Trong bối cảnh kinh doanh đầy cạnh tranh hiện nay, việc hiểu rõ khách hàng không chỉ là một lợi thế mà còn là yếu tố sống còn để đạt được thành công bền vững. Phân cụm khách hàng là một chiến lược cốt lõi, giúp doanh nghiệp chia nhóm khách hàng thành các tập hợp riêng biệt dựa trên những đặc điểm hoặc hành vi chung. Những nhóm khách hàng này là cơ sở để phác họa nên những chân dung khách hàng điển hình, là nền tảng vững chắc để xây dựng các kế hoạch tiếp thị hiệu quả, tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên và phát triển các sản phẩm, dịch vụ phù hợp với nhu cầu và mong muốn cụ thể của từng phân khúc.

Trong số các phương pháp phân khúc khách hàng dựa trên hành vi, RFM (Recency, Frequency, Monetary) một trong những cách tiếp cận phổ biến và hiệu quả nhất. Phương pháp này dựa vào lịch sử giao dịch và hành vi tiêu dùng để phân loại khách hàng theo ba yếu tố chính: Recency (Lần mua gần nhất), Frequency (Tần suất mua hàng), và Monetary (Tổng số tiền chi tiêu). Nhờ đó, doanh nghiệp có thể nhanh chóng nhận diện nhóm khách hàng trung thành và có giá trị cao, nhóm cần được ưu tiên chăm sóc, nhóm có nguy cơ rời bỏ thương hiệu, cũng như những khách hàng tiềm năng có thể gia tăng chi tiêu trong tương lai.

1. Các phương pháp phân cụm

Có nhiều phương pháp để thực hiện phân cụm, có thể chia thành hai nhóm chính:

(1) Phương pháp thống kê truyền thống: Các phương pháp này thường dựa trên việc phân chia dữ liệu theo các ngưỡng hoặc phân vị đã định trước. Phương pháp này đơn giản, dễ hiểu và dễ triển khai, phù hợp cho các phân tích nhanh chóng và các chiến dịch tiếp thị cơ bản.

(2) Phương pháp học máy (Machine Learning): Bao gồm các thuật toán phức tạp hơn như K-Means, Phân cụm Phân cấp (Hierarchical Clustering) và Mô hình Gaussian (Gaussian Mixture Models – GMM). Các phương pháp này có khả năng xử lý dữ liệu lớn và phức tạp với nhiều đặc trưng về nhân khẩu học và hành vi hơn, giúp khám phá các cấu trúc ẩn mà các phương pháp truyền thống có thể bỏ qua.

Trong bài viết này, cùng Lead Consulting đi sâu vào một trong những phương pháp thống kê phổ biến, đơn giản và hiệu quả để phân cụm khách hàng theo mô hình RFM: phương pháp phân vị (quantile-based method).

2. Phân cụm RFM theo phương pháp thống kê (phân vị) và hướng dẫn chi tiết

A. Nguyên lý hoạt động và cách thức phân chia theo phân vị

Phương pháp phân cụm dựa trên phân vị, đặc biệt là tứ phân vị (quartiles) hoặc ngũ phân vị (quintiles), là một cách tiếp cận phổ biến và khoa học để gán điểm RFM cho khách hàng. Nguyên lý cơ bản của phương pháp này là chia tổng số khách hàng thành các phần bằng nhau dựa trên phân phối của các giá trị Recency, Frequency và Monetary. Đối với tứ phân vị, tệp khách hàng sẽ được chia thành 4 phần bằng nhau và được gán điểm từ 1 đến 4; đối với ngũ phân vị, tệp khách hàng sẽ được chia thành 5 phần bằng nhau và được gán điểm từ 1 đến 5. Điểm cao nhất (ví dụ: 5) thường được gán cho nhóm có hiệu suất tốt nhất. Cụ thể:

Recency (R) – Tính gần đây: Điểm cao nhất (ví dụ: 5) được gán cho khách hàng mua hàng gần đây nhất, vì Recency càng thấp (số ngày ít hơn) thì càng tốt. Ví dụ, khách hàng mua hàng trong vòng 7 ngày gần đây có thể được gán 5 điểm, trong khi khách hàng mua hàng từ 31-90 ngày trước có thể được gán 2 điểm.  

Frequency (F) – Tần suất: Điểm cao nhất (ví dụ: 5) được gán cho khách hàng mua hàng thường xuyên nhất. Ví dụ, khách hàng mua 17 đơn hàng trở lên trong 30 ngày gần đây có thể được gán 5 điểm, trong khi khách hàng chỉ mua 1 lần có thể được gán 2 điểm.  

Monetary (M) – Giá trị chi tiêu: Điểm cao nhất (ví dụ: 5) được gán cho khách hàng chi tiêu nhiều nhất. Ví dụ, tổng giá trị đơn hàng trên 500.000đ có thể được gán 5 điểm, trong khi 100.000đ – 250.000đ được gán 3 điểm.

B. Quy trình gán điểm RFM và phân khúc khách hàng

Quy trình gán điểm RFM và tạo nhóm khách hàng theo phương pháp phân vị thường bao gồm các bước sau:

Bước 1: Thu thập dữ liệu khách hàng: Tập hợp dữ liệu giao dịch lịch sử của khách hàng. Dữ liệu này cần bao gồm các thông tin cơ bản như ID khách hàng, ngày mua hàng, số lượng sản phẩm đã mua và tổng giá trị chi tiêu cho mỗi giao dịch. Nguồn dữ liệu thường là hệ thống CRM, POS, nền tảng thương mại điện tử hoặc cơ sở dữ liệu nội bộ của doanh nghiệp.  

Bước 2: Tính toán các chỉ số RFM: Dựa trên dữ liệu đã thu thập, tính toán giá trị Recency, Frequency và Monetary cho mỗi khách hàng.  

  • Recency (R): Được tính bằng khoảng cách thời gian (thường là số ngày) từ thời điểm giao dịch cuối cùng của khách hàng cho đến thời điểm hiện tại. Ví dụ, nếu lần mua hàng cuối cùng của khách hàng là 30 ngày trước, giá trị Recency sẽ là 30.
  • Frequency (F): Đo lường tần suất mua hàng của khách hàng, tức là tổng số lần mua hàng hoặc giao dịch mà khách hàng đã thực hiện trong khoảng thời gian nhất định.
  • Monetary (M): Đại diện cho tổng số tiền mà khách hàng đã chi tiêu trong một khoảng thời gian cụ thể.

Bước 3: Gán điểm cho từng chỉ số: Sau khi có giá trị RFM thô, khách hàng được sắp xếp theo thứ tự của từng chỉ số. Đối với Recency, 20% khách hàng mua gần đây nhất sẽ nhận điểm cao nhất (ví dụ: 5), trong khi 20% khách hàng mua lâu nhất sẽ nhận điểm thấp nhất (ví dụ: 1). Ngược lại, đối với Frequency và Monetary, 20% khách hàng mua thường xuyên nhất và chi tiêu nhiều nhất sẽ nhận điểm cao nhất.

Bước 4: Kết hợp điểm RFM: Điểm số của ba yếu tố (R, F, M) được tổng hợp lại để tạo thành một mã RFM duy nhất cho mỗi khách hàng (ví dụ: 5-1-2, 2-3-3). Mã này là một chuỗi số tóm tắt hành vi mua sắm của khách hàng.

Bước 5: Phân nhóm khách hàng: R, F và M có mức điểm từ 1 đến 4 hoặc từ 1 đến 5, do đó có tổng cộng 4x4x4 = 64 hoặc 5x5x5 = 125 tổ hợp giá trị RFM khác nhau. Các tổ hợp này có thể được tóm gọn thành các nhóm khách hàng có sự tương đồng với nhau. Theo kinh nghiệm triển khai của Lead Consulting cho các doanh nghiệp vừa và lớn, có thể phân 125 tổ hợp này vào 11 cụm dưới đây:

Ngoài ra, còn rất nhiều cách chia nhóm khác, bạn có thể tham khảo tại:

Cách phân nhóm cụ thể: Bao nhiêu nhóm, Gom như thế nào sẽ tùy thuộc vào đặc điểm ngành hàng, chiến lược kinh doanh và mục tiêu tiếp thị của từng doanh nghiệp. Mục tiêu cuối cùng vẫn là xây dựng các chiến lược cá nhân hóa và nhắm mục tiêu hiệu quả để tối đa hóa giá trị vòng đời khách hàng và thúc đẩy tăng trưởng. Vì vậy, bạn nên chủ động tham khảo nhiều cách phân nhóm khác nhau, hoặc tự thiết kế cách gom nhóm phù hợp nhất với thực tế doanh nghiệp của mình.

Bạn có thể tham khảo ảnh minh họa dưới đây để nắm được phương pháp phân cụm sử dụng ngũ phân vị.

Bước 6: Biểu diễn kết quả phân cụm thông qua biểu đồ và dashboard: Sau khi đã phân nhóm khách hàng dựa trên điểm RFM, bước tiếp theo là trực quan hóa các kết quả này bằng biểu đồ và dashboard để giúp dễ dàng theo dõi, phân tích và đưa ra quyết định. Các biểu đồ có thể sử dụng gồm: 

📈 Biểu đồ đường (Line Chart): Thể hiện xu hướng thay đổi theo thời gian của ba chỉ số RFM (Recency, Frequency, Monetary), giúp theo dõi hành vi mua hàng và giá trị của khách hàng trong năm.

🟩 Tree Map: Cho cái nhìn tổng quan về phân bổ số lượng khách hàng theo từng phân khúc RFM, từ đó dễ dàng xác định đâu là nhóm khách hàng lớn và có tiềm năng cần chú ý.

🟠 Bubble Chart: Giúp nhanh chóng nhận diện các nhóm khách hàng nổi bật cần hành động, bằng cách so sánh đồng thời ba chỉ số R-F-M trên cùng một mặt phẳng. Thậm chí với Bubble chart, bạn cũng có thể tích hợp đến 4 chỉ số (trục x, trục y, kích thước và màu sắc). Tham khảo cách sử dụng Bubble chart của Lead Consulting qua bài viết này. 

Việc trình bày dữ liệu một cách trực quan không chỉ giúp nhận diện nhanh các nhóm khách hàng trọng yếu (như khách hàng trung thành, khách hàng có nguy cơ rời bỏ…) mà còn hỗ trợ việc truyền đạt thông tin hiệu quả đến các bộ phận liên quan như marketing, sales hoặc chăm sóc khách hàng. Bạn có thể tham khảo dashboard mẫu do Lead Consulting thiết kế tại đây tại đây (https://leadbydata.org/phan-tich-rfm/)

3. Ưu điểm và hạn chế của phương pháp phân vị

Phương pháp phân cụm dựa trên phân vị trong mô hình RFM mang lại nhiều lợi ích nhưng cũng đi kèm với một số hạn chế như sau:

  • Ưu điểm:

(1) Dễ hiểu và dễ triển khai: Một trong những ưu điểm nổi bật nhất của phương pháp này là sự đơn giản và dễ dàng trong việc triển khai và diễn giải. Ngay cả những người không có nền tảng kỹ thuật sâu cũng có thể nắm bắt được nguyên lý hoạt động và ý nghĩa của các điểm RFM.   

(2) Không yêu cầu nhiều dữ liệu: Chỉ cần dữ liệu giao dịch cơ bản là có thể phân tích, không cần thông tin nhân khẩu học hay các dữ liệu phức tạp về hành vi khách hàng.

(2) Linh hoạt và đặc biệt phù hợp với các ngành bản lẻ, dịch vụ: Phương pháp này rất linh hoạt vì các ngưỡng phân vị tự động thích ứng với phân phối dữ liệu cụ thể của doanh nghiệp. Đặc biệt hiệu quả khi doanh nghiệp có lượng giao dịch lặp lại và có thể đo lường được hành vi mua hàng rõ ràng.   

  • Hạn chế:

(1) Mô hình tĩnh: RFM không tự động điều chỉnh theo sự thay đổi hành vi khách hàng theo thời gian thực. Do đó, để đảm bảo tính chính xác và phù hợp của các phân khúc, doanh nghiệp cần cập nhật mô hình RFM thường xuyên để phản ánh những thay đổi này. Dựa trên kinh nghiệm triển khai RFM cho doanh nghiệp bán lẻ lớn tại Việt Nam, Lead Consulting đề xuất nên thực hiện cập nhật phân cụm RFM mỗi quý hoặc bán niên để đảm bảo 

(2) Chỉ xem xét 3 biến: Phương pháp này chỉ tập trung vào ba biến Recency, Frequency và Monetary. Mặc dù ba yếu tố này rất quan trọng, nhưng mô hình vẫn bị bỏ qua chiều sâu về hành vi hoặc các yếu tố nhân khẩu học quan trọng khác (ví dụ: sở thích sản phẩm, kênh tương tác, độ tuổi, thu nhập), dẫn đến các đánh giá chưa thật sự đầy đủ về khách hàng.   

(3) Không phù hợp cho các ngành hàng có chu kỳ mua dài: Phương pháp này có thể không áp dụng hiệu quả trong các ngành mà khách hàng thường chỉ mua hàng một lần (ví dụ: bất động sản, ô tô), vì yếu tố Frequency không có nhiều ý nghĩa.

4. Lời kết

Phân cụm khách hàng theo mô hình RFM, đặc biệt là thông qua phương pháp phân vị, là một công cụ mạnh mẽ và dễ tiếp cận. RFM cung cấp nhiều insight về hành vi khách hàng, giúp chuyển đổi dữ liệu giao dịch thô thành những thông tin có giá trị và có thể hành động. Việc áp dụng đúng cách không chỉ giúp tối ưu hóa hiệu quả tiếp thị và chăm sóc khách hàng, mà còn là nền tảng để phát triển các chiến lược cá nhân hóa, giữ chân khách hàng trung thành và thúc đẩy tăng trưởng doanh thu một cách bền vững.

Tuy nhiên, không có một công thức cố định nào phù hợp với tất cả doanh nghiệp. Điều quan trọng là phải linh hoạt điều chỉnh theo ngành hàng, dữ liệu sẵn có và mục tiêu cụ thể của từng giai đoạn kinh doanh.

👉 Nếu bạn đang tìm kiếm một phương pháp đơn giản để bắt đầu phân tích khách hàng hoặc cần hỗ trợ xây dựng mô hình RFM và thiết kế dashboard trực quan, hãy liên hệ với Lead Consulting để được tư vấn và đồng hành triển khai!

#MarketingAnalytics #TableauServer  #TableauCloud #Tableau #LeadConsulting #Leadbydata

Subscription Form (122024)