RFM Analysis, Metode Analisis Bisnis Seperti Apakah Ini?

Dalam dunia bisnis, Anda pasti harus melakukan analisis terkait data pelanggan. Nah, Anda dapat menggunakan metode RFM Analysis, seperti apa cara kerjanya?

Bunga Dea Laraswati
Bunga Dea Laraswati

Table of Contents

Dalam dunia bisnis, Anda akan bertemu dengan berbagai macam data yang berkaitan dengan perkembangan bisnis, baik terkait pelanggan maupun perbaikan produk. Nah, data tersebut tentunya perlu dianalisis lebih dalam agar berguna bagi keputusan bisnis ke depannya. Untuk melakukan analisis data di dunia bisnis, maka akan dibutuhkan RFM analysis. Apa itu RFM analysis dan bagaimana cara kerjanya? Simak di artikel ini!

Apa Itu RFM Analysis?

Dalam analisis bisnis, konsep untuk membagi pelanggan ke dalam segmentasi berbeda (misalnya seperti pelanggan bernilai tinggi, menengah, dan rendah) akan membutuhkan RFM analysis. RFM sendiri merupakan singkatan dari recency, frequency, dan monetary value.

Recency menggambarkan waktu pelanggan berinteraksi dengan produk, frequency berkaitan dengan seberapa sering mereka melakukan pembelian, dan monetary value berkaitan dengan jumlah uang yang dikeluarkan.

Maka, RFM analysis dapat disimpulkan sebagai alat analisis yang tepat bagi bisnis Anda. Model analisis ini keluar pada 1995 dan sudah dipergunakan untuk membuktikan Prinsip 80/20 atau dikenal juga dengan “20% dari total pelanggan akan menghasilkan 80% pendapatan usaha”.

Bagaimana Cara Kerja RFM Analysis?

Metode analisis bisnis ini dapat dikerjakan secara manual maupun otomatis. Biasanya, bila mengerjakan RFM analysis secara manual, Anda akan berkonsentrasi pada data-data yang berkaitan dengan demografi. Selain itu, aspek psikografi juga akan memengaruhi segmentasi pelanggan Anda. Nah, sayangnya, jika Anda melakukan metode ini secara manual, maka data yang akan Anda terima berjumlah lebih sedikit. Bila sudah demikian, bisa saja Anda tidak mendapatkan sampel yang tepat.

Berbeda jika Anda melakukannya secara otomatis. Anda bisa memanfaatkan tools yang tersedia dan khusus agar sampel jadi lebih mewakilkan data dan tentunya didapatkan secara langsung. Anda dapat menggunakan sistem CDP atau Customer Data Platform. Selain itu, Anda juga bisa menyatukan data dan melakukan segmentasi pelanggan. Dengan menggunakan metode ini, Anda bisa mendapatkan hasil yang akurat dan tepat.

Untuk melakukan RFM analysis, Anda harus melakukan model terlebih dahulu. Tetapkan skor dari ketiga aspek yang ada (recency, frequency, dan monetary value). Setelah itu, Anda bisa melakukan pengelompokan pelanggan berdasarkan data yang ada. Setelah pengelompokan tercipta, Anda bisa memilih segmentasi yang Anda inginkan. Pilihlah segmentasi yang bernilai tinggi agar Anda bisa meningkatkan pendapatan bisnis.

Kelebihan RFM Analysis

RFM analysis merupakan metode analisis yang berguna bagi bisnis. Pasalnya, Anda akan terbantu dengan adanya analisis terkait kebutuhan pelanggan berdasarkan aspek-aspek yang diteliti. Dengan begitu, Anda bisa meningkatkan pendapatan serta menargetkan kelompok secara lebih tepat.

Dengan adanya segmentasi pelanggan, Anda pun bisa memberikan pelayanan yang terpersonalisasi. Misalnya, Anda dapat merekomendasikan barang sesuai dengan barang apa yang sering dilihat mereka. Menyesuaikan rekomendasi dan pelayanan dengan perilaku pelanggan akan sangat berguna untuk meningkatkan pengalaman berbelanja mereka. Metode ini terbukti bisa memprediksi perilaku pelanggan di masa depan secara efektif dan efisien.

Kesimpulan

Nah, itulah tadi penjelasan singkat mengenai RFM analysis yang berguna bagi analisis bisnis Anda. Dengan menggunakan metode ini, Anda bisa mendapatkan insight yang baik mengenai pelanggan Anda. Anda dapat memahami customer behavior dari aspek-aspek recency, frequency, dan monetary value mereka. Anda pun pada akhirnya akan mampu membuat keputusan yang tepat untuk mengembangkan bisnis Anda kelak.

Tertarik untuk mempelajari lebih banyak tentang pengolahan data? Bergabunglah dengan Algoritma Data Science School! Di sana, Anda dapat mengikuti berbagai macam kelas dan pelatihan untuk menambah wawasan dan keahlian Anda di bidang ilmu statistika dan data science. Dengan mentor pilihan dan metode pembelajaran terbaik, Anda pasti akan mendapatkan bimbingan yang berkualitas. Mari bergabung sekarang juga!

Referensi:

  • GeeksforGeeks - RFM Analysis Analysis Using Python (diakses pada tanggal 1 Agustus 2022)
  • ActionIQ - What is RFM Analysis & How Does it Work? (diakses pada tanggal 1 Agustus 2022)
  • Omniconvert - Effective Customer Segmentation through RFM Analysis (diakses pada tanggal 1 Agustus 2022)
  • Investopedia - Recency, Frequency, Monetary Value (RFM) Definition (diakses pada tanggal 1 Agustus 2022)

Get Free Learning Resources

* indicates required
Insights

Bunga Dea Laraswati

Sr. Writer Algoritma Data Science School


Upcoming Workshop