شاخص LRFM چیست؟
مقدمه
مدل LRFM به عنوان نسخهٔ تکامل‌یافته‌تر مدل شناخته‌شده‌‌ی RFM، با افزودن بُعد جدیدی به تحلیل‌ها، امکان ارزیابی جامع‌تری از مشتریان را فراهم کرده و همچنین برای کسب‌وکارهایی که با مشتریان قدیمی و با سابقه سر و کار دارند، می‌تواند بسیار مفید واقع شود.
مدل LRFM چیست؟ (مختصر و مفید)
برای ارزیابی مشتریان، شاخص «LRFM» علاوه بر شاخص‌های «RFM» از شاخص «L» هم کمک می‌گیرد که به معنی طول مدت عمر مشتری می‌باشد (یعنی طول مدت زمانی که از اولین فاکتور مشتری می‌گذرد). همچنین به ما کمک می‌کند تا مشتریان قدیمی را بهتر ارزیابی نمائیم.
شاخص‌های F ،R و M را در مقالهٔ شاخص RFM به طور کامل توضیح دادیم و علاوه بر این سه شاخص، با شاخص «L» (مخفف Length) می‌توان از ابتدای راه اندازی سامانه، مقایسهٔ مشتریان را با هم به طور دقیق داشته باشیم. در بعضی از کسب‌وکارها نیاز داریم شاخص‌های R F M را به صورت سالانه ارزیابی کنیم در عین حالی که این مشتری ممکن است طی ١٠ سال گذشته مشتری ما باشد.
برای حفظ این مشتری علیرغم قدیمی بودن مشتری باید سیاست‌های خاص خود را اعمال نمائیم. پس ما این گزارش را می‌توانیم برای بازهٔ زمانی کوچکتر مثلاً 6ماهه گرفته و از خروجی آن سیاست‌های بازاریابی و فروش خود را اصلاح نمائیم. از بازه‌های زمانی تعیین شده، شاخص «L» همان مدت زمانِ طولِ عمرِ مشتری می‌باشد که تغییر نخواهد کرد.
بیشتر بخوانید: شاخص RFM چیست؟
مزایای LRFM چیست؟
قبل از هرچیز باید بگوییم که LRFM نسخه‌ی ارتقایافته‌ی RFM است که با اضافه کردن شاخص طول عمر مشتری (L)، تحلیل‌های دقیق‌تری ارائه می‌دهد. اما این مدل دقیقاً چه مزایایی دارد؟
1. شناسایی بهتر مشتریان قدیمی
LRFM با شاخص L (طول عمر مشتری)، مشتریانی که سال‌هاست با شما هستند را از تازه‌واردها جدا می‌کند. اینطوری می‌فهمید کدام مشتریان واقعاً وفادارند، حتی اگر اخیراً خرید نکرده باشند.
2. کاهش ریزش مشتریان با سابقه
مشتریانی که مدت‌هاست با شما کار می‌کنند ولی خریدشان کم شده، با شاخص L شناسایی می‌شوند. اینطوری می‌توانید قبل از از دست دادنشان، اقدامات ویژه (مثل تخفیف یا خدمات VIP) برایشان در نظر بگیرید.
3. تفکیک مشتریان ارزشمند واقعی
در آر اِف اِم، ممکن است یک مشتری که اخیراً خرید سنگین داشته، بالاتر از یک مشتری 10ساله با خریدهای مستمر نشان داده شود. اما LRFM با در نظر گرفتن طول رابطه، ارزش بلندمدت مشتری را هم می‌سنجد.
4. هدف‌گیری دقیق‌تر در بازاریابی
با LRFM می‌توانید مشتریان را نه فقط براساس تعداد خرید (F) یا مبلغ خرید (M)، بلکه براساس قدمت رابطه هم دسته‌بندی کنید. مثلاً برای مشتریان قدیمی که اخیراً کم‌فروش شده‌اند، کمپین‌های "ما قدردان شما هستیم" اجرا کنید.
5. تشخیص مشتریان در حال نوسان
بعضی مشتریان گاهی پرخریدند، گاهی کم‌خرید. LRFM کمک می‌کند این نوسانات را در بازه‌های زمانی مختلف (مثلاً سالانه) بررسی کنید تا بفهمید آیا واقعاً در حال از دست دادنشان هستید یا فقط یک دوره‌ی کمرونق است.
6. برنامه‌ریزی برای مشتریان استراتژیک
مشتریانی که سال‌ها با شما بوده‌اند، حتی اگر خریدهای کوچک داشته‌اند، ممکن است در بلندمدت ارزش بیشتری داشته باشند تا یک مشتری جدید با یک خرید بزرگ. LRFM این دیدگاه استراتژیک را می‌دهد.
7. شخصی‌سازی خدمات براساس سابقه
مشتری‌ای که ارتباط زیادی (L) با شما داشته ولی به تازگی خرید نکرده (R) را می‌توان با خدمات ویژه مثل «پیشنهاد ویژه برای سالگرد همکاری» مجدد جذب کرد.
8. تحلیل روند وفاداری در طول زمان
با مقایسه‌ی L و R، می‌توانید بفهمید آیا مشتریان قدیمی شما هنوز فعالند یا در حال فاصله گرفتن هستند.
9. اولویت‌بندی سرمایه‌گذاری روی مشتریان
مشتری با L بالا + M بالا -----> ارزشمندترین مشتری
مشتری با L بالا + M پایین -----> نیاز به برنامه‌ی ویژه برای افزایش فروش
مشتری با L پایین + M بالا -----> مشتری جدید بالقوه
10. ترکیب با سایر مدل‌ها برای تحلیل جامع
LRFM را می‌توان با مدل‌هایی مثل NPS (رضایت مشتری) یا CLV (ارزش طول عمر مشتری) ترکیب کرد تا تحلیلی چندبعدی از مشتریان داشته باشید.
تفاوت LRFM با RFM چیست؟
قبل از هرچیز باید بدانید که RFM مدل کلاسیک تحلیل مشتریان است، اما LRFM نسخهٔ ارتقایافتهٔ آن محسوب می‌شود. اما این دو دقیقاً چه تفاوت‌هایی دارند؟ بیایید با هم مقایسه‌شان کنیم:
1. تفاوت در معیارهای سنجش
RFM فقط سه معیار دارد: R (تازگی آخرین خرید)،F (تعداد خریدها)، M (مبلغ خریدها)
LRFM یک معیار مهم دیگر اضافه می‌کند: L (طول عمر مشتری یا مدت زمانی که از اولین خریدش گذشته)
2. تفاوت در دید کوتاه‌مدت و دید بلندمدت
مدل RFM بیشتر رفتارهای اخیر مشتری را تحلیل می‌کند و ممکن است مشتریانی که سال‌ها با شما بوده‌اند اما اخیراً خرید کمی داشته‌اند را نادیده بگیرد ولی با اضافه کردن L، می‌توانید مشتریان قدیمی را حتی اگر خریدهای اخیرشان کم باشد، شناسایی کرده و برای حفظشان برنامه‌ریزی کنید.
3. تحلیل دقیق‌تر مشتریان نوسانی
اگر مشتری‌ای گاهی زیاد و گاهی کم خرید کند، RFM ممکن است نتواند الگوی واقعی رفتارش را تشخیص دهد. اما با اضافه کردن L، می‌توانید بفهمید که آیا کاهش خرید اخیر یک مشتری قدیمی، نشانهٔ ریزش است یا فقط یک دورهٔ کم رونق موقت. مثلاً مشتری با الِ 5 سال و آرِ 90 روز (آخرین خرید 3 ماه پیش)، احتمالاً هنوز وفادار است و فقط نیاز به یک اقدام تشویقی دارد و مشتری‌ای با الِ 1 سال و آرِ 90 روز ممکن است در حال فاصله گرفتن باشد.
4. اولویت‌بندی مشتریان برای برنامه‌های وفاداری
ممکن است فقط مشتریانی که اخیراً خرید بالایی داشته‌اند (R و M بالا) در اولویت باشند. مشتریانی که طول عمر بالا (L) دارند، حتی اگر خریدهای اخیرشان کم باشد، همچنان در اولویت برنامه‌های وفاداری قرار می‌گیرند.
5. انعطاف‌پذیری بیشتر در تحلیل‌های زمانی
RFM معمولاً روی داده‌های اخیر (مثلاً 6ماه گذشته) تمرکز دارد و ممکن است نتواند روندهای بلندمدت را ببیند.اما با L، می‌توانید تحلیل‌ها را هم در بازه‌های کوتاه‌مدت (مثلاً 3 ماه) و هم بلندمدت (مثلاً 5 سال) انجام دهید. می‌توانید گزارش‌های rfm سالانه بگیرید اما همچنان L (که کل تاریخچهٔ مشتری را می‌سنجد) را در نظر داشته باشید.
سخن پایانی
مدل LRFM با افزودن بعد طول عمر مشتری به تحلیل‌های سنتی RFM، ابزار قدرتمندی برای شناسایی و حفظ مشتریان ارزشمند و قدیمی در اختیار کسب‌وکارها قرار می‌دهد. این شاخص به ویژه برای شرکت‌هایی که رابطه بلندمدتی با مشتریان خود دارند، می‌تواند نقش کلیدی در تدوین استراتژی‌های حفظ مشتری ایفا کند. با به کارگیری هوشمندانه این مدل و ترکیب آن با سایر روش‌های تحلیل داده، سازمان‌ها می‌توانند روابط پایدارتر و سودآورتری با مشتریان خود ایجاد نمایند و در فضای رقابتی مزیت متمایزکننده‌ای برای خود خلق کنند.
یک نظر اضافه کنید
شماره موبایل شما منتشر نخواهد شد.زمینه های مورد نیاز هستند علامت گذاری شده *
امتیاز شما