آموزش و مقالات شبکه، وب، سرور و اینترنت

آموزش‌های کلادفلر به‌زودی در این بخش قرار داده می‌شود.

دسته: بازاریابی دیجیتال

  • تحلیل RFM؛ راهکار شناخت و حفظ مشتریان

    حتما به این فکر کردی که چطور بعضی شرکت‌ها انگار ذهن ما رو میخونن؟ دقیقا وقتی داریم به خرید دوباره یه محصول فکر میکنیم، یه ایمیل با یه تخفیف خوب برامون میفرستن. یا وقتی خیلی وقته ازشون خرید نکردیم، یه پیام یادآوری میاد که «دلمون برات تنگ شده». اینا جادوگری نیست، پشتش یه عالمه تحلیل داده خوابیده. یکی از باحال‌ترین و در عین حال ساده‌ترین روش‌ها برای این کار، تحلیل RFM هست. شاید اسمش یکم قلمبه سلمبه به نظر بیاد، ولی قول میدم تا آخر این مقاله، مثل اسم کوچیکت برات آشنا بشه.

    قضیه از این قراره که یه مدیر از کارمندش میپرسه: «کدوم مشتریا احتمالا دوباره از ما خرید میکنن و کدوم‌ها دارن از دستمون میرن؟». جواب دادن به این سوال بدون داشتن ابزار مناسب تقریبا غیرممکنه. نمیشه که گفت «من که ذهن‌خون نیستم!». جواب بهتر و حرفه‌ای‌تر اینه: «باید تحلیل RFM انجام بدیم».

    این سه تا حرف RFM، مخفف سه تا کلمه خیلی ساده‌ است: Recency (تازگی)، Frequency (تکرار) و Monetary (ارزش مالی). این سه تا معیار به کسب‌وکارها کمک میکنن تا مشتری‌هاشون رو بر اساس رفتار خریدشون بشناسن و دسته‌بندی کنن. فکر کن داری برای سه تا از دوستات هدیه میخری. برای دوستی که همین هفته پیش دیدیش، دوستی که هر ماه میبینیش و دوستی که یک ساله ازش خبر نداری، احتمالا سه تا برنامه مختلف داری. تحلیل RFM هم دقیقا همین کار رو برای کسب‌وکارها با مشتری‌هاشون انجام میده. این تحلیل فقط یه سری عدد و رقم خشک و خالی نیست؛ در واقع یه راه برای ساختن یه رابطه بهتر و پایدارتر با مشتری‌هاست. پس بیاین با هم سفری به دنیای RFM داشته باشیم و ببینیم این سه تا حرف ساده چطور میتونن رفتار پیچیده مشتری‌ها رو برای ما رمزگشایی کنن.

    تحلیل RFM چیه و از کجا اومده؟

    تحلیل RFM یه مدل یا تکنیک توی بازاریابیه که کمک میکنه پایگاه مشتری‌های یه شرکت بر اساس الگوها یا عادت‌های خریدشون تقسیم‌بندی بشه. به طور خاص، این روش میاد سه تا چیز رو در مورد مشتری‌ها ارزیابی میکنه: تازگی خریدشون (یعنی چقدر از آخرین خریدشون گذشته)، تکرار خریدشون (یعنی معمولا هر چند وقت یک‌بار خرید میکنن) و ارزش مالی خریدشون (یعنی چقدر پول خرج میکنن). بعد از این ارزیابی، از RFM استفاده میشه تا بهترین مشتری‌های یه شرکت یا سازمان شناسایی بشن. این کار با اندازه‌گیری و تحلیل عادت‌های خرج کردن مشتری‌ها انجام میشه تا بشه مشتری‌هایی که امتیاز پایینی دارن رو بهتر کرد و اونایی که امتیاز بالایی دارن رو حفظ کرد.

    پس به طور خلاصه، RFM یه ابزار تحلیلیه که برای شناسایی بهترین مشتری‌های یه شرکت بر اساس ماهیت عادت‌های خریدشون استفاده میشه. این تحلیل مشتری‌ها رو توی سه دسته امتیازدهی میکنه: چقدر به تازگی خرید کردن، هر چند وقت یک‌بار خرید میکنن و اندازه خریدهاشون چقدره.

    این ایده که «۸۰ درصد کسب‌وکار از ۲۰ درصد مشتری‌ها میاد» یه ضرب‌المثل معروف توی بازاریابیه و تحلیل RFM خیلی وقت‌ها این ایده رو تایید میکنه. یعنی معمولا یه گروه کوچیک از مشتری‌ها هستن که بیشترین سود رو برای یه شرکت میسازن و RFM کمک میکنه این گروه رو پیدا کنیم. جالبه بدونی که ایده اولیه RFM به مقاله‌ای از «یان رولف بولت» و «تام وانس‌بیک» به اسم «انتخاب بهینه برای پست مستقیم» برمیگرده که توی سال ۱۹۹۵ توی مجله «Marketing Science» منتشر شد.

    سه ستون اصلی RFM: تازگی، تکرار و ارزش مالی

    همونطور که گفتیم، مدل RFM روی سه تا فاکتور کمی و قابل اندازه‌گیری بنا شده. بیاین هر کدوم رو با جزئیات بیشتری باز کنیم و ببینیم دقیقا منظور از هرکدوم چیه.

    ۱. تازگی (Recency)

    این فاکتور به این سوال جواب میده: «چقدر از آخرین خرید یا فعالیت مشتری با برند ما گذشته؟». این فعالیت معمولا همون خریده، ولی گاهی وقتا میشه چیزای دیگه‌ای مثل آخرین بازدید از وب‌سایت یا آخرین استفاده از اپلیکیشن موبایل رو هم در نظر گرفت. منطق پشت این قضیه خیلی ساده‌ است: هر چقدر یه مشتری به تازگی از یه شرکت خرید کرده باشه، احتمال اینکه اون کسب‌وکار و برند رو برای خریدهای بعدی هم توی ذهنش نگه داره، بیشتره.

    اگه بخوایم این مشتری‌ها رو با کسایی مقایسه کنیم که ماه‌ها یا حتی مدت زمان بیشتریه که خریدی نکردن، میشه گفت که احتمال انجام معامله‌های آینده با مشتری‌های اخیر به مراتب بالاتره. کسب‌وکارها میتونن از این اطلاعات استفاده کنن تا مشتری‌های اخیرشون رو تشویق کنن که دوباره بهشون سر بزنن و بیشتر خرج کنن.

    از طرف دیگه، این به این معنی نیست که باید مشتری‌های قدیمی رو فراموش کرد. برای اینکه مشتری‌هایی که مدت زیادیه خرید نکردن از دست نرن، میشه تلاش‌های بازاریابی رو طوری تنظیم کرد که بهشون یادآوری بشه که خیلی وقته از آخرین معامله‌شون گذشته و همزمان یه انگیزه یا پیشنهاد ویژه هم بهشون داد تا دوباره به خرید کردن ترغیب بشن.

    شرکت‌ها معمولا تازگی رو بر حسب «روز» اندازه میگیرن. اما بسته به نوع محصول، ممکنه این اندازه‌گیری بر حسب سال، هفته یا حتی ساعت هم منطقی باشه. مثلا برای یه فروشگاه مواد غذایی، تازگی بر حسب روز یا هفته معنی داره، ولی برای یه نمایندگی فروش ماشین، شاید تازگی بر حسب سال منطقی‌تر باشه.

    ۲. تکرار (Frequency)

    این فاکتور میگه که «یه مشتری توی یه دوره زمانی مشخص، چند وقت یک‌بار با برند ما معامله یا تعامل داشته؟». مشخصه که مشتری‌هایی که فعالیت‌های مکرر دارن، درگیرتر و احتمالا وفادارتر از مشتری‌هایی هستن که به ندرت این کار رو انجام میدن. مشتری‌هایی هم که فقط یک بار خرید کردن، یه دسته کاملا جداگانه برای خودشون دارن.

    مشتری‌هایی که یک بار خرید کردن، اغلب احتمال بیشتری داره که دوباره هم خرید کنن. برای همین، مشتری‌های بار اولی میتونن هدف‌های خوبی برای تبلیغات پیگیری باشن تا به مشتری‌های پرتکرار تبدیل بشن.

    تکرار خرید یه مشتری ممکنه تحت تاثیر عواملی مثل نوع محصول، قیمت خرید و نیاز به پر کردن مجدد یا جایگزینی باشه. مثلا اگه چرخه خرید قابل پیش‌بینی باشه (مثلا وقتی یه مشتری نیاز داره دوباره خواربار بخره)، میشه تلاش‌های بازاریابی رو طوری جهت‌دهی کرد که بهشون یادآوری بشه وقتی اقلام اصلی‌شون داره تموم میشه، به اون فروشگاه سر بزنن.

    ۳. ارزش مالی (Monetary Value)

    این فاکتور که بهش «ارزش پولی» هم میگن، نشون میده که «یه مشتری توی یه دوره زمانی مشخص، چقدر پول برای برند ما خرج کرده؟». طبیعتا یه تمایل ذاتی وجود داره که تاکید بیشتری روی تشویق مشتری‌هایی باشه که بیشترین پول رو خرج میکنن تا به این کار ادامه بدن.

    مشتری‌هایی که پول زیادی خرج میکنن، احتمال بیشتری داره که در آینده هم پول خرج کنن و ارزش بالایی برای یه کسب‌وکار دارن. در حالی که این رویکرد میتونه بازگشت سرمایه (ROI) بهتری توی بازاریابی و خدمات مشتری داشته باشه، یه ریسک هم با خودش داره: این خطر وجود داره که مشتری‌هایی که ثابت و همیشگی بودن ولی توی هر معامله به اون اندازه پول خرج نمیکردن، نادیده گرفته بشن و حس بدی پیدا کنن.

    نکته مهم: سازمان‌های غیرانتفاعی و خیریه‌ها به طور خاص از تحلیل RFM برای هدف قرار دادن اهداکننده‌ها استفاده میکنن. منطقش هم اینه که افرادی که در گذشته کمک مالی کردن، به احتمال زیاد دوباره هم این کار رو انجام میدن.

    سیستم امتیازدهی RFM چطور کار میکنه؟

    خب، حالا که با سه تا مفهوم اصلی آشنا شدیم، سوال اینه که چطور از اینا استفاده کنیم؟ تحلیل RFM میاد به هر مشتری توی هر کدوم از این سه دسته یه امتیاز عددی میده. معمولا این امتیازدهی توی یه مقیاس ۱ تا ۵ انجام میشه که هرچی عدد بالاتر باشه، نتیجه بهتری رو نشون میده. البته بعضی سیستم‌ها ممکنه از مقیاس یا ارزش‌های کمی متفاوت استفاده کنن، مثلا ۱ تا ۴ یا ۱ تا ۳.

    پس هر مشتری سه تا امتیاز میگیره: یکی برای تازگی، یکی برای تکرار و یکی برای ارزش مالی. به مجموعه این سه تا امتیاز برای هر مشتری میگن «سلول RFM». «بهترین» مشتری کسیه که توی هر سه دسته بالاترین امتیاز رو بگیره. مثلا اگه مقیاس از ۱ تا ۵ باشه، بهترین مشتری امتیاز ۵، ۵، ۵ رو میگیره.

    این سه تا فاکتور RFM میتونن به طور منطقی پیش‌بینی کنن که چقدر احتمال داره (یا نداره) که یه مشتری دوباره با یه شرکت معامله کنه یا در مورد یه سازمان خیریه، دوباره کمک مالی کنه.

    توی یه سیستم ساده، سازمان‌ها میان این سه تا امتیاز رو با هم جمع میکنن یا ازشون میانگین میگیرن و بعد مشتری‌ها رو از بالاترین به پایین‌ترین مرتب میکنن تا باارزش‌ترین‌ها رو پیدا کنن. اما بعضی کسب‌وکارها به جای اینکه فقط میانگین بگیرن، به این امتیازها وزن‌های متفاوتی میدن.

    مثلا یه نمایندگی فروش خودرو ممکنه متوجه بشه که یه مشتری معمولی خیلی بعیده که توی یه بازه زمانی چند ساله، چند تا ماشین جدید بخره. ولی مشتری‌ای که این کار رو میکنه (یعنی مشتری با تکرار بالا) باید خیلی مورد توجه قرار بگیره. پس اون نمایندگی ممکنه تصمیم بگیره که به امتیاز تکرار (Frequency) وزن بیشتری بده.

    چرا تحلیل RFM اینقدر مهمه و چه فایده‌هایی داره؟

    شاید فکر کنی که این کارا خیلی پیچیده‌ است و کلی زحمت داره. حق با توئه، اولش یکم کار میبره. اما وقتی RFM رو راه میندازی، بهت یه دید و شفافیت عمیقی میده که از خودت میپرسی چطور قبلا بدون اون تصمیمات بازاریابی میگرفتی. تحلیل RFM به سازمان‌ها این امکان رو میده که بین مشتری‌ها و مشارکت‌کننده‌های بالقوه مقایسه انجام بدن. این تحلیل بهشون یه حسی میده که چقدر از درآمدشون از مشتری‌های تکراری میاد (در مقابل مشتری‌های جدید) و از چه اهرم‌هایی میتونن استفاده کنن تا مشتری‌ها رو خوشحال‌تر کنن تا به خریداران تکراری تبدیل بشن. بیاین مزایای اصلی این تحلیل رو با هم مرور کنیم.

    ۱. افزایش درآمد و بازگشت سرمایه (ROI)

    مستقیم‌ترین و قانع‌کننده‌ترین فایده RFM، تاثیر مستقیمش روی درآمده. وقتی این تحلیل درست انجام بشه، بهت کمک میکنه تا مشتری‌های درست رو با پیشنهادهای درست و توی زمان درست هدف قرار بدی. یه کارشناس بازاریابی به اسم «جیمی کیم» میگه یه اشتباه رایج اینه که با همه مشتری‌ها یکسان رفتار کنیم، بدون توجه به الگوهای خرج کردنشون. اون میپرسه: «چرا باید همون پیشنهادی که به مشتری ۲۰ دلاری میدم رو به مشتری ۱۰۰ دلاری هم بدم؟».

    این رویکرد هدفمند جواب میده. تحقیقات شرکت «Twilio» نشون میده که وقتی تجربه مشتری‌ها از طریق تقسیم‌بندی درست شخصی‌سازی میشه، اونها به طور متوسط ۳۸ درصد بیشتر خرج میکنن. یکی از مدیران شرکت «Zibtek» به اسم «کش مریل» هم گفته که تیمش با استفاده از تحلیل RFM برای هدف قرار دادن بخش‌های مشتری با ارزش بالا، تونسته عملکرد کمپین‌هاشون رو فقط توی سه ماه ۲۵ درصد بهتر کنه.

    ۲. حفظ مشتری بالاتر

    تحلیل RFM به طور خاص برای جلوگیری از دست رفتن مشتری‌های باارزش خیلی موثره. وقتی شما خریداران پرتکرار رو شناسایی میکنین و با تشخیص خریدهای مداومشون و پاداش دادن به اونها با پیشنهادهای هدفمند، وفاداریشون رو تقویت میکنین، میتونین به طور قابل توجهی روابط با مشتری رو بهتر کنین و نرخ حفظ مشتری رو بالا ببرین.

    تیم شرکت «Neptune.AI» با شناسایی و درگیر کردن فعالانه مشتری‌های در معرض خطر (At-risk) قبل از اینکه اونها رو از دست بدن، تونستن نرخ ریزش مشتری (Churn) رو ۱۵ درصد کاهش بدن.

    نکته کاربردی: از امتیازهای RFM به عنوان یه سیستم هشدار اولیه استفاده کن. امتیازهای در حال کاهش اغلب نشونه خطر ریزش مشتری هستن، حتی قبل از اینکه معیارهای دیگه مشکلی رو نشون بدن.

    ۳. کمپین‌های بازاریابی موثرتر

    یه فایده جالب RFM اینه که بازاریابی باهاش چقدر کارآمدتر میشه. «آنی قازاریان» از شرکت «Neptune.AI» میگه: «بعد از تقسیم‌بندی بر اساس امتیازهای RFM، نرخ‌های تعامل ما بیش از ۲۰ درصد افزایش پیدا کرد»، به خصوص توی گروه مشتری‌های با تازگی و تکرار بالا.

    تحلیل RFM این امکان رو میده که پیام‌رسانی هدفمندتر، زمان‌بندی ارتباطات بهتر، پیشنهادهای مرتبط‌تر و کاهش اتلاف بودجه بازاریابی داشته باشیم. به جای اینکه یه پیام کلی رو برای همه بفرستیم، میتونیم پیام‌های خاصی رو برای گروه‌های خاصی از مشتری‌ها بفرستیم که احتمال پاسخگویی‌شون خیلی بیشتره.

    ۴. تجربه مشتری بهتر

    توی بازار امروز، شخصی‌سازی دیگه یه چیز لوکس نیست، یه انتظاره. تحقیقات شرکت «Salesforce» نشون میده که ۷۳ درصد از مشتری‌ها انتظار دارن شرکت‌ها نیازها و انتظارات منحصربه‌فرد اونها رو درک کنن. تحلیل RFM کمک میکنه این انتظار برآورده بشه.

    جالبه بدونی که ۵۶ درصد از مصرف‌کننده‌ها بعد از دریافت تجربه‌های شخصی‌سازی شده، به خریداران تکراری تبدیل میشن. درک بهتر مشتری مستقیما به نتایج تجاری بهتر منجر میشه.

    نکته کاربردی: از دیدگاه‌های RFM استفاده کن تا نه تنها بازاریابی، بلکه رویکرد خدمات مشتری رو هم تنظیم کنی. مشتری‌های با ارزش بالا اغلب به گزینه‌های پشتیبانی ویژه نیاز دارن.

    ۵. تخصیص بهتر منابع

    در نهایت، RFM به کسب‌وکارها کمک میکنه تا تصمیمات هوشمندانه‌تری در مورد اینکه زمان و منابعشون رو کجا سرمایه‌گذاری کنن، بگیرن. تیم «کش مریل» هر سه ماه یک‌بار معیارهای تقسیم‌بندی رو بازبینی میکنن تا با تغییر رفتار مشتری‌ها، هدف‌گیری بهتری داشته باشن و مطمئن بشن که تلاش‌هاشون روی امیدوارکننده‌ترین فرصت‌ها متمرکز شده.

    تخصیص موثرتر منابع یعنی بهینه‌سازی هزینه‌های بازاریابی، تقویت تلاش‌های خدمات مشتری، هدف‌گیری دقیق‌تر تبلیغات و استفاده از اتوماسیون در جایی که بیشترین منطق رو داره. ردیابی مداوم پاسخ بخش‌های مختلف به سرمایه‌گذاری‌های متفاوت، امکان بهبود مستمر و کارایی کلی بهتر رو فراهم میکنه.

    با وجود همه این اطلاعات مفیدی که از طریق تحلیل RFM به دست میاد، شرکت‌ها باید این رو هم در نظر بگیرن که حتی بهترین مشتری‌ها هم دوست ندارن بیش از حد با پیام‌های تبلیغاتی بمباران بشن و مشتری‌های با رتبه پایین‌تر رو هم میشه با تلاش‌های بازاریابی بیشتر، پرورش داد. RFM مثل یه عکس فوری از مشتری‌ها عمل میکنه و ابزاری برای اولویت‌بندی پرورش اونهاست، اما نباید به عنوان مجوزی برای تکرار همون تکنیک‌های فروش قدیمی و همیشگی در نظر گرفته بشه.

    تحلیل RFM در عمل: نگاهی به گزارش یک ابزار واقعی (Klaviyo)

    حالا که تئوری ماجرا رو یاد گرفتیم، بیایم ببینیم توی دنیای واقعی چطور کار میکنه. خیلی از پلتفرم‌های بازاریابی ابزارهای تحلیل RFM رو به صورت آماده دارن. یکی از این پلتفرم‌ها «Klaviyo» هست. ما میخوایم با هم نگاهی به گزارش RFM توی این پلتفرم بندازیم تا ببینیم این مفاهیم چطور به نمودار و عدد و رقم تبدیل میشن. این گزارش به شما کمک میکنه تا دید عمیق‌تری نسبت به رفتار خرید مشتری‌هاتون به دست بیارین. گزارش RFM داده‌هایی در مورد اینکه یه مشتری چقدر به تازگی خرید کرده، در کل چند وقت یک‌بار خرید میکنه و معمولا چقدر برای هر معامله خرج میکنه، ارائه میده. بعد Klaviyo این داده‌ها رو با هم ترکیب میکنه تا مشخص کنه یه پروفایل مشتری بیشتر به کدوم گروه مشتری (مثلا مشتری‌های وفادار) شبیهه.

    این دیدگاه‌ها خیلی مفیدن چون میتونن استراتژی‌های بازاریابی شما رو بهینه کنن، از جمله اینکه چطور پیام‌ها رو شخصی‌سازی کنین، چطور خریدهای تکراری رو تشویق کنین، هر چند وقت یک‌بار و کی پیام بدین و غیره. علاوه بر این، برای اون دسته از مشتری‌ها یا بخش‌هایی که ممکنه در معرض خطر باشن، میتونین از این دیدگاه‌ها برای راه‌اندازی کمپین‌های بازگرداندن مشتری (winback) و کاهش ریزش استفاده کنین.

    قبل از شروع کار با گزارش RFM

    برای اینکه گزارش RFM شما درست کار کنه و داده‌های معنی‌داری بهتون بده، چند تا پیش‌نیاز وجود داره:

    1. باید حداقل ۵۰۰ مشتری داشته باشین که سفارشی ثبت کردن. این به معنی تعداد کل پروفایل‌ها نیست، بلکه تعداد افرادیه که واقعا از کسب‌وکار شما خرید کردن.
    2. باید یه یکپارچه‌سازی با فروشگاه اینترنتی داشته باشین (مثل Shopify, BigCommerce, Magento و غیره) یا از API خود Klaviyo برای ارسال سفارش‌های ثبت شده استفاده کنین.
    3. باید حداقل ۱۸۰ روز سابقه سفارش داشته باشین و توی ۳۰ روز گذشته هم سفارش‌هایی ثبت شده باشه.
    4. باید حداقل تعدادی مشتری داشته باشین که ۳ سفارش یا بیشتر ثبت کردن.

    یادتون باشه که فقط نقش‌های کاربری خاصی مثل Owners، Admins، Managers و Analysts میتونن به این گزارش دسترسی داشته باشن.

    تغییرات و به‌روزرسانی‌های جدید (از ۲ می ۲۰۲۴)

    از تاریخ ۲ می ۲۰۲۴، گزارش RFM ویژگی‌ها و تنظیمات جدیدی رو معرفی کرده. این تغییرات هم برای مشتری‌های قدیمی و هم برای مشتری‌های جدید مهمه.

    تغییرات ویژگی‌های پروفایل (Profile properties):

    گزارش RFM سه تا ویژگی جدید داره. از ۲ می ۲۰۲۴، Klaviyo این ویژگی‌های جدید رو معرفی کرد و بعدا در ۲۱ می، به طور خودکار سگمنت‌های شما رو به‌روز کرد تا از این ویژگی‌های جدید استفاده کنن و مقادیر قدیمی رو حذف کرد.

    ویژگی قدیمی (Old property)ویژگی جدید (New property)چی رو اندازه میگیره؟ملاحظات اضافی
    $current_month_rfm_groupCurrent RFM groupگروه RFM که پروفایل در حال حاضر به اون تعلق داره.
    $previous_month_rfm_groupPrevious RFM groupآخرین گروه RFM متفاوتی که پروفایل قبل از گروه فعلیش به اون تعلق داشته.تا زمانی که گروه RFM یه پروفایل تغییر نکنه، گروه RFM قبلیش به صورت «ناشناخته» (Unknown) نشون داده میشه.
    N/ARFM group last changedمُهر زمانی که پروفایل از گروه RFM قبلی به گروه RFM فعلی منتقل شده. این فقط وقتی ظاهر میشه که گروه RFM یه پروفایل تغییر کنه.
    زمان تازه‌سازی ویژگی‌های پروفایل:

    علاوه بر این، ویژگی‌های RFM به جای اول هر ماه، هر شب (هر ۲۴ ساعت) تازه‌سازی میشن. این یعنی Klaviyo هر ۲۴ ساعت یک‌بار به‌روزرسانی‌ها رو بررسی میکنه و اگه این ویژگی‌های RFM روی یه پروفایل تغییر کرده باشن، شما این تغییرات رو میبینین. اما اگه شما تنظیمات RFM خودتون رو تغییر بدین، تغییرات ویژگی‌های پروفایل ظرف ۲ ساعت منعکس میشن.

    یه نکته مهم اینه که داشبورد RFM فورا به‌روز میشه، ولی تغییرات روی رکورد یه پروفایل با تاخیر (هر ۲۴ ساعت) به‌روز میشه. بنابراین، ممکنه تفاوت‌هایی توی تعداد افراد هر گروه RFM توی داشبورد ببینین که هنوز روی پروفایل‌هاشون منعکس نشده.

    برای مشتری‌های جدیدی که بعد از ۲ می ۲۰۲۴ به این سیستم اضافه شدن، نیازی به نگرانی در مورد انتقال به ویژگی‌های جدید نیست چون اینا از اول به صورت استاندارد براشون فعاله.

    کارت‌های مختلف در گزارش RFM

    وقتی وارد گزارش RFM میشین، با چند تا کارت یا بخش مختلف روبرو میشین که هر کدوم اطلاعات خاصی رو بهتون نشون میدن.

    ۱. کارت «مقایسه توزیع مشتریان» (Compare distribution of customers):

    این کارت چند تا چیز رو بهتون نشون میده:

    1. گروه‌های RFM شما رو میشکافه و تحلیل میکنه.
    2. نشون میده کدوم مشتری‌ها به هر گروه اضافه یا ازش حذف شدن.
    3. تغییر درصدی هر گروه رو توی یه بازه زمانی مشخص نشون میده.

    این کارت برای دیدن اینکه مشتری‌ها چطور بین گروه‌های مختلف تقسیم شدن و اینکه آیا تلاش‌های بازاریابی فعلی شما تاثیری داشته یا نه، خیلی مفیده. این کارت سه تا تب مختلف داره:

    1. تب مشتریان (Customers): این تب گروه‌های مشتری شما رو بر اساس تاریخ توی یه نمودار میله‌ای نشون میده. سمت چپ، گروه مشتری‌ای که Klaviyo تعیین کرده قرار داره با یه میله آبی که نماینده تاریخ شروع و یه میله سبز که نماینده تاریخ پایان بازه زمانی گزارش شماست. اینجا میتونین مقایسه کنین که گروه‌های مشتری شما در طول یه دوره چطور تغییر کردن. با نگه داشتن ماوس روی هر کدوم از میله‌ها، میتونین تاریخ شروع و پایان، تعداد پروفایل‌های اون گروه و درصدی که این گروه از کل گروه‌ها تشکیل میده رو ببینین.
    2. تب اضافه یا حذف شده (Added or dropped): این تب نمودارهای میله‌ای برای هر گروه مشتری و هر تغییری که بین تاریخ شروع و پایان گزارش شما رخ داده رو نشون میده. شما میتونین تعداد پروفایل‌های اضافه شده (بخش فیروزه‌ای هر میله) یا حذف شده (بخش قرمز هر میله) از هر گروه مشتری رو بررسی کنین. این نمودار برای بررسی کل اضافات و حذفیات هر گروه و اینکه کجا باید تلاش‌های بازاریابی‌تون رو متمرکز کنین، مفیده.
    3. تب تغییر درصدی (Percentage change): این تب داده‌های هر گروه مشتری رو بر اساس تاریخ شروع و پایان گزارشتون نشون میده. این جدول تعداد کل پروفایل‌های هر گروه، درصدی که این گروه از کل گروه‌ها تشکیل میده و همچنین تغییرات درصدی (مثبت یا منفی) پروفایل‌های حذف یا اضافه شده برای هر گروه رو نشون میده.
    ۲. کارت «تغییر گروه در طول زمان» (Group change over time):

    این کارت یه نمایش بصری از گروه‌های مشتری شما و حرکت‌های احتمالی مشتری‌ها بین این گروه‌ها از تاریخ شروع تا پایان رو فراهم میکنه.

    1. سمت چپ کارت، همه گروه‌های مشتری در تاریخ شروع گزارش شما قرار دارن.
    2. سمت راست کارت، همه گروه‌های مشتری در تاریخ پایان گزارش شما قرار دارن.
    3. خطوطی که بین این دو تاریخ کشیده شدن، حرکت مشتری‌ها رو به تصویر میکشن و نشون میدن که آیا اونها توی همون گروه میمونن یا به خاطر رفتار خریدشون به گروه دیگه‌ای منتقل میشن.

    این کارت برای کشف اینکه آیا الگوهایی در مسیرهای مشتری وجود داره یا نه، به خصوص جاهایی که مشتری‌ها ممکنه در طول زمان خریدهاشون رو متوقف کنن، خیلی کاربردیه. مثلا اگه خیلی از مشتری‌های «وفادار» (Loyal) شما عمدتا به گروه‌های پایین‌تر رفتن و به گروه «قهرمانان» (Champions) نرسیدن، این ممکنه نشونه‌ای باشه که باید قبل از اینکه احتمالا این پروفایل‌ها رو از دست بدین، دوباره باهاشون تعامل کنین. با نگه داشتن ماوس روی اسم هر گروه، میتونین مسیرهای مشتری و تعداد کل حرکت‌های پروفایل به داخل یا خارج از هر گروه رو ببینین. همچنین با نگه داشتن ماوس روی هر کدوم از مسیرها یا خطوط خاص وسط نمودار، میتونین تعداد پروفایل‌هایی که از یه گروه به گروه دیگه میرن رو بررسی کنین.

    ۳. کارت «عملکرد میانه» (Median performance):

    این کارت نمایی از عملکرد میانه (median) برای هر گروه مشتری رو ارائه میده. با کلیک کردن بین تب‌های «تاریخ شروع» و «تاریخ پایان» روی این کارت، میتونین عملکرد میانه رو بر اساس هر تاریخ و معیارهای کلیدی (یعنی روزهای گذشته از خرید، تعداد سفارش خرید و درآمد سفارش ثبت شده) ببینین.

    دونستن داده‌های عملکرد میانه به شما کمک میکنه تا نقطه وسط همه داده‌هاتون و تمایلات مرکزی رفتارهای مشتری‌هاتون رو بفهمین، به خصوص اگه داده‌های پرت یا غیریکنواخت داشته باشین. مثلا اگه شما خریدهای با ارزش بالا و پرتکرار و در عین حال خریدهای با ارزش پایین و کم‌تکرار داشته باشین، دیدن نقطه تلاقی وسط که بیشتر سفارش‌ها معمولا کی اتفاق میفتن و ارزششون چقدره، میتونه مفید باشه.

    شخصی‌سازی گزارش RFM

    به طور پیش‌فرض، گزارش RFM شما تاریخ شروع رو ۳۰ روز قبل از روز فعلی و تاریخ پایان رو روز فعلی تنظیم میکنه. همچنین به طور خودکار امتیازهای RFM شما رو با استفاده از آستانه‌هایی که منحصربه‌فرد حساب شماست، تعیین میکنه. اما شما میتونین این موارد رو تنظیم کنین و گزارشتون رو متناسب با نیازهای خاص ردیابی RFM خودتون تغییر بدین.

    1. انتخاب تاریخ شروع و پایان: بالای گزارشتون، تاریخ شروع و پایان رو از انتخابگر تقویم انتخاب کنین. شما میتونین هر تاریخی رو انتخاب کنین، به شرطی که تاریخ شروع قبل از تاریخ پایان باشه. به‌روز کردن تاریخ‌ها باعث محاسبه مجدد خودکار همه داده‌ها و گروه‌ها میشه.
    2. انتخاب معیار تبدیل متفاوت: به طور پیش‌فرض، گزارش RFM شما از پراستفاده‌ترین آمار «سفارش ثبت شده» (Placed order) برای حساب شما برای محاسبه امتیازهای اولیه RFM استفاده میکنه. بیشتر شرکت‌ها فقط یه آمار «سفارش ثبت شده» دارن، ولی بعضی‌ها ممکنه چند تا داشته باشن (مثلا اگه بیش از یه یکپارچه‌سازی داشته باشن). شما میتونین این رو به یه معیار مبتنی بر ارزش دیگه از یکپارچه‌سازی تجارت الکترونیک خودتون تغییر بدین. برای این کار باید به «تنظیمات پیشرفته» (Advanced settings) برین و از بخش «معیار تبدیل» (Conversion Metric) یه گزینه دیگه رو انتخاب کنین.
    تنظیم مقادیر RFM:

    ممکنه بخواین مقادیر RFM که از داده‌هاتون به دست اومده رو تنظیم کنین تا به انواع خاصی از مشتری‌ها نگاه کنین. مثلا ممکنه بخواین گزارشتون به هزینه‌های کل بالاتر مشتری‌ها نگاه کنه. تنظیم یه امتیاز یا صدک بالاتر زیر تعریف «ارزش مالی» (Monetary)، گزارشی از مشتری‌های با هزینه بالاتر در طول زمان تولید میکنه. شما دو تا گزینه برای تنظیم مقادیر RFM دارین:

    1. تغییر امتیازهای RFM با استفاده از صدک‌ها (percentiles): این روش کنترل دقیقی روی درصدهای خاصی که امتیازها و گروه‌بندی مشتری شما رو تولید میکنن، فراهم میکنه. مثلا ممکنه بخواین فقط به مشتری‌هایی نگاه کنین که خیلی زیاد خرید میکنن، پس میتونین حداقل صدک تکرار (frequency) رو روی ۷۵ درصد تنظیم کنین. این کار باعث میشه فقط اون مشتری‌هایی که توی صدک ۷۵ به بالا هستن، امتیاز ۳ توی گزارشتون بگیرن و گزارش رو به سمت تمرکز فقط روی اون خریداران خیلی پرتکرار منحرف کنه.
    2. تغییر امتیازهای RFM با استفاده از مقادیر (values): این روش به شما اجازه میده تا امتیازدهی Klaviyo که منجر به گروه‌بندی مشتری شما میشه رو کنترل کنین. از اونجایی که شما مشتری‌هاتون رو بهتر میشناسین، شخصی‌سازی امتیازها میتونه به شما کمک کنه تا بهتر با رفتارهای خاص اونها هماهنگ بشین. مثلا میتونین مقدار تکرار ۴ خرید رو برای اختصاص دادن امتیاز بالا تنظیم کنین. این یعنی هر کسی که ۴ قلم یا بیشتر خرید کنه، به طور خودکار مقدار ۳ رو دریافت میکنه. این اگه بخواین روی خریداران خیلی پرتکرار توی گزارشتون تمرکز کنین، مفیده. با این حال، برای کنترل دقیق روی درصدها و داده‌ها، استفاده از صدک‌ها ممکنه سودمندتر باشه.

    دیدن آمار RFM برای یک پروفایل فردی

    علاوه بر دیدگاه‌هایی که توی گزارش اصلی RFM ارائه میشه، شما میتونین داده‌ها و گروه‌بندی RFM رو برای پروفایل‌های فردی هم بررسی کنین. برای این کار، از کارت «تحلیل RFM» روی هر پروفایل استفاده میکنین. این کارت شامل موارد زیره:

    • گروه RFM فعلی پروفایل.
    • گروه RFM قبلی پروفایل برای مقایسه.
    • مُهر زمانی آخرین تغییر گروه RFM.
    • داده‌های مربوط به تعداد تبدیل‌ها و درآمد بالقوه.

    چطور یک تحلیل RFM قدم به قدم انجام بدیم؟

    حالا که با ابزارها هم آشنا شدیم، بیاین یک راهنمای کلی برای انجام تحلیل RFM رو با هم مرور کنیم. این مراحل رو میشه با ابزارهای مختلفی از اکسل ساده گرفته تا نرم‌افزارهای هوش تجاری پیشرفته انجام داد.

    قدم اول: جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها

    با جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های درست مشتری شروع کنین. این قدم بنیادی اغلب کل تحلیل رو میسازه یا خراب میکنه. به گفته «آنی قازاریان»، «به دست آوردن داده‌های تمیز و یکپارچه نیاز به تلاش اولیه قابل توجهی داشت، به خصوص که داده‌های مشتری در چندین سیستم پراکنده بود».

    تحلیل RFM موفق با جمع‌آوری نقاط داده ضروری شروع میشه، مثل:

    • تاریخ‌های خرید برای هر مشتری.
    • تعداد خریدها برای هر مشتری.
    • کل هزینه برای هر مشتری.
    • شناسه‌های مشتری (مثل ایمیل، شناسه مشتری).

    نکته مهم در مورد حریم خصوصی داده‌ها: با توجه به اینکه ۷۵ درصد از مصرف‌کننده‌ها حریم خصوصی داده‌ها رو یک حق انسانی میدونن، حیاتیه که تحلیل RFM رو مسئولانه پیاده‌سازی کنین. فقط ۵۱ درصد از مصرف‌کننده‌ها به برندها در مورد امنیت داده‌ها اعتماد دارن. پس با شیوه‌های محکم حفظ حریم خصوصی و حاکمیت داده‌ها شروع کنین تا اون اعتماد لازم رو بسازین.

    قدم دوم: ایجاد چارچوب امتیازدهی

    قبل از اینکه شروع به امتیازدهی به مشتری‌ها کنین، باید یه چارچوب تنظیم کنین که برای مدل کسب‌وکار شما منطقی باشه. این یعنی تعریف کنین که «اخیر»، «مکرر» و «با ارزش بالا» در زمینه کسب‌وکار شما چه معنایی دارن. «کش مریل» توضیح میده: «ما این‌ها رو عمدتا بر اساس توزیع داده‌ها تعیین میکنیم، اغلب با تقسیم‌بندی چارکی هر پارامتر RFM برای مشتری‌های رده بالا و پایین. مثلا ۲۵ درصد بالای تازگی، بالاترین امتیاز رو در اون دسته میگیرن و به همین ترتیب».

    تصمیمات کلیدی شامل این موارد میشه:

    • مقیاس امتیازدهی (معمولا ۱ تا ۵ برای هر جزء).
    • دوره‌های زمانی برای تازگی.
    • آستانه‌های تکرار خرید.
    • محدوده‌های ارزش مالی.

    به گفته «رونان والش»، مدیرعامل Digital Trawler، توصیه میشه حداقل شش تا دوازده ماه داده مشتری داشته باشین تا آستانه‌های امتیازدهی معنی‌داری ایجاد کنین.

    قدم سوم: راه‌اندازی اتوماسیون

    تحلیل RFM مدرن یه فرآیند دستی و یک‌باره نیست؛ باید پویا و خودکار باشه. تیم «قازاریان» در Neptune.AI با یکپارچه‌سازی تحلیلشون با مجموعه فناوری موجودشون به موفقیت رسیدن.

    اتوماسیون باید به‌روزرسانی‌های روزانه امتیازها، انتقال بخش‌ها، فعال‌کننده‌های ارتباطات و ردیابی عملکرد رو مدیریت کنه. این فرآیند مداوم، تحلیل RFM رو تازه و هماهنگ با آخرین رفتار مشتری نگه میداره و به کسب‌وکارها اجازه میده تا به سرعت با هر تغییری که پیش میاد، سازگار بشن.

    قدم چهارم: توسعه یک استراتژی تقسیم‌بندی (Segmentation)

    حالا وقتشه که بخش‌های مشتری معنی‌داری ایجاد کنین. تقسیم‌بندی موفق فقط در مورد گروه‌بندی اعداد نیست، بلکه در مورد درک الگوهای رفتار مشتریه. تیم «والش» در Digital Trawler با «شناسایی کسانی که احتمال ریزش بالایی داشتن و هدف قرار دادن فعالانه اونها» به افزایش ۱۵ درصدی در حفظ مشتری دست پیدا کردن.

    برخی از بخش‌های رایج (Customer Segments) عبارتند از:

    • مشتری‌های VIP یا نهنگ‌ها (Whales): بزرگترین مشتری‌ها با امتیازهای بالا (مثلا ۵،۵،۵) در هر سه فاکتور که باید با تبلیغات ویژه هدف قرار بگیرن تا فعال بمونن.
    • مشتری‌های جدید (New customers): مشتری‌هایی با تازگی بالا و تکرار پایین (مثلا ۱،X،۵). یه پیگیری هدفمند ممکنه اونها رو به مشتری‌های تکراری تبدیل کنه.
    • مشتری‌های از دست رفته (Lapsed customers): مشتری‌هایی با تازگی پایین اما ارزش بالا (مثلا X،۵،۱) که زمانی مشتری‌های باارزشی بودن ولی دیگه خرید نمیکنن. یه پیام هدفمند ممکنه اونها رو دوباره فعال کنه.
    • وفاداران بالقوه (Potential loyalists): تازگی بالا ولی تکرار پایین‌تر.
    • مشتریان در معرض خطر (At-risk customers): امتیازهای تازگی در حال کاهش.
    • مشتریان وفادار فعال با هزینه کم (Lowest-Spending Active Loyal Customers): اینها مشتری‌های تکراری هستن که فعال و وفادارن، ولی کم خرج میکنن.

    قدم پنجم: پیاده‌سازی اقدامات هدفمند

    قدم نهایی، تبدیل تحلیل شما به عمله. انجام حرکات هدفمند بر اساس تحلیلتون میتونه به شما کمک کنه بودجه بازاریابی‌تون رو عاقلانه‌تر خرج کنین، از منابع خدمات مشتری بهتر استفاده کنین، تبلیغاتی ایجاد کنین که واقعا تاثیرگذار باشن و از اتوماسیون به طور کامل بهره‌برداری کنین. ایده خوبیه که به طور منظم معیارهای تقسیم‌بندی‌تون رو بررسی کنین تا مطمئن بشین استراتژی‌هاتون با خواسته‌ها و نیازهای مشتری‌ها همگام باقی میمونه.

    محدودیت‌های RFM و رویکردهای مدرن

    استفاده از مدل‌سازی RFM میتونه دیدگاه‌های باارزشی در مورد مشتری‌ها ارائه بده. اما خیلی از فاکتورهای دیگه در مورد مشتری رو در نظر نمیگیره.

    • بازاریابی هدفمند عمیق ممکنه از نوع کالای خریداری شده یا پاسخ‌های مشتری به کمپین‌ها هم به عنوان فاکتور استفاده کنه.
    • اطلاعات دموگرافیک مشتری مثل سن، جنسیت و قومیت هم در تحلیل RFM پوشش داده نمیشه.
    • علاوه بر این، RFM فقط از داده‌های تاریخی در مورد مشتری‌ها استفاده میکنه و ممکنه فعالیت آینده مشتری رو پیش‌بینی نکنه.

    روش‌های پیش‌بینی‌کننده ممکنه بتونن رفتار آینده مشتری رو که تحلیل RFM نمیتونه، شناسایی کنن. مثلا، فناوری‌های هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) دارن تحلیل RFM رو با خودکارسازی فرآیند تقسیم‌بندی و امکان پیش‌بینی‌های دقیق‌تر از رفتار آینده مشتری، متحول میکنن. این فناوری‌ها میتونن الگوهای ظریفی رو در داده‌های مشتری کشف کنن و دیدگاه‌هایی فراتر از تحلیل دستی ارائه بدن.

    علاوه بر این، اندازه‌گیری تعامل فراتر از معامله هم حیاتیه. این شامل اندازه‌گیری تعاملات رسانه‌های اجتماعی، استفاده از اپلیکیشن و بازدید از وب‌سایت میشه. با درک این موضوع، تحلیل RFE (تازگی، تکرار، تعامل – Recency, Frequency, Engagement) به عنوان یه جایگزین قدرتمند برای کسب‌وکارهایی که روی کانال‌های دیجیتال تمرکز دارن، ظهور کرده. ادغام معیارهای تعامل دیجیتال با فاکتورهای سنتی RFM، نمای جامعی از رفتار مشتری ارائه میده.

    مثال‌های واقعی از موفقیت با RFM

    برای نشون دادن قدرت تحلیل RFM، بیاین ببینیم چند تا شرکت مختلف چطور تعامل با مشتری و عملکرد کسب‌وکارشون رو با استفاده از این رویکرد متحول کردن.

    • یک شرکت SaaS که حفظ مشتری رو ۱۵ درصد افزایش داد:
      «رونان والش» از Digital Trawler داستان یه ارائه‌دهنده SaaS (نرم‌افزار به عنوان سرویس) B2B با حدود ۲۰۰۰ مشتری فعال رو به اشتراک گذاشت. نقطه عطف، شخصی‌سازی پیشنهادها بر اساس داده‌های تعامل اخیر مشتری‌ها بود. با این کار، تونستن مشتری‌ها رو تشویق کنن تا به طرح‌های اشتراک پریمیوم ارتقا پیدا کنن. این استراتژی متمرکز منجر به افزایش ۱۵ درصدی در حفظ مشتری و افزایش ۱۰ درصدی در میانگین ارزش سفارش (AOV) شد.
    • یک خرده‌فروش مد که تعامل رو احیا کرد:
      یه برند تجارت الکترونیک مد، یه کمپین سه ماهه طراحی کرد تا باارزش‌ترین خریدارانش رو هدف قرار بده. به گفته «کش مریل» از Zibtek، «ما روی خریداران باارزشی که به تازگی خرید کرده بودن، تمرکز کردیم. برش‌های RFM سفارشی به ما کمک کرد تا بخش‌هایی با پتانسیل درآمد بالا رو هدف قرار بدیم و همزمان مشتری‌های در معرض خطر رو شناسایی کنیم». این تمرکز استراتژیک منجر به افزایش ۲۵ درصدی در عملکرد کمپین شد.
    • شرکت Neptune.AI که تعامل کاربر رو تقویت کرد:
      این شرکت برای درگیر نگه داشتن کاربران با چالش روبرو بود. موفقیت اونها واقعا از ایجاد محتوای آموزشی و وبینارهای هدفمند برای کاربران در گروه «تازگی بالا، تکرار بالا» ناشی شد. در نتیجه، نرخ تعامل ۲۰ درصد بالا رفت، ریزش مشتری ۱۵ درصد کاهش یافت و ارزش طول عمر مشتری ۱۰ درصد افزایش پیدا کرد.
    • یک کمپین بازگرداندن مشتری در خرده‌فروشی:
      یه کسب‌وکار خرده‌فروشی با یه مشکل رایج روبرو بود: گروهی از مشتری‌ها بین ۶ تا ۱۲ ماه غیرفعال بودن. شرکت با استفاده از تحلیل RFM، یه کمپین چهار ماهه برای بازگرداندن اونها راه‌اندازی کرد. اونها ۱۵۰۰ مشتری غیرفعال رو شناسایی کردن و با انگیزه‌ها و محتوای شخصی‌سازی شده باهاشون تماس گرفتن. نتیجه چشمگیر بود: ۲۲ درصد از اون مشتری‌ها برگشتن و تفاوت محسوسی در درآمد فصلیشون ایجاد کردن.

    پرسش و پاسخ‌های متداول

    حالا که با کلیات ماجرا آشنا شدیم، ممکنه یه سری سوال توی ذهنتون شکل گرفته باشه. بیاین به چند تا از سوال‌های رایج جواب بدیم.

    ۱. پس تحلیل RFM فقط برای فروشگاه‌های آنلاین و کسب‌وکارهای بزرگ خوبه؟

    اصلا اینطور نیست. همونطور که اشاره کردیم، سازمان‌های غیرانتفاعی و خیریه‌ها هم به شدت از RFM برای شناسایی بهترین اهداکننده‌هاشون استفاده میکنن. هر کسب‌وکاری که داده‌های تراکنش مشتری‌هاش رو داشته باشه (کی خریدن، چند بار خریدن و چقدر خرج کردن)، میتونه از RFM استفاده کنه. حتی کسب‌وکارهایی که مستقیما با پول سر و کار ندارن، مثل وب‌سایت‌ها یا اپلیکیشن‌هایی که به تعداد بازدید یا تعامل کاربر اهمیت میدن، میتونن از نسخه جایگزین به اسم RFE (تازگی، تکرار، تعامل) استفاده کنن.

    ۲. این امتیازدهی ۱ تا ۵ رو خودمون باید تعیین کنیم یا استاندارده؟

    این امتیازدهی کاملا به کسب‌وکار شما بستگی داره. شما باید بر اساس داده‌های خودتون تصمیم بگیرین که مثلا «تازگی» بالا برای شما چه معنایی داره. آیا خرید در ۳۰ روز گذشته امتیاز ۵ میگیره یا در ۱۰ روز گذشته؟ این رو خودتون با تحلیل داده‌ها و شناخت کسب‌وکارتون تعیین میکنین. ابزارهایی مثل Klaviyo این کار رو به صورت خودکار با استفاده از صدک‌ها انجام میدن، ولی به شما اجازه شخصی‌سازی هم میدن تا بتونین مقادیر دلخواه خودتون رو وارد کنین.

    ۳. بهترین امتیاز RFM چنده و با اون مشتری‌ها باید چیکار کنیم؟

    بهترین امتیاز، بالاترین امتیاز در هر سه دسته است. اگه مقیاس شما ۱ تا ۵ باشه، امتیاز ۵۵۵ ایده‌آل‌ترین حالته. اینها «قهرمانان» یا «نهنگ‌های» شما هستن. با این مشتری‌ها باید مثل طلا رفتار کنین. بهشون پیشنهادهای انحصاری بدین، کاری کنین که احساس خاص بودن کنن و ازشون به عنوان حامیان برندتون استفاده کنین. اما یادتون باشه که نباید با پیام‌های زیاد و بی‌ربط خسته‌شون کنین. هدف، عمیق‌تر کردن رابطه است، نه فقط فروش بیشتر.

    ۴. اگه یه مشتری فقط یه بار ولی خیلی زیاد خرید کنه، تکلیفش چیه؟

    این یه سناریوی خیلی رایجه و دقیقا جاییه که قدرت تقسیم‌بندی RFM مشخص میشه. این مشتری توی دسته «مشتری‌های جدید با هزینه بالا» (High-spending New Customers) قرار میگیره. اینها پتانسیل بالایی دارن تا به بهترین مشتری‌های شما تبدیل بشن. شما باید با دقت این مشتری‌ها رو پرورش بدین. کاری کنین که احساس ارزشمندی کنن و بهشون انگیزه‌های عالی بدین تا به تعامل با برند شما ادامه بدن و خرید دومشون رو انجام بدن.

    ۵. آیا RFM به تنهایی برای فهمیدن همه چیز در مورد مشتری کافیه؟

    خیر. RFM یه روش قدرتمند و ساده است، اما کامل نیست. این روش به شما نمیگه مشتری‌ها چرا اینطور رفتار میکنن. به اطلاعات دموگرافیک (سن، جنسیت و…) یا اینکه چه محصولاتی خریدن، کاری نداره. برای همین، بهترین کار اینه که RFM رو در کنار روش‌های تحلیلی دیگه و ابزارهای مدرن مثل هوش مصنوعی و یادگیری ماشین استفاده کنین تا یه تصویر ۳۶۰ درجه و کامل از مشتری‌هاتون به دست بیارین.

    منابع

    • [2] Recency, Frequency, Monetary Value (RFM)
    • [4] RFM Segmentation, Analysis & Model Marketing | Optimove
    • [6] RFM Analysis: A Data-Driven Approach to Customer Segmentation
    • [1] What Is Recency, Frequency, Monetary Value (RFM) in Marketing?
    • [3] What is RFM analysis (recency, frequency, monetary)? | Definition from TechTarget
    • [5] Getting started with the recency, frequency, and monetary (RFM) analysis report | Klaviyo Help Center

    باکس راهنمای انتشار محتوا

    عناوین پیشنهادی

    • تحلیل RFM: راهنمای جامع شناخت عمیق، طبقه‌بندی و افزایش وفاداری مشتریان
    • ۷ گام طلایی با تحلیل RFM: از طبقه‌بندی مشتری تا جهش سود و ROI کسب‌وکار
    • بهبود ROI با تحلیل RFM: استراتژی‌های کاربردی برای جذب و نگهداری مشتریان ارزشمند

    عناوین پیشنهادی گوگل

    • تحلیل RFM: راز ۷X افزایش فروش و وفاداری مشتری!
    • چگونه با RFM، مشتریان ارزشمند را شناسایی و حفظ کنیم؟
    • RFM: راهکار هوشمند برای جهش ROI و رشد کسب‌وکارتان!

    ۱۵ هشتگ فارسی

    RFM, تحلیل مشتری, بازاریابی, وفاداری مشتری, سگمنتیشن, داده کاوی, دیجیتال مارکتینگ, حفظ مشتری, ارزش طول عمر مشتری, استراتژی بازاریابی, هوش تجاری, CRM, افزایش فروش, رفتار مشتری, Klaviyo

    برای تصویر در گوگل

    • RFM analysis infographic
    • customer segmentation model
    • marketing data analytics dashboard
    • customer loyalty strategy chart
    • recency frequency monetary value

    توییت‌ها

    • تاحالا فکر کردین چرا بعضی کسب‌وکارها انگار ذهن مشتری‌هاشون رو می‌خونن؟ جوابش تحلیل RFM هست! این مدل با بررسی تازگی، تکرار و ارزش مالی خریدهای مشتری، بهتون کمک می‌کنه مشتری‌های باارزش رو شناسایی و حفظ کنید تا درآمدتون بیشتر بشه. یه ابزار فوق‌العاده برای رشد هر کسب‌وکار.
    • چطور با تحلیل RFM، مشتری‌های VIP خودمون رو پیدا کنیم و از ریزش مشتری‌های در معرض خطر جلوگیری کنیم؟ مراحل ساده‌ست: داده‌ها رو جمع کن، سیستم امتیازدهی بساز، اتوماسیون کن، تقسیم‌بندی کن و اقدامات هدفمند انجام بده. با این روش، کمپین‌های بازاریابی‌تون ۲۰٪ بهتر میشه!
    • تحلیل RFM یه ابزار بازاریابی عالیه، ولی تنها راه حل نیست! این مدل سه تا فاکتور اصلی (تازگی، تکرار، ارزش مالی) رو بررسی می‌کنه و توی حفظ مشتری و افزایش ROI عالیه. اما محدودیت‌هایی هم داره، مثلاً اطلاعات دموگرافیک رو پوشش نمیده. بهتره با هوش مصنوعی و RFE تکمیلش کنیم.
    • با RFM، دیگه با همه مشتری‌ها یکسان رفتار نکنید! یاد بگیرید چطور با شخصی‌سازی پیشنهادها، مشتری‌های جدید رو به وفادار تبدیل کنید و مشتری‌های قدیمی که مدت‌هاست ازشون خبری نیست رو برگردونید. این کار باعث میشه نرخ حفظ مشتری تا ۱۵٪ و تعامل تا ۲۰٪ افزایش پیدا کنه.
    • آیا می‌دونستید ۷۳ درصد مشتری‌ها انتظار دارن کسب‌وکارها نیازهای اونا رو بفهمن؟ تحلیل RFM دقیقاً همین کارو براتون انجام میده! با RFM می‌تونید بفهمید کدوم مشتری‌ها قهرمانان شما هستن، کدوم‌ها در معرض خطر ریزش و چطور می‌تونید روابط پایدار و پرسود باهاشون بسازید؟