امروزه مشتریان بیش از هر زمان دیگری انتظار دارند که برندها آنها را به خوبی بشناسند و تجربه‌های شخصی‌سازی شده ارائه دهند. حال بخش‌بندی مدل RFM چیست که تا این حد مورد توجه بازاریابان قرار گرفته است؟ این روش قدرتمند تحلیل داده‌ها به برندها اجازه می‌دهد مشتریان را بر اساس سه معیار اصلی طبقه‌بندی کنند: تازگی خرید، تعداد خرید و ارزش پولی. با استفاده از این اطلاعات، می‌توانید استراتژی‌های بازاریابی هدفمندی را طراحی کنید که به افزایش فروش و وفاداری مشتریان منجر شود.

 بخش‌بندی RFM چیست و چرا در بازاریابی اتومیشن اهمیت دارد؟

مدل RFM روشی قدرتمند برای طبقه‌بندی مشتریان بر اساس رفتار خرید آنهاست که به سه شاخص کلیدی توجه می‌کند:

• Recency (تازگی آخرین خرید)
• Frequency (تعداد دفعات خرید)
• Monetary (ارزش پولی خریدها)

 با پاسخ دادن به این سوال که بخش‌بندی مدل RFM چیست، متوجه می‌شویم که این روش به شما کمک می‌کند مشتریان‌تان را دقیق‌تر بشناسید و رفتار آنها را تحلیل کنید. برخلاف روش‌های سنتی که فقط بر اطلاعات جمعیت‌شناختی تمرکز دارند، مدل RFM بر رفتار واقعی مشتریان تمرکز می‌کند و به شما امکان می‌دهد بینش‌های عمیق‌تری درباره آنها به دست آورید. دلایل اهمیت بخش‌بندی مدل RFM در بازاریابی اتومیشن شامل موارد زیر خواهد بود:

• افزایش دقت در هدف‌گذاری پیام‌های بازاریابی
• کاهش هزینه‌های بازاریابی با تمرکز بر مشتریان ارزشمند
• بهبود نرخ تبدیل کمپین‌های بازاریابی
• شخصی‌سازی بهتر محتوا و پیشنهادات
• پیش‌بینی دقیق‌تر رفتار آینده مشتریان
• شناسایی مشتریان در معرض ریزش و اقدام پیشگیرانه

 گام اول: جمع‌آوری و سازمان‌دهی داده‌های مشتریان

اولین قدم برای پاسخ به سوال بخش‌بندی مدل RFM چیست، جمع‌آوری داده‌های مناسب است. شما باید تمام اطلاعات مربوط به تراکنش‌های مشتریان خود را در یک پایگاه داده منسجم گردآوری کنید. این داده‌ها شامل تاریخ هر خرید، مقدار خرید و اطلاعات شناسایی مشتری مانند شماره مشتری یا ایمیل است. برخی از کسب‌وکارها این اطلاعات را در سیستم‌های مختلفی مانند فروشگاه آنلاین، نرم‌افزار حسابداری یا سیستم مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) ذخیره می‌کنند، بنابراین ممکن است نیاز به یکپارچه‌سازی این منابع داشته باشید.

پس از جمع‌آوری داده‌ها، باید آنها را پاکسازی و آماده‌سازی کنید. این مرحله شامل حذف داده‌های تکراری، اصلاح خطاها و استانداردسازی فرمت‌هاست. داده‌های نادرست یا ناقص می‌تواند تحلیل‌های شما را منحرف کند و منجر به تصمیم‌گیری‌های اشتباه شود. بنابراین، صرف زمان برای اطمینان از صحت داده‌ها سرمایه‌گذاری ارزشمندی است که در نهایت به نتایج بهتری منجر می‌شود.

 گام دوم: تعیین شاخص‌های Recency، Frequency و Monetary

آیا به این فکر کرده‌اید که اصلی‌ترین معیارهای تعیین شاخص در بخش‌بندی مدل RFM چیست؟ در این مرحله باید برای هر یک از سه معیار اصلی RFM محاسبات دقیقی انجام دهیم. این سه شاخص به ما می‌گویند یک مشتری چه زمانی آخرین خرید خود را انجام داده، چند بار خرید کرده و در مجموع چقدر هزینه کرده است. برای محاسبه این شاخص‌ها، باید ابتدا یک بازه زمانی مشخص تعیین کنید – معمولاً یک سال گذشته برای اکثر کسب‌وکارها مناسب است، اما این بازه بسته به چرخه خرید محصولات شما می‌تواند متفاوت باشد. در ادامه به بررسی هر یک از این شاخص‌ها خواهیم پرداخت:

1.  شاخص Recency (تازگی)

شاخص Recency یا تازگی به زمان آخرین خرید مشتری اشاره دارد. برای محاسبه این شاخص، فاصله زمانی بین امروز و تاریخ آخرین خرید هر مشتری را اندازه‌گیری می‌کنید. هرچه این فاصله کمتر باشد، امتیاز تازگی بالاتر خواهد بود. به عنوان مثال، مشتری که همین هفته خرید کرده، نسبت به مشتری که شش ماه پیش خرید کرده، امتیاز تازگی بالاتری دریافت می‌کند.

برای پاسخ به سوال بخش‌بندی مدل RFM چیست، باید بدانید که شاخص تازگی اهمیت زیادی دارد زیرا مشتریانی که اخیراً خرید کرده‌اند، احتمال بیشتری دارد که دوباره از شما خرید کنند. این شاخص همچنین می‌تواند به شما کمک کند مشتریانی را که در حال دور شدن از برند شما هستند، شناسایی کنید.

2.  شاخص Frequency (تعداد)

شاخص Frequency یا تعداد، نشان‌دهنده تعداد دفعاتی است که یک مشتری در بازه زمانی مشخص از شما خرید کرده است. برای محاسبه این شاخص، تعداد سفارش‌های هر مشتری را در بازه زمانی تعیین شده (مثلاً یک سال گذشته) می‌شمارید. مشتریانی که تعداد خرید بیشتری دارند، امتیاز بالاتری دریافت می‌کنند.

 وقتی به سوال بخش‌بندی مدل RFM چیست دقت می‌کنیم، می‌بینیم که شاخص تعداد می‌تواند نشان‌دهنده میزان وفاداری مشتری به برند شما باشد. مشتریانی که مکرراً از شما خرید می‌کنند، معمولاً ارزش طول عمر بالاتری دارند و پتانسیل بیشتری برای تبدیل شدن به سفیران برند شما دارند. این شاخص به شما کمک می‌کند بین خریداران یک‌باره و مشتریان وفادار تفاوت قائل شوید.

3.  شاخص Monetary (ارزش پولی)

شاخص Monetary یا ارزش پولی، مجموع مبلغی است که یک مشتری در بازه زمانی مشخص هزینه کرده است. برای محاسبه این شاخص، کل مبلغ خریدهای هر مشتری را در دوره زمانی مورد نظر جمع می‌زنید. مشتریانی که مبلغ بیشتری هزینه کرده‌اند، امتیاز بالاتری در این شاخص می‌گیرند.

شاخص ارزش پولی به شما نشان می‌دهد کدام مشتریان بیشترین ارزش را برای کسب‌وکار شما ایجاد می‌کنند. این شاخص برای شناسایی مشتریان ویژه (VIP) که سهم قابل توجهی از درآمد شما را تشکیل می‌دهند، بسیار مهم است. با استفاده از این اطلاعات، می‌توانید برنامه‌های ویژه‌ای برای حفظ و توسعه رابطه با این مشتریان ارزشمند طراحی کنید.

 گام سوم: امتیازدهی به هر مشتری براساس RFM

پس از تعیین شاخص‌های RFM، نوبت به امتیازدهی به هر مشتری می‌رسد. این مرحله پاسخ دقیق‌تری به سوال بخش‌بندی مدل RFM چیست می‌دهد. برای امتیازدهی، معمولاً از مقیاس ۱ تا ۵ استفاده می‌شود، که در آن ۵ بهترین امتیاز است. برای هر شاخص، مشتریان را به پنج گروه مساوی (کوانتایل) تقسیم می‌کنید. به عنوان مثال، ۲۰٪ از مشتریانی که اخیراً خرید کرده‌اند، امتیاز ۵ در شاخص تازگی دریافت می‌کنند و ۲۰٪ بعدی امتیاز ۴ و به همین ترتیب. این فرآیند را برای شاخص‌های تعداد و ارزش پولی نیز تکرار می‌کنید.

نکته مهم این است که امتیازدهی باید متناسب با ماهیت کسب‌وکار شما باشد. برای مثال، اگر فروشنده خودرو هستید، انتظار ندارید مشتریان هر ماه خرید کنند، بنابراین مقیاس تازگی شما متفاوت از یک فروشگاه مواد غذایی خواهد بود. همچنین می‌توانید به شاخص‌ها وزن‌های متفاوتی بدهید. برخی کسب‌وکارها ممکن است ارزش بیشتری برای تازگی قائل شوند، در حالی که برخی دیگر تعداد خرید یا ارزش پولی را مهم‌تر بدانند. این تنظیمات به شما کمک می‌کند مدل RFM را با نیازهای خاص کسب‌وکارتان هماهنگ کنید.

گام چهارم: ترکیب امتیازات و ایجاد سگمنت‌های هدفمند

بعد از اینکه به هر مشتری در سه شاخص RFM امتیاز دادید، حالا باید این امتیازها را با هم ترکیب کنید تا گروه‌های معناداری از مشتریان بسازید. این مرحله به ما نشان می‌دهد که بخش‌بندی مدل RFM چیست و چطور در عمل کار می‌کند.

روش ساده برای ترکیب امتیازها، قرار دادن آنها کنار هم است. مثلاً اگر یک مشتری امتیاز ۵ در تازگی (Recency)، امتیاز ۳ در تعداد خرید (Frequency) و امتیاز ۴ در مقدار خرج کردن (Monetary) داشته باشد، کد RFM او می‌شود ۵۳۴. با این روش، شما می‌توانید ۱۲۵ گروه مختلف (۵×۵×۵) ایجاد کنید، اما این تعداد برای بیشتر کسب‌وکارها خیلی زیاد است.

حال چطور می‌شود این همه گروه را ساده‌تر کرد؟ روش بهتر این است که این کدها را در گروه‌های بزرگ‌تر و معنادارتر دسته‌بندی کنیم. برخی از گروه‌های معروف RFM اینها هستند:

• Champions (قهرمانان): کد ۵۵۵ – مشتریانی که در هر سه شاخص بهترین امتیاز را دارند.
• Loyal Customers (مشتریان وفادار): کدهای ۴-۵، ۴-۵، ۳-۵ – کسانی که اخیراً و به طور مکرر خرید کرده‌اند و پول خوبی خرج می‌کنند.
• At Risk (مشتریان در خطر ریزش): کدهای ۱-۲، ۴-۵، ۴-۵ – افرادی که قبلاً مشتریان خوبی بوده‌اند اما مدتی است خرید نکرده‌اند.
• New Customers (مشتریان جدید): کدهای ۴-۵، ۱، هر عددی – کسانی که به تازگی اولین خرید خود را انجام داده‌اند.
• Hibernating (مشتریان غیرفعال): کدهای ۱-۲، ۱-۲، ۱-۲ – افرادی که خیلی وقت است خرید نکرده‌اند و وقتی هم خرید می‌کردند، کم و با ارزش پایین بود.

این روش دسته‌بندی، به شما کمک می‌کند تا به جای کار با ۱۲۵ گروه کوچک، با ۵ تا ۱۰ گروه بزرگ‌تر و معنادارتر کار کنید. هر گروه نیازها و فرصت‌های خاص خودش را دارد. مثلاً، شما می‌خواهید مشتریان قهرمان را حفظ کنید، مشتریان در خطر ریزش را بازگردانید و مشتریان جدید را به خریداران منظم تبدیل کنید.

گام پنجم: طراحی و اجرای کمپین‌های شخصی‌سازی شده

حالا که سگمنت‌های RFM خود را ایجاد کرده‌اید، وقت آن است که استراتژی‌های بازاریابی متناسب با هر گروه طراحی کنید. برای هر سگمنت، باید پیام‌ها، پیشنهادات و کانال‌های ارتباطی منحصر به فردی در نظر بگیرید. به عنوان مثال، برای مشتریان قهرمان، می‌توانید برنامه‌های وفاداری ویژه، دسترسی زودهنگام به محصولات جدید یا خدمات اختصاصی ارائه دهید. برای مشتریان در حال ریزش، کمپین‌های بازگشت با تخفیف‌های جذاب مناسب است و برای مشتریان تازه‌وارد، پیام‌های خوشامدگویی و راهنمایی برای آشنایی بیشتر با محصولات شما می‌تواند موثر باشد.

حال در این بخش اهمیت بخش‌بندی مدل RFM چیست و چگونه می‌تواند به اتوماسیون بازاریابی کمک کند؟ با استفاده از ابزارهای بازاریابی اتوماسیون، می‌توانید این کمپین‌ها را به صورت خودکار اجرا کنید. این ابزارها به شما امکان می‌دهند پیام‌های شخصی‌سازی شده را در زمان مناسب و از طریق کانال مناسب به هر سگمنت ارسال کنید. در ادامه برخی از نکات مهم در طراحی و اجرای کمپین‌های شخصی‌سازی شده را بیان خواهیم کرد:

• هر پیام را با نام مشتری و اطلاعات مرتبط با سگمنت او شخصی‌سازی کنید.
• زمان‌بندی ارسال پیام‌ها را بر اساس الگوهای رفتاری هر سگمنت تنظیم کنید.
• پیشنهادات متناسب با سابقه خرید و علایق هر سگمنت ارائه دهید.
• از چندین کانال ارتباطی (ایمیل، پیامک، شبکه‌های اجتماعی) برای دسترسی بهتر استفاده کنید.
• محتوای آموزشی مرتبط با محصولات مورد علاقه هر سگمنت تولید کنید.
• برای هر کمپین اهداف مشخص و قابل اندازه‌گیری تعیین کنید.

 یکپارچگی مدل RFM با ابزارهای مارکتینگ اتومیشن

استفاده کامل از قدرت مدل RFM، باید آن را با سیستم‌های بازاریابی اتوماسیون خود ادغام کنید. این یکپارچگی به شما امکان می‌دهد از داده‌های RFM برای شخصی‌سازی و هدف‌گیری دقیق کمپین‌های بازاریابی استفاده کنید.

اکثر پلتفرم‌های بازاریابی اتوماسیون پیشرفته، امکان وارد کردن و استفاده از داده‌های خارجی را فراهم می‌کنند. شما می‌توانید امتیازات RFM و سگمنت‌های خود را به عنوان فیلدهای سفارشی به این سیستم‌ها اضافه کنید و از آنها برای ایجاد لیست‌های دینامیک و جریان‌های کاری خودکار استفاده کنید.

برای پاسخ عملی به سوال بخش‌بندی مدل RFM چیست، می‌توانید سناریوهای بازاریابی خودکار بر اساس تغییرات در امتیازات RFM ایجاد کنید. به عنوان مثال، وقتی امتیاز تازگی یک مشتری کاهش می‌یابد (یعنی مدت زمان بیشتری از آخرین خرید او می‌گذرد)، می‌توانید به طور خودکار یک ایمیل یادآوری با پیشنهاد ویژه برای او ارسال کنید.

 آنالیز نتایج و بهینه‌سازی مداوم در مدل RFM

پس از اجرای کمپین‌های مبتنی بر RFM، باید عملکرد آنها را با معیارهای مختلف اندازه‌گیری و تحلیل کنید. اگر می‌خواهید بدانید مهم‌ترین معیارها برای بخش‌بندی مدل RFM چیست، حتما نگاهی به لیست زیر داشته باشید:

• نرخ تبدیل
• نرخ کلیک
• میانگین ارزش سفارش
• نرخ بازگشت مشتری برای هر سگمنت

تحلیل این داده‌ها به شما کمک می‌کند تا متوجه شوید کدام استراتژی‌ها برای کدام سگمنت‌ها موثرتر بوده است. با این حال در ادامه برخی از بهترین روش‌های بهینه‌سازی را برای شما تشریح خواهیم کرد:

1.  بهینه‌سازی امتیازدهی RFM

اهمیت تنظیم نحوه امتیازدهی در بخش‌بندی مدل RFM چیست و چگونه می‌توان آن را بهبود بخشید؟ با تحلیل داده‌ها ممکن است متوجه شوید که مرزهای کوانتایل‌ها برای کسب‌وکار شما مناسب نیستند. به عنوان مثال، اگر چرخه خرید محصول شما طولانی است، ممکن است بخواهید مقیاس تازگی را تغییر دهید.

یا اگر متوجه شدید که تفاوت زیادی بین مشتریان با بیشترین ارزش پولی و دیگران وجود دارد، ممکن است بخواهید یک طبقه‌بندی غیر یکنواخت برای این شاخص ایجاد کنید. همچنین می‌توانید با تحلیل داده‌ها تصمیم بگیرید که به کدام شاخص‌ها وزن بیشتری بدهید. برخی کسب‌وکارها ممکن است دریابند که تازگی پیش‌بینی‌کننده قوی‌تری برای خریدهای آینده است، در حالی که برای دیگران، تعداد خرید اهمیت بیشتری دارد.

2.  بهینه‌سازی سگمنت‌بندی

با گذشت زمان و جمع‌آوری داده‌های بیشتر، می‌توانید سگمنت‌های RFM خود را بهینه کنید. بشاید متوجه شوید که برخی سگمنت‌ها رفتار مشابهی دارند و می‌توانید آنها را با هم ادغام کنید. یا ممکن است دریابید که یک سگمنت بزرگ، رفتارهای متنوعی دارد و بهتر است آن را به چند زیرگروه تقسیم کنید. همچنین می‌توانید معیارهای دیگری به مدل RFM خود اضافه کنید تا سگمنت‌بندی دقیق‌تری داشته باشید. برخی کسب‌وکارها متغیرهایی مانند نرخ بازگشت محصول، یا فعالیت در شبکه‌های اجتماعی را به مدل RFM خود اضافه می‌کنند تا تصویر کامل‌تری از رفتار مشتری به دست آورند.

3.  بهینه‌سازی پیام‌ها و پیشنهادات

با تحلیل نتایج کمپین‌ها، می‌توانید پیام‌ها و پیشنهادات خود را برای هر سگمنت بهینه کنید. برای این کار می‌توانید A/B تست‌هایی برای عناوین ایمیل، محتوای پیام، تصاویر و پیشنهادات انجام دهید تا ببینید کدام یک بهترین پاسخ را از هر سگمنت دریافت می‌کند. با گذشت زمان، می‌توانید کتابخانه‌ای از محتوا و پیشنهادات موثر برای هر سگمنت ایجاد کنید.

همچنین باید زمان‌بندی و تناوب ارتباطات خود را بهینه کنید. برخی سگمنت‌ها ممکن است به ارتباطات مکرر پاسخ مثبت دهند، در حالی که برای دیگران، ارتباطات کمتر اما هدفمندتر موثرتر است. با آزمایش و تحلیل می‌توانید بهترین استراتژی ارتباطی را برای هر سگمنت پیدا کنید.

4.  بهینه‌سازی فرآیندها و اتوماسیون

برای اینکه درک کنید ضرورت بخش‌بندی مدل RFM چیست، باید فرآیندهای جمع‌آوری داده، محاسبه امتیازات RFM و اجرای کمپین‌ها را نیز بهینه کنید. به عنوان مثال، می‌توانید فرآیندی ایجاد کنید که امتیازات RFM را به صورت هفتگی به‌روز کند، به جای ماهانه، تا سریع‌تر به تغییرات رفتار مشتری واکنش نشان دهید. یا می‌توانید داده‌های RFM را با سیستم پیشنهاددهنده فروشگاه آنلاین خود یکپارچه کنید تا پیشنهادات محصول شخصی‌سازی شده ارائه دهید.

 نتیجه‌گیری

اکنون که می‌دانید بخش‌بندی مدل RFM چیست و چه ارزشی برای کسب‌وکار شما دارد، به بهترین ابزارهای مارکتینگ اتومیشن مثل وب اینگیج نیاز خواهید داشت. با استفاده از این مدل، می‌توانید مشتریان را بر اساس تازگی خرید، تعداد خرید و ارزش پولی طبقه‌بندی کنید و استراتژی‌های بازاریابی هدفمندی برای هر گروه طراحی کنید. خوشبختانه مجموعه مایند امکان دسترسی شما به ابزار Web Engage را فراهم کرده است. در صورتی که سوال یا ابهامی در این زمینه دارید، حتما با کارشناسان ما در ارتباط باشید.

 سوالات متداول

• بخش‌بندی مدل RFM چیست و چه تفاوتی با سایر روش‌های بخش‌بندی دارد؟

بخش‌بندی مدل RFM روشی است که مشتریان را بر اساس سه معیار رفتاری طبقه‌بندی می‌کند: تازگی خرید، تعداد خرید و ارزش پولی. برخلاف روش‌های سنتی که بر اطلاعات جمعیت‌شناختی تمرکز دارند، مدل RFM بر رفتار واقعی مشتریان تمرکز می‌کند و تصویر دقیق‌تری از ارزش و پتانسیل آنها ارائه می‌دهد. چگونه می‌توانم سگمنت‌های RFM را برای کسب‌وکار خود