Pareto Marketing จาก 80/20 สู่ RFM Model – Smart Customer Segmentation

Pareto Marketing จากหลักการ 80/20 ทำน้อยได้มาก สู่ RFM Model การแบ่งกลุ่มลูกค้าตามความสำคัญหรือ Smart Customer Segmentation ที่นักการตลาดฉลาดใช้ดาต้าต้องรู้

ในการจะทำการตลาดแบบรู้ใจหรือ Personalized Marketing หรือที่ในหนังสือ Marketing 5.0 ของ Philip Kotler เรียกว่า Segment of One นั่นก็คือลูกค้าแต่ละคนล้วนแต่มี Segmentation หรือมีกลุ่มของตัวเองเพียงคนเดียวที่ยากจะซ้ำกับใครได้

แต่ก่อนที่นักการตลาดจะสามารถแบ่ง Segment of One เพื่อทำ Personalized Marketing ได้ เราลองย้อนถอยกลับมาดูแนวคิดของการแบ่งกลุ่มลูกค้ากันหน่อยนะครับว่า แต่ดั้งแต่เดิมมาการแบ่งกลุ่มลูกค้าหรือการทำ Segmentation นั้นเริ่มมาจากตรงไหน และมีที่มาที่ไปอย่างไรครับ

วันนี้ผมก็เลยจะหยิบเอาเรื่องของการทำ RFM Analysis เพื่อทำ Segmentation หรือแบ่งกลุ่มลูกค้าออกมาเป็น 11 กลุ่มตามลักษณะการซื้อหรือพฤติกรรมที่แตกต่างกัน ซึ่งต้องบอกก่อนเลยว่าแต่เดิมทีนั้นแนวคิดนี้ถูกนำมาเพื่อใช้กับธุรกิจ Retail เป็นหลัก เพื่อต้องการจะจัดประเภทลูกค้าทั้งหมดที่มีออกมาเป็นกลุ่มต่างๆ ที่มีความสำคัญต่อธุรกิจเราที่แตกต่างกันไป

เพราะถ้าเรายิ่งแบ่งกลุ่มลูกค้าออกมาได้แม่นยำตาม Data เท่าไหร่ เราก็จะยิ่งสามารถทำการตลาดที่ใช่ด้วยความข้อความที่ตรงกับใจไปให้ถูกคน ถูกที่ และถูกเวลา และแนวคิด RFM Model นี้ก็ยิ่งจับต้องได้บวกกับมีความสำคัญมากขึ้นทุกวัน ในวันที่ Transaction data หรือ Customer data ถูกจัดเก็บอย่างเป็นระบบด้วยเครื่องมือต่างๆ ทำให้การทำ E-commerce หรือการขายของออนไลน์ยิ่งมีประสิทธิภาพคุ้มค่า ROI และเป็นการกระตุ้นให้ลูกค้ากลับมาซื้อซ้ำได้ถูกกลุ่ม ถูกคน ถูกจังหวะ ถูกเวลา โดยไม่ต้องเสียงบการตลาดที่ไม่จำเป็นเหมือนเดิมครับ

REM Model แนวทางการทำ Customer Segmentation แบ่งกลุ่มลูกค้าจากดาต้าที่พิสูจน์แล้วว่าเวิร์ค!

ก่อนจะลงลึกหรือไปไกล ผมอยากให้เรามาทำความรู้จักแนวคิด RFM Model กันก่อนครับ RFM Model ถูกคิดขึ้นมาในช่วงปี 90 โดย Jan Roelf Bult กับ Tom Wansbeek สำหรับธุรกิจ Retail จำพวกร้านค้าปลีก ร้านสะดวกซื้อ หรือห้างสรรพสินค้าทั้งหลาย ซึ่งสามารถนำมาประยุกต์ใช้กับการขายสินค้าออนไลน์ได้สบายๆ แถมยังเอาไปประยุกต์ใช้ได้มากมายแม้แต่การแบ่งกลุ่มลูกหนี้ชั้นดีกับชั้นแย่ออกมาเพื่อใช้ในการเลือกว่าควรจะต้องโทรไปทวงหนี้กับใครเหมือนที่ธนาคารกรุงศรีเคยแชร์ให้ฟังไว้ครับ

อ่านถึงตรงนี้คุณอาจจะคิดว่า RFM Model นี้เป็นแค่ศัพท์ใหม่หรือเทรนด์ใหม่ของโลกการตลาดที่มักมาแรงและไปไวหรือเปล่า อยากจะบอกว่าไม่เลยครับ เพราะในความเป็นจริงแล้วเรื่องนี้ถูกเอามาใช้ช่วยธุรกิจและการตลาดแบบเงียบๆ มาเป็นสิบๆ ปีแล้ว ในช่วงปี 2008 ก่อนจะมีคำว่า Data-Driven Marketing หรือ Personalized Marketing แบบทุกวันนี้ ในตอนนั้นเรื่องนี้ถูกเรียกว่า Database Marketing หรือการทำการตลาดโดยเริ่มจากฐานข้อมูลที่มี คิดถึงเคสของห้าง Target กับคนท้อง หรือเคสเบียร์กับผ้าอ้อมที่ขายดีคู่กันทุกคืนวันศุกร์ก็ได้ครับ

ซึ่งทั้งหมดทั้งมวลนี้ล้วนต่อยอดกันมาจากแนวคิดของ Pareto ว่าด้วยหลักการ 80/20 principle คือคนส่วนน้อยกลับสำคัญมากต่อธุรกิจของเราและทุกสิ่งรอบตัวอย่างไม่น่าเชื่อ อย่างที่รู้กันว่าลูกค้าส่วนน้อยมากที่ทำกำไรส่วนใหญ่ให้ธุรกิจ หรือแม้แต่คนที่รวยมากๆ ไม่กี่คนที่เป็นเจ้าของทรัพยากรหลายสิ่งบนโลก และหลักการนี้ยังเอามาประยุกต์ใช้ได้กับการใช้ชีวิตว่าให้เราเลือกทำในสิ่งที่ออกแรงน้อยแต่ได้ผลมาก เช่น การที่ผมเอามาใช้เลือกว่าควรทำงานไหนก่อน ทำงานไหนหลัง หรืองานไหนที่ไม่ควรเสียเวลาทำด้วยซ้ำไป

หลักการ 80/20 นี้ถูกคิดค้นโดยชายที่มีชื่อว่า Vilfredo Pareto ที่ค้นพบว่าที่ดินกว่า 80% ในประเทศอิตาลีที่เขาอยู่ในตอนนั้นถูกครอบครองโดยประชากรแค่ 20% เท่านั้น และจากการค้นพบอันน่าแปลกใจนี้เค้าก็ลองเอาไปพิสูจน์ซ้ำกับหลายๆ ประเทศทั่วโลกก็ได้ข้อสรุปแบบเดียวกันจนออกมาเป็นหลักการ 80/20 ของ Pareto ที่โด่งดังจนถึงทุกวันนี้ครับ

บริษัทเทคโนโลยีระดับโลกอย่าง Microsoft ก็ค้นพบว่า 80% ของ Code ที่เขียนใช้เวลาแค่ 20% เท่านั้น หรือการแก้ Bug สำคัญใน Code แค่ 20% สามารถแก้ปัญหาการผิดพลาดหรือ Error ลงไปได้ถึง 80%

หลักการเดียวกันยังถูกเอาไปใช้กับการฝึกซ้อมนักกีฬาด้วยการค้นพบว่า การฝึกซ้อมหรือออกกำลังกายแค่ 20% สามารถปรับปรุงผลงานและประสิทธิภาพได้ถึง 80% แม้แต่การค้นพบว่า 15% ของนักกีฬาเบสบอลนั้นส่งผลต่อการแพ้ชนะของทีมทั้งฤดูกาลมากถึง 85% ด้วยซ้ำ! (ไล่ที่เหลือออกดีไหม?)

ดังนั้น RFM Model ที่เรากำลังจะพูดถึงกันก็คือการต่อยอดมาจากหลักการ 80/20 ที่บอกให้นักการตลาดและเจ้าของธุรกิจอย่างเราเลือกโฟกัสกับลูกค้าสำคัญแค่ 20% บนที่เข้ามาซื้อสินค้าหรือใช้บริการเราบ่อยๆ ใช้เงินมากๆ แต่กลับทำยอดขายหรือกำไรให้เราได้มากกว่า 80% นี่คือกลุ่มคนที่นักการตลาดควรจะโฟกัสในการทำ Marketing Campaign เพื่อดึงดูดให้เค้าใช้เงินกับเรามากขึ้นและบ่อยยิ่งขึ้น

แต่ในขณะเดียวกันเราก็ไม่ได้บอกว่าให้คุณละทิ้ง 80% ของลูกค้าที่เหลือออกไป เพียงแต่เราต้องเข้าใจก่อนว่าถ้าทรัพยากรเรามีจำกัดทั้งคนทำงานและงบการตลาด เราควรจะต้องเอาทรัพยากรที่มีไปทุ่มให้กับลูกค้ากลุ่มไหน ใครคือคนสำคัญ ใครคือกลุ่มคนที่คุณสามารถปล่อยให้รอก่อนได้โดยที่ไม่ได้ส่งผลกระทบต่อธุรกิจคุณมากนัก

เกริ่นมาก็เยอะแล้วว่า RFM มาจากไหนและอย่างไร ตอนนี้เรามาทำความรู้จักความหมายของแต่ละตัวอักษรกันดีกว่าครับว่า R – F – M นั้นย่อมาจากอะไร

R – F – M คืออะไร?

RFM Model เป็น Framework การทำ Customer Segmentation หรือการแบ่งกลุ่มลูกค้าโดยดูจาก 3 data ตัวแปรหลัก ซึ่งประกอบด้วย

1. Recency มาล่าสุดเมื่อไหร่ เมื่อกี๊ เมื่อวาน หรือเมื่อสัปดาห์ก่อน เป็นต้น
2. Frequency มาบ่อยแค่ไหน ประจำทุกวัน ประจำทุกวันจันทร์ ประจำทุกวันหยุด หรือเดือนละครั้ง เป็นต้น
3. Monetary ใช้เงินเยอะแค่ไหน ซื้อทีละนิด ซื้อเยอะอยู่นะ ซื้อระดับพ่อบุญทุ่ม

1. Recency ความสดใหม่ 

นับจากการมาครั้งล่าสุดจะแบ่งออกได้เป็น 5 คะแนน โดย 5 หมายถึงมาเมื่อกี๊เลย ส่วน 1 คือนานแล้วที่แวะมา ถ้าถามว่า Recency Score หรือคะแนนความสดใหม่สำคัญอย่างไรก็ต้องบอกว่า ยิ่งลูกค้าแวะมาหาเราครั้งล่าสุดเร็วเท่าไหร่ ลูกค้าคนนั้นก็จะยิ่งง่ายต่อการสะกิดหรือติดต่อกลับไปทักทาย เพราะเค้าเพิ่งจะมี Engage กับเราสดๆ หมาดๆ เลย เช่น ถ้าจะส่ง Sms ไปขอบคุณลูกค้าที่เพิ่งเข้ามาใช้บริการซื้อของเสร็จไปเมื่อสิบนาทีที่แล้ว คุณย่อมจะได้รับความประทับใจมากกว่าผ่านไปสิบวันแล้วค่อยส่ง Sms ไปหา ผมว่าป่านนั้นเค้าลืมหมดแล้วครับว่าไปซื้ออะไรกับคุณมาบ้าง

แต่ในขณะเดียวกันค่าความสดใหม่ของลูกค้าหรือ Recency ก็ขึ้นอยู่กับชนิดหรือประเภทของสินค้าหรือบริการด้วย เช่นถ้าเป็นบ้านหรือรถยนต์ หรือสินค้าบริการอะไรก็ตามที่มีรอบในการกลับมาซื้อซ้ำ วิธีการวัดคะแนนตัวนี้ก็จะต้องเปลี่ยนไป อาจจะต้องไปดูจากครั้งล่าสุดที่เข้ามา Engage กับแบรนด์เราแทน เช่น มาอ่านข้อมูลเกี่ยวกับรถยนต์ครั้งล่าสุดเมื่อไหร่นะ หรือเข้ามาเยี่ยมชมศูนย์บริการของเราเมื่อไหร่กัน

แต่ถ้าเป็นสินค้าประเภทของกินของใช้ อุปโภคบริโภคอันนี้ก็จะมีความสดใหม่ที่ง่ายหน่อย เพิ่งซื้อกาแฟไปเมื่อเช้า หรือเพิ่งแวะมากินข้าวเมื่อตอนกลางวัน

2. Frequency ความถี่

ค่าคะแนนความถี่ก็จะแบ่งออกเป็น 1 ถึง 5 เช่นกัน โดยคะแนนนี้วัดจากความถี่ที่ลูกค้ารายนี้แวะมาหาเราแล้วซื้อเราบ่อยไหม 5 คือแวะมาถี่มากๆ ถ้าเป็นร้านกาแฟก็คือมาเช้าเย็น หรือมาทุกวัน ถ้าเป็นร้านนวดก็อาจจะวัดจากหลักสัปดาห์หรือเดือนเป็นหลัก (คงไม่มีใครขี้เมื่อยเข้าร้านนวดทุกวันมั้งครับ) 

และในขณะเดียวกันก็ยังดูจากจำนวนการซื้อที่เกิดขึ้นด้วย ถ้าแวะมาบ่อยแต่ไม่เคยซื้อเลยอันนี้ก็ไม่นับนะครับ เพราะการมาแต่ไม่ซื้อนั่นหมายความว่าลูกค้าน่าจะยังไม่ไว้วางใจในแบรนด์นั้นมากพอ เลยได้แต่มาด้อมๆ มองๆ นักการตลาดถ้าเห็นสัญญาณนี้จาก Data จะต้องรีบหาทางสร้าง Trust ให้ลูกค้าวางใจเพื่อจะได้ควักเงินในกระเป๋าออกมาให้เราครับ

3. Monetary การใช้เงินหรือความป๋า

Monetary score เองก็มี 1 ถึง 5 โดยวัดจากจำนวนเงินที่ลูกค้ารายนี้ใช้กับเราว่ามากน้อยแค่ไหน ถ้าใช้มากระดับป๋าก็เอาไปเลย 5 คะแนน แต่ถ้าใช้น้อยมากๆ ก็ให้ไป 1 คะแนน หมายรวมถึงกลุ่มที่ไม่ใช้เงินกับเราเลยแต่ยังเข้ามา engage กับเราอยู่ เช่น แวะเข้ามาที่เว็บตลอด เอาสินค้าเข้าตะกร้าตลอด แต่ไม่เคยยอมจ่ายเงิน หรือสมัครสมาชิกรับข่าวสาร แต่ไม่เคยมา Convert เป็นลูกค้าเลย

Monetary score จะสัมพันธ์กับ Recency และ Frequency อย่างเห็นได้ชัด แต่ในขณะเดียวกันมันก็อาจจะเป็นกลุ่มลูกค้าพิเศษที่ใช้เงินเยอะมากในแต่ละปี แต่ในขณะเดียวกันก็ไม่เคยแวะมาเลย อาจจะมาแค่ปีละครั้งก็เป็นได้ จัดเป็นลูกค้าประเภทคะแนน R สูง แต่ F ต่ำ แต่ M สูงมาก ที่ถูกจัด Segment ให้เป็น Campion ตามหลักการครับ และถ้าเรารู้ตั้งแต่เนิ่นๆ ว่าลูกค้าคนไหนบ้างที่ถูกจัดอยู่ในกลุ่ม Champion เราก็จะรู้ว่าควรจะกระตุ้นลูกค้าคนไหนให้กลับมาซื้อซ้ำบ่อยขึ้นบ้าง นี่แหละครับคือการทำการตลาดแบบฉลาดใช้ดาต้า ที่ใช้ Data-Driven Marketing เลือกใช้งบการตลาดที่มีจำกัดไปกับกลุ่มลูกค้าที่มีความสำคัญต่อธุรกิจเราจริงๆ

สรุป RFM Model ตอนที่ 1

จากแค่ 3 Factor สำคัญก็ทำให้เราสามารถทำ Customer Segmentation แบ่งกลุ่มลูกค้าได้มากมาย ทำให้นักการตลาดหรือเจ้าของธุรกิจอย่างเราสามารถวง Marketing Strategy หรือ Sale Tactics ที่แม่นยำได้ว่าจะต้องทำการตลาดกับคนกลุ่มไหน อย่างไร และเมื่อไหร่ ช่วยให้เราสามารถโฟกัสกับการกระทำสำคัญที่จะส่งผลให้เกิด Pareto Marketing 80/20 ได้ง่ายๆ ช่วยให้เรามี ROI ที่สูงขึ้นอย่างง่ายดาย แต่ทั้งหมดนี้เกิดจากการทำ Data-Driven Marketing ครับ

ในตอนหน้าเราจะมาดูกันว่า ทั้ง Customer Segments ทั้ง 11 กลุ่มของ RFM Model นั้นมีอะไรบ้าง และเราจะต้องทำการตลาดกับแต่ละกลุ่มอย่างไรจึงจะเกิดประสิทธิภาพมากที่สุดครับ

อ่านบทความเรื่อง RFM Model ตอนที่ 2 กับ 12 Customer Segmentation ต่อ > https://everydaymarketing.co/target/mass/12-strategy-for-12-customer-segments-from-rfm-model/

อ่านบทความที่เกี่ยวกับ Data-Driven Marketing ในการตลาดวันละตอนต่อ > https://everydaymarketing.co/tag/data-driven/

Source: https://how-many-steps-inc.webflow.io/rfm-segmentation-overview

• Facebook
• X
• Line