TEXT : เรียบเรียงจากสัมมนาออนไลน์ “เทคนิคการวิเคราะห์พฤติกรรมผู้บริโภค” โดยสรรพ์ชัยย์ บูรณ์เจริญ
การทำธุรกิจไม่ว่าเล็กหรือใหญ่ร้านรถเข็นขายส้มตำริมทางหรือโชว์รูมรถหรู ทุกธุรกิจล้วนแต่ต้องมีการใช้ข้อมูลลูกค้าเพื่อนำมาวางแผนกลยุทธ์การตลาดด้วยกันทั้งนั้น เพียงแต่อาจแตกต่างในด้านการจัดการข้อมูล เช่น แม่ค้าส้มตำอาจจดจำลูกค้าขาประจำได้ว่าชอบกินอะไร ทั้งที่ไม่ได้จดบันทึกไว้ แต่อาศัยการจดจำ
ขณะที่โชว์รูมรถหรูอาจมีการบันทึกข้อมูลของลูกค้าอย่างเป็นระบบ ชื่อ เบอร์โทร รถที่ซื้อ ดังนั้นไม่ว่าธุรกิจไหนๆ ก็ย่อมต้องใช้ข้อมูลเพื่อกระตุ้นยอดขาย สร้างแรงจูงใจกับลูกค้าด้วยกันทั้งนั้น โดยหากสามารถนำข้อมูลที่มีอยู่ในมือมาวิเคราะห์ ถอดรหัสพฤติกรรมและความต้องการของผู้บริโภคออกมาได้ ก็จะช่วยให้สามารถดำเนินธุรกิจได้อย่างแม่นยำเดินไปในทิศทางที่ถูกต้องได้โดยไม่ต้องเสียเวลา ลดความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นให้น้อยลงได้ วันนี้เราจึงพามารู้จักวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าผ่านเทคนิค RFM Analysis กัน
RFM Analysis เทคนิคการวิเคราะห์ลูกค้าจากพฤติกรรมการซื้อสินค้าโดยใช้ Data ประกอบด้วย 3 องค์ประกอบหลัก ได้แก่ Recency – การซื้อครั้งล่าสุด, Frequency – ความถี่ในการซื้อ และ Monetary – ยอดซื้อในแต่ละครั้ง
โดยมี 2 ประเด็นหลักที่จะนำมาบอกเล่าให้ฟังกันในวันนี้ คือ 1. การทำความรู้จักลูกค้า 2. เมื่อรู้จักดีแล้วจะให้ลูกค้าจ่ายเงินเพิ่มได้อย่างไร
เบื้องต้นก่อนที่จะรู้วิธีการนำข้อมูลมาใช้ เราต้องรู้จักก่อนว่ามีข้อมูลจำเป็นอะไรบ้างที่ต้องรู้ ซึ่งมีอยู่เพียง 2 ข้อหลัก คือ 1. ลูกค้าซื้ออะไรกันบ้าง และ 2. คิดอย่างไรในการตัดสินใจซื้อ (ก่อนซื้อ ขณะซื้อ หลังนำไปใช้)
ซึ่งโดยส่วนใหญ่แล้วองค์กรธุรกิจต่างๆ มักมีข้อมูลทั้ง 2 ส่วนเก็บรวบรวมไว้อยู่แล้ว แต่มักขาดการเชื่อมโยงนำมาวิเคราะห์หาเหตุและผลร่วมกัน จึงทำให้ไม่รู้ว่าแท้จริงแล้วลูกค้าซื้อสินนี้เพราะอะไร และทำไมจู่ๆ จึงเลิกซื้อด้วยเหตุผลอะไร
โดยมีการกล่าวว่ายอดขายกว่า 80 เปอร์เซ็นต์ของธุรกิจ ส่วนใหญ่มักมาจากลูกค้าเพียง 20 เปอร์เซ็นต์เท่านั้น ดังนั้นเราจึงไม่จำเป็นต้องโฟกัสลูกค้าทั้ง 100 เปอร์เซ็นต์ทั้งหมดทุกคนที่เข้ามา เพียงแต่ต้องหาลูกค้า 20 เปอร์เซ็นต์ที่เป็นลูกค้าหลักของแบรนด์ให้เจอ เพราะเราไม่สามารถเอาใจทุกคนได้ทั้งหมด
ก่อนที่จะหากลยุทธ์เพื่อให้ลูกค้ายอมจ่ายเงินเพิ่ม เราต้องรู้จักลูกค้าแต่ละกลุ่มให้ดีก่อน โดยสามารถใช้หลัก RFM Analysis วิเคราะห์ลูกค้าผ่าน 3 ปัจจัยหลักได้ดังนี้
- Recency (การซื้อครั้งล่าสุด)
นำข้อมูลการขาย (Transaction data) ได้แก่ ชื่อลูกค้า, ไอดีลูกค้า, รายการซื้อ, ยอดซื้อ, จำนวนชิ้น, วันเวลาที่ซื้อ มาจัดเรียงข้อมูล โดยแบ่งช่วงเวลาการซื้อออกเป็นช่วงๆ เช่น
ซื้อเมื่อวาน
ซื้อเมื่อ 3 วันที่แล้ว
ซื้อเมื่อสัปดาห์ที่แล้ว
ซื้อเมื่อเดือนที่แล้ว
ซึ่งการซื้อครั้งล่าสุดที่เป็นปกติของธุรกิจแต่ละตัวนั้นย่อมแตกต่างกันไป เช่น ร้านซักอบรีดลูกค้าอาจมาใช้บริการล่าสุดที่ปกติอยู่ที่สัปดาห์ละครั้ง หากหายไปนานกว่า 3 สัปดาห์ถือว่าผิดปกติ เราก็ต้องลองสอบถามหาเหตุผลว่าจริงๆ แล้วเกิดจากอะไร ในขณะที่ถ้าเป็นรีสอร์ตที่พักลูกค้าคนเดิมอาจมาใช้บริการประจำอยู่ที่ 3 เดือนต่อครั้งก็ได้
- Frequency (ความถี่ในการซื้อ)
การหาความถี่ในการซื้อทำได้โดยลองแบ่งความถี่ในการซื้อของลูกค้าแต่ละรายออกเป็นส่วนๆ เช่น
วันละครั้ง
สัปดาห์ละ 3 ครั้ง
สัปดาห์ละครั้ง
เดือนละครั้ง
โดยให้ลองเรียงลำดับความถี่จากมากไปหาน้อย ไปจนถึงไม่ค่อยมาเลย เนื่องจากความถี่มีผลต่อธุรกิจเชิงรายได้โดยตรง ซึ่งแม้กระทั่งเป็นธุรกิจประเภทเดียวแต่ความถี่ในการซื้อของลูกค้าก็แตกต่างกันออกไปได้ตามกลุ่มลูกค้าและทำเลสถานที่ อาทิ ร้านกาแฟใต้ตึกออฟฟิศความคาดหวังที่จะให้ลูกค้ามาซื้อเป็นประจำบ่อยๆ อาจจะเป็นทุกวันหรือวันละหลายแก้วก็ได้ ต่างจากในปั๊มน้ำมันซึ่งเป็นเส้นการเดินทางหรือร้านกาแฟในแหล่งท่องเที่ยวอาจขายได้ปริมาณลูกค้ามากกว่า แต่ความถี่ในการซื้อซ้ำก็น้อยกว่าเช่นกัน
- Monetary (ยอดการซื้อในแต่ละครั้ง)
นำยอดการซื้อแต่ละครั้งของลูกค้าแต่ละคนมาลองจัดเรียงตามยอดที่ต่ำสุด – สูงสุดที่น่าจะเป็นไปได้ของแต่ละธุรกิจ เพื่อแยกลูกค้าออกเป็นกลุ่ม เช่น
ครั้งละ 10,000 บาท
ครั้งละ 5,000 บาท
ครั้งละ 1,000 บาท
ครั้งละ 500 บาท
เมื่อจัดแยกลูกค้าออกเป็นกลุ่มๆ ตามปัจจัย 3 ส่วนที่วางเอาไว้แล้ว คราวนี้ลองมาจัดเรียงให้คะแนน ก็จะทำให้มองเห็นพฤติกรรมของลูกค้าที่ชัดเจนยิ่งขึ้น เช่น ลูกค้า A อาจมาซื้อไม่บ่อย ก็จะได้คะแนนน้อยในช่องความถี่ (Frequency) แต่มาซื้อทีซื้อเยอะ ก็จะได้คะแนนในช่องยอดซื้อ (Monetary) ไปเยอะ หรือลูกค้า B อาจมาอุดหนุนบ่อยๆ แต่ซื้อครั้งละไม่เยอะ ลูกค้าทั้งสองคนนี้ก็อาจได้คะแนนเป็นลูกค้าคนสำคัญของแบรนด์เท่ากันก็ได้
เมื่อเราลองให้คะแนนลูกค้าแต่ละรายตามปัจจัยที่กล่าวไปแล้ว จะทำให้เราสามารถแบ่งลูกค้าออกเป็นเกรดได้ ซึ่งการทำตลาดกับลูกค้าแต่ละกลุ่มก็แตกต่างกันไป ได้แก่
กลุ่มสาวก ซึ่งเป็นลูกค้าที่เหนียวแน่นที่สุดของแบรนด์ กลยุทธ์การตลาดที่เหมาะสำหรับลูกค้ากลุ่มนี้ ได้แก่ การออกสินค้าใหม่ สินค้ารุ่นพิเศษ - ให้เขาได้ทดลองใช้ก่อนใครเขาจะเป็นกระบอกเสียงให้กับแบรนด์ หรือถ้าไม่ได้เขาก็จะรีบบอก, การสะสมแต้ม, การให้สิทธิพิเศษ แต่สิ่งที่ห้ามใช้ คือ กลยุทธ์การลดราคา เพราะไม่ว่ายังไงเขาก็ชื่นชอบและจงรักภักดีต่อแบรนด์อยู่แล้ว พูดง่ายๆ ว่ายังไงก็ซื้อ ดังนั้นราคาอาจไม่ใช่สิ่งสำคัญ และอาจทำให้เขารู้สึกไม่ดีต่อภาพลักษณ์ของแบรนด์ด้วย เพราะบางคนอาจภูมิใจที่ได้ใช้สินค้าดี ถึงแพงยังไงก็ยอมจ่ายก็ได้ เพื่อจะได้รู้สึกเป็นคนพิเศษและสำคัญ ไม่ใช่ว่าใครก็
กลุ่มอดีตสาวก เป็นกลุ่มที่เคยเป็นลูกค้าประจำ แล้ววันหนึ่งอาจจะต้องเลิกอุดหนุนไปเพราะเหตุผลบางอย่าง เช่น ไปทดลองแบรนด์ใหม่, ย้ายที่อยู่, ย้ายที่ทำงาน ซึ่งถ้าจะให้ดีเราควรจะหาคำตอบให้ได้ เพื่อแก้ไขปรับปรุงต่อไป โดยกลยุทธ์ที่เหมาะกับลูกค้ากลุ่มนี้ คือ ให้สิทธิพิเศษ, ให้ราคาพิเศษ เพื่อจูงใจให้กลับมาใช้บริการอีกครั้ง
กลุ่มแฟนคลับ สามารถแบ่งได้เป็น 2 ส่วน คือ แฟนคลับกระเป๋าหนา และแฟนคลับกระเป๋าบาง ซึ่งไม่ว่าใครก็รักแบรนด์หรือร้านของเราเหมือนกัน เพียงแต่เขาอาจไม่มีกำลังที่จะอุดหนุนเท่ากัน ดังนั้นจึงอาจลองหาวิธีให้เขาสามารถอุดหนุนสินค้าของเราได้ ยกตัวอย่างเช่น เสื้อฟุตบอลถ้าเป็นเกรดที่นักฟุตบอลใช้จริงอาจตัวละ 2,500 บาท แต่สำหรับแฟนคลับบางรายอาจไม่มีกำลังซื้อเราอาจค่อยๆ ลองขายตัวที่คุณภาพน้อยลงกว่าหน่อย เพื่อให้ค่อยๆ เปิดใจกล้าซื้อ เช่น อาจจะทำรุ่นตัวละ 700 ขึ้นมาก็ได้เพื่อเป็นทางเลือก เมื่อเขาเริ่มซื้อตัวแรกแล้ว ก็ไม่ยากที่ต่อไปจะซื้อตัวที่ราคาแพงขึ้นได้ เพื่อให้ได้สินค้าพรีเมียมแบบที่ต้องการจริงๆ
และทั้งหมดนี้ คือ การวิเคราะห์ลูกค้าของแบรนด์ผ่านเทคนิคที่เรียกว่า RFM Analysis โดยมี 3 ปัจจัยหลัก คือ การซื้อครั้งล่าสุด, ความถี่ในการซื้อ และยอดการซื้อในแต่ละครั้ง เพื่อใช้แยกลูกค้าออกเป็นกลุ่มๆ เพื่อให้เจ้าของธุรกิจได้มีความเข้าใจและรู้จักลูกค้าที่แท้จริงของตนเอง ซึ่งจะนำไปสู่การสร้างกลยุทธ์การตลาดที่มีประสิทธิภาพ สามารถมัดใจลูกค้าได้นั่นเอง
www.smethailandclub.com
ศูนย์รวมข้อมูลธุรกิจเอสเอ็มอี
