Mô hình RFM là gì? Cách thức triển khai và ví dụ cụ thể

Trong thị trường cạnh tranh, doanh nghiệp không chỉ cần thu hút khách hàng mới mà còn phải duy trì và khai thác hiệu quả tập khách hàng hiện có. Hiện nay nhiều doanh nghiệp đã áp dụng mô hình RFM để tối ưu chiến lược tiếp thị và gia tăng giá trị vòng đời khách hàng. Vậy RFM hoạt động như thế nào và các yếu tố trong mô hình này là gì? Cùng MISA AMIS tìm hiểu trong bài viết dưới đây.

1. Mô hình RFM là gì?

Mô hình RFM (Recency – Frequency – Monetary) là phương pháp phân tích khách hàng dựa trên thời gian mua hàng gần nhất (Recency), tần suất mua hàng (Frequency) và giá trị chi tiêu (Monetary). Đây là công cụ giúp doanh nghiệp xác định mức độ quan tâm, hành vi tiêu dùng của khách hàng để tối ưu chiến lược tiếp thị và chăm sóc khách hàng.

Bằng cách đánh giá ba yếu tố trên, doanh nghiệp có thể phân loại khách hàng thành nhiều nhóm khác nhau như khách hàng trung thành, khách hàng tiềm năng, khách hàng có nguy cơ rời bỏ, từ đó triển khai các chiến lược tiếp cận phù hợp.

Mô hình RFM được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như bán lẻ, thương mại điện tử, tài chính, dịch vụ trực tuyến… giúp doanh nghiệp tối ưu chi phí marketing, gia tăng tỷ lệ chuyển đổi và nâng cao giá trị vòng đời khách hàng.

2. Các yếu tố trong mô hình RFM 

Mô hình RFM gồm ba yếu tố chính, cụ thể:

• Recency (Thời gian mua hàng gần nhất): Đây là khoảng thời gian từ lần mua sắm gần nhất của khách hàng đến thời điểm hiện tại. Nếu khoảng thời gian này càng dài, khả năng khách hàng không còn quan tâm đến sản phẩm/dịch vụ của doanh nghiệp càng cao. Ngược lại, khách hàng mua sắm gần đây có xu hướng quay lại cao hơn, giúp doanh nghiệp dễ dàng tiếp cận và chăm sóc.

• Frequency (Tần suất mua hàng): Chỉ số này đo lường số lần khách hàng mua sắm trong một khoảng thời gian nhất định. Những khách hàng mua hàng thường xuyên thường có xu hướng trung thành hơn và dễ phản hồi tích cực với các chương trình tiếp thị, ưu đãi. Tần suất mua hàng cũng giúp doanh nghiệp xác định khách hàng tiềm năng cho các chiến lược upsell (bán sản phẩm cao cấp hơn) hoặc cross-sell (bán kèm sản phẩm liên quan).

• Monetary (Giá trị chi tiêu): Đây là tổng số tiền khách hàng đã chi tiêu trong một khoảng thời gian nhất định. Những khách hàng có mức chi tiêu cao thường mang lại giá trị lớn cho doanh nghiệp và có xu hướng sẵn sàng chi nhiều hơn trong tương lai. Doanh nghiệp có thể dựa vào yếu tố này để triển khai các chương trình chăm sóc đặc biệt hoặc gợi ý sản phẩm có giá trị cao hơn.

Bạn có thể theo dõi các yếu tố trên bằng cách sử dụng file Excel quản lý khách hàng dưới đây, giúp dễ dàng thu thập, phân tích và phân nhóm khách hàng. Ấn vào ảnh để tải miễn phí!

3. Ưu và nhược điểm của RFM

Dưới đây là những ưu và nhược điểm cần cân nhắc khi áp dụng mô hình RFM.

3.1. Ưu điểm của mô hình RFM

• Phân loại khách hàng nhanh chóng, dễ hiểu: RFM sử dụng ba tiêu chí đơn giản nhưng hiệu quả để phân nhóm khách hàng. Không cần công nghệ phức tạp, doanh nghiệp có thể nhanh chóng xác định nhóm khách hàng trung thành, khách hàng tiềm năng và khách hàng có nguy cơ rời bỏ.

• Tối ưu chiến lược tiếp thị: Dựa trên phân loại khách hàng, doanh nghiệp có thể cá nhân hóa các chiến dịch marketing như ưu đãi cho khách hàng trung thành, nhắc nhở khách hàng lâu chưa mua sắm hoặc khuyến khích khách hàng tiềm năng tăng tần suất mua hàng.

• Cải thiện tỷ lệ giữ chân khách hàng: Bằng cách tập trung vào nhóm khách hàng có giá trị cao và tái kích hoạt những khách hàng ít tương tác, doanh nghiệp có thể tăng tỷ lệ giữ chân, giảm chi phí tìm kiếm khách hàng mới.

• Tối ưu chi phí và nâng cao doanh thu: RFM giúp doanh nghiệp đầu tư hiệu quả hơn vào các chiến dịch tiếp thị. Thay vì chi tiêu dàn trải, doanh nghiệp có thể tập trung vào nhóm khách hàng có khả năng mang lại doanh thu cao nhất.

3.2. Nhược điểm của mô hình RFM

• Không phân tích hành vi chi tiết của khách hàng: RFM chỉ dựa trên dữ liệu giao dịch mà không tính đến các yếu tố khác như sở thích, phản hồi hoặc mức độ tương tác với thương hiệu. Điều này có thể khiến doanh nghiệp bỏ lỡ những cơ hội tiếp cận khách hàng tiềm năng theo cách khác.
• Không phù hợp với các ngành có chu kỳ mua sắm dài: Một số ngành như bất động sản, ô tô, du lịch có tần suất mua sắm thấp nhưng giá trị đơn hàng cao. Trong những trường hợp này, tần suất mua hàng (Frequency) có thể không phản ánh chính xác giá trị thực sự của khách hàng.
• Chưa tính đến yếu tố nhân khẩu học và tâm lý khách hàng: RFM không phân tích độ tuổi, giới tính, sở thích hay hành vi tiêu dùng ngoài giao dịch, điều này có thể khiến doanh nghiệp thiếu góc nhìn toàn diện khi xây dựng.

Bạn gặp khó khăn trong việc quản lý data - theo dõi vòng đời khách hàng?Thử ngay MISA AMIS CRM - Giải pháp quản lý khách hàng toàn diện

4. Cách tính, xác định và phân nhóm khách hàng theo RFM

Để áp dụng mô hình RFM hiệu quả, bạn cần thực hiện các bước sau:

Bước 1: Thu thập dữ liệu khách hàng

Trước khi tính điểm RFM, doanh nghiệp cần thu thập dữ liệu khách hàng một cách đầy đủ và có hệ thống. Các thông tin cần thu thập bao gồm:

1. Thông tin cơ bản của khách hàng

• Mã khách hàng (Customer ID), Tên khách hàng
• Email/Số điện thoại: Dùng để liên hệ và chăm sóc khách hàng
• Địa chỉ: Hữu ích cho việc phân tích theo khu vực và hỗ trợ giao hàng

2. Dữ liệu giao dịch của khách hàng

• Recency (Thời gian mua hàng gần nhất): Ngày khách hàng thực hiện giao dịch lần cuối.
• Frequency (Tần suất mua hàng): Tổng số lần khách hàng đã mua hàng trong một khoảng thời gian nhất định (6 tháng, 1 năm…).
• Monetary (Giá trị chi tiêu): Tổng số tiền khách hàng đã chi tiêu trong khoảng thời gian đó.
• Loại sản phẩm/dịch vụ đã mua: Giúp xác định sở thích và hành vi mua sắm.

3. Hành vi tương tác của khách hàng

• Nguồn khách hàng: Họ đến từ kênh nào? (Facebook, Google, cửa hàng trực tiếp, quảng cáo…)
• Phản hồi và khiếu nại: Có từng liên hệ CSKH, đổi trả hàng hay đánh giá tiêu cực không?
• Mức độ tương tác: Khách hàng có mở email, nhấp vào quảng cáo, truy cập website hay theo dõi fanpage không?

Một trong những thách thức lớn của doanh nghiệp là dữ liệu khách hàng thường bị phân tán giữa các kênh. Nếu không có một nền tảng quản lý tập trung, doanh nghiệp sẽ khó khăn trong việc theo dõi hành vi khách hàng và áp dụng mô hình RFM một cách chính xác.

Hiện nay, nhiều doanh nghiệp đã sử dụng giải pháp MISA AMIS CRM để quản lý tập trung toàn bộ dữ liệu khách hàng, đồng bộ thông tin từ nhiều kênh khác nhau.

Nhờ đó, doanh nghiệp có thể dễ dàng xuất dữ liệu giao dịch, xác định khách hàng có lần mua gần nhất, tổng số lần mua hàng và tổng giá trị chi tiêu, từ đó tính điểm RFM nhanh chóng và chính xác.

Bước 2: Tính điểm RFM cho từng khách hàng

Sau khi thu thập dữ liệu khách hàng, doanh nghiệp cần chuyển đổi giá trị RFM thành điểm số để dễ dàng phân loại và so sánh. Có nhiều cách để gán điểm số RFM, tùy vào đặc thù ngành hàng và tập khách hàng. Dưới đây là ba phương pháp phổ biến:

Phương pháp 1: Chia khoảng đơn giản

Phương pháp này chia mỗi tiêu chí R, F, M thành các khoảng giá trị cố định, sau đó gán điểm từ 1 đến 5. Ví dụ:

Recency – Thời gian mua hàng gần nhất

• • 5 điểm: Mua hàng trong 7 ngày qua.
  • 4 điểm: Mua hàng trong 30 ngày qua.
  • 3 điểm: Mua hàng trong 90 ngày qua.
  • 2 điểm: Mua hàng trong 180 ngày qua.
  • 1 điểm: Mua hàng cách đây hơn 1 năm.

Frequency – Tần suất mua hàng

• • 5 điểm: Mua trên 10 lần trong 6 tháng.
  • 4 điểm: Mua từ 5 – 10 lần.
  • 3 điểm: Mua từ 3 – 4 lần.
  • 2 điểm: Mua từ 2 lần.
  • 1 điểm: Chỉ mua 1 lần.

Monetary – Giá trị chi tiêu

• • 5 điểm: Chi tiêu trên 10 triệu đồng.
  • 4 điểm: Chi tiêu từ 5 – 10 triệu đồng.
  • 3 điểm: Chi tiêu từ 2 – 5 triệu đồng.
  • 2 điểm: Chi tiêu dưới 2 triệu đồng.
  • 1 điểm: Chi tiêu dưới 500.000 đồng.

Phương pháp này dễ hiểu và dễ triển khai, ngay cả khi doanh nghiệp không có đội ngũ phân tích dữ liệu chuyên sâu. Nó phù hợp với các doanh nghiệp nhỏ và vừa, mới áp dụng mô hình RFM và cần có kết quả nhanh chóng.

Tuy nhiên, nhược điểm là các khoảng giá trị cố định có thể không phản ánh đúng thực tế. Một khách hàng mua hàng cách đây 8 ngày sẽ có điểm Recency thấp hơn khách hàng mua cách đây 7 ngày, dù sự khác biệt không đáng kể. Điều này có thể khiến một số khách hàng bị phân loại sai nhóm, làm giảm tính chính xác trong chiến lược tiếp cận.

Phương pháp 2: Chia theo phân vị (Quintiles)

Thay vì chia theo khoảng cố định, phương pháp này chia khách hàng thành 5 nhóm bằng nhau dựa trên dữ liệu thực tế. Ví dụ: Nếu có 100 khách hàng, ta sắp xếp giá trị Recency từ thấp đến cao, sau đó chia thành 5 nhóm:

• Nhóm 1 (1 điểm): 20 khách hàng có thời gian mua hàng xa nhất.
• Nhóm 2 (2 điểm): 20 khách hàng tiếp theo.
• Nhóm 3 (3 điểm): 20 khách hàng tiếp theo.
• Nhóm 4 (4 điểm): 20 khách hàng tiếp theo.
• Nhóm 5 (5 điểm): 20 khách hàng mua hàng gần đây nhất.

Tương tự, Frequency và Monetary cũng được chia thành 5 nhóm theo cách này.

Phương pháp này có độ chính xác cao hơn, vì nó đảm bảo số lượng khách hàng trong mỗi nhóm tương đối đồng đều. Đây là phương pháp phù hợp với các doanh nghiệp có tập dữ liệu lớn và đa dạng, giúp phân loại khách hàng mà không cần xác định ngưỡng điểm cố định.

Tuy nhiên, phương pháp này đòi hỏi công cụ phân tích dữ liệu để thực hiện chính xác, chẳng hạn như Excel nâng cao, SQL hoặc các phần mềm BI (Business Intelligence).

Ngoài ra, nếu tập khách hàng có phân phối không đồng đều (ví dụ: chỉ một số ít khách hàng mua hàng rất nhiều, trong khi đa số chỉ mua 1 – 2 lần), thì việc chia nhóm theo cách này có thể không phản ánh đúng giá trị thực tế của khách hàng.

Phương pháp 3: Sử dụng thuật toán phân cụm (K-Means Clustering)

Thay vì phân nhóm thủ công, doanh nghiệp có thể áp dụng thuật toán Machine Learning (K-Means Clustering) để tự động phân loại khách hàng theo hành vi mua sắm.

Cách hoạt động:

• Thuật toán tự động nhóm khách hàng có hành vi tương tự vào cùng một cụm.
• Không cần chia điểm từ 1 – 5, thay vào đó, thuật toán sẽ tự xác định cụm khách hàng phù hợp.
• Có thể sử dụng các công cụ như Python, R, Power BI, Tableau để thực hiện.

Phương pháp này có độ chính xác rất cao, đặc biệt phù hợp với doanh nghiệp có tập dữ liệu khách hàng lớn và đa dạng. Nó loại bỏ những hạn chế của hai phương pháp trước, giúp phân nhóm khách hàng một cách linh hoạt hơn, không bị ràng buộc bởi các ngưỡng điểm cố định.

Tuy nhiên, nhược điểm lớn nhất là cần đội ngũ chuyên môn để triển khai. Nếu doanh nghiệp chưa có nền tảng dữ liệu mạnh hoặc không có chuyên gia phân tích, việc sử dụng thuật toán K-Means có thể trở nên phức tạp. Ngoài ra, thuật toán này cũng yêu cầu tối ưu số lượng cụm khách hàng, nếu không sẽ dẫn đến kết quả phân nhóm không chính xác.

Bước 3: Phân nhóm khách hàng theo điểm RFM

Với mỗi tiêu chí Recency (R), Frequency (F) và Monetary (M) có điểm từ 1 đến 5, có tổng cộng 125 tổ hợp điểm khác nhau (5 × 5 × 5). Tuy nhiên, việc quản lý từng tổ hợp riêng lẻ là không khả thi, vì vậy doanh nghiệp cần gom nhóm các khách hàng có điểm số tương đồng thành từng phân khúc cụ thể.

Để đơn giản hóa, hai tiêu chí Frequency (F) và Monetary (M) thường được xem xét chung, vì chúng phản ánh mức độ chi tiêu của khách hàng. Trong khi đó, Recency (R) được đánh giá riêng, vì nó thể hiện sự tương tác gần đây của khách hàng với doanh nghiệp.

Ví dụ:

• Một khách hàng chi tiêu cao nhưng mua hàng chỉ một lần trong năm có thể có điểm M cao, nhưng F thấp.
• Một khách hàng mua hàng nhiều lần trong tháng nhưng mỗi lần chi tiêu không cao sẽ có điểm F cao, nhưng M trung bình.

Việc gộp nhóm F và M lại giúp giảm số lượng phân khúc từ 125 xuống còn khoảng 10 – 11 nhóm khách hàng chính, giúp doanh nghiệp dễ dàng phân tích và áp dụng chiến lược tiếp cận. Dưới đây là các nhóm khách hàng phổ biến được phân loại theo điểm số RFM:

Bước 4: Trực quan hóa dữ liệu bằng biểu đồ RFM

Biểu đồ Tree Map giúp doanh nghiệp dễ dàng nhận diện nhóm khách hàng theo tỷ trọng, xác định đâu là nhóm quan trọng nhất. Màu sắc từ nhạt đến đậm giúp nhanh chóng phân biệt mức độ ưu tiên của từng phân khúc.

Doanh nghiệp có thể sử dụng các công cụ như Power BI, Tableau, Google Data Studio để tạo biểu đồ trực quan, hỗ trợ phân tích và ra quyết định nhanh chóng.

Bước 5: Ứng dụng phân tích RFM vào chiến lược kinh doanh

Sau khi phân tích dữ liệu RFM và phân nhóm khách hàng, doanh nghiệp cần xây dựng chiến lược tiếp cận riêng biệt cho từng phân khúc. Mỗi nhóm khách hàng có đặc điểm khác nhau về tần suất mua hàng, giá trị chi tiêu và mức độ tương tác, vì vậy cần có các chiến lược phù hợp riêng.

Champions (Khách hàng trung thành VIP)

Đây là những khách hàng tốt nhất của doanh nghiệp, họ mua hàng thường xuyên, chi tiêu cao và tương tác liên tục. Doanh nghiệp cần duy trì sự gắn kết với nhóm này bằng cách cung cấp quyền lợi độc quyền như chương trình khách hàng thân thiết, giảm giá sớm, quà tặng đặc biệt hoặc trải nghiệm dịch vụ ưu tiên. Ngoài ra, có thể khuyến khích họ giới thiệu bạn bè bằng các chương trình giới thiệu (referral) để mở rộng tệp khách hàng tiềm năng.

Loyal Customers (Khách hàng trung thành thường xuyên)

Nhóm này có tần suất mua hàng cao nhưng giá trị chi tiêu có thể chưa quá lớn. Để giữ chân họ, doanh nghiệp có thể triển khai chương trình tích điểm, ưu đãi mua combo hoặc giảm giá khi mua nhiều. Ngoài ra, gửi email cá nhân hóa với các gợi ý sản phẩm dựa trên lịch sử mua hàng cũng là cách hiệu quả để tăng giá trị đơn hàng.

Potential Loyalists (Khách hàng tiềm năng để trở thành trung thành)

Những khách hàng này mới mua hàng gần đây và có tiềm năng trở thành khách hàng trung thành nếu được chăm sóc tốt. Để khuyến khích họ mua hàng nhiều hơn, doanh nghiệp có thể cung cấp ưu đãi cho lần mua tiếp theo, đồng thời xây dựng chiến dịch remarketing qua email hoặc quảng cáo để giữ họ quay lại.

Recent Customers (Khách hàng mới gần đây)

Đây là những khách hàng vừa thực hiện giao dịch lần đầu hoặc gần đây nhưng chưa có tần suất mua nhiều. Việc chăm sóc họ đúng cách sẽ giúp tăng khả năng giữ chân và biến họ thành khách hàng trung thành. Gửi email chào mừng, cung cấp hướng dẫn sử dụng sản phẩm hoặc đề xuất sản phẩm liên quan kèm mã giảm giá nhỏ sẽ giúp duy trì sự quan tâm của họ.

Promising (Khách hàng hứa hẹn – tiềm năng phát triển)

Nhóm khách hàng này đã mua hàng gần đây và có sức mua lớn, nhưng chưa có tần suất cao. Doanh nghiệp có thể kích thích nhu cầu mua hàng của họ bằng cách đưa ra chương trình ưu đãi hấp dẫn, theo dõi hành vi của họ và nhắc nhở về sản phẩm mà họ quan tâm để tăng tỷ lệ quay lại mua sắm.

Customers Needing Attention (Khách hàng cần được quan tâm thêm)

Nhóm khách hàng này có giá trị mua sắm khá tốt nhưng chưa có sự ổn định trong tần suất mua hàng. Họ có thể bị ảnh hưởng bởi các yếu tố bên ngoài và dễ chuyển sang thương hiệu khác. Để giữ chân họ, doanh nghiệp cần tăng cường tiếp thị qua email, tin nhắn hoặc quảng cáo remarketing, đồng thời giới thiệu các sản phẩm hot hoặc chương trình ưu đãi phù hợp với họ.

At Risk (Khách hàng có nguy cơ rời bỏ)

Đây là nhóm khách hàng đã từng mua hàng nhiều nhưng gần đây không còn quay lại. Nếu không có biện pháp giữ chân kịp thời, họ có thể trở thành khách hàng đã mất. Doanh nghiệp cần gửi email nhắc nhở kèm mã giảm giá quay lại, đồng thời cung cấp ưu đãi cá nhân hóa dựa trên lịch sử mua hàng của họ để khuyến khích mua sắm lại.

Can’t Lose Them (Khách hàng quan trọng nhưng có nguy cơ mất đi)

Nhóm này bao gồm những khách hàng từng chi tiêu rất cao nhưng đã lâu không quay lại. Mất họ đồng nghĩa với việc doanh nghiệp sẽ mất đi một lượng doanh thu đáng kể. Để thu hút họ quay lại, doanh nghiệp có thể triển khai chương trình VIP comeback, tặng voucher giá trị cao hoặc thậm chí liên hệ trực tiếp để khảo sát lý do họ ngừng mua hàng và đưa ra giải pháp phù hợp.

Hibernating (Khách hàng “ngủ đông” – ít tương tác)

Đây là những khách hàng ít khi mua hàng, có tần suất rất thấp và giá trị chi tiêu không đáng kể. Họ có thể không còn quan tâm đến thương hiệu hoặc đã chuyển sang sử dụng sản phẩm/dịch vụ khác. Doanh nghiệp có thể gửi khảo sát để hỏi về sở thích, nhu cầu hiện tại, đồng thời thử nghiệm chiến dịch kích hoạt lại như dùng thử miễn phí hoặc ưu đãi đặc biệt để thu hút sự quan tâm.

Lost (Khách hàng đã rời bỏ hoàn toàn)

Đây là nhóm khách hàng đã rất lâu không quay lại và giá trị chi tiêu thấp. Họ có thể là những khách hàng mua một lần để trải nghiệm hoặc so sánh dịch vụ khác. Nếu họ vẫn có tiềm năng, doanh nghiệp có thể áp dụng chiến dịch tái kích hoạt mạnh với ưu đãi hấp dẫn.

5. Case study: RFM của Spotify

Spotify là nhà cung cấp dịch vụ truyền thông và truyền phát âm thanh độc quyền của Thụy Điển được thành lập vào ngày 23 tháng 4 năm 2006. Spotify đã sử dụng mô hình RFM để phân khúc người dùng và phát triển các chiến lược Marketing tương ứng. 

1. Spotify thu thập và phân tích dữ liệu RFM

Spotify thu thập dữ liệu từ hàng triệu người dùng trên toàn cầu thông qua các chỉ số chính:

• Recency (Thời gian nghe nhạc gần nhất): Spotify theo dõi người dùng đã nghe nhạc gần đây nhất là khi nào, từ đó xác định mức độ tương tác của họ với nền tảng.
• Frequency (Tần suất nghe nhạc): Số lần người dùng mở ứng dụng và nghe nhạc trong một khoảng thời gian nhất định (hàng ngày, hàng tuần, hàng tháng).
• Monetary (Giá trị chi tiêu): Tổng số tiền người dùng đã trả cho Spotify, bao gồm thuê bao Spotify Premium, mua gói Family, Student hoặc sử dụng phiên bản miễn phí nhưng tạo doanh thu qua quảng cáo.

Sau khi thu thập dữ liệu, Spotify chấm điểm RFM cho từng người dùng và phân nhóm khách hàng theo các đặc điểm cụ thể.

2. Phân nhóm khách hàng của Spotify theo mô hình RFM

Dựa trên dữ liệu RFM, Spotify chia người dùng thành các nhóm khác nhau để áp dụng các chiến lược tiếp thị phù hợp.

Nhóm 1: Champions (Người dùng trung thành cao cấp)

Đây là những khách hàng sử dụng Spotify Premium trong thời gian dài, nghe nhạc thường xuyên và chi tiêu đều đặn. Họ có Recency cao, Frequency cao, Monetary cao. Đối với nhóm này, chiến lược của Spotify như sau:

• Cung cấp playlist cá nhân hóa, chẳng hạn như “Discover Weekly” hoặc “Your Daily Mix”.
• Gửi gợi ý nhạc dựa trên sở thích để giữ chân họ trên nền tảng.
• Đề xuất các gói nâng cấp, chẳng hạn như Spotify Family hoặc HiFi (âm thanh chất lượng cao).

Nhóm 2: Loyal Customers (Người dùng trung thành thường xuyên)

Nhóm này sử dụng Spotify đều đặn nhưng có thể vẫn đang dùng phiên bản miễn phí hoặc chưa cam kết dài hạn với Premium. Đối với nhóm Loyal Customer, chiến lược của Spotify như sau:

• Gửi khuyến mãi giảm giá khi nâng cấp lên Spotify Premium.
• Đề xuất podcast, nội dung độc quyền để tăng thời gian sử dụng nền tảng.
• Thông báo về các sự kiện âm nhạc, playlist trending để giữ sự hứng thú.

Nhóm 3: Potential Loyalists (Người dùng tiềm năng có thể nâng cấp)

Những người dùng này vừa mới sử dụng Spotify nhưng chưa nghe nhạc nhiều hoặc chưa quyết định nâng cấp lên Premium. Đối với nhóm này, chiến lược của Spotify như sau:

• Gửi dùng thử Spotify Premium miễn phí 1 – 3 tháng để khuyến khích họ trải nghiệm.
• Đề xuất những bài hát đang hot dựa trên sở thích ban đầu của họ.
• Cung cấp gói ưu đãi cho học sinh, sinh viên với giá thấp hơn để họ dễ tiếp cận.

Nhóm 4: At Risk (Người dùng có nguy cơ rời bỏ)

Đây là nhóm người dùng đã từng nghe nhạc nhưng gần đây ít hoặc không sử dụng Spotify. Đối với nhóm At Risk, chiến lược của Spotify như sau:

• Gửi email nhắc nhở về playlist họ từng yêu thích.
• Cung cấp mã giảm giá khi quay lại dùng Premium.
• Hiển thị thông báo push notification với các nội dung hấp dẫn.

Nhóm 5: Lost (Người dùng đã rời bỏ hoàn toàn)

Nhóm này đã từng sử dụng Spotify nhưng đã ngừng truy cập trong thời gian dài. Đối với nhóm này, chiến lược của Spotify như sau:

• Gửi email nhắc nhở với nội dung “Bạn đã bỏ lỡ những gì?” để kích thích sự tò mò.

• Cung cấp chương trình thử nghiệm Premium miễn phí nếu họ quay lại.

• Đề xuất các playlist hoặc nghệ sĩ mới mà họ có thể quan tâm.

6. Kết luận

Có thể thấy, mô hình RFM là một phương pháp phân khúc khách hàng hiệu quả, mang lại nhiều lợi ích cho doanh nghiệp. Tuy rằng mô hình RFM vẫn còn những hạn chế nhất định, tiềm năng của mô hình RFM là rất lớn. 

Với những bước tiến của công nghệ, mô hình RFM ngày càng trở nên hoàn thiện và chính xác hơn cho những doanh nghiệp biết cách sử dụng. Mong bài viết đã cung cấp đầy đủ thông tin và phần nào hỗ trợ doanh nghiệp trong kế hoạch áp dụng mô hình này.