Cara Menerapkan RFM Analysis untuk Segmentasi Pelanggan

Di dunia bisnis, RFM analysis adalah salah satu jenis analisis data yang sering digunakan dan sering menjadi dasar untuk menyusun strategi marketing perusahaan. Pasalnya, RFM analysis bisa dimanfaatkan perusahaan untuk melakukan segmentasi pelanggan secara efektif. Agar lebih paham RFM analysis untuk apa, simak cara menerapkan RFM Analysis untuk segmentasi pelanggan berikut ini!

Mengenal RFM Analysis

RFM adalah singkatan dari recency, frequency, dan monetary value yang kemudian dihubungkan dengan kinerja sebuah bisnis. Seperti apa penjelasannya?

• Recency - Waktu interaksi terakhir pelanggan dengan produk atau jasa bisnis Anda;
• Frequency - Kekerapan pelanggan melakukan pembelian dari bisnis Anda;
• Monetary Value - Total pengeluaran pelanggan untuk tiap transaksi pembelian.

Pertama kali diperkenalkan oleh Jan Roelf Bult dan Tom Wansbeek pada 1995, model analisis ini dipakai untuk membuktikan Prinsip Pemasaran Pareto atau Prinsip 80/20. Prinsip tersebut berbunyi, “20 persen jumlah pelanggan menghasilkan 80 persen pendapatan usaha”.

Cara Menerapkan RFM Analysis

Perusahaan dapat menerapkan RFM analysis dengan dua cara, yaitu manual dan otomatis. Apa bedanya? Simak penjelasan berikut!

- Cara manual

Cara segmentasi pelanggan ini terkonsentrasi pada data demografis dan psikografis. Kekurangannya, metode ini hanya memakai data dari sampel dalam jumlah kecil;

- Cara otomatis

Cara ini memanfaatkan tool khusus sehingga sampel bisa diambil secara otomatis, misalnya dengan memanfaatkan sistem customer data platform (CDP). Sistem ini memungkinkan Anda untuk mengumpulkan dan menyatukan data perilaku pelanggan. Jenis data ini juga lebih terperinci sehingga hasil segmentasi pelanggan dapat lebih akurat.

RFM Analysis dan Segmentasi Pelanggan

Saat melakukan segmentasi pelanggan, mengelompokkan pelanggan berdasarkan karakteristik, seperti usia atau geografi, akan jauh lebih efektif daripada menganalisis seluruh database pelanggan. Jika pertanyaannya RFM analysis untuk apa, jawabannya adalah agar bisnis dapat membuat penawaran yang relevan dan dipersonalisasi untuk pelanggan bernilai tinggi.

Melakukan RFM analysis pada kenyataannya membutuhkan keahlian analitis khusus atau keterampilan matematika tingkat lanjut. Layaknya model analisis lainnya, kompleksitas RFM analysis bervariasi, mulai dari sederhana hingga canggih. Seperti disebutkan sebelumnya, segmentasinya dimulai dengan memberi peringkat pelanggan di masing-masing dari tiga kategori, yaitu recency, frequency, dan monetary value. Biasanya, peringkat ini dilakukan pada skala 1-10.

Sistem penilaian RFM ini memungkinkan Anda untuk dapat menyusun strategi pemasaran yang efektif dengan menciptakan segmen RFM pelanggan, termasuk:

- Pelanggan terbaik Anda

Pelanggan terbaik adalah pelanggan yang mendapatkan skor tertinggi di setiap kategori. Jenis pelanggan ini setia, bersedia membelanjakan uang dengan murah hati, dan kemungkinan akan segera melakukan pembelian lagi;

- Pembelanja besar Anda

Segmen pelanggan ini hanya didasarkan pada satu dari tiga metrik, yaitu pelanggan dengan nilai uang tertinggi. Biasanya, pemasar menargetkan segmen ini dengan penawaran mewah, tingkat langganan yang lebih tinggi, dan penjualan silang yang meningkatkan nilai pesanan rata-rata;

- Pelanggan setia Anda

Segmen pelanggan ini hanya mempertimbangkan satu dari tiga metrik, yaitu pelanggan dengan frekuensi tertinggi. Meskipun sering melakukan pembelian, pelanggan setia belum tentu merupakan pembelanja terbesar Anda. Jadi, pertimbangkan untuk menghadiahi mereka dengan pengiriman gratis atau penawaran serupa.

Relevansi RFM Analysis di 2022

RFM analysis saat ini masih sangat relevan karena sederhana dan intuitif, tapi tetap didorong oleh data. Analisis ini berguna memberikan insight yang dapat ditindaklanjuti hingga ke tingkat pelanggan individu, tanpa masukan apa pun dari Data Scientist atau alat yang kompleks. Pemasar dapat menggunakan RFM analysis untuk:

• Meningkatkan efektivitas kampanye pemasaran email - Menyusun kampanye otomatis dengan pesan yang disesuaikan untuk setiap segmen;
• Meningkatkan loyalitas dan keterlibatan pengguna - Menindaklanjuti pelanggan baru dengan memberikan promosi tepat waktu dan konten yang kemungkinan akan meningkatkan keterlibatan mereka dengan brand Anda;
• Mengurangi Churn - Mengirim pesan yang dipersonalisasi, menawarkan pembelian berulang dengan diskon atau memberikan survei yang membantu bisnis memahami dan mengatasi potensi masalah;
• Mengurangi biaya pemasaran dan meningkatkan ROI - Mengurangi biaya dengan berfokus pada segmen yang lebih kecil yang lebih mungkin menghasilkan pendapatan dan menggunakan insight dari analisis RFM untuk mengoptimalkan kampanye ke depan.

Kesimpulan

Setelah menyimak ulasan di atas, Anda sudah paham RFM analysis untuk apa, bukan? Alat pemasaran ini mencakup tiga kategori kuantitatif utama, yaitu kapan pelanggan membeli produk, kekerapan pelanggan membeli produk, dan berapa total pengeluaran pelanggan untuk membeli produk. Hal-hal tersebut memungkinkan perusahaan untuk menilai dan mengidentifikasi pelanggan yang memberikan nilai atau profit paling banyak kepada perusahaan.

Agar pemahaman Anda mengenai bisnis lebih matang, pelajari juga tentang mekanisme pengolahan data. Anda bisa bergabung dengan Algoritma Data Science School yang tak hanya mengajarkan tentang RFM analysis, tapi juga topik-topik lain seputar data science yang disampaikan oleh para ahli dan profesional. Yuk, daftar sekarang!

Referensi:

• ActionIQ - What is RFM Analysis? (diakses pada tanggal 15 Juni 2022)
• Owox.com - How to use RFM analysis in marketing (diakses pada tanggal 15 Juni 2022)
• SendPulse - What is RFM Analysis: Basics (diakses pada tanggal 15 Juni 2022)