพารามิเตอร์เพียง 2 ตัว (ดังนั้นจึงเป็นแบบจำลองความถี่ความใหม่ ความถี่และมูลค่าเงิน หรือมูลค่าเงินและความใหม่)

ตัวอย่างการประยุกต์ใช้การวิเคราะห์ RFM ในแคมเปญการตลาด

มีหลายวิธีในการเข้าถึงกลุ่มลูกค้าที่แตกต่างกัน มาดูตัวอย่างบางส่วนของวิธีที่คุณสามารถใช้กลุ่ม RFM เพื่อมีส่วนร่วมกับลูกค้าของคุณและขายได้มากขึ้น

• การเปิดตัวผลิตภัณฑ์ที่มีประสิทธิภาพ เมื่อคุณมีแผนการเปิดตัวผลิตภัณฑ์ใหม่ คุณควรให้สิทธิ์เข้าถึงก่อนเปิดตัวแก่ลูกค้าที่ทุ่มเทมากที่สุดของคุณ พวกเขาจะชื่นชมความพิเศษของข้อเสนอของคุณและสามารถกระจายคำเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ของคุณ หากปฏิกิริยาของลูกค้าประจำนั้นดี คุณสามารถใช้รีวิวของพวกเขาเพื่อโปรโมตผลิตภัณฑ์ใหม่ให้กับคนอื่นๆ ได้

สามารถใช้ได้กับทั้งผลิตภัณฑ์ทางกายภาพและซอฟต์แวร์ ตัวอย่างเช่น บริษัทที่ผลิตรุ่นหลังสามารถเชิญผู้สมัครสมาชิกมาเป็นเวลานานเพื่อทดสอบคุณลักษณะใหม่รุ่นเบต้าแบบเอกสิทธิ์เฉพาะบุคคล คุณสามารถตอกตะปูสองตัวได้นกสองตัว: รับข้อเสนอแนะเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ของคุณและทำให้ลูกค้ารู้สึกมีส่วนร่วมมากขึ้นและภักดีต่อคุณมากขึ้น

• การมีส่วนร่วมกับผู้ซื้อครั้งแรกเมื่อเร็วๆ นี้ สิ่งสำคัญคือต้องสื่อสารกับลูกค้าใหม่เพื่อไม่ให้พลาดโอกาสที่จะทำให้พวกเขากลับมาที่ร้านของคุณ สำหรับกลุ่มลูกค้าใหม่ที่เพิ่งเข้ามา คุณสามารถส่งอีเมลพร้อมส่วนลดสำหรับการสั่งซื้อครั้งต่อไป คำเชิญเข้าร่วมโปรแกรมความภักดี คำอธิบายเกี่ยวกับประโยชน์ของผลิตภัณฑ์ที่เกี่ยวข้อง ข้อเสนอขายต่อเนื่อง ฯลฯ

• การรักษาลูกค้าที่ยังไม่ได้ใช้งาน การวิเคราะห์ RFM จะแสดงให้คุณเห็นกลุ่มคนที่คุณกำลังเสี่ยงที่จะสูญเสีย คุณสามารถมีส่วนร่วมกับพวกเขาอีกครั้งโดยเตือนพวกเขาเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ของคุณ การเปิดตัวใหม่ โปรโมชัน ฯลฯ

การแบ่งส่วน RFM เพื่อดึงดูดลูกค้ามากขึ้น

ตามคำจำกัดความ การแบ่งส่วน RFM อาศัยลักษณะคำสั่งซื้อสามประการ: ความใหม่ ความถี่ และมูลค่าเงิน ความงามของวิธีนี้คือเน้นที่ข้อมูลที่แม่นยำและแม่นยำ คุณไม่สามารถผิดพลาดได้กับกลุ่มลูกค้าที่สร้างด้วยการวิเคราะห์ RFM ช่วยให้คุณเข้าใจเปอร์เซ็นต์ของลูกค้าประจำและกลุ่มเสี่ยงที่จะเลิกรา ระบุว่าใครมีศักยภาพที่จะซื้อมากกว่าและไว้วางใจคุณมากกว่า และแยกแยะความแตกต่างระหว่างคนที่คุณสามารถละเลยเพื่อประหยัดเงินด้านการตลาดได้