RFM Model คืออะไร ? วิเคราะห์ จำแนกกลุ่มลูกค้าตาม RFM Model

        คุณเคยสงสัยไหมว่า ลูกค้าคนไหนคือลูกค้าที่ดีที่สุดของคุณ? ลูกค้าคนไหนที่มีแนวโน้มจะเลิกใช้บริการ? และคุณจะทำการตลาดกับลูกค้าแต่ละกลุ่มอย่างไรให้มีประสิทธิภาพสูงสุด? คำถามเหล่านี้สามารถตอบได้ด้วย RFM Model (Recency, Frequency, Monetary) เครื่องมือวิเคราะห์ลูกค้าที่เรียบง่ายแต่ทรงพลัง โดยจะช่วยให้ธุรกิจสามารถแบ่งกลุ่มลูกค้าตามพฤติกรรมการซื้อ และวางกลยุทธ์การตลาดที่เหมาะสมกับแต่ละกลุ่ม 

        บทความนี้จะอธิบายถึงหลักการของ RFM Model ตั้งแต่พื้นฐาน การให้คะแนน การวิเคราะห์ ไปจนถึงการนำไปใช้งานจริง พร้อมตัวอย่างการจำแนกกลุ่มลูกค้า เพื่อให้คุณสามารถนำ RFM Model ไปประยุกต์ใช้กับธุรกิจของคุณ และเพิ่มประสิทธิภาพในการทำการตลาด รักษาลูกค้า และสร้างยอดขายให้เติบโตได้ในที่สุด 

ทำความรู้จักการจำแนกกลุ่มลูกค้าด้วย RFM Model คืออะไร 

        การจำแนกกลุ่มลูกค้าด้วย RFM Model (RFM Segmentation) คือกระบวนการแบ่งกลุ่มลูกค้าออกเป็นกลุ่มย่อย ๆ ที่มีความหมาย ตามพฤติกรรมการซื้อที่ผ่านมา โดยพิจารณาจาก 3 ปัจจัยหลัก ซึ่งตัวปัจจัยเราจะลงลึกในหัวข้อถัดไป แต่ขออธิบายสั้น ๆ ได้ว่า Recency คือลูกค้าเพิ่งซื้อสินค้าหรือใช้บริการครั้งสุดท้ายเมื่อไหร่? (ยิ่งเพิ่งซื้อยิ่งดี) ส่วน Frequency คือลูกค้าซื้อสินค้าหรือใช้บริการบ่อยแค่ไหน? (ยิ่งซื้อบ่อยยิ่งดี) และสุดท้ายคือ Monetary ลูกค้าใช้จ่ายเงินไปมากน้อยแค่ไหน? (ยิ่งใช้จ่ายเยอะยิ่งดี)

        มันเป็นยังไง? ทำไมถึงสำคัญ? ให้ลองนึกภาพว่าคุณมีร้านค้าออนไลน์ คุณมีลูกค้ามากมาย แต่ละคนก็มีพฤติกรรมการซื้อที่แตกต่างกัน บางคนซื้อบ่อย บางคนนาน ๆ ซื้อที บางคนซื้อทีละเยอะ ๆ บางคนซื้อทีละน้อย ๆ RFM Model จะช่วยคุณจัดระเบียบลูกค้าเหล่านี้ออกเป็นกลุ่ม ๆ ตามพฤติกรรมการซื้อ 

        นั่นจทำให้คุณรู้ว่าลูกค้ากลุ่มไหนมีค่ามากที่สุด กลุ่มไหนมีความเสี่ยงที่จะเลิกใช้บริการ กลุ่มไหนมีศักยภาพที่จะเติบโตส่งผลให้ทำการตลาดได้ตรงจุดมากขึ้น แทนที่จะทำการตลาดแบบหว่านแห คุณสามารถออกแบบแคมเปญการตลาดที่เหมาะสมกับลูกค้าแต่ละกลุ่มได้ ตัวอย่างเช่น ลูกค้าที่ดีที่สุด (Champions) คุณก็สามารถส่งข้อความขอบคุณ มอบสิทธิพิเศษ หรือแนะนำสินค้าใหม่

        หรือลูกค้าที่เสี่ยงจะเลิกใช้บริการ (At Risk) คุณสามารถส่งโปรโมชั่นพิเศษ หรือสอบถามความพึงพอใจ ลูกค้าที่เพิ่งซื้อครั้งแรก คุณสามารถส่งข้อความต้อนรับ และแนะนำสินค้าอื่น ๆ ที่น่าสนใจได้ ความสำคัญของมันคือ การทำการตลาดแบบตรงจุดจะช่วยเพิ่ม ROI ของแคมเปญการตลาด และเมื่อคุณเข้าใจลูกค้าและทำการตลาดได้อย่างมีประสิทธิภาพ ยอดขายและกำไรก็จะเพิ่มขึ้นตามมา

ส่วนประกอบของ RFM Model

        RFM Model นั้นเรียบง่ายแต่ทรงพลัง เพราะมันใช้เพียง 3 องค์ประกอบหลักในการวิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้า นั่นคือ R - Recency (ความถี่), F - Frequency (ความถี่) และ M - Monetary (มูลค่า) แต่ละตัวเปรียบเสมือนเลนส์ที่ช่วยให้เรามองเห็นแง่มุมที่แตกต่างกันของลูกค้า มาดูกันว่าแต่ละตัวมีความสำคัญอย่างไร 

1. Recency (ความถี่)

        R - Recency หมายถึง ความสดใหม่ของการซื้อครั้งล่าสุด หรือระยะเวลาที่ผ่านไปนับจากการซื้อครั้งสุดท้ายของลูกค้า พูดง่าย ๆ ก็คือ ลูกค้าเพิ่งซื้อสินค้าหรือใช้บริการครั้งสุดท้ายเมื่อไหร่?

        สำหรับตัว Recency ใน RFM Model จะเป็นหนึ่งในสามองค์ประกอบหลักของ RFM Model ร่วมกับ Frequency (ความถี่) และ Monetary (มูลค่า) โดยเป็นตัวบ่งชี้ที่สำคัญของความสัมพันธ์ระหว่างลูกค้ากับธุรกิจ ลูกค้าที่เพิ่งซื้อสินค้ามีแนวโน้มที่จะมีความสัมพันธ์ที่แน่นแฟ้นและมีโอกาสกลับมาซื้อซ้ำมากกว่าลูกค้าที่ไม่ได้ซื้อมานานแล้ว

        ใน RFM Model ค่า Recency ที่ดีคือ ยิ่งใหม่ยิ่งดี หมายความว่าลูกค้าที่เพิ่งซื้อสินค้าเมื่อไม่นานมานี้จะมีคะแนน Recency สูงกว่าลูกค้าที่ซื้อสินค้านานมาแล้ว โดยทั่วไปจะให้คะแนน Recency เป็นสเกล 1-5 โดยที่ 

• 5 เพิ่งซื้อสินค้าล่าสุด (เช่น ภายในสัปดาห์ที่ผ่านมา)

• 4 ซื้อสินค้าเมื่อไม่นานมานี้ (เช่น ภายในเดือนที่ผ่านมา)

• 3 ซื้อสินค้าเมื่อเร็วๆ นี้ (เช่น ภายใน 3 เดือนที่ผ่านมา)

• 2 ซื้อสินค้านานแล้ว (เช่น ภายใน 6 เดือนที่ผ่านมา)

• 1 ซื้อสินค้านานมากแล้ว (เช่น มากกว่า 6 เดือนที่ผ่านมา)

        ขออธิบายเพิ่มเติมว่าคะแนนสามารถปรับเปลี่ยนได้ตามความเหมาะสมของแต่ละธุรกิจ 

        ตัว Recency สำคัญตรงที่จะทำให้คุณรู้ว่า ลูกค้าที่เพิ่งซื้อสินค้ามีแนวโน้มที่จะจดจำแบรนด์ของคุณได้ และยังคงมีความสนใจในสินค้าหรือบริการของคุณอยู่ และลูกค้าที่เพิ่งซื้อสินค้ามีแนวโน้มที่จะเปิดรับข้อเสนอทางการตลาดและมีโอกาสกลับมาซื้อซ้ำสูงกว่า ขอเตือนไว้ก่อนเลยว่าค่า Recency ที่ต่ำอาจเป็นสัญญาณเตือนว่าลูกค้ากำลังจะเลิกใช้บริการ ดังนั้นจึงควรมีกลยุทธ์เพื่อดึงพวกเขากลับมา

2. Frequency (ความถี่)

        หมายถึง จำนวนครั้งที่ลูกค้าซื้อสินค้าหรือใช้บริการในช่วงเวลาที่กำหนด พูดง่าย ๆ ก็คือ ลูกค้าซื้อบ่อยแค่ไหนนั่นเอง ซึ่งเป็นตัวบ่งชี้ที่สำคัญของความภักดีของลูกค้า ลูกค้าที่ซื้อสินค้าบ่อยครั้งมีแนวโน้มที่จะมีความภักดีต่อแบรนด์สูงกว่าลูกค้าที่ซื้อไม่บ่อย

        ใน RFM Model ค่า Frequency ที่ดีคือ ยิ่งบ่อยยิ่งดี หมายความว่าลูกค้าที่ซื้อสินค้าบ่อยครั้งจะมีคะแนน Frequency สูงกว่าลูกค้าที่ซื้อไม่บ่อย สำหรับการให้คะแนน โดยทั่วไปจะให้คะแนน Frequency เป็นสเกล 1-5 เช่นกัน ดังนี้ 

• 5 ซื้อบ่อยมาก (เช่น มากกว่า 10 ครั้งต่อปี)

• 4 ซื้อบ่อย (เช่น 5-10 ครั้งต่อปี)

• 3 ซื้อปานกลาง (เช่น 3-4 ครั้งต่อปี)

• 2 ซื้อไม่บ่อย (เช่น 1-2 ครั้งต่อปี)

• 1  ซื้อน้อยมาก (เช่น น้อยกว่า 1 ครั้งต่อปี)

        คะแนนสามารถปรับเปลี่ยนได้ตามความเหมาะสมของแต่ละธุรกิจและระยะเวลาที่กำหนด เช่น รายเดือน รายไตรมาส หรือรายปี 

        ตัว F จะบอกว่าลูกค้าที่ซื้อสินค้าบ่อยครั้งแสดงให้เห็นถึงความภักดีและความพึงพอใจต่อสินค้าหรือบริการของคุณลูกค้าประจำที่ซื้อบ่อย ๆ ช่วยสร้างรายได้ที่สม่ำเสมอให้กับธุรกิจ และโอกาสในการ Upselling/Cross-selling ลูกค้าที่ซื้อบ่อยมีแนวโน้มที่จะเปิดรับข้อเสนอ Upselling (ขายสินค้าที่ราคาสูงขึ้น) หรือ Cross-selling (ขายสินค้าที่เกี่ยวข้องกัน) มากกว่า

        ตัว Frequency กับ Recency จะมีสัมพันธ์กันโดยตรง โดยลูกค้าที่มีทั้งคะแนน Recency และ Frequency สูง คือลูกค้าที่มีคุณค่ามากที่สุด (Champions) เพราะทั้งเพิ่งซื้อสินค้า และซื้อบ่อยครั้ง ส่วนลูกค้าที่มีคะแนน Frequency สูง แต่ Recency ต่ำ (เช่น At Risk, Can't Lose Them) เป็นกลุ่มที่ต้องให้ความสำคัญ เพราะเคยเป็นลูกค้าที่ดี แต่เริ่มห่างหายไป ต้องรีบดึงพวกเขากลับมา 

3. Monetary Value (มูลค่า)

        มาถึงส่วนประกอบสุดท้ายแล้ว สำหรับ Monetary Value (มูลค่า) หมายถึง มูลค่ารวมที่ลูกค้าใช้จ่ายไปในช่วงเวลาที่กำหนด พูดง่าย ๆ ก็คือ ลูกค้าใช้เงินไปกับเรามากน้อยแค่ไหน โดยเป็นตัวบ่งชี้ที่สำคัญของมูลค่าที่ลูกค้าสร้างให้กับธุรกิจ ลูกค้าที่ใช้จ่ายเงินมากมีแนวโน้มที่จะมีคุณค่าต่อธุรกิจมากกว่าลูกค้าที่ใช้จ่ายน้อย และค่า Monetary Value ที่ดีคือ ยิ่งมากยิ่งดี หมายความว่าลูกค้าที่ใช้จ่ายเงินมากจะมีคะแนน Monetary Value สูงกว่าลูกค้าที่ใช้จ่ายน้อย โดยแยกเป็นดังนี้ 

• 5 ใช้จ่ายสูงมาก (เช่น อยู่ในกลุ่ม 20% ที่ใช้จ่ายสูงสุด)

• 4 ใช้จ่ายสูง (เช่น อยู่ในกลุ่ม 20-40% ที่ใช้จ่ายสูงสุด)

• 3 ใช้จ่ายปานกลาง (เช่น อยู่ในกลุ่ม 40-60% ที่ใช้จ่ายสูงสุด)

• 2ใช้จ่ายน้อย (เช่น อยู่ในกลุ่ม 60-80% ที่ใช้จ่ายสูงสุด)

• 1ใช้จ่ายน้อยมาก (เช่น อยู่ในกลุ่ม 20% ที่ใช้จ่ายน้อยสุด)

        เช่นเดียวกัน คะแนนสามารถปรับเปลี่ยนได้ตามความเหมาะสมของแต่ละธุรกิจและระยะเวลาที่กำหนด เช่น รายเดือน รายไตรมาส หรือรายปี เหมือนกันทุกตัวเลย 

        Monetary Value สำคัญตรงที่การบ่งบอกถึงคุณค่า เพราะลูกค้าที่ใช้จ่ายเงินมากแสดงให้เห็นถึงคุณค่าที่พวกเขามีต่อธุรกิจ และลูกค้าที่ใช้จ่ายสูงช่วยสร้างผลกำไรให้กับธุรกิจโดยตรง เฉกเช่นเดียวกันกับตัว F ที่ลูกค้าที่ใช้จ่ายสูงมีแนวโน้มที่จะเปิดรับข้อเสนอ Upselling (ขายสินค้าที่ราคาสูงขึ้น) หรือ Cross-selling (ขายสินค้าที่เกี่ยวข้องกัน) ซึ่งช่วยเพิ่มกำไรให้กับธุรกิจได้

        กล่าวโดยสรุปคือลูกค้าที่มีคะแนนทั้ง Recency, Frequency และ Monetary Value สูง คือสุดยอดลูกค้า (Champions) เพราะทั้งเพิ่งซื้อสินค้า ซื้อบ่อย และใช้จ่ายเยอะ ซึ่งการวิเคราะห์ทั้ง 3 องค์ประกอบร่วมกันจะทำให้เห็นภาพรวมของลูกค้าได้ชัดเจนยิ่งขึ้น และสามารถวางแผนกลยุทธ์การตลาดได้อย่างเหมาะสมกับลูกค้าแต่ละกลุ่มได้ 

RFM Model

การวิเคราะห์ RFM เข้ามาช่วยบริหารธุรกิจยังไง 

        RFM ช่วยบริหารธุรกิจคลินิกโดยวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้า 3 ด้านด้วยกัน คือ

1. Recency (R): คนไข้เพิ่งมาใช้บริการครั้งสุดท้ายเมื่อไหร่?

2. Frequency (F): คนไข้มาใช้บริการบ่อยแค่ไหน?

3. Monetary (M): คนไข้ใช้จ่ายเงินไปกับคลินิกมากน้อยแค่ไหน?

        แล้วนำข้อมูลมาแบ่งกลุ่มคนไข้ เช่น

• Champions (R สูง, F สูง, M สูง) คือคนไข้ประจำที่เพิ่งมาใช้บริการ และใช้จ่ายเยอะ -> รักษาความสัมพันธ์ไว้ให้ดีที่สุด!

• Loyal (F สูง) จะเป็นคนไข้ประจำ -> เสนอโปรแกรมดูแลต่อเนื่อง, แพ็คเกจสุดคุ้ม

• Potential Loyalist (R สูง, F ปานกลาง, M ปานกลาง): คนไข้ใหม่ที่มีแนวโน้มดี -> กระตุ้นให้กลับมาใช้บริการซ้ำ, สะสมแต้ม

• At Risk (R ต่ำ, F เคยสูง, M เคยสูง): คนไข้ประจำที่เริ่มห่างหาย -> โทรติดตาม, ส่งโปรโมชั่นพิเศษ, หาสาเหตุที่ไม่มา

• Hibernating (R ต่ำ, F ต่ำ, M ต่ำ): คนไข้ที่นานๆ มาที และใช้จ่ายน้อย -> อาจไม่คุ้มที่จะกระตุ้นมาก, ส่งโปรโมชั่นทั่ว ๆ ไป

        ซึ่งข้อมูลที่กล่าวไปทำการตลาดตรงจุด รู้ว่าควรเน้นทำการตลาดกับคนไข้กลุ่มไหน ด้วยวิธีไหน และสามารถดูแลคนไข้ประจำ (Champions, Loyal) อย่างดี เพื่อให้ใช้บริการต่อเนื่อง ด้วยการเสนอโปรโมชั่นที่เหมาะสมกับแต่ละกลุ่ม เช่น แพ็คเกจคอร์สสำหรับคนไข้ประจำ, ส่วนลดพิเศษสำหรับคนไข้ที่ห่างหาย

        นอกจากนี้ยังทำให้เข้าใจพฤติกรรมคนไข้ นำไปปรับปรุงการบริการให้ดียิ่งขึ้น โฟกัสทรัพยากรไปยังกลุ่มลูกค้าที่คุ้มค่า ไม่หว่านแห

ตัวอย่างการคำนวณและจัดกลุ่มลูกค้า Segment ทั้ง 11 กลุ่ม

RFM Model Segment ทั้ง 11 กลุ่ม

1. เตรียมข้อมูล

        ก่อนอื่น คุณต้องมีข้อมูลลูกค้าทั้งหมด ดังนี้

• หมายเลขลูกค้า (Customer ID)

• วันที่ซื้อสินค้า/บริการครั้งล่าสุด (Last Purchase Date)

• จำนวนครั้งที่ซื้อสินค้า/บริการ (Number of Purchases)

• ยอดใช้จ่ายรวม (Total Spending)

2. คำนวณค่า RFM

        เริ่มที่ Recency (R) คำนวณจำนวนวันที่ผ่านมา นับจากวันที่ซื้อสินค้า/บริการครั้งล่าสุดจนถึงวันที่ปัจจุบัน (สมมติวันนี้คือ 2024-10-27)

• น้อยกว่า 30 วัน = 5

• 30-59 วัน = 4

• 60-89 วัน = 3

• 90-180 วัน = 2

• มากกว่า 180 วัน = 1

        จากนั้นให้มาดูที่ Frequency (F) เป็นจำนวนครั้งที่ซื้อสินค้า/บริการ (ในตัวอย่างนี้ จะใช้ข้อมูลทั้งหมด)

• มากกว่า 10 ครั้ง = 5

• 7-9 ครั้ง = 4

• 4-6 ครั้ง = 3

• 2-3 ครั้ง = 2

• 1 ครั้ง = 1

        ตัวสุดท้ายคือ Monetary (M) ยอดใช้จ่ายรวมนั่นเอง เราขอยกตัวอย่าง ดังนี้

• มากกว่า 40,000 บาท = 5

• 20,000 - 39,999 บาท = 4

• 10,000 - 19,999 บาท = 3

• 5,000 - 9,999 บาท = 2

• น้อยกว่า 5,000 บาท = 1

3. จัดกลุ่มลูกค้า (Segmentation)

        นอกจากนี้ เกณฑ์การให้คะแนน R, F, M และการแบ่งกลุ่มลูกค้าสามารถปรับเปลี่ยนได้ตามความเหมาะสมของแต่ละธุรกิจ นี่เป็นเพียงตัวอย่างง่าย ๆ ในทางปฏิบัติอาจต้องใช้ข้อมูลจำนวนมากและใช้เครื่องมือทางสถิติเข้ามาช่วยด้วยอีกทาง 

        โดยสรุปแล้ว RFM Model คือกุญแจสำคัญในการปลดล็อกศักยภาพข้อมูลลูกค้า และ ProClinic ได้นำหลักการนี้มาต่อยอด พัฒนาเป็น RFM 8 กลุ่มสูตรพิเศษสำหรับคลินิกความงามโดยเฉพาะ ช่วยให้คุณวิเคราะห์ จำแนก และเข้าถึงลูกค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น ผลลัพธ์ที่ได้คือการตลาดที่แม่นยำ ลูกค้าที่พึงพอใจ และยอดขายที่เติบโตอย่างยั่งยืน