مدل های مختلف RFM برای دسته بندی مشتریان

مهم‌تر از جذب مشتریان، حفظ مشتریان شماست؛ چرا که با از دست دادن مشتریان خود، جریان خرید که همان مقداری است که یک مشتری در طول عمر خود خرج می‌کند نیز را از دست می‌دهید. تجزیه و تحلیل RFM
یک تکنیک محبوب در بازاریابی است که برای تقسیم بندی مشتریان بر اساس سه شاخص رفتار خرید آن‌ها استفاده می‌شود. این سه شاخص.، Recency (زمان اخیر خرید)، Frequency (تعداد خرید) و Monetary Value (ارزش پولی) هستند. مدل RFM اندازه گیری می‌کند که مشتریان در چه زمانی خرید می‌کنند، در هر چند وقت یکبار(تناوب) خرید می‌کنند و چقدر خرید می‌کنند.با ارزیابی خرید های قبلی یک مشتری می توان تا حدی خرید ،های بعدی شان را پیش بینی کرد ، با این ارزیابی می توان تشخیص داد که کدام مشتری ها برایمان ارزشمند ترند برای توضیحات کامل تر و دیدن مدل تجزیه و تحلیل RFM این جا کلیک کنید
.

یا می توانید برای توضیحات ساده و مختصر درباره RFM ویدیو زیر را مشاهده کنید

  اگرچه مدل RFM در کسب و کار به شدت کمک می‌کند، اما ضعف‌های خود را نیز دارد، با اضافه کردن متغیرهای اضافی برای پیش‌بینی رفتار مشتری یا توسعه مدل‌های جدید برای آزمایش عملکرد بهتر از RFM، قابلیت پیش‌بینی این مدل‌ها را می توان بهبود بخشید.، از جمله اضافه کردن:

• 
  تعداد
  Number

• دوره‌ Periodicity
• طول Length

RFM + تعداد خریدها NUMBER

---

یک روش برای بهبود تحلیل RFM، اضافه کردن متغیر تعداد خریدها است. این معیار به کسب و کارها در درک اینکه مشتریان چقدر اغلب خرید می‌کنند، کمک می‌کند که در تعیین وفاداری و ارزش کلی مشتریان مورد استفاده قرار گیرد. با دسته‌بندی مشتریان بر اساس فرکانس خریدشان، کسب و کارها می‌توانند تلاش‌های بازاریابی خود را به طور مناسب تنظیم کنند. به عنوان مثال، مشتریانی که خریدهای مکرری دارند، می‌توانند با برنامه‌های وفاداری یا پیشنهادات ویژه، برای تشویق به تکرار کسب و کار جذب شوند.

RFM + دوره Periodicity

---

متغیر دیگری که باید در نظر گرفته شود، دوره است یا زمان بین خریدها. درک الگوهای خرید مشتریان به کسب و کارها کمک می‌کند تا فرصت‌های بازاریابی را در زمان مناسب شناسایی کنند. به عنوان مثال، اگر یک مشتری معمولاً هر ماه یک بار خرید می‌کند، می‌توان به محض نزدیک شدن به آن زمان، یک کمپین تبلیغاتی با ارائه محصولات جدید یا پیشنهادات ویژه راه‌اندازی کرد تا احتمال خرید افزایش یابد.

RFM + طول LENGTH

---

در نهایت، متغیر طول به مقدار زمانی که یک مشتری با یک کسب و کار فعال بوده، اشاره دارد. این معیار به کسب و کارها کمک می‌کند تا مشتریان وفاداری که برای مدت طولانی‌تری با آن‌ها همراه بوده‌اند، شناسایی کنند. این مشتریان می‌توانند با پیشنهادات ویژه یا پاداش‌های انحصاری، به عنوان تقدیر از وفاداری خود، هدف قرار بگیرند. با گنجاندن این متغیرهای اضافی در تحلیل RFM، کسب و کارها می توانند درکی همه جانبه از مشتریان خود پیدا کنند و مشتریان را به طور موثر تر بازه بندی کنند. این به نوبه خود می تواند منجر به بهبود عملکرد کسب و کار شود، مانند افزایش درآمد، بهبود نرخ انحصاری مشتریان و افزایش رضایت مشتریان. به طور خلاصه، اضافه کردن متغیرهای تعداد خرید، دوره تکراری و طول به تحلیل RFM می تواند تلاش های تقسیم بندی مشتری را به شدت بهبود بخشد و به بهبود عملکرد کسب و کار منجر شود. با سفارشی کردن تلاش های بازاریابی به بخش های خاص مشتریان بر اساس این متغیرها، کسب و کارها می توانند وفاداری مشتری را افزایش داده و فروش را افزایش دهند.