LRFM یا Recency، Frequency، Monetary Value، Lifetime Value یک مدل تحلیلی است که در تجزیه و تحلیل مشتریان و استراتژی های بازاریابی استفاده می شود. این مدل بر اساس چهار عامل اصلی، یعنی زمان اخیر خرید، تعداد خریدها، ارزش مالی و مدت زمانی که یک مشتری با شرکت در ارتباط است، ارزیابی می کند.

LRFM و RFM , NLRFMP 

مدل RFM یک تکنیک استفاده می‌شود برای دسته‌بندی مشتریان بر اساس سه عامل اصلی: Recency (تازگی)، Frequency (تکرار) و Monetary value (ارزش پولی). Recency به مدت زمانی که از آخرین تعامل مشتری با کسب و کار گذشته، اشاره دارد، Frequency نشان دهنده این است که چقدر مشتری خریدهایی انجام می‌دهد و Monetary value مقدار پولی را مشتریان ردیابی می‌کند. مدل LRFM یک توسعه از مدل RFM است و یک عامل چهارم اضافه می‌کند: Length of the customer relationship (مدت زمان رابطه مشتری). این عامل مدت زمان رابطه مشتری با کسب و کار را در نظر می‌گیرد و یک دید کامل‌تر از وفاداری مشتری و ارزش بلندمدت را ارائه می‌دهد. NLRFMP با اضافه کردن یک عامل پنجم، تعداد محصولات خریداری شده، بر مدل LRFM توسعه می‌یابد. این عامل تنوع محصولات خریداری شده توسط مشتری را در نظر می‌گیرد و امکان تجزیه و تحلیل دقیق‌تر رفتار خرید آن‌ها را فراهم می‌کند. اجرای مدل‌های RFM، LRFM و NLRFMP شامل جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل داده‌های تراکنش مشتری برای دسته‌بندی مشتریان بر اساس رفتار و رابطه آن‌ها با کسب و کار است. این دسته‌بندی سپس می‌تواند برای سفارشی‌سازی کمپین‌های بازاریابی، بهبود تجربه مشتری و افزایش وفاداری مشتری استفاده شود.

مدل RFM

مدل RFM یک روش موثر برای دسته‌بندی مشتریان بر اساس رفتار خرید آن‌ها است. این مدل بر اساس سه فاکتور اصلی، یعنی Recency (تازگی)، Frequency (تکرار) و Monetary Value (ارزش پولی)، مشتریان را دسته‌بندی می‌کند.

توضیح مدل RFM

Recency

Recency یعنی مدت زمان گذشته از آخرین خرید یا تعامل مشتریان را محاسبه می‌کند. این فاکتور نشان‌دهنده این است که یک مشتری چقدر به تازگی با کسب‌وکار تعامل داشته است و آیا او به‌طور فعال با محصولات یا خدمات شما در تماس است یا خیر.

Frequency

فاکتور Frequency تعداد دفعاتی که مشتریان خرید یا تعامل داشته‌اند را نشان می‌دهد. این معیار نشان می‌دهد که یک مشتری چقدر فعال و تکراری است و آیا او به‌طور منظم و پیوسته از محصولات یا خدمات شما استفاده می‌کند یا خیر.

Monetary Value

فاکتور Monetary Value مبلغ خرید مشتریان را محاسبه می‌کند. این فاکتور نشان می‌دهد که یک مشتری چه مقدار پول برای خرید محصولات یا خدمات شما صرف کرده است و ارزش ویژه‌ای برای کسب‌وکار شما دارد یا خیر.

استفاده‌های مدل RFM

• کمک به کسب‌وکارها برای دسته‌بندی مشتریان به صورت دقیق‌تر
• ارزیابی ارزش و اهمیت مشتریان برای کسب‌وکار
• طراحی استراتژی‌های بازاریابی و تبلیغاتی بر اساس نیازهای واقعی مشتریان
• مانیتور کردن رفتار و عادات خرید مشتریان به صورت مستمر
• کاهش خطا در تحلیل داده‌ها و به‌روز بودن استراتژی‌های بازاریابی

مدل LRFM

در نهایت، مدل LRFM که علاوه بر فاکتورهای RFM، شامل فاکتور Length (طول ارتباط) نیز می‌شود، به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا بیش‌ترین ارزش را از ارتباط بلندمدت با مشتریان خود بدست آورند و استراتژی‌های مناسبی را برای حفظ و جذب مشتریان به‌کار ببرند.

توسعه مدل RFM

مدل LRFM یک توسعه فرمول RFM است که فاکتور جدیدی به نام «طول ارتباط مشتری» را اضافه می‌کند. این فاکتور نشان‌دهنده مدت زمانی است که یک مشتری با یک کسب‌وکار ارتباط دارد و می‌تواند به عنوان یک نشانگر از وفاداری مشتری به برند محسوب شود. در واقع، این مدل توانایی بیشتری برای تشخیص مشتریان دارای ارتباط بلندمدت را نسبت به مدل RFM دارد. از آنجایی که طول ارتباط مشتری می‌تواند بهبود وفاداری مشتری را ایجاد کند، استفاده از این مدل می‌تواند به کسب‌وکارها کمک کند تا بهترین راهکارها را برای حفظ مشتریان و افزایش وفاداری آن‌ها پیدا کنند.

مدل RFM

مدل RFM یک روش معتبر برای دسته‌بندی مشتریان بر اساس رفتار خرید آن‌ها است. این مدل بر اساس سه فاکتور Recency (تازگی خرید)، Frequency (تعداد خرید) و Monetary (ارزش خرید)، مشتریان را دسته‌بندی می‌کند. از این دسته‌بندی می‌توان برای تعیین ارزش مشتریان، برنامه‌ریزی تبلیغاتی و ارتقائ تجربه مشتری استفاده کرد. با استفاده از این مدل، کسب‌وکارها می‌توانند بهبود یابند و راهکارهایی برای افزایش وفاداری مشتریان و بهبود عملکرد خود پیدا کنند.

مدل NLRFMP

توسعه مدل LRFM

مدل NLRFMP یکی از ابزارهای مهم در دسته‌بندی مشتریان بر اساس رفتار خرید آن‌ها است. این مدل، بر اساس فاکتورهای Recency (اخیرا)، Frequency (تکرار)، Monetary (مالی)، Length (طول ارتباط) و Number (تعداد محصولات خریداری شده)، مشتریان را در دسته‌بندی‌های مختلف قرار می‌دهد. اهمیت این مدل در دسته‌بندی مشتریان و تعیین ارزش آن‌ها برای کسب‌وکارها بسیار بالا است و به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا برنامه‌های تبلیغاتی و فروشی خود را بر اساس این دسته‌بندی‌ها طراحی کنند.

تعداد محصولات خریداری‌شده‌به عنوان یک فاکتور

با اضافه کردن فاکتور Length و Number به مدل RFM، به کسب‌وکارها امکان می‌دهد تا ارتباط بلندمدت مشتریان خود را بررسی کرده و بر اساس این اطلاعات، استراتژی‌های ویژه‌ای برای حفظ و جذب مشتریان ارزشمند ایجاد کنند. با استفاده از مدل RFM و LRFM، کسب‌وکارها می‌توانند بهترین فرصت‌های بازاریابی را شناسایی کرده و استراتژی‌های اثربخش‌تری برای جذب مشتریان جدید و حفظ مشتریان فعلی ایجاد کنند.

اهمیت مدل NLRFMP

مدل NLRFMP به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا مشتریان خود را بر اساس رفتارهای خرید مختلف، مانند تعداد خرید، فاصله زمانی بین خریدها و مقدار خرید، دسته‌بندی کرده و برنامه‌های تبلیغاتی و بازاریابی خود را متناسب با هر گروه مشتری طراحی کنند. این مدل‌ها، بهبود تجربه مشتری، افزایش وفاداری مشتریان و افزایش درآمد خود را مدیریت کنند.

پیاده‌سازی مدل‌های RFM، LRFM و NLRFMP

جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل داده‌های تراکنش مشتریان

در دنیای امروز، دسته‌بندی مشتریان بر اساس مدل‌های RFM، LRFM و NLRFMP یکی از ابزارهای مهم برای کسب‌وکارهاست. با استفاده از این مدل‌ها، کسب‌وکارها می‌توانند رفتار خرید مشتریان را تحلیل کرده و آن‌ها را بر اساس ارزش و وفاداری به دسته‌های مختلف تقسیم کنند. این اطلاعات می‌تواند به عنوان راهنمایی برای انجام کمپین‌های بازاریابی هدفمند و افزایش تجربه مشتریان موثر باشد. همچنین، این مدل‌ها به کسب‌وکارها کمک می‌کنند تا مشتریان با ارزش را شناسایی کرده و به آن‌ها خدمات و تبلیغات ویژه‌ای ارائه کنند و نرخ بازگشت سرمایه را افزایش دهند.

طبقه‌بندی مشتریان بر اساس رفتار و ارتباط

استفاده از مدل‌های RFM، LRFM و NLRFMP برای دسته‌بندی مشتریان و تحلیل رفتار و ارتباط آن‌ها با کسب‌وکارها از اهمیت بالایی برخوردار است. این مدل‌ها امکان جمع‌آوری و تحلیل داده‌های تراکنش‌های مشتریان را فراهم می‌کنند و با استفاده از فاکتورهایی مانند Recency، Frequency و Monetary به دسته‌بندی مشتریان بر اساس رفتار خرید و ارتباط آن‌ها با کسب‌وکار می‌پردازند. این اطلاعات می‌تواند به عنوان ابزاری برای بهبود تجربه مشتری، افزایش وفاداری و انجام کمپین‌های بازاریابی موثر استفاده شود. همچنین، این مدل‌ها به کسب‌وکارها کمک می‌کنند تا مشتریان با ارزش را شناسایی و به آن‌ها خدمات و تبلیغات ویژه‌ای ارائه کنند و نرخ بازگشت سرمایه را افزایش دهند.

استفاده برای کمپین‌های بازاریابی، افزایش تجربه مشتری و وفاداری

مدل‌های RFM، LRFM و NLRFMP می‌توانند به عنوان ابزاری قدرتمند برای انجام کمپین‌های بازاریابی هدفمند و افزایش تجربه مشتریان استفاده شوند. با تحلیل داده‌های تراکنش مشتریان و دسته‌بندی آن‌ها بر اساس رفتار و ارتباط، کسب‌وکارها می‌توانند بهترین استراتژی‌ها را برای هر گروه مشتری تعیین کرده و به دقت تراکنش‌های مالی و تبلیغات خود را مدیریت کنند. همچنین، این مدل‌ها به کسب‌وکارها کمک می‌کنند تا مشتریان با ارزش را شناسایی کرده و به آن‌ها خدمات و تبلیغات ویژه‌ای ارائه کنند و نرخ بازگشت سرمایه را افزایش دهند.

نتیجه گیری اولیه

در این مقاله، به بررسی مدل‌های RFM، LRFM و NLRFMP پرداختیم و نشان دادیم که چگونه این مدل‌ها می‌توانند به کسب‌وکارها کمک کنند تا مشتریان خود را بر اساس رفتار خرید آن‌ها دسته‌بندی کرده و استراتژی‌های ویژه‌ای برای حفظ و جذب مشتریان ارزشمند ایجاد کنند. از طریق جمع‌آوری و تحلیل داده‌های تراکنش مشتریان، کسب‌وکارها می‌توانند مشتریان با ارزش را شناسایی کرده و خدمات و تبلیغات ویژه‌ای برای آن‌ها ارائه دهند. این اقدامات نه تنها می‌توانند نرخ بازگشت سرمایه را افزایش داد، بلکه به بهبود وفاداری مشتریان نیز کمک می‌کنند. بنابراین، استفاده از این مدل‌ها می‌تواند به بهبود عملکرد کسب‌وکارها و افزایش سودآوری آن‌ها کمک کند.