Analisis RFM pada Pemasaran Online


Analisis RFM pada Pemasaran Online

Analisis RFM (RFM Analysis) adalah proses penilaian dengan mana Anda dapat mengurutkan pelanggan ke dalam kelompok sasaran atau segmen menggunakan KPI yang berbeda. Ini bertujuan untuk mengidentifikasi pelanggan yang paling mungkin untuk menanggapi berbagai metode pemasaran yang berbeda. Analisis RFM paling sering digunakan dalam pemasaran langsung, tetapi juga menemukan aplikasi dalam pemasaran email, pengoptimalan kampanye, kinerja, dan pemasaran basis data. Berdasarkan nilai penilaian, frekuensi, dan moneter, pelanggan dibagi ke dalam kelompok pembeli untuk mengetahui kelompok pelanggan mana yang sangat menguntungkan dan dengan jenis pelanggan tertentu kampanye atau penawaran pemasaran yang kurang bermanfaat. Tujuan analisis RFM adalah untuk memperkirakan tingkat pengembalian kampanye dan meningkatkan laba atas investasi.

Informasi Umum Tentang Analisis RFM

Analisis RFM (RFM Analysis)  adalah metode empiris, yang sangat bergantung pada data dari analisis web, manajemen hubungan pelanggan atau transaksi. Sementara banyak pendekatan pemasaran didasarkan pada karakteristik demografi, analisis RFM melengkapi arah strategis kampanye dengan komponen perilaku. Untuk tujuan ini, perilaku pembelian di masa lalu diperiksa secara lebih rinci:

     

R – Recency – Keterkinian: Keterkinian pembelian adalah alat penting untuk mengidentifikasi pelanggan yang telah membeli sesuatu baru-baru ini. Pelanggan yang membeli belum lama ini lebih cenderung bereaksi terhadap penawaran baru daripada pelanggan yang pembeliannya terjadi sejak lama. Ini adalah faktor yang paling penting dalam analisis RFM.

F – Frequency – Frekuensi: Frekuensi pembelian muncul setelah keterkinian. Jika pelanggan membeli lebih sering, kemungkinan respons positif lebih tinggi daripada pelanggan yang jarang membeli sesuatu.

M – Monetary Value – Nilai Uang: Omset pembelian atau nilai moneter mengacu pada semua pembelian yang dilakukan oleh pelanggan. Pelanggan yang menghabiskan lebih banyak uang untuk pembelian lebih cenderung menanggapi penawaran daripada pelanggan yang telah menghabiskan jumlah yang lebih kecil.

Bagaimana Implementasi Analisis RFM

Dalam prakteknya, analisis RFM biasanya dilakukan secara otomatis. Dalam sistem CRM yang ekstensif, perangkat lunak intelijen bisnis atau sistem analisis prediktif, fungsi seperti itu sering sudah diterapkan. Scoring, yang akan dijelaskan secara singkat di bawah ini, tentu saja, tergantung pada data yang tersedia.

Berdasarkan pembelian terakhir, pelanggan akan diberi skor yang menunjukkan kemutakhiran. Interval waktu atau tanggal pembelian terakhir dapat digunakan. Penugasan skor kemutakhiran dapat dilakukan dengan peringkat yang dibentuk secara sewenang-wenang. Misalnya, lima kategori atau kurang dapat digunakan untuk membedakan kelompok yang pembeliannya kurang lebih baru-baru ini.

Dengan data yang sama, pelanggan mendapatkan nilai frekuensi yang menunjukkan seberapa sering pelanggan telah membeli dalam selang waktu tertentu atau sejak tanggal tertentu. Di sini juga, pembagian ke dalam kelompok dapat terjadi secara umum atas kebijaksanaan Anda untuk melayani tujuan perusahaan.

Selanjutnya, pelanggan diberi nilai moneter, di mana tingkat tertinggi sesuai dengan pendapatan tertinggi dari grup pelanggan. Untuk lima kategori, nilai moneter dapat dipilih dari 1 hingga 5.

Nilai RFM yang sebenarnya baru selesai sekarang. Keterkinian, frekuensi, dan skor moneter ditambahkan atau digabungkan dan menghasilkan skor RFM untuk masing-masing kelompok pelanggan. Secara keseluruhan, ada 125 skor RFM yang mungkin untuk lima peringkat, skor gabungan tertinggi adalah 555. Skor tertinggi akan diberikan kepada pelanggan yang kemungkinan besar menanggapi tawaran, baik itu kampanye yang direncanakan atau tindakan promosi. Namun, kemungkinan responsnya hanyalah asumsi yang dibuat berdasarkan data.

Selain itu, skor RFM yang berbeda dapat dihasilkan. Bergantung pada basis data, skor dapat dihasilkan dari transaksi atau data pelanggan yang dikumpulkan. Beberapa program juga menawarkan visualisasi skor RFM, misalnya, untuk menampilkan kelompok pelanggan sebagai diagram atau diagram pencar.

Relevansi praktis Analisis RFM

Penggunaan temuan ini dalam pemasaran sering dilihat secara kritis. Sementara skor RFM dapat membantu mengidentifikasi pelanggan dengan daya beli terbesar, aktivitas pemasaran seharusnya tidak hanya ditujukan kepada kelompok pelanggan tersebut bahkan jika sebagian besar penjualan diharapkan dari itu. Kelompok pelanggan dibagi secara acak. Jenis profiling digunakan, yang hanya dapat disampaikan dengan buruk kepada pelanggan. Jika hanya pelanggan yang membayar diberikan penawaran khusus, ada risiko bahwa pelanggan lain akan merasa didiskriminasi ketika mereka mendengar tentang hal itu. Banyak pakar pemasaran menyarankan untuk fokus pada kelompok pelanggan yang membayar rendah untuk meningkatkan kesetiaan dan daya beli mereka.

Relevansi dengan pemasaran online

Analisis RFM (RFM Analysis) dapat memainkan peran kunci dalam meningkatkan profitabilitas kampanye iklan. Selain itu, analisis RFM dapat digunakan di berbagai saluran dan untuk berbagai tujuan seperti tingkat respons ke kampanye email, transaksi di toko online, atau konversi situs web yang menawarkan buku putih untuk diunduh. Pengoptimalan kampanye, segmentasi, dan analisis kelompok sasaran yang lebih dalam juga dapat dilakukan berdasarkan analisis RFM.

Sebagian besar model RFM dapat disesuaikan dengan kondisi masing-masing. Namun, mereka sering juga membutuhkan sistem CRM yang komprehensif yang mencakup metode analitik dan pengumpulan data yang agak canggih, yang harus diintegrasikan dan diimplementasikan menggunakan metode pelacakan. Ini umumnya juga dimungkinkan di Excel, setidaknya data transaksi harus tersedia.

Postingan Terkait :

Tinggalkan Balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *

− 1 = 5