5 Langkah Implementasi RFM Analysis

Implementasi RFM analysis memungkinkan perusahaan untuk meningkatkan penjualan e-commerce dan menggunakan data untuk memahami perilaku pelanggan. Analisis ini memiliki banyak keuntungan karena memungkinkan Anda menerapkan strategi pemasaran yang dipersonalisasi dan meningkatkan engagement (keterlibatan) terhadap pelanggan. Selain itu,  RFM analysis juga memungkinkan Anda membuat penawaran bertarget untuk grup tertentu.

Langkah-Langkah Implementasi RFM Analysis

Jika Anda tertarik memaksimalkan analisis kelompok untuk meningkatkan retensi, RFM analysis adalah salah satu dari banyak cara efisien untuk melakukannya. Agar dapat melakukan implementasi RFM analysis dengan tepat, simak panduan langkah-langkahnya berikut ini!

1. Buat pemodelan RFM

Langkah pertama implementasi RFM analysis adalah membuat pemodelan RFM. Jika ingin membangun model RFM, Anda perlu menetapkan skor recency, frequency, dan monetary value untuk setiap pelanggan unik. Data mentah yang bisa Anda kumpulkan dari database pelanggan dari transaksi sebelumnya kemudian dikompilasi dalam spreadsheet atau database. Berikut tiga karakteristik yang mudah diukur pada RFM analysis:

• Skor Recency - Mengacu pada jumlah waktu sejak interaksi terakhir pelanggan dengan suatu brand. Interaksi yang dimaksud dapat mencakup pembelian terakhir pelanggan, kunjungan pelanggan ke website, penggunaan aplikasi seluler, like di media sosial, dan banyak lagi. Recency adalah metrik utama karena pelanggan yang baru-baru ini berinteraksi dengan brand Anda lebih cenderung merespons pemasaran baru yang Anda lakukan;
• Skor Frequency - Mengacu pada berapa kali pelanggan melakukan pembelian atau berinteraksi dengan brand Anda selama periode waktu tertentu, frekuensi juga termasuk metrik utama karena menunjukkan seberapa dalam pelanggan terlibat dengan brand Anda. Besarnya frekuensi menunjukkan tingkat loyalitas pelanggan yang lebih tinggi;
• Skor Monetary Value - Mengacu pada jumlah total uang yang dihabiskan oleh pelanggan untuk membeli produk dan layanan dari brand Anda selama periode waktu tertentu, nilai moneter adalah metrik utama karena pelanggan yang telah menghabiskan uang paling banyak di masa lalu lebih memungkinkan untuk membelanjakan lebih banyak di masa depan.

2. Tentukan target Market yang akan dianalisis

Langkah implementasi RFM analysis selanjutnya adalah menentukan target market yang akan dianalisis. Penentuan target market ini bisa Anda lakukan dengan cara membagi database RFM ke dalam kelompok berjenjang untuk masing-masing dari tiga nilai skor RFM.

Jenjang ini bisa disesuaikan dari yang terbesar hingga terkecil. Contoh, tingkat satu frequency merupakan pelanggan yang paling sering berbelanja, sedangkan tingkat lima merupakan pelanggan yang paling jarang belanja. Dengan menentukan target market yang akan dianalisis, akan lebih mudah bagi Anda untuk mengimplementasikan RFM analysis.

3. Urutkan prioritas konsumen

Mengurutkan prioritas konsumen, Anda dapat menentukan kelompok pelanggan mana yang paling menguntungkan untuk bisnis Anda. Anda dapat memilih kelompok pelanggan tersegmentasi dengan nilai pelanggan yang tinggi. Dengan mengurutkan prioritas konsumen pada segmen RFM, Anda dapat mulai menetapkan judul untuk segmen yang diminati, seperti pelanggan terbaik Anda, pembelanja terbesar, pelanggan setia, dan pelanggan berisiko.

4. Kelompokkan konsumen berdasarkan prioritas

Mengelompokkan konsumen berdasarkan prioritas bisa Anda lakukan dengan cara mengklasifikasikan segmen pelanggan berdasarkan karakteristik yang berbeda dari nilai yang diterima oleh basis pelanggan. Jika sudah mengelompokkan konsumen berdasarkan prioritas, baru Anda bisa membuat strategi pemasaran unik yang dirancang untuk setiap segmen RFM. RFM analysis bisa dimanfaatkan untuk mengomunikasikan pesan brand secara efektif kepada pelanggan dengan cara yang selaras dengan perilaku pelanggan.

5. Buat strategi pemasaran yang baru

Selanjutnya, jika Anda sudah menyelesaikan bagian segmentasi, Anda dapat melanjutkan ke pengembangan kampanye yang dipersonalisasi untuk setiap segmen pelanggan. Beberapa segmen pelanggan hasil dari RFM analysis dan beberapa strategi pemasaran yang bisa Anda terapkan adalah:

• Pelanggan terbaik - Memberi akses yang lebih besar ke produk dan secara eksklusif menawarkan produk atau jasa terbaru dari brand Anda untuk mendapatkan feedback sebelum meluncurkannya ke basis pelanggan lainnya;
• Pelanggan setia - Menawari tingkat layanan yang lebih tinggi untuk memastikan mereka merasa lebih dihargai dan terus setia dengan brand Anda;
• Pelanggan baru - Menawarkan produk lain yang mungkin ingin mereka coba berdasarkan preferensi sejauh ini. Dengan begitu, pelanggan baru bisa menjadi pelanggan setia;
• Pelanggan yang berisiko - Menawari promo gratis dan diskon untuk memastikan segmen pelanggan ini dapat melanjutkan hubungan dengan brand Anda.

Dengan meminimalkan pemborosan sumber daya melalui penargetan yang terfokus dan efektif, RFM analysis memungkinkan bisnis menggunakan anggaran pemasaran dengan bijak. Hal ini dilakukan sambil mendorong keseluruhan dampak pemasaran pada perusahaan.

Kesimpulan

Implementasi RFM analysis efektif dan intuitif dalam hal memberi bisnis kemampuan untuk mengenali tren persona pembeli terbaru. Analisis ini juga memungkinkan bisnis untuk mengidentifikasi dan fokus pada konversi segmen pelanggan penting.

Untuk belajar lebih dalam tentang implementasi RFM analysis, Anda bisa bergabung dengan Algoritma Data Science School. Di sini, Anda tak hanya akan belajar tentang RFM analysis, tapi juga bisa mempelajari topik lain seputar data science berdasarkan level expertise Anda. Tunggu apa lagi? Segera daftarkan diri Anda!

Referensi:

• ActionIQ - What is RFM Analysis? (diakses pada tanggal 15 Juni 2022)
• Owox.com - RFM Analysis: Learn more about your customers and RFM Segmentation (diakses pada tanggal 15 Juni 2022)
• HEVO - 5-Step Approach to RFM Analysis (diakses pada tanggal 15 Juni 2022)