RFM là gì? Phân loại khách hàng theo mô hình phân tích RFM

Last updated on 21 February, 2025

Khách hàng là yếu tố cốt lõi quyết định sự thành công của doanh nghiệp. Tuy nhiên, nhiều doanh nghiệp chưa thực sự đánh giá và phân loại khách hàng dựa trên mức độ quan trọng của họ. Phân tích RFM (Recency – gần đây, Frequency – tần suất mua hàng, Monetary – giá trị) là một phương pháp hiệu quả giúp doanh nghiệp hiểu rõ hành vi mua sắm của khách hàng.

Thông qua mô hình này, doanh nghiệp có thể xác định nhóm khách hàng tiềm năng nhất để tối ưu chiến lược tiếp thị, tăng tỷ lệ chuyển đổi và giữ chân khách hàng trung thành. Áp dụng RFM không chỉ giúp doanh nghiệp phân bổ ngân sách marketing hợp lý hơn mà còn tạo ra các chiến dịch cá nhân hóa, tăng mức độ gắn kết và gia tăng lợi nhuận bền vững.

RFM là gì?

Phân tích RFM (Recency, Frequency, Monetary) là một kỹ thuật trong marketing giúp đánh giá và phân loại khách hàng dựa trên:

• Recency (Gần đây): Khách hàng mua hàng gần đây hay không?
• Frequency (Tần suất): Khách hàng mua hàng bao nhiêu lần?
• Monetary (Giá trị): Khách hàng đã chi tiêu bao nhiêu tiền?

Dựa vào ba yếu tố này, mỗi khách hàng sẽ được chấm điểm để xếp hạng xem những ai là khách hàng tiềm năng nhất. Phương pháp này giúp doanh nghiệp tập trung vào nhóm khách hàng mang lại giá trị cao nhất và triển khai các chiến dịch tiếp thị hiệu quả hơn.

Nguyên tắc cốt lõi của RFM là: “80% doanh thu thường đến từ 20% khách hàng trung thành nhất.”

3 yếu tố chính trong mô hình RFM

Phân tích RFM phân loại và xếp hạng từng khách hàng dựa trên các yếu tố sau:

Gần đây (Recency)

Recency là khoảng thời gian đã trôi qua kể từ lần mua hàng gần nhất của khách hàng. Đây là một yếu tố quan trọng trong phân tích RFM, vì khách hàng mua hàng gần đây có khả năng cao sẽ tiếp tục nhớ đến thương hiệu và quay lại mua hàng trong tương lai. Ngược lại, những khách hàng không mua hàng trong nhiều tháng có thể ít có khả năng quay lại.

Hiểu được yếu tố này sẽ giúp doanh nghiệp xác định mức độ và cách thức tương tác phù hợp với từng nhóm khách hàng. Ví dụ, một công ty có thể đầu tư nhiều tiền hơn vào các chiến dịch thu hút lại những khách hàng vừa mới mua hàng, vì họ có khả năng mua lại cao hơn. Đồng thời, để không bỏ lỡ nhóm khách hàng đã lâu không quay lại, doanh nghiệp có thể triển khai các chiến dịch đặc biệt như nhắc nhở hoặc ưu đãi giảm giá đặc biệt để khuyến khích họ mua sắm trở lại.

Tần suất (Frequency)

Frequency đo lường mức độ thường xuyên khách hàng mua hàng tại doanh nghiệp. Số lần mua hàng có thể phụ thuộc vào loại sản phẩm, giá cả và mức độ cần thiết của sản phẩm đối với khách hàng. Ví dụ, các mặt hàng dễ hư hỏng như sữa thường được mua thường xuyên hơn so với các sản phẩm khác.

Hiểu được tần suất mua hàng giúp doanh nghiệp xác định cách phân bổ nguồn lực tiếp thị hiệu quả hơn, chẳng hạn như xây dựng chiến lược tiếp cận khách hàng vào đúng thời điểm họ có khả năng cao sẽ mua hàng.

Mô hình RFM

Giá trị (Monetary)

Trong RFM, Monetary thể hiện số tiền khách hàng chi tiêu trong mỗi giao dịch hoặc trong một khoảng thời gian nhất định.

• Trong một số trường hợp, doanh nghiệp có thể tập trung vào những khách hàng chi tiêu nhiều trong mỗi lần mua hàng để tối ưu lợi nhuận trên chi phí marketing (ROI).
• Tuy nhiên, trong các trường hợp khác, doanh nghiệp cũng có thể ưu tiên những khách hàng thường xuyên mua hàng, ngay cả khi giá trị mỗi giao dịch không quá cao, vì họ vẫn tạo ra doanh thu ổn định và có tiềm năng giới thiệu cho những khách hàng mới.

Tầm quan trọng của mô hình RFM

Giá trị cốt lõi của mô hình RFM nằm ở việc chuyển đổi dữ liệu giao dịch lịch sử thành một nguồn thúc đẩy tăng trưởng bền vững. RFM không chỉ giúp bạn phân khúc khách hàng hoặc xác định nhóm khách hàng tốt nhất dựa trên điểm số của họ, mà còn giúp dự đoán xu hướng trong tương lai và xây dựng các chiến dịch tác động đến hành vi khách hàng.

Dựa trên nghiên cứu định lượng về Recency (Gần đây), Frequency (Tần suất), Monetary (Giá trị), bạn có thể tiến xa hơn bằng cách:

• Thực hiện nghiên cứu định tính để hiểu rõ hơn về nhu cầu và động lực mua sắm của khách hàng.
• Xác định ai là khách hàng mang lại giá trị và ai là khách hàng kém tiềm năng nhất.
• Ưu tiên chiến lược marketing để thu hút những khách hàng có tiềm năng cao và giữ chân khách hàng trung thành.
• Tối ưu hóa các chiến dịch thu hút và giữ chân khách hàng dựa trên dữ liệu của nhóm khách hàng tốt nhất.
• Áp dụng những yếu tố giúp giữ chân khách hàng để tạo ra các chương trình khách hàng thân thiết hiệu quả hơn.

Vì vậy, RFM là một trong những công cụ quan trọng nhất giúp doanh nghiệp tinh chỉnh và đồng bộ hóa các chiến lược kinh doanh của mình.

Phân khúc khách hàng dựa trên mô hình RFM

Bạn có thể tạo nhiều phân khúc khách hàng khác nhau bằng mô hình RFM, nhưng dưới đây là 11 phân khúc phổ biến được khuyến nghị.

Hãy đánh giá tỷ lệ phần trăm khách hàng hiện tại thuộc vào từng nhóm và xem xét mức độ hiệu quả của các chiến lược tiếp cận phù hợp cho doanh nghiệp của bạn.

Các bước tiến hành phân tích RFM

Phân tích RFM giúp doanh nghiệp phân loại khách hàng dựa trên hành vi mua hàng, từ đó tối ưu chiến lược marketing và tăng trưởng doanh thu. Dưới đây là các bước chi tiết để thực hiện phân tích RFM:

Các bước tiến hành RFM

Bước 1: Thu thập và chuẩn bị dữ liệu giao dịch

Trước tiên, bạn cần thu thập dữ liệu lịch sử mua hàng của khách hàng từ hệ thống CRM hoặc cơ sở dữ liệu bán hàng. Dữ liệu cần có các thông tin sau:

• Customer ID: Mã định danh của từng khách hàng.
• Transaction Date: Ngày thực hiện giao dịch.
• Transaction Amount: Giá trị đơn hàng.

Lưu ý:

• Nếu có nhiều cửa hàng hoặc kênh bán hàng khác nhau (online, offline), cần gom dữ liệu lại để có bức tranh tổng thể.
• Loại bỏ các giao dịch không hợp lệ hoặc dữ liệu thiếu sót.

Bước 2: Tính toán điểm số RFM cho từng khách hàng

Recency (R) – Gần đây

• Đo lường khoảng thời gian từ lần mua gần nhất đến ngày phân tích.
• Công thức: R = Ngày phân tích – Ngày giao dịch gần nhất
• Giả định: Khách hàng mua gần đây có xu hướng quay lại cao hơn.

Frequency (F) – Tần suất mua hàng

• Tính tổng số lần khách hàng đã mua hàng trong khoảng thời gian nhất định.
• Giả định: Khách hàng mua hàng nhiều lần có giá trị cao hơn khách mua hàng ít lần.

Monetary (M) – Tổng chi tiêu

• Tổng số tiền mà khách hàng đã chi tiêu.
• Công thức: M = ∑ Giá trị các đơn hàng của khách hàng
• Giả định: Khách hàng chi tiêu nhiều có giá trị cao hơn.

Lưu ý:

• Nên sử dụng dữ liệu từ 6 tháng đến 1 năm để có kết quả đánh giá chính xác hơn.

Bước 3: Chấm điểm RFM theo thang điểm

Sau khi tính toán các giá trị R, F, M, bạn cần phân nhóm khách hàng theo thang điểm (thường là 1 – 5).

• Chia nhỏ dữ liệu: Sử dụng phương pháp quintile (phân vị 20%) để chia khách hàng thành 5 nhóm cho mỗi tiêu chí (1 là thấp nhất, 5 là cao nhất).
• Ví dụ xếp hạng:
  • Recency:
    • 5 điểm: Khách hàng mua hàng trong 7 ngày qua.
    • 1 điểm: Khách hàng mua hàng hơn 6 tháng trước.
  • Frequency:
    • 5 điểm: Mua hàng 10+ lần.
    • 1 điểm: Chỉ mua 1 lần.
  • Monetary:
    • 5 điểm: Tổng chi tiêu trên 10 triệu VND.
    • 1 điểm: Tổng chi tiêu dưới 500 nghìn VND.

Lưu ý: Có thể sử dụng phương pháp K-means clustering thay vì phân vị để chia nhóm nếu dữ liệu phức tạp.

Bước 4: Xác định phân khúc khách hàng dựa trên RFM

Sau khi chấm điểm, mỗi khách hàng sẽ có một bộ ba số điểm RFM (ví dụ: R = 5, F = 3, M = 4). Dựa vào điểm số này, ta chia khách hàng thành các nhóm khác nhau như:

• Champions (5-5-5): Khách hàng mua gần đây, thường xuyên và chi tiêu cao → Cần giữ chân bằng ưu đãi VIP.
• Loyal Customers (4-5-4): Khách hàng trung thành, phản hồi tích cực với chương trình khuyến mãi → Bán thêm sản phẩm cao cấp.
• At Risk (1-4-5): Từng mua nhiều nhưng đã lâu không quay lại → Gửi email cá nhân hóa để tái kích hoạt.
• Lost (1-1-1): Khách hàng ít tương tác, chi tiêu thấp → Không ưu tiên, có thể loại bỏ khỏi chiến dịch chính.
• …

Lưu ý:

• Các phân khúc có thể linh hoạt thay đổi tùy vào đặc thù doanh nghiệp.
• Cần kiểm tra lại kết quả xem có hợp lý không trước khi áp dụng chiến dịch marketing.

Bước 5: Ứng dụng RFM vào chiến lược marketing

Sau khi phân loại khách hàng, doanh nghiệp có thể sử dụng RFM để tối ưu hóa chiến lược tiếp thị như:

• Email marketing cá nhân hóa: Gửi thông điệp phù hợp với từng nhóm khách hàng.
• Chương trình khách hàng thân thiết: Tạo ưu đãi đặc biệt cho nhóm Loyal Customers & Champions.
• Remarketing & Retargeting Ads: Nhắm mục tiêu quảng cáo đến nhóm khách hàng có giá trị cao nhưng có nguy cơ rời bỏ.
• Ưu đãi độc quyền & Flash Sale: Dành cho nhóm khách hàng sắp rời đi để kéo họ quay lại.

Lưu ý:

• Cần theo dõi hiệu quả chiến dịch và cập nhật định kỳ mô hình RFM để luôn phản ánh đúng hành vi khách hàng theo thời gian.
• Kết hợp với các phương pháp khác như CLV (Customer Lifetime Value) để đưa ra quyết định chính xác hơn.

Phân tích RFM là một phương pháp hiệu quả về chi phí để đánh giá giá trị của khách hàng, mang lại những lợi ích quan trọng sau:

Ưu điểm của phân tích RFM

Tạo chiến dịch tiếp thị thành công

Mô hình RFM giúp doanh nghiệp xây dựng các chiến dịch marketing hiệu quả hơn để tăng tỷ lệ chuyển đổi. Nhờ việc xác định khách hàng mục tiêu dựa trên 3 tiêu chí Recency – Frequency – Monetary, doanh nghiệp có thể chi tiêu ngân sách marketing hợp lý hơn, tập trung quảng cáo vào những người thực sự quan tâm đến sản phẩm/dịch vụ.

Giữ chân khách hàng có nguy cơ rời bỏ

Phân tích RFM giúp doanh nghiệp nhận diện sớm nhóm khách hàng có nguy cơ rời bỏ và đưa ra hành động kịp thời để giữ chân họ. Hiểu được hành vi mua sắm giúp bạn có chiến lược cá nhân hóa phù hợp, kéo họ quay trở lại trước khi quá muộn.

Tăng mức độ tương tác và lòng trung thành

Nhờ vào dữ liệu từ RFM, doanh nghiệp có thể truyền tải các thông điệp cá nhân hóa hơn, làm tăng mức độ tương tác và gắn kết với khách hàng. Hơn nữa, tiếp thị dựa trên RFM còn giúp tạo ra những cơ hội mới để tối ưu hóa nội dung quảng bá dựa trên hành vi mua hàng trước đây.

Tối ưu hóa nguồn lực marketing

Mọi doanh nghiệp đều muốn giảm chi phí marketing nhưng vẫn tăng hiệu quả ROI. Điều này chỉ có thể thực hiện được khi có dữ liệu chính xác. RFM giúp xác định nhóm khách hàng có giá trị nhất, từ đó phân khúc và triển khai các chiến dịch nhằm mục tiêu một cách hiệu quả hơn, giảm thiểu lãng phí ngân sách.

Nhược điểm của phân tích RFM

Không phải là phương pháp đánh giá duy nhất: Dù RFM rất hữu ích, nhưng nó không nên là công cụ duy nhất để đánh giá và phân loại khách hàng. Nó không xem xét các yếu tố quan trọng khác như:

• Loại sản phẩm đã mua (không phải lúc nào cũng phản ánh giá trị khách hàng).
• Hiệu quả của các chiến dịch marketing trước đây (khách hàng có thể mua hàng do khuyến mãi nhưng không trung thành).
• Nhân khẩu học (tuổi, giới tính, vị trí địa lý, sở thích…).

Chỉ dựa vào dữ liệu lịch sử: Vì RFM dựa vào dữ liệu quá khứ, nó không thể phản ánh chính xác hành vi hiện tại của khách hàng hoặc dự đoán chính xác hành vi tương lai. Điều này có thể làm giảm độ chính xác trong các quyết định chiến lược dài hạn.

Ví dụ về việc áp dụng RFM trong thực tế tại doanh nghiệp

Phân tích RFM (Recency, Frequency, Monetary) được nhiều doanh nghiệp lớn áp dụng để phân khúc khách hàng và tối ưu chiến lược tiếp thị. Dưới đây là một số ví dụ tiêu biểu:

1. Sephora

Sephora, một tập đoàn mỹ phẩm hàng đầu, đã sử dụng phân tích RFM để xác định và phân khúc khách hàng dựa trên hành vi mua sắm. Thông qua việc này, Sephora đã triển khai các chiến lược tiếp thị cá nhân hóa, như chương trình khách hàng thân thiết và ưu đãi đặc biệt, nhằm tăng cường sự trung thành và giá trị vòng đời của khách hàng. (Nguồn)

2. Ford Motor Company

Ford đã áp dụng các nguyên tắc của phân tích RFM trong chiến lược quản lý doanh thu của mình. Bằng cách phân khúc khách hàng thành các “vi thị trường” và tạo ra cấu trúc giá mục tiêu, Ford đã tối ưu hóa lợi nhuận và tăng thêm khoảng 3 tỷ USD thông qua các sáng kiến quản lý doanh thu. (Nguồn)

3. InterContinental Hotels Group (IHG)

IHG đã triển khai phân tích RFM để hiểu rõ hơn về hành vi đặt phòng của khách hàng. Bằng cách tính toán độ co giãn giá tại các thị trường địa phương và điều chỉnh giá phòng phù hợp, IHG đã tăng doanh thu trên mỗi phòng khả dụng (RevPAR) lên 2,7%. (Nguồn)

Kết luận

Việc áp dụng phân tích RFM đã giúp các doanh nghiệp hiểu rõ hơn về khách hàng, từ đó triển khai các chiến lược tiếp thị hiệu quả và tăng cường lợi nhuận.

Về Công ty Tư vấn Quản lý OCD

Công ty Tư vấn Quản lý OCD (OCD Management Consulting Co.) thành lập năm 2003, là một trong những công ty tư vấn quản lý hàng đầu Việt Nam với tính chuyên nghiệp, thực tiễn và chất lượng cao. Trong hơn 20 năm qua, Công ty Tư vấn Quản lý OCD đã thực hiện thành công hàng trăm dự án tư vấn và đào tạo quản lý cho nhiều doanh nghiệp tại Việt Nam.

Dịch vụ của OCD

OCD cung cấp các dịch vụ sau:

• Tư vấn tái cơ cấu
• Tư vấn Hệ thống Quản lý
• Đào tạo Quản lý
• Nghiên cứu Thị trường
• Tư vấn Chuyển đổi số
• Tư vấn chiến lược

OCD tự hào có một đội ngũ chuyên gia tư vấn và giảng viên:

• Được đào tạo bài bản về quản trị doanh nghiệp, có bằng cấp quốc tế
• Đã học tập và làm việc ở nước ngoài
• Nắm giữ các vị trí quản lý cấp cao ở các doanh nghiệp
• Bề dày kinh nghiệm triển khai các dự án tư vấn xây dựng chiến lược phát triển và hệ thống quản lý doanh nghiệp hiện đại
• Bề dày thực hiện các chương trình đào tạo nâng cao năng lực theo hướng kết hợp giữa kiến thức quản lý quốc tế với kinh nghiệm địa phương

Ngoài ra, đội ngũ chuyên gia tư vấn của OCD luôn được khách hàng đánh giá cao về năng lực chuyên môn, khả năng giải quyết vấn đề cũng như tâm huyết với bài toán của khách hàng.

——————————-

Liên hệ với chúng tôi để được tư vấn ngay!

Thông tin chính thức về OCD được cập nhật tại website: https://ocd.vn

Fanpage chính thức của OCD vui lòng truy cập: https://facebook.com/OCDConsulting

Liên hệ nhanh Hotline/Zalo: 0886595688 hoặc gửi email đến: ocd@ocd.vn