ในโลกธุรกิจที่การแข่งขันสูง การทุ่มงบประมาณการตลาดแบบหว่านแหอาจไม่ใช่วิธีที่คุ้มค่าอีกต่อไป หัวใจสำคัญของการเติบโตอย่างยั่งยืนในวันนี้ คือการ “รู้จักลูกค้า” อย่างลึกซึ้ง และสามารถ “วางกลยุทธ์ได้ตรงกลุ่ม” เพื่อมอบประสบการณ์ที่ใช่ในเวลาที่เหมาะสม วันนี้ผมเลยจาพาทุกคนมาลองใช้ RFM Model เครื่องมือวิเคราะห์ลูกค้าที่ทรงพลัง ที่จะช่วยเปลี่ยนข้อมูลการซื้อขายธรรมดา ๆ ให้กลายเป็นแผนการตลาดที่คมมากขึ้น พร้อมเข้าใจลูกค้า และเลือกกลยุทธ์ที่ “ใช่” สำหรับแต่ละกลุ่มโดยเฉพาะ
RFM Model คืออะไร RFM Model คือกรอบความคิดที่ช่วยให้เรา “อ่าน” พฤติกรรมการซื้อของลูกค้าได้อย่างเป็นระบบ เพื่อนำไปสู่การ แบ่งกลุ่มลูกค้า (Segmentation) และ วางกลยุทธ์ที่แตกต่างและเหมาะสม กับแต่ละกลุ่ม โดยพิจารณาจาก 3 มิติหลัก
Recency (R): ซื้อล่าสุดเมื่อไหร่
ปัจจัยนี้จะดูว่าลูกค้าคนนั้น ซื้อสินค้าหรือบริการครั้งล่าสุดเมื่อไหร่ ยิ่งลูกค้าซื้อครั้งล่าสุดไม่นานมานี้ (ค่า R สูง) ก็ยิ่งมีแนวโน้มที่จะยังคงมีความสนใจในแบรนด์หรือสินค้า และมีโอกาสที่จะกลับมาซื้อซ้ำได้ง่ายกว่าลูกค้าที่หายไปนานแล้ว สะท้อนให้เห็นถึงความ “สดใหม่” ของความสัมพันธ์ระหว่างลูกค้ากับธุรกิจ
Frequency (F) – ความถี่ในการซื้อ
ปัจจัยนี้จะพิจารณาว่าลูกค้าคนนั้น ซื้อสินค้าหรือบริการบ่อยแค่ไหน ในช่วงระยะเวลาที่กำหนด ลูกค้าที่ซื้อบ่อยครั้ง (ค่า F สูง) มักจะเป็นลูกค้าที่มีความภักดีต่อแบรนด์สูง และมีแนวโน้มที่จะสร้างรายได้ให้กับธุรกิจอย่างสม่ำเสมอ แสดงถึงระดับความผูกพันของลูกค้า
Monetary (M) – มูลค่าการซื้อ
ปัจจัยนี้จะวัดว่าลูกค้าคนนั้น ใช้จ่ายเงินไปกับสินค้าหรือบริการเป็นจำนวนเท่าไหร่ โดยรวม หรือเฉลี่ยต่อครั้ง ลูกค้าที่ใช้จ่ายเงินจำนวนมาก (ค่า M สูง) ถือเป็นลูกค้าที่มีคุณค่าสูงสำหรับธุรกิจ และเป็นกลุ่มที่ธุรกิจต้องการรักษาไว้เป็นอย่างยิ่ง สะท้อนถึงกำลังซื้อและความสำคัญทางเศรษฐกิจของลูกค้า
สรุปง่าย ๆ ก็คือ RFM เป็นเหมือนกรอบที่ช่วยให้เราสามารถเข้าใจพฤติกรรมของลูกค้าจากข้อมูลการซื้อจริง เพื่อแบ่งลูกค้าออกเป็นกลุ่ม ๆ ทำให้เห็นชัดเจนว่าใครเป็นใคร และควรจะดูแลหรือกระตุ้นลูกค้าแต่ละกลุ่มด้วยกลยุทธ์แบบไหนนั่นเอง และถ้าใครอยากรู้ละเอียดมากว่านี้ ก็สามารถเข้าไปอ่านได้ที่ ลิ้งก์ นี้เลยครับ
อยากเริ่มใช้ RFM Model ต้องเตรียมข้อมูลอะไรบ้าง การจะวิเคราะห์ RFM และนำไปสู่การวางกลยุทธ์ที่แม่นยำได้นั้น ธุรกิจของคุณจำเป็นต้องมีการเก็บข้อมูลการซื้อของลูกค้าอย่างเป็นระบบ ข้อมูลพื้นฐานที่ขาดไม่ได้เลยคือ
ข้อมูลระบุตัวตนลูกค้า (Customer Identifier) สิ่งที่ใช้แยกลูกค้าแต่ละคนออกจากกันได้ชัดเจน เช่น รหัสสมาชิก, เบอร์โทรศัพท์, อีเมล หรือ LINE User ID เพื่อให้เราสามารถ เชื่อมโยงกลยุทธ์และผลลัพธ์กลับไปยังลูกค้าแต่ละรายได้วันที่ซื้อสินค้า/บริการ (Transaction Dates) จำเป็นสำหรับการคำนวณ Recency เพื่อ วางกลยุทธ์ให้ถูกที่ถูกเวลาจำนวนครั้งที่ซื้อ (Transaction Counts) ใช้คำนวณ Frequency เพื่อออกแบบกลยุทธ์รักษาลูกค้าเก่าหรือกระตุ้นลูกค้าใหม่มูลค่าการซื้อ (Transaction Values) ใช้คำนวณ Monetary เพื่อ จัดลำดับความสำคัญของลูกค้าและวางกลยุทธ์การเสนอขายที่เหมาะสม
ตัวอย่างการใช้ RFM Model สำหรับร้านไอศกรีม สมมติว่าร้านขายไอศกรีมที่มีชื่อว่า FROSTY FLAIR ซึ่งเน้นลูกค้าทั่วไปที่มาเดินห้างหรืออยู่ใกล้ที่ตั้งร้าน ทั้งเด็ก นักเรียน คนทำงาน ไปจนถึงกลุ่มครอบครัว โดยที่ร้านใช้ในการสื่อสารกับลูกค้าคือ LINE OA และมีสินค้าหลัก ๆ อยู่ 4 ประเภท ซึ่งราคาจะอยู่ที่ 60–139 บาท
และสิ่งที่สำคัญที่สุดคือ การเตรียมข้อมูลครับ ซึ่งหลัก ๆ ก็จะเป็นไปตามที่ได้บอกไปในตอนต้นครับ โดยหลัก ๆ ก็คือ ข้อมูลระบุตัวตนลูกค้า วันที่ซื้อสินค้า/บริการ และมูลค่าการซื้อ ซึ่งเป็นส่วนที่สำคัญมาก และเมื่อเราพร้อมแล้วก็ลองมาวิเคราะห์ด้วย RFM Model ไปพร้อม ๆ กันเลยครับ
กำหนดค่า Recency (R)
จากข้อมูลตัวอย่างที่ให้มา ช่วงเวลาพิจารณา Recency สูงสุดไว้ที่ 90 วัน เพื่อให้ครอบคลุมพฤติกรรมการซื้อซ้ำของกลุ่มเป้าหมาย โดยเราจะแบ่งลูกค้าออกเป็นกลุ่มตามระยะเวลาที่พวกเขาซื้อครั้งล่าสุด โดยให้คะแนน R ตั้งแต่ 5 (ซื้อล่าสุดเร็วๆ นี้) ถึง 1 (ซื้อครั้งล่าสุดนานแล้ว หรืออาจจะหลุดไปแล้ว) เช่น
R = 5 (0-7 วัน) กลุ่มลูกค้าที่เพิ่งซื้อไอศกรีม FROSTY FLAIR ไปไม่เกิน 1 สัปดาห์ ถือเป็นกลุ่มที่ยัง “อิน” กับแบรนด์มากที่สุด เป็นลูกค้าประจำที่มาซื้อสม่ำเสมอ และมีโอกาสสูงที่จะกลับมาซื้ออีกในเร็ว ๆ นี้ R = 4 (8-21 วัน) ลูกค้าที่ซื้อไปในช่วง 1-3 สัปดาห์ที่ผ่านมา กลุ่มนี้ยังถือว่าค่อนข้างใหม่และยังจดจำแบรนด์ได้ดี เป็นกลุ่มที่แบรนด์ควรพยายามรักษาความสัมพันธ์อย่างต่อเนื่องR = 3 (22-45 วัน) ลูกค้ากลุ่มนี้เริ่มห่างหายไปบ้างแล้ว อาจจะประมาณ 1 เดือนถึงเดือนครึ่งที่ไม่ได้กลับมาซื้อ ก็ถึงเวลาที่แบรนด์ต้องเริ่มกระตุ้นความสนใจอีกครั้งด้วยโปรโมชันหรือเมนูใหม่ๆ เพื่อไม่ให้พวกเขาลืมแบรนด์ไปR = 2 (46-75 วัน) ลูกค้าที่ไม่ได้มาอุดหนุนแบรนด์นานเกือบ 2 เดือนถึง 2 เดือนครึ่ง กลุ่มนี้มีความเสี่ยงที่จะเลิกเป็นลูกค้าประจำ ความสัมพันธ์กับแบรนด์เริ่มเลือนลาง จำเป็นต้องมีแคมเปญที่น่าสนใจจริง ๆ เพื่อดึงลูกค้ากลุ่มนี้กลับมาR = 1 (76-90 วัน) กลุ่มลูกค้าที่ซื้อครั้งสุดท้ายนานกว่า 2 เดือนครึ่งไปจนถึง 3 เดือน ถือเป็นกลุ่มที่ “เสี่ยงหลุด” หรืออาจจะกลายเป็นลูกค้าที่เลิกสนใจแบรนด์ไปแล้ว ซึ่งแบรนด์ต้องใช้ความพยายามอย่างมากในการกระตุ้นลูกค้ากลุ่มนี้ หรืออาจจะต้องพิจารณาว่าเป็นกลุ่มที่อาจจะสูญเสียไปแล้ว เพื่อนำทรัพยากรไปโฟกัสกับกลุ่มอื่นที่ตอบสนองดีกว่า
การกำหนดค่า R แบบนี้จะช่วยให้ FROSTY FLAIR เห็นภาพชัดเจนว่าลูกค้าคนไหนกำลัง “ร้อนแรง” กับแบรนด์ และคนไหนที่ต้องรีบ “ตามกลับมา” ก่อนที่จะสายเกินไป เพื่อนำไปวางแผนการส่งโปรโมชันผ่าน LINE OA ได้อย่างเหมาะสม เช่น ส่ง “Frosty Secret Menu” ให้กลุ่ม R=3 หรือ R=2 เพื่อกระตุ้นให้กลับมาลองของใหม่ เป็นต้น
กำหนดค่า Frequency (F)
หลังจากที่เราดูเรื่อง Recency (R) หรือความใหม่ในการซื้อไปแล้ว ปัจจัยต่อมาที่เราจะให้ความสำคัญคือ Frequency (F) ซึ่งจะบอกเราว่าลูกค้าแต่ละคนกลับมาซื้อไอศกรีม FROSTY FLAIR บ่อยแค่ไหน ภายในช่วงเวลาที่กำหนด (เช่น ใน 90 วันที่ผ่านมา หรือตั้งแต่เริ่มเป็นลูกค้า) ลูกค้าที่ซื้อบ่อย ๆ (ค่า F สูง) ซึ่งสำหรับ FROSTY FLAIR ตัวลูกค้ากลับมาเดือนละ 1-2 ครั้ง การติดตามความถี่ในการซื้อจะช่วยให้เข้าใจระดับความผูกพันของลูกค้าได้เป็นอย่างดี
จากภาพตัวอย่าง “ตารางการแบ่งค่า Frequency (F)” ที่คุณให้มา เราสามารถกำหนดเกณฑ์การให้คะแนน F ได้ เช่น
F = 5 (เช่น ซื้อ 5 ครั้งขึ้นไป ใน 90 วัน) กลุ่มลูกค้าที่ซื้อไอศกรีมบ่อยมาก อาจจะมาเกือบทุกสัปดาห์ หรือมาทีไรก็ซื้อหลายครั้ง พวกเขาคือ “แฟนพันธุ์แท้” หรือลูกค้าประจำที่มี Brand Loyalty สูงมากF = 4 (เช่น ซื้อ 3-4 ครั้ง ใน 90 วัน) ลูกค้ากลุ่มนี้มาอุดหนุนแบรนด์ค่อนข้างสม่ำเสมอ อาจจะเดือนละครั้งหรือมากกว่านั้น เป็นกลุ่มลูกค้าที่มีคุณค่าและมีแนวโน้มที่จะพัฒนาไปเป็นลูกค้ากลุ่ม F=5 ได้F = 3 (เช่น ซื้อ 2 ครั้ง ใน 90 วัน) กลุ่มลูกค้าที่กลับมาซื้อซ้ำบ้าง อาจจะประมาณเดือนละครั้งหรือนาน ๆ ครั้งเมื่อมีโอกาส เป็นกลุ่มที่แบรนด์ควรพยายามกระตุ้นให้เกิดการซื้อที่ถี่ขึ้น เช่น การนำเสนอโปรโมชันสะสมแต้ม หรือแจ้งเตือนเมื่อมีเมนูใหม่ที่น่าสนใจF = 2 (เช่น ซื้อ 1 ครั้ง ใน 90 วัน) ลูกค้าที่เคยซื้อเพียงครั้งเดียวในช่วง 3 เดือนที่ผ่านมา อาจจะเป็นลูกค้าใหม่ที่เพิ่งทดลอง หรือลูกค้าเก่าที่นาน ๆ จะแวะมาที กลุ่มนี้ยังมีความผูกพันกับแบรนด์น้อย ซึ่งจำเป็นต้องสร้างความประทับใจและแรงจูงใจให้พวกเขากลับมาอีกครั้งF = 1 (ซื้อครั้งแรกที่นานมากแล้วและไม่กลับมาอีก) กลุ่มนี้อาจเป็นลูกค้าที่เคยซื้อนานแล้วและไม่กลับมาอีกเลย หรือลูกค้าที่เพิ่งมีข้อมูลการซื้อครั้งแรกสุด แต่ในช่วงการวิเคราะห์ที่ผ่านมาไม่ยังไม่นับเป็นการซื้อซ้ำ
เมื่อ กำหนดเกณฑ์คะแนน F ได้แล้ว ก็จะสามารถระบุได้ว่าลูกค้ากลุ่มไหนเป็นลูกค้าประจำที่แวะมาบ่อยๆ และกลุ่มไหนที่ต้องหากลยุทธ์ดึงดูดให้กลับมาซื้อซ้ำ เพื่อเพิ่มความผูกพันกับแบรนด์ให้มากขึ้น เช่น การใช้ LINE OA ส่งโปรโมชัน “แวะซื้อ 3 ถ้วย รับฟรีกลิ่นใหม่ก่อนใคร” เพื่อกระตุ้นกลุ่ม F น้อยให้เพิ่มความถี่ในการซื้อ เป็นต้น
กำหนดค่า Monetary (M)
ค่า Monetary (M) คือการวัด “มูลค่า” ที่ลูกค้าแต่ละคนสร้างให้กับธุรกิจผ่านยอดการใช้จ่ายทั้งหมดภายในช่วงเวลาที่กำหนด (เช่น ใน 90 วัน) ลูกค้าที่มียอดใช้จ่ายสูง (ค่า M สูง) ถือเป็นลูกค้าที่มีคุณค่าต่อแบรนด์ ที่ถึงแม้ว่าบางครั้งพวกเขาอาจจะไม่ได้มาบ่อยก็ตาม แต่เมื่อมาทีไรก็มักจะซื้อเยอะ เช่น ซื้อ Take-Home Party Pack หรือซื้อให้ทั้งครอบครัว
จากตารางการแบ่งค่า Monetary (M) ที่คุณให้มาสำหรับแบรนด์ ซึ่งพิจารณายอดใช้จ่ายรวมใน 90 วัน เราสามารถอธิบายการให้คะแนน M เช่น
M = 5 (ยอดใช้จ่ายรวม ≥ 1,000 บาท ใน 90 วัน) กลุ่มลูกค้ากระเป๋สหนัก มียอดซื้อสูงมาก อาจจะมาพร้อมครอบครัวใหญ่ หรือซื้อไอศกรีมถังหลายครั้ง ลูกค้ากลุ่มนี้สร้างรายได้ให้ร้านอย่างมีนัยสำคัญ เป็นกลุ่มที่แบรนด์ควรดูแลและมอบสิทธิพิเศษอย่างดีที่สุดM = 4 (ยอดใช้จ่ายรวม 700–999 บาท ใน 90 วัน) ลูกค้าเงินไม่เกี่ยงแต่ขอให้อร่อย ซึ่งมียอดใช้จ่ายค่อนข้างมาก อาจจะซื้อไอศกรีมถังไป 2 ครั้ง หรือมาเป็นกลุ่มเพื่อนและสั่งคนละหลายเมนู เป็นกลุ่มที่ แบรนด์ควรให้ความสำคัญและกระตุ้นให้เกิดการใช้จ่ายอย่างต่อเนื่องM = 3 (ยอดใช้จ่ายรวม 400–699 บาท ใน 90 วัน) ลูกค้าทั่วไปที่มียอดใช้จ่ายในระดับปานกลาง อาจจะซื้อไอศกรีมถัง 1 ครั้ง หรือมากับเพื่อน/ครอบครัวเล็ก ๆ และสั่งเมนูหลากหลายรวมกันในระดับนี้ เป็นกลุ่มลูกค้าส่วนใหญ่ที่สร้างรายได้สม่ำเสมอให้กับร้านM = 2 (ยอดใช้จ่ายรวม 200–399 บาท ใน 90 วัน) ลูกค้าที่มียอดใช้จ่ายน้อย อาจจะซื้อไอศกรีมถังเพียงครั้งเดียว หรือส่วนใหญ่ซื้อเมนูราคาไม่สูงเป็นครั้งคราว เป็นกลุ่มที่แบรนด์อาจต้องหากลยุทธ์ส่งเสริมการขายเพื่อเพิ่มยอดใช้จ่ายต่อครั้ง เช่น การจัดโปรโมชันซื้อครบยอดที่กำหนดได้รับส่วนลดหรือของแถมM = 1 (ยอดใช้จ่ายรวม < 200 บาท ใน 90 วัน) ลูกค้าที่ทดลองกิน หรือมียอดใช้จ่ายน้อยมาก อาจจะเคยซื้อเพียง 1-2 ครั้งในช่วง 3 เดือนที่ผ่านมา กลุ่มนี้อาจจะยังไม่ได้เป็นลูกค้าประจำ หรืออาจจะอ่อนไหวต่อราคา ซึ่งแบรนด์อาจต้องใช้โปรโมชันที่ดึงดูดใจเป็นพิเศษเพื่อกระตุ้นให้เกิดการซื้อเพิ่มขึ้น
จะเห็นเลยว่าแบรนด์สามารถออกแบบกลยุทธ์ต่าง ๆ เพื่อให้ตอบโจทย์กับพฤติกรรมของแต่ละกลุ่มได้ตามปัจจัยต่าง ๆ ซึ่งก็คือ R, F และ M แต่เราก็สามารถที่จะเพิ่มความแม่นยำและความละเอียดด้วยการสร้าง RFM Score ซึ่งจะทำให้สามารถแบ่งกลุ่มลูกค้าออกเป็น Segment ต่าง ๆ ได้อย่างชัดเจน และออกแบบกลยุทธ์การตลาดตามแต่ละกลุ่มลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น
5. การแบ่งกลุ่มลูกค้า (RFM Segmentation)
หลังจากที่เราได้คำนวณคะแนน Recency (R), Frequency (F), และ Monetary (M) สำหรับลูกค้าแต่ละรายแล้ว เราจะนำคะแนนเหล่านี้มาจัดกลุ่มลูกค้า เพื่อให้สามารถวางกลยุทธ์การตลาดได้ตรงใจและมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น สำหรับร้านไอศกรีม FROSTY FLAIR ที่ใช้ช่วงเวลา RFM 90 วัน เราขอยกตัวอย่าง 5 กลุ่มลูกค้าสำคัญ เช่น
Champions (ลูกค้าขาประจำ) RFM Score: R=5, F=5, M=5 ลักษณะลูกค้ากลุ่มนี้เป็นกลุ่มลูกค้าที่ดีที่สุดของแบรนด์ เรียกได้ว่าพวกเขาคือ “ขาประจำ” ตัวจริงที่ซื้อไอศกรีมล่าสุด (R=5), แวะมาอุดหนุนบ่อยมาก (F=5), และยังใช้จ่ายต่อครั้งหรือยอดรวมสูง (M=5) อาจเป็นคนที่ซื้อ Take-Home Party Pack เป็นประจำ หรือเมื่อมาถึงร้านก็สั่งให้ทุกคนในครอบครัวหรือกลุ่มเพื่อนเสมอ
ตัวอย่างกลยุทธ์การตลาด
โปรแกรม VIP มอบสิทธิพิเศษเหนือใคร เช่น ส่วนลดพิเศษเฉพาะสมาชิก VIP, ของขวัญเซอร์ไพรส์ในเดือนเกิด
บัตรตอบแทน (Loyalty Card/Points) สะสมแต้มจากการซื้อทุกครั้งเพื่อแลกรับส่วนลดหรือไอศกรีมฟรีในครั้งถัดไป
Loyal Customers (ลูกค้าผูกพันกับแบรนด์) RFM Score: R=5, F=5, M=4 ลูกค้ากลุ่มนี้รักและผูกพันกับแบรนด์อย่างสม่ำเสมอ พวกเขาซื้อไอศกรีมค่อนข้างล่าสุด (R=5), มาซื้อเป็นประจำเดือนละ 1-2 ครั้งหรือมากกว่า (F=5), และมียอดการสั่งซื้อในระดับกลางถึงสูง (M=4) แม้ยอดซื้ออาจจะไม่เท่ากลุ่ม Champions แต่ก็เป็นฐานลูกค้าสำคัญที่สร้างรายได้ต่อเนื่อง
ตัวอย่างกลยุทธ์การตลาด
LINE Coupon รายเดือน ส่งคูปองส่วนลดหรือโปรโมชันพิเศษให้เป็นประจำทุกเดือน
บัตรสะสมแต้ม ส่งเสริมการซื้อซ้ำอย่างต่อเนื่องผ่านการสะสมแต้มเพื่อรับสิทธิประโยชน์
New Customers (ลูกค้าเปิดใจลอง) RFM Score: R=5, F=1, M=1 กลุ่มลูกค้าใหม่ล่าสุดที่เพิ่งเข้ามาทดลองซื้อไอศกรีมของแบรนด์เป็นครั้งแรก (F=1) และเพิ่งซื้อไปไม่นาน (R=5) ยอดใช้จ่ายครั้งแรกอาจจะยังไม่สูงมาก (M=1) เพราะเป็นการลองชิมลองทาน
ตัวอย่างกลยุทธ์การตลาด
Welcome Coupon มอบคูปองส่วนลดหรือของแถมสำหรับการซื้อครั้งถัดไป เพื่อสร้างความประทับใจและกระตุ้นให้กลับมาอีก
Follow-up ภายใน 7 วัน ส่งข้อความขอบคุณ หรือแนะนำเมนูอื่น ๆ ที่น่าสนใจหลังจากที่พวกเขาซื้อไปไม่นาน เพื่อสร้างความสัมพันธ์และกระตุ้นการซื้อซ้ำ
About to Sleep (ลูกค้าที่เริ่มห่างหาย) RFM Score: R=2, F=3, M=3 กลุ่มลูกค้าที่เคยซื้อไอศกรีมของแบรนด์อยู่บ้าง 2-3 ครั้ง (F=3) และมียอดใช้จ่ายในระดับกลาง ๆ (M=3) แต่เริ่มเงียบหายไป ไม่ได้กลับมาซื้อนานเกิน 1 เดือนแล้ว (R=2) เป็นกลุ่มที่ต้องรีบปลุกก่อนที่จะ “หลับ” หรือเลิกเป็นลูกค้าไป
ตัวอย่างกลยุทธ์การตลาด
Flash Deal ส่งโปรโมชันพิเศษสุดๆ ที่มีระยะเวลาจำกัด เช่น “วันนี้เท่านั้น! ซื้อ 1 แถม 1 เมนู X” เพื่อกระตุ้นให้กลับมาทันที
เมนูกลับมาอีกครั้ง แจ้งเตือนเมื่อมีเมนูโปรดของพวกเขา (ถ้าทราบ) หรือเมนูพิเศษตามฤดูกาลกลับมาอีกครั้ง เพื่อดึงดูดความสนใจ
At Risk (ลูกค้าที่เสี่ยงจะจากลา) RFM Score: R=1, F=5, M=5 ลูกค้ากลุ่มนี้เคยเป็นลูกค้าระดับสูงที่ซื้อบ่อยมาก (F=5) และใช้จ่ายเยอะมาก (M=5) แต่กลับหายหน้าหายตาไปนานมากเกิน 2 เดือนแล้ว (R=1) อาจเกิดจากความไม่พอใจในบริการ หรือมีคู่แข่งที่ตอบโจทย์ได้ดีกว่า
ตัวอย่างกลยุทธ์การตลาด
โปรแกรมพิเศษส่วนตัว ส่งข้อเสนอที่ดีที่สุดและปรับให้เข้ากับความชอบของพวกเขาโดยเฉพาะ เช่น ส่วนลดพิเศษมาก ๆ หรือของขวัญพิเศษ
ส่งข้อความส่วนตัวผ่าน LINE OA แสดงความห่วงใย สอบถามความคิดเห็น หรือเสนอความช่วยเหลือเพื่อแก้ไขปัญหา (ถ้ามี) และกระตุ้นให้กลับมาเป็นลูกค้าคนสำคัญอีกครั้ง
การเลือกโฟกัสที่กลุ่มลูกค้าเหล่านี้และปรับกลยุทธ์ให้เหมาะสม จะช่วยให้แบรนด์สามารถรักษาลูกค้าเก่า สร้างลูกค้าใหม่ และเพิ่มยอดขายได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยใช้ข้อมูล RFM เป็นเข็มทิศในการทำการตลาดครับ
สรุป RFM Model (Recency, Frequency, Monetary) ก็คือเครื่องมือที่ช่วยให้ธุรกิจเข้าใจพฤติกรรมการซื้อของลูกค้าอย่างแท้จริง ทำให้สามารถ แบ่งกลุ่มลูกค้า ได้อย่างชัดเจน และนำไปสู่การ วางกลยุทธ์การตลาดที่ตรงจุดและมีประสิทธิภาพ สำหรับแต่ละกลุ่ม ดังตัวอย่างร้านไอศกรีม FROSTY FLAIR ที่ได้แสดงให้เห็นนั่นเองครับ
AI-Generated by Shutterstock (Prompt: An angled top-down view (about 45 degrees) of a rich, textured dark chocolate ice cream surface. A metallic ice cream scooper is captured mid-motion, digging into the creamy, glossy chocolate ice cream. The background is fully filled with the surface of the dark chocolate ice cream—dense, smooth, swirled, with deep shadows and highlights emphasizing the texture. The scooper creates a soft curve in the ice cream, showing depth and richness. Lighting is soft studio-style with a slight side cast, emphasizing the folds and creamy density. No additional props, full focus on texture and form. Photorealistic, macro detail, cinematic food styling.)
การใช้ RFM ไม่ได้แค่ช่วยให้เรารู้จักลูกค้าคนสำคัญ คนที่เริ่มห่างหาย หรือลูกค้าใหม่ แต่ยังช่วยสร้างความสัมพันธ์ที่ดีขึ้น เพิ่มความภักดี และกระตุ้นยอดขายได้อย่างเป็นรูปธรรม อย่าลืมว่าพฤติกรรมลูกค้าเปลี่ยนแปลงเสมอ การติดตาม การเคลื่อนย้ายกลุ่ม จึงสำคัญเพื่อปรับกลยุทธ์ให้ทันท่วงที
ลองนำ RFM Model ไปปรับใช้ แล้วคุณจะพบว่าการทำการตลาดที่ “ใช่” สำหรับลูกค้าแต่ละกลุ่มนั้น ไม่ใช่เรื่องยากอีกต่อไป และสามารถสร้างการเติบโตให้ธุรกิจได้อย่างยั่งยืนจริงครับ
อ่านบทความซีรีส์ RFM Model ได้ที่นี่
