אייל מרקוס, מנכ"ל ספלאש – שיווק דיגיטלי חכם

לכל עסק יש לקוחות. בין אם מדובר בחנות אינטרנטית שמבצעת אלפי או מיליוני עסקאות מדי יום או חודש, בין אם מדובר בקונצרן דלק עצום שהלקוחות רוכשים דלק בתחנות ובמבה בחנויות הצמודות, ובין אם מדובר בחנות מכולת קטנה, או יועץ שמלווה חברות אחרות – לכולם יש לקוחות.
אחת הדרכים למדוד ערך של לקוחות קרויה RFM – המאפשרת לעשות פילוח של הלקוחות לפי מה היה תאריך הרכישה האחרון, כמה פעמים קנו מכם בטווח זמן שתגדירו (נגיד שנה אחורה) וכמה כסף הוציאו ברכישות אצלכם.
בתוך עולם ה-Data Driven Marketing – שיווק מבוסס נתונים – המודל הזה מאפשר לכל מנהל או מנהלת שיווק לבצע ניתוח פשוט ומשתלם של שווי הלקוחות.
אגב, המודל הזה נכון לא רק למדידת שווי כספי, אלא אפשר ליישם אותו על מגוון תחומים. ביקורים באתר האינטרנט שלכם, תרומות לעמותה שלכם, שימוש באפליקציה שלכם ועוד ועוד.
אם נשתמש במודל על מנת למדוד ביקורים באתר האינטרנט שלכם, למשל, נבדוק כניסה אחרונה של לקוח, כמה פעמים נכנס, וכמה זמן שהה באתר סה"כ – כשמטרה שלנו תהיה להגדיל את תדירות הכניסות ואת זמן השהיה באתר.

R-Recency
כמה זמן עבר מאז האינטראקציה האחרונה עם הלקוח. כמה זמן עבר מאז הרכישה האחרונה או הביקור האחרון באתר או באפליקציה.
באופן טבעי, ככל שהזמן שחלף מהביקור קצר יותר – כך סביר יותר שהאינטראקציה עם הלקוח תישא יותר פירות.

F – Frequency
באיזו תדירות במסגרת זמן מוגדרת הלקוחות יצרו אתכם אינטראקציה = כמה פעמים רכשו מכם בשנה האחרונה, כמה פעמים תורמים תרמו בעשור האחרון, כמה פעמים משתמשים נכנסו לאפליקציה בחודש האחרון וכדומה.
באופן טבעי – ככל שתדירות האינטראקציות גבוהה יותר, כך הלקוח נאמן יותר.

M – Monetary
המדד הזה מודד כמה כסף סה"כ הוציא הלקוח במסגרת זמן מוגדרת. חשוב גם למדוד את ההוצאה הממוצעת – כמה סה"כ כסף הוציא הלקוח, חלקי התדירות (כלומר Monetary חלקי frequency) על מנת שתוכלו למדוד שווי לפי סכומים ממוצעים ולא רק סכומים כוללים.

ועכשיו –

כיצד תוכלו לעשות ניתוח RFM משלכם, גם אם אין לכם כלים טכנולוגיים?

שלב ראשון:
אספו את כל המידע הרלוונטי על הלקוחות. כמות רכישות, סכומי הוצאה, זמני הוצאה. את כל המידע תוכלו לאחד באקסל למשל.

שלב שני:
לכל לקוח – חשבו את הזמן מאז הרכישה האחרונה (Recency). החישוב יכול להיות בשעות, ימים, שבועות או חודשים. חשבו גם את תדירות הרכישות בזמן שתקבעו (Frequency – נהוג לעשות את החישוב לשנה אחרונה, אולם זה תלוי עסק). וכמובן הוסיפו גם עמודה של סך ההוצאה בזמן שהגדרתם, והוצאה ממוצעת (Monetary).

שלב שלישי:
קבצו את הלקוחות על פי ערכי המשתנים בטבלה:
למשל:

Monetary Frequency Recency
מעל 7500 דולר מעל 25 רכישות 0-3  חודשים Tier 1
בין 4000 ל-7499 דולר בין 15 ל-24 רכישות 4-6  חודשים Tier 2
בין 1000 ל-3999 דולר בין 5 ל-14 רכישות 7-9  חודשים Tier 3
מתחת ל-1000 דולר בין 0 ל-4 רכישות 10-12  חודשים Tier 4

שלב רביעי:
כעת ניתן לכל לקוח ציון בהתאם לקבוצה המתאימה לו, על פי החוקים העסקיים שהגדרתם, למשל: לקוח שרכש לפני חודשיים, יקבל "1" בעבור ה-Recency. לקוח שרכש 17 פעמים בשנה האחרונה – יקבל ערך "2" ב-Frequency. ולקוח שהוציא 5500 דולר בשנה האחרונה יקבל ערך "2" תחת Monetary.
ציון הלקוח יקבל יהיה – "1-2-2". כלומר ערך המורכב משלושה חלקים (בין 1-1-1 ל- 4-4-4).
או לחלופין נוכל לחבר את כל ה"ציונים" ולקבל ציון של בין 3 (1+1+1) ל-12 (4+4+4).
או שאולי נחליט שהערך של זמן הרכישה האחרונה שווה יותר מהיתר – ולכן נכפיל אותו פי 3.
יש וריאציות רבות לקביעת הערך והשווי של הלקוחות, והמספרים רק אמורים לבטא חלוקה של הלקוחות הקיימים לקטגוריות שונות – מהמשתלמים ביותר למשתלמים פחות.

שלב חמישי:
עשינו את החלוקה, אז מה יצא לנו בסוף? יש לנו כעת חלוקה של כל הלקוחות שלנו לפי פרמטרים חשובים ולמעשה יצרנו סגמנטציית לקוחות. ועכשיו יש הרבה אפשרויות:
נוכל לייעד מסרים שונים ללקוחות שונים. רכשת 17 פעמים בשנה האחרונה? את לקוחה נאמנה, נכין לך מסר ייעודי. אולי גם נבקש שתמליצי לחברות עלינו, כי בוודאות את נאמנה למותג. לא רכשת כבר שנתיים – אולי ניצור מסר מיוחד וננסה להחזיר אותך עם הנחה גדולה.
רכשת בהרבה מאוד כסף בשנה האחרונה? נכתוב לך מסר תודה ונציע בקבוק יין במתנה.
נוכל ליצור רשימות דיוור שונות – לפי סגמנטציית הלקוחות.
נוכל גם להציע סוגי הנחות שונים – ללקוחות שונים, לפי דרגת הנאמנות, כמות ההוצאה וכמות הרכישות.
נוכל ליצור קמפיינים שונים בפייסבוק, גוגל או לינקדאין – עם מסרים מוכוונים לפי קבוצת הלקוח.
נוכל גם להקים מועדוני לקוחות שונים – לפי דרגת המעורבות וההוצאה של הלקוח.

מטרת המודל כולו היא לתת ערך לכל לקוח, ולחלק את כלל הלקוחות שלנו לקבוצות שונות. קבוצות שונות, המחולקות לפי השווי עבורנו, ייתנו לנו אפשרות ל-ROI גדול יותר מכל קבוצה.

הערה לסיכום – כמו ביישום של מודלים אחרים בעולם השיווק מבוסס נתונים (Data Based Marketing) גם כאן חשוב לבדוק כל הזמן האם החוקים העסקיים שהגדרתן מתאימים. A/B טסטינג של המסרים בהתאם למודל ובדיקת שיפור הוצאות יסייעו לכם להבין מה עובד יותר ומה פחות. חשוב לעדכן ולשנות את החוקיות אם היא לא מוכיחה את עצמה.
בהצלחה גדולה!

אם יש לכם שאלות או תרצו שניישם את המודל אצלכם, שלחו מייל:

kesher@splashing.co.il

או השאירו פרטים: