RFM Analysis แชร์เคล็ดลับวิเคราะห์และแบ่งกลุ่มลูกค้าโดยละเอียด

ติดตาม Crescendo Lab สำหรับสาระน่ารู้ในแวดวง MarTech คลิกเลย!

RFM Model คืออะไร?

RFM Model ย่อมาจาก Recency, Frequency, Monetary คือวิธีการวิเคราะห์ที่ใช้ตัวชี้วัด 3 อย่าง ได้แก่

• Recency (ระยะเวลาล่าสุดที่ลูกค้าซื้อ): บอกถึงความถี่ที่ลูกค้ากลับมาซื้อสินค้า
• Frequency (ความถี่ในการซื้อ): จำนวนครั้งที่ลูกค้าซื้อในช่วงเวลาที่กำหนด
• Monetary (มูลค่าการซื้อ): ยอดรวมที่ลูกค้าใช้จ่ายทั้งหมด

วิธีการประเมิน 3 ตัวชี้วัดของ RFM

RFM Analysis ใช้ตัวชี้วัด 3 อย่างในการประเมินลูกค้า ดังนี้:

• R - Recency (ระยะเวลาตั้งแต่การซื้อครั้งล่าสุด): คำนวณจากวันที่ลูกค้าซื้อครั้งสุดท้าย (ลูกค้าที่ซื้อสินค้าเมื่อไม่นานมานี้จะได้รับคะแนนสูง)

• F - Frequency (ความถี่ในการซื้อ): คำนวณจากจำนวนครั้งที่ลูกค้าทำการซื้อ (ลูกค้าที่ซื้อบ่อยจะได้รับคะแนนสูง)
• M - Monetary (มูลค่าการซื้อ): คำนวณจากจำนวนเงินที่ลูกค้าใช้จ่ายทั้งหมด (ลูกค้าที่มียอดใช้จ่ายสูงจะได้รับคะแนนสูง)

8 ประเภทของลูกค้าใน RFM Analysis

หากต้องการปรับปรุงกลยุทธ์ CRM (Customer Relationship Management) อย่างมีประสิทธิภาพ เราสามารถใช้ RFM Segmentation เพื่อระบุโครงสร้างลูกค้าของธุรกิจของเราด้วยการวิเคราะห์กลุ่มลูกค้าแต่ละประเภทโดยพิจารณาจากระดับสูงหรือต่ำของ R (Recency), F (Frequency), M (Monetary) เพื่อค้นหาโอกาสทางธุรกิจและแก้ไขปัญหาที่อาจเกิดขึ้น

โดยเราสามารถแบ่งลูกค้าตาม RFM Model ได้ออกเป็น 8 ประเภท

กลุ่มลูกค้าที่มีความเคลื่อนไหวสูง (Active Customers)

สามารถแบ่งออกเป็น 3 ประเภทหลัก ได้แก่

🔹 1.ลูกค้ารายใหญ่ ชั้นดีสำคัญระดับสูงสุด (Important & High-Value Customers)

📌 Recency ⬆️ | Frequency ⬆️ | Monetary ⬆️

ลูกค้ากลุ่มนี้คือกลุ่มที่มีมูลค่าต่อธุรกิจสูงที่สุด พวกเขามีการโต้ตอบกับแบรนด์บ่อยครั้ง แสดงถึงความภักดีที่สูง และมียอดใช้จ่ายสูงอย่างต่อเนื่อง

🔹 กลยุทธ์ที่แนะนำ:

• รักษาความสัมพันธ์กับลูกค้ากลุ่มนี้ให้ดี ด้วย โปรแกรมสมาชิกระดับพรีเมียม, สิทธิพิเศษ, หรือ VIP Rewards
• กระตุ้นการซื้อซ้ำโดยการเสนอข้อเสนอเฉพาะบุคคล (Personalized Offers)
• ป้องกันการเปลี่ยนเป็นลูกค้าที่เลิกซื้อ (Churn) ด้วยแคมเปญ Exclusive สำหรับสมาชิก

🔹 2.ลูกค้าที่มีแนวโน้มเป็นลูกค้าสำคัญในอนาคต (Potential High-Value Customers)

📌 Recency ⬆️ | Frequency ⬇️ | Monetary ⬆️

ลูกค้ากลุ่มนี้เคยซื้อสินค้าหรือบริการมาแล้ว และมียอดใช้จ่ายที่สูง แต่ยังไม่บ่อยครั้งมากนัก พวกเขามีศักยภาพที่จะกลายเป็นลูกค้าสำคัญได้ หากเราสามารถเพิ่มความถี่ในการซื้อของพวกเขาได้

🔹 กลยุทธ์ที่แนะนำ:

• ส่งการแจ้งเตือนผ่าน Push Notification หรือ Email Marketing เพื่อกระตุ้นให้ลูกค้ากลับมาซื้อซ้ำ
• นำเสนอโปรโมชันหรือคูปองพิเศษสำหรับการซื้อครั้งต่อไป เพื่อเพิ่มความถี่ในการซื้อ

• ใช้กลยุทธ์ Cross-Selling หรือ Upselling โดยนำเสนอสินค้าที่เกี่ยวข้องกับการซื้อครั้งแรก
  
  

🔹 3.ลูกค้าทั่วไปที่มีความภักดีสูง (Loyal Regular Customers)

📌 Recency ⬆️ | Frequency ⬆️ | Monetary ⬇️

ลูกค้ากลุ่มนี้มีความถี่ในการซื้อสูง แต่ยอดใช้จ่ายต่อครั้งยังไม่มากนัก อย่างไรก็ตามพวกเขายังคงเป็นฐานลูกค้าที่มั่นคงและมีจำนวนมากที่สุด

🔹 กลยุทธ์ที่แนะนำ:

• กระตุ้นให้เพิ่มยอดใช้จ่ายต่อการซื้อ (Average Order Value, AOV) ผ่าน โปรโมชันแบบ Bundle หรือส่วนลดเมื่อซื้อถึงยอดที่กำหนด
• สร้าง Engagement กับแบรนด์ ผ่านโปรแกรมสะสมแต้ม หรือแคมเปญที่ให้ลูกค้าเป็นส่วนหนึ่งของแบรนด์ (เช่น ระบบรีวิวสินค้า)
• ส่งเสริมให้ลูกค้ากลุ่มนี้ช่วยโปรโมตแบรนด์ เช่น Referral Program หรือแคมเปญให้รางวัลสำหรับลูกค้าที่แชร์แบรนด์ของคุณ

ลูกค้ากลุ่มพักการซื้อ

ลูกค้าที่มีระดับความเคลื่อนไหวต่ำสามารถแบ่งออกเป็น 2 ประเภทหลัก ดังนี้:

4. ลูกค้ารายใหญ่ที่มีแนวโน้มเลิกซื้อ

Recency⬇️ Frequency⬆️ Monetary⬆️

ลูกค้าที่มีแนวโน้มเลิกซื้อ หรือพักการซื้อ คือ ลูกค้าที่ไม่ได้ซื้อสินค้ามาเป็นเวลานาน แต่เคยมีประวัติการซื้อซ้ำบ่อยครั้งและมียอดใช้จ่ายสูงในอดีต ลูกค้ากลุ่มนี้แตกต่างจากลูกค้าเลิกซื้อทั่วไป เนื่องจากเคยเป็นลูกค้าที่มีมูลค่าสูงมาก่อน และมีแนวโน้มที่จะกระตุ้นให้กลับมาซื้อซ้ำได้ง่ายขึ้น สิ่งสำคัญคือการเข้าใจเหตุผลที่พวกเขาหยุดซื้อ และดำเนินกลยุทธ์ที่ช่วยกระตุ้นให้กลับมาซื้ออีกครั้ง

5. ลูกค้าทั่วไปที่มีแนวโน้มเลิกซื้อ

Recency⬇️ Frequency⬆️ Monetary⬇️

ลูกค้าพักการซื้อทั่วไป คือ ลูกค้าที่ไม่ได้ซื้อสินค้ามาเป็นเวลานาน และมียอดใช้จ่ายต่ำ ลูกค้ากลุ่มนี้อาจไม่มีการติดต่อกับแบรนด์มานานด้วยเหตุผลต่างๆ ทำให้มีแนวโน้มที่จะสูญเสียความสัมพันธ์กับแบรนด์ แม้ว่าจะมีความสำคัญน้อยกว่าลูกค้าที่มีแนวโน้มพักตัว แต่ยังสามารถใช้กลยุทธ์ให้สิ่งจูงใจเล็กน้อยเพื่อดึงดูดให้กลับมาซื้อซ้ำได้

กลุ่มลูกค้าอื่นๆ

6. ลูกค้าใหม่

Recency⬆️ Frequency⬇️ Monetary⬇️

ลูกค้ากลุ่มนี้มักเป็นลูกค้าใหม่ที่เพิ่งทดลองซื้อสินค้าและบริการ หากสามารถมอบประสบการณ์ที่ดีและกระตุ้นให้พวกเขากลับมาซื้อซ้ำ ก็อาจพัฒนาไปเป็นลูกค้าประจำที่มีมูลค่าสูงในอนาคตได้

7. ลูกค้าที่ไม่ยึดติดกับแบรนด์

Recency⬇️ Frequency⬇️ Monetary⬆️

หากลูกค้ามียอดใช้จ่ายสูงแต่ซื้อสินค้าไม่บ่อยนัก อาจหมายถึงพวกเขายังไม่ได้ยึดติดกับแบรนด์ ลูกค้ากลุ่มนี้มักมียอดซื้อสูงในครั้งเดียว ดังนั้นควรใช้กลยุทธ์เพื่อกระตุ้นให้พวกเขาซื้อบ่อยขึ้น

8. ลูกค้าที่เลิกซื้อไปแล้ว

Recency⬇️ Frequency⬇️ Monetary⬇️

หากลูกค้ามีคะแนนต่ำในทุกหมวดหมู่ RFM (Recency, Frequency, Monetary) พวกเขาจัดอยู่ในกลุ่มลูกค้าที่เลิกซื้อไปแล้ว ลูกค้ากลุ่มนี้มีมูลค่าต่ำเมื่อเทียบกับกลุ่มอื่นๆ จึงไม่ควรทุ่มงบประมาณมากนักในการทำตลาดสำหรับพวกเขา แต่ควรให้ความสำคัญกับการรักษาลูกค้าชั้นดีและกระตุ้นให้ลูกค้าที่มีแนวโน้มพักการซื้อ กลับมาซื้ออีกครั้ง

ทำไม RFM Model ถึงสำคัญ?

บริษัทด้านการตลาด Invesp ได้ทำการศึกษาเกี่ยวกับ การรักษาลูกค้าและการหาลูกค้าใหม่ และพบข้อมูลสำคัญดังนี้:

1. ลูกค้าเก่ามีแนวโน้มที่จะทดลองสินค้าใหม่ สูงกว่าลูกค้าใหม่ถึง 50% และใช้จ่ายกับสินค้าใหม่มากกว่าลูกค้าใหม่ 31%
2. ค่าใช้จ่ายในการหาลูกค้าใหม่ สูงกว่าการรักษาลูกค้าเก่าถึง 5 เท่า
3. หากสามารถรักษาลูกค้าเก่าเพิ่มขึ้นเพียง 5% จะสามารถเพิ่มกำไรโดยรวมได้ถึง 25% - 95%

จากข้อมูลเหล่านี้ แสดงให้เห็นว่าการลงทุนในการวิเคราะห์และรักษาลูกค้าเก่าให้มีความสัมพันธ์ระยะยาวกับแบรนด์ให้ผลตอบแทนที่ดีกว่าการเน้นหาลูกค้าใหม่

ซึ่งหนึ่งในวิธีที่มีประสิทธิภาพที่สุดในการทำความเข้าใจกลุ่มลูกค้าเหล่านี้ก็คือ RFM Analysis

ข้อดีของ RFM Analysis

ข้อดีสำคัญของ RFM Analysis คือ ช่วยให้เห็นภาพรวมของโครงสร้างลูกค้าได้ชัดเจน และแบ่งกลุ่มลูกค้าตามพฤติกรรมการซื้อ เช่น

• ลูกค้าชั้นดี (VIP Customers)
• ลูกค้าเกือบเลิกซื้อ (At-Risk Customers)
• ลูกค้าที่เลิกซื้อไปแล้ว (Churned Customers)

หากพบว่ามีลูกค้าลูกค้าชั้นดีจำนวนมาก แสดงว่ากลยุทธ์การตลาดปัจจุบันได้ผลดี แต่หากมีลูกค้าที่เลิกซื้อจำนวนมาก ควรปรับปรุงกลยุทธ์ส่งเสริมการซื้อซ้ำ เช่น มอบส่วนลดพิเศษ หรือจัดโปรโมชันเฉพาะกลุ่ม

การวิเคราะห์แบบนี้ช่วยให้ธุรกิจสามารถจัดลำดับความสำคัญในการลงทุนทรัพยากร เช่น ลดงบประมาณที่ใช้กับกลุ่มที่ไม่น่าจะกลับมาซื้อ และเน้นไปที่กลุ่มที่มีโอกาสสร้างยอดขายสูง

3 ขั้นตอนวิธีการทำ RFM Analysis

RFM Analysis มี 3 ขั้นตอนหลัก ได้แก่

① การรวบรวมและรวมศูนย์ข้อมูล

ก่อนเริ่มวิเคราะห์ RFM Analysis สิ่งสำคัญคือต้องกำหนด “ปัญหาทางธุรกิจที่ต้องการแก้ไข” และตั้งสมมติฐานเพื่อทดสอบ เช่น หากยอดขายไม่เพิ่มขึ้น อาจเกิดจาก “จำนวนลูกค้าที่ซื้อซ้ำลดลง” ดังนั้นจึงต้องตรวจสอบ “ความถี่ในการซื้อ” (Frequency) จากนั้นจึงทำการรวบรวมข้อมูลที่จำเป็น ได้แก่:

• Recency → วันที่ซื้อครั้งล่าสุด
• Frequency → จำนวนครั้งที่ลูกค้าทำการซื้อ
• Monetary → ยอดใช้จ่ายรวมของลูกค้า

นอกจากนี้ ควรรวบรวม ข้อมูลประชากรของลูกค้า เช่น อายุ เพศ และที่อยู่ เพื่อช่วยวิเคราะห์เชิงลึก เมื่อได้ข้อมูลครบถ้วนแล้ว ให้นำไปประมวลผลด้วย Excel หรือเครื่องมือวิเคราะห์ RFM เพื่อจัดกลุ่มลูกค้าตามพฤติกรรมการซื้อ

🔹 ขั้นตอนสำคัญ: Data Cleansing

ข้อมูลที่ได้มักมีปัญหา เช่น ข้อมูลซ้ำซ้อน ข้อมูลขาดหาย หรือข้อผิดพลาดจากการป้อนข้อมูล เราจึงควรดำเนินการตรวจสอบและแก้ไขข้อมูล (Data Cleansing) อย่างละเอียดเพื่อให้แน่ใจว่าไม่มีการจำแนกลูกค้าผิดพลาด

ความท้าทายในการจัดการข้อมูล

ปัจจุบันช่องทางการขายและการสื่อสารมีความหลากหลายมากขึ้น ทำให้ข้อมูลลูกค้ากระจัดกระจายอยู่ในหลายแพลตฟอร์ม เช่น ระบบ POS ระบบ CRM และแพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซ ซึ่งอาจทำให้ยากต่อการรวมข้อมูลและทำให้การวิเคราะห์คลาดเคลื่อน “การรวมศูนย์ข้อมูล (Data Integration)” จึงเป็นปัจจัยสำคัญที่ช่วยให้เข้าใจพฤติกรรมลูกค้าได้อย่างแม่นยำ

ในการแก้ปัญหานี้ จำเป็นต้องนำเครื่องมือ CRM (Customer Relationship Management) หรือเครื่องมือบริหารจัดการความสัมพันธ์กับลูกค้ามาใช้ โดยระบบนี้ช่วยจัดเก็บและวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้า เพื่อสร้างความสัมพันธ์ที่มั่นคงและยั่งยืนกับลูกค้าในระยะยาว

เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพการตลาด MAAC ซึ่งพัฒนาโดย Crescendo Lab มาพร้อมกับ Open API ที่ช่วยให้สามารถเชื่อมต่อกับฐานข้อมูลภายนอก เช่น Salesforce และ Treasure Data ได้อย่างง่ายดาย โดยไม่เพียงแต่สามารถดึงและอัปเดตข้อมูลลูกค้าจากฐานข้อมูลได้เท่านั้น แต่ยังสามารถส่งข้อมูลแท็กที่สร้างขึ้นใน MAAC กลับไปยังฐานข้อมูลภายนอกจากแพลตฟอร์มอื่นได้อีกด้วย นอกจากนี้ ระบบยังช่วยรวบรวมข้อมูลจากหลากหลายช่องทาง ทำให้สามารถบริหารจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ

② การวิเคราะห์ข้อมูล

เมื่อเตรียมข้อมูลเสร็จแล้ว ขั้นตอนถัดไปคือการแบ่งกลุ่มลูกค้าตาม 3 ตัวชี้วัดของ RFM ได้แก่

• Recency (ระยะเวลาตั้งแต่การซื้อครั้งล่าสุด)
• Frequency (ความถี่ของการซื้อ)
• Monetary (มูลค่าการซื้อ)

โดยเริ่มจากการแสดงการกระจายตัวของ "วันที่ซื้อครั้งล่าสุด", "ความถี่ในการซื้อ" และ "มูลค่าการซื้อ" ในรูปแบบ ฮิสโตแกรม (Histogram) เพื่อให้เห็นภาพรวมของพฤติกรรมลูกค้าได้ชัดเจนมากขึ้น ทั้งนี้ค่าที่แสดงของแต่ละตัวชี้วัดไม่สามารถกำหนดแบบตายตัวได้ แต่ควรวิเคราะห์โดยคำนึงถึงบริบทของธุรกิจโดยรวม

ตัวอย่างเช่น หากพบว่ามีจำนวนลูกค้าที่ซื้อสินค้าในช่วงราคาหนึ่งสูงเป็นพิเศษ เราอาจจำเป็นต้องวิเคราะห์สาเหตุว่าเกิดจากอะไร อาจเป็นเพราะมีโปรโมชันให้จัดส่งฟรีเมื่อซื้อครบตามจำนวนราคาที่กำหนด หรือเป็นผลมาจากแคมเปญลดราคาครั้งใหญ่ เช่น Black Friday Sale เมื่อทราบถึงปัจจัยเหล่านี้แล้ว จึงสามารถวิเคราะห์และจัดกลุ่มลูกค้าได้อย่างแม่นยำมากขึ้น

วิธีการจัดอันดับที่ใช้บ่อยคือการให้คะแนน 1-5 กับแต่ละตัวชี้วัดของ RFM (Recency, Frequency, Monetary) แล้วนำคะแนนมาคำนวณรวมกัน ซึ่งเกณฑ์การจัดกลุ่มสามารถปรับเปลี่ยนได้อย่างยืดหยุ่น แต่ควรหลีกเลี่ยงการแบ่งกลุ่มที่ละเอียดเกินไป เพราะอาจทำให้ภาระงานเพิ่มขึ้นโดยไม่จำเป็น

ตัวอย่างการให้คะแนนมีดังนี้:

หากมีข้อมูลอื่น ๆ นอกเหนือจาก RFM ที่สามารถเก็บรวบรวมได้ ก็ควรนำมาวิเคราะห์ร่วมกับ CRM เพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกมากขึ้น เช่น

• ช่วงอายุและกำลังซื้อของลูกค้า อาจส่งผลต่อพฤติกรรมการซื้อและช่องทางโปรโมชันที่เหมาะสม
• ความแตกต่างระหว่างลูกค้าในเมืองและชนบท ซึ่งอาจมีความต้องการสินค้าแตกต่างกัน

ตัวอย่างเช่น หากลูกค้าคนหนึ่งเคยไปเที่ยวเชียงใหม่เมื่อไม่กี่ปีก่อน และเคยระบุว่า "ชอบข้าวซอยที่เชียงใหม่" ข้อมูลนี้สามารถนำมาใช้ใน CRM เพื่อเสนอโปรโมชันที่เกี่ยวข้อง เช่น แพ็กเกจทัวร์เชียงใหม่ หรือ ส่วนลดพิเศษสำหรับข้าวซอยสำหรับลูกค้าขาประจำ วิธีการตลาดแบบเฉพาะบุคคล (Personalized Marketing) เช่นนี้จะช่วยให้ลูกค้ารู้สึกเชื่อมโยงกับแบรนด์มากขึ้น

นอกจากนี้ CRM ยังช่วยวิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้า และทำนายแนวโน้มการซื้อของแต่ละกลุ่มได้อย่างแม่นยำ ตัวอย่างเช่น หากมีลูกค้าที่ซื้อสินค้าประเภทใช้แล้วหมดไปเป็นประจำ ระบบสามารถตั้งค่าแจ้งเตือนการสั่งซื้อใหม่ หรือเสนอโปรโมชันพิเศษเพื่อกระตุ้นการซื้อซ้ำได้

③ การกำหนดกลยุทธ์การตลาด

หลังจากวิเคราะห์ข้อมูลแล้ว ขั้นตอนถัดไปคือการกำหนดกลยุทธ์ทางการตลาด โดยอ้างอิงจากผลการวิเคราะห์ RFM เพื่อออกแบบและดำเนินแคมเปญที่ตรงกลุ่มเป้าหมายให้มากที่สุด

นอกจากนี้ การนำ AI มาใช้ก็เป็นอีกวิธีที่มีประสิทธิภาพ โดย AI สามารถช่วยวิเคราะห์ข้อมูลและสร้าง กลุ่มลูกค้าที่มีศักยภาพหรือมีแนวโน้มซื้อสูง (Potential Customers) ได้โดยอัตโนมัติ ซึ่งเข้ากันได้ดีมากกับการวิเคราะห์ RFM

โดยเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพการตลาด MAAC ยังช่วยให้กระบวนการวิเคราะห์ RFM ซึ่งโดยปกติอาจใช้เวลานาน กลายเป็นเรื่องง่ายและรวดเร็วขึ้น ส่งผลให้การทำงานมีประสิทธิภาพมากขึ้นอีกด้วย

ความเชื่อมโยงระหว่าง RFM Analysis และ Customer Lifetime Value (LTV)

Customer Lifetime Value (LTV) คือมูลค่าทางธุรกิจที่ลูกค้าสามารถสร้างให้กับแบรนด์ในระยะยาว RFM Model Analysis เป็นหนึ่งในวิธีที่ช่วยให้ธุรกิจเข้าใจว่าลูกค้ากลุ่มไหนมีแนวโน้มสร้างมูลค่าต่อธุรกิจได้มากที่สุด

การวิเคราะห์ลูกค้าด้วย RFM ร่วมกับ LTV ช่วยให้แบรนด์สามารถกำหนดกลยุทธ์รักษาลูกค้าให้ยาวนานขึ้น และสร้างความสัมพันธ์ที่แข็งแกร่งกับลูกค้า ซึ่งนำไปสู่ การเติบโตอย่างยั่งยืนของธุรกิจ

การเพิ่ม LTV: กุญแจสู่ความสัมพันธ์ที่ยั่งยืนกับลูกค้า

“หากต้องการเพิ่มมูลค่าตลอดอายุการใช้งานของลูกค้า (LTV) แบรนด์จำเป็นต้องเก็บรวบรวมข้อมูลลูกค้า วิเคราะห์ข้อมูลอย่างแม่นยำ เพื่อดำเนินกลยุทธ์ทางการตลาดอย่างมีประสิทธิภาพ และสร้างความสัมพันธ์ที่ลึกซึ้งในระยะยาวกับลูกค้า” - จิน เสวี่ย, ซีอีโอ Crescendo Lab

จิน เสวี่ย, ซีอีโอ Crescendo Lab

สูตรคำนวณ LTV

LTV = ราคาซื้อเฉลี่ยต่อครั้ง (M) × อัตรากำไรขั้นต้น × ความถี่ในการซื้อรายปี (F)× ระยะเวลาการเป็นลูกค้า (R)

หากพิจารณาสูตรข้างต้น จะพบว่าปัจจัยสำคัญที่มีผลต่อ LTV ได้แก่:

• ความถี่ในการซื้อ (Frequency)
• ราคาซื้อเฉลี่ยต่อครั้ง (Monetary)
• ระยะเวลาการเป็นลูกค้า (Customer Lifetime / Recency)

สิ่งเหล่านี้สอดคล้องโดยตรงกับตัวชี้วัด RFM ซึ่งสามารถใช้เป็นแนวทางในการเพิ่ม LTV ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ตัวอย่างการใช้ RFM เพื่อสนับสนุนกลยุทธ์ CRM

RFM Analysis และระบบบริหารความสัมพันธ์ลูกค้า (CRM) เป็นสองแนวคิดที่แยกจากกันไม่ได้ เรามาดูตัวอย่างการใช้ RFM ใน 4 ขั้นตอนสำคัญ เพื่อช่วยให้กลยุทธ์ CRM และการตลาดมีประสิทธิภาพมากขึ้นกันค่ะ

1. การเตรียมข้อมูล | รวบรวมและจัดกลุ่มข้อมูลลูกค้าโดยอัตโนมัติ

ก่อนดำเนินการวิเคราะห์ RFM เราจะต้องมีการจัดกลุ่มข้อมูลลูกค้าตามหลัก Recency, Frequency และ Monetary ซึ่งต้องใช้ข้อมูลที่ถูกต้องและครอบคลุม อย่างไรก็ตาม กระบวนการจัดหมวดหมู่และติดแท็กข้อมูลลูกค้าอาจซับซ้อน โดยเฉพาะเมื่อมีหลายแหล่งข้อมูลที่ต้องรวมและอัปเดตอย่างต่อเนื่อง

เพื่อลดความยุ่งยาก เครื่องมือรวมศูนย์ข้อมูลอัตโนมัติเป็นสิ่งจำเป็น แพลตฟอร์ม MAAC ของ Crescendo Lab สามารถรวมข้อมูลลูกค้าทั่วไปผ่านทั้ง ระบบ CRM และ CDP ได้อย่างรวดเร็ว นอกจากนี้ MAAC ยังมีฟีเจอร์ติดแท็กอัตโนมัติตามพฤติกรรมการซื้อและช่วยแบ่งกลุ่มลูกค้าอย่างแม่นยำ

ตัวอย่างเช่น MAAC สามารถตั้งค่าแท็กเพื่อระบุ "ลูกค้าที่ไม่ได้ซื้อภายใน 180 วัน" ซึ่งช่วยให้สามารถกรองและจัดประเภทลูกค้ามีแนวโน้มเลิกซื้อได้อย่างง่ายดาย นอกจากนี้ แบรนด์ยังสามารถกำหนดแท็กเฉพาะของตนเองเพื่อทำการแบ่งกลุ่มลูกค้าให้เหมาะสมกับอุตสาหกรรมหรือแบรนด์ของตนเองได้

2. Recency | กระตุ้นลูกค้าพักการซื้อและรักษาลูกค้าที่ยังเคลื่อนไหวอยู่

หลังจากแบ่งกลุ่มลูกค้าตามระยะเวลาการซื้อครั้งล่าสุดแล้ว เราสามารถส่งข้อความที่เหมาะสมให้แต่ละกลุ่ม ตัวอย่างเช่นเราสามารถใช้ฟีเจอร์ LINE CRM ส่งข้อความถึงลูกค้าที่ไม่ได้ซื้อภายใน 180 วัน เพื่อกระตุ้นให้พวกเขากลับมาซื้ออีกครั้งอย่างมีประสิทธิภาพ

นอกจากนี้ MAAC ยังใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูลเพื่อคาดการณ์แนวโน้มการซื้อของลูกค้า ตัวอย่างเช่น แม้ว่าลูกค้าบางรายจะเพิ่งซื้อไปไม่นาน แต่หากลูกค้ามีแนวโน้มว่าจะไม่ซื้อซ้ำ เราก็อาจไม่จำเป็นจะต้องส่งข้อความถึงพวกเขา วิธีนี้ช่วยรักษาประสบการณ์ของลูกค้าและเพิ่มประสิทธิภาพในการทำการตลาดได้ รวมถึงจัดสรรงบประมาณการตลาดได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ตัวอย่างเช่น Atmo Decor แบรนด์สินค้าของแต่งบ้าน แจกันดอกไม้ประดิษฐ์ระดับพรีเมียม ส่งข้อความไปย้ำหาลูกค้าที่เรา segment ไว้ว่าสนใจและเคยเข้ามาดูสินค้าดอกไม้ประดิษฐ์ หรือแจกันที่ไม่ได้ซื้อภายในระยะเวลาหนึ่ง โดยอัตโนมัติเพื่อกระตุ้นให้ลูกค้ากลับมาซื้ออีกครั้ง

3. Frequency | สื่อสารอย่างมีประสิทธิภาพโดยไม่รบกวนลูกค้า

ลูกค้าแต่ละรายมีความถี่ในการซื้อสินค้าที่แตกต่างกัน แบรนด์สามารถพัฒนาแนวทางการสื่อสารให้เหมาะสมกับลูกค้าแต่ละประเภท เพื่อลดโอกาสที่ลูกค้าจะรู้สึกถูกรบกวนและบล็อกไลน์ หรือเลิกติดตามแบรนด์

แนวทางที่ดีคือการส่งข้อความที่ใช่ ให้กับลูกค้าที่ใช่ ในเวลาที่ใช่

แบบสอบถาม

เพื่อดำเนินการทำการตลาดแบบแบ่งกลุ่ม (Segmentation Marketing) ให้มีความแม่นยำมากขึ้น และส่งข้อความการตลาดเฉพาะบุคคล (Personalized Marketing Message) ได้อย่างเหมาะสม MAAC สามารถช่วยแบรนด์เก็บรวบรวมและใช้ประโยชน์จาก Zero-Party Data ได้ โดยทำงานร่วมกับ SurveyCake สำหรับการสร้างแบบสอบถาม

ตัวอย่างเช่น เราสามารถนำ MAAC มาใช้ในการสร้างแบบสอบถามบน LINE ที่มาพร้อมกับคูปองส่งเสริมการขาย โดยเมื่อลูกค้าตอบแบบสอบถามเสร็จสิ้น ระบบจะแจกคูปองส่วนลดให้กับลูกค้า และทำการติดแท็กข้อมูลของลูกค้าโดยอัตโนมัติ

ส่งข้อความแบบแบ่งกลุ่มลูกค้า (Segmentation) ลดงบการส่งหว่านข้อความที่ไม่จำเป็น ส่งเฉพาะลูกค้าที่ใช่

จากการใช้กลยุทธ์การแบ่งกลุ่มลูกค้า (Segmentation) แบรนด์สามารถเพิ่มอัตราการเปิดข้อความเฉลี่ยได้มากกว่า 50%

โดย MAAC มีฟีเจอร์ AI Smart segmentation เป็นฟีเจอร์การใช้ AI เพื่อค้นหากลุ่มลูกค้าที่ใช่ ด้วยอัลกอริทึมของ AI for marketing และ Machine learning จะแบ่งลูกค้าออกเป็น 1 ถึง 5 ระดับของการมีส่วนร่วม ซึ่งสามารถช่วยทำนายและคาดการณ์แนวโน้มของลูกค้าที่จะซื้อสินค้าหรือใช้บริการมากที่สุดภายในช่วง 2 สัปดาห์ล่วงหน้าได้อย่างแม่นยำ ทำให้แบรนด์มั่นใจและสามารถกำหนดเป้าหมายของผู้ซื้อที่มีศักยภาพได้อย่างมีประสิทธิภาพ ****อีกทั้งยังช่วยเพิ่มจำนวนสมาชิกที่มีความเคลื่อนไหว (Active Members) อย่างต่อเนื่อง"

🔗 บทความที่เกี่ยวข้อง: https://blog.cresclab.com/th/segmentation#AIsegment

ส่งข้อความอัจฉริยะ (Smart Sending) ส่งเวลาที่ลูกค้า active เพิ่มอัตราเปิดอ่านให้สูงขึ้น

ฟีเจอร์ Smart Sending ของ MAAC สามารถตรวจจับช่วงเวลาที่ผู้ใช้มีแนวโน้มเปิดข้อความมากที่สุด เพื่อช่วยวิเคราะห์และคาดการณ์เวลาการส่งข้อความที่เหมาะสมให้กับลูกค้า พร้อมตั้งเวลาจัดส่งข้อความหาลูกค้าแต่ละรายโดยอัตโนมัติ ทำให้ทางแบรนด์หมดกังวลได้ว่าลูกค้าจะไม่เห็นข้อความของแบรนด์ และมั่นใจได้ว่าข้อความจะถูกเปิดอ่านอย่างแน่นอน

สร้าง Customer Journey อัตโนมัติเพื่อบูสต์ engagement กับลูกค้าต่อเนื่อง

ด้วย Customer Journey แบรนด์สามารถทำความเข้าใจพฤติกรรมการมีส่วนร่วมในทุกๆ Touchpoints ได้ลึกขึ้น MAAC ใช้ข้อมูลพฤติกรรมการซื้อ ความถี่ในการบริโภค และความชื่นชอบของลูกค้าเพื่อออกแบบ Customer Journey แบบอัตโนมัติ

ด้วยระบบ Marketing Automation จะช่วยให้แบรนด์สามารถใช้ข้อมูลอย่างเต็มที่เพื่อพาลูกค้าไปตามเส้นทางการซื้อสินค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพ และสร้างประสบการณ์ที่ราบรื่นไร้รอยต่อให้กับลูกค้า

🔗 บทความที่เกี่ยวข้อง: https://blog.cresclab.com/th/customer-journey

4. Monetary｜การดูแลลูกค้ารายใหญ่ชั้นดี และการบริหารสมาชิก

การจัดกลุ่มลูกค้าตามมูลค่าการซื้อ และจัดสรรทรัพยากรให้เหมาะสมกับแต่ละกลุ่ม ถือเป็นหนึ่งในกลยุทธ์ CRM ที่มีประสิทธิภาพ

“มูลค่าการซื้อของลูกค้า” เป็นปัจจัยสำคัญที่แบรนด์ควรวิเคราะห์ เพราะมีความเกี่ยวข้องโดยตรงกับช่วงเวลาการซื้อครั้งล่าสุด และความถี่ในการซื้อ ซึ่งมีผลต่อการกำหนดแนวทางโปรโมชัน

หนึ่งในฟีเจอร์ของ MAAC ที่สามารถช่วยยกระดับกลยุทธ์ CRM คือฟีเจอร์แนะนำสินค้าที่ใช่อัตโนมัติ (Product Recommendation Messages) โดยใช้ AI วิเคราะห์และนำเสนอสินค้าที่ตรงกับความสนใจของลูกค้า

ข้อจำกัดของ RFM Model

แม้ว่า RFM Model จะเป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์ในการวิเคราะห์พฤติกรรมการซื้อของลูกค้า แต่ก็มีข้อจำกัดที่ควรพิจารณา ได้แก่

• ใช้ไม่ได้กับสินค้าที่มีรอบการซื้อยาวนานหรือไม่สามารถคาดการณ์ได้ เช่น รถยนต์ เครื่องใช้ไฟฟ้า เฟอร์นิเจอร์ หรือสินค้าที่เกี่ยวข้องกับเหตุการณ์สำคัญในชีวิต (เช่น แหวนแต่งงาน ชุดเด็กแรกเกิด)
• ผลลัพธ์อาจเปลี่ยนแปลงไปตามช่วงเวลาที่ทำการวิเคราะห์ เนื่องจากพฤติกรรมของลูกค้าไม่คงที่
• ไม่สามารถวิเคราะห์ปัจจัยด้านไลฟ์สไตล์และพฤติกรรมอื่นๆได้ เช่น ข้อมูลประชากร หรือความสนใจของลูกค้า
• อาจมีการจัดอันดับลูกค้าผิดพลาด โดยลูกค้าที่ใช้จ่ายสูงในระยะสั้นอาจถูกเข้าใจผิดว่าเป็นลูกค้าประจำ มากกว่าลูกค้าที่ซื้อสินค้าอย่างสม่ำเสมอในระยะยาว

วิธีแก้ปัญหา RFM Model ด้วยการใช้เครื่องมือเสริมเพิ่มประสิทธิภาพ

เพื่อให้การวิเคราะห์ลูกค้าแม่นยำขึ้น สามารถใช้เครื่องมือวิเคราะห์อื่น ๆ ควบคู่กับ RFM Analysis ได้แก่

• CPM Analysis (Customer Portfolio Management)

  วิธีนี้ช่วยให้สามารถแบ่งกลุ่มลูกค้าเป็นขั้นตอน ตั้งแต่ลูกค้าที่เพิ่งเริ่มซื้อไปจนถึงกลุ่มที่มีแนวโน้มจะเลิกซื้อ ทำให้สามารถดำเนินกลยุทธ์การตลาดที่เหมาะสมกับแต่ละกลุ่ม

• Decile Analysis

  วิเคราะห์ลูกค้าโดยแบ่งเป็น 10 กลุ่ม ตามลำดับการใช้จ่าย วิธีนี้ช่วยให้แบรนด์สามารถโฟกัสที่ลูกค้ากลุ่มที่ทำรายได้สูงสุดได้อย่างมีประสิทธิภาพ

• CTB Analysis (Category-Taste-Brand)

  วิเคราะห์ความสนใจของลูกค้าตาม หมวดหมู่สินค้า (Category), รสนิยม (Taste) และ แบรนด์ที่ชื่นชอบ (Brand) ซึ่งช่วยให้แบรนด์สามารถนำเสนอสินค้าที่ตรงกับความต้องการของลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น

• ABC Analysis

  จัดลำดับความสำคัญของสินค้าและลูกค้าตามมูลค่าการขาย โดยแบ่งเป็น กลุ่ม A (สำคัญมาก), B (ปานกลาง), และ C (ความสำคัญต่ำ) เพื่อนำไปใช้วางแผนการตลาดที่แม่นยำยิ่งขึ้น

ปรับปรุงการวิเคราะห์ RFM ให้มีประสิทธิภาพมากขึ้นด้วย MAAC

MAAC เป็นเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพทางการตลาดที่ช่วยให้แบรนด์สามารถ เก็บรวบรวม จัดการ และวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าได้อัตโนมัติ พร้อมส่งข้อมูลที่เหมาะสมให้กับลูกค้าแต่ละราย

🚀 ใช้ MAAC เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการตลาดด้วยข้อมูลเชิงลึกจาก AI และ Marketing Automation นัดปรึกษาทีมงานของเราได้เลยค่ะ 🎯