RFM analysis merupakan salah satu jenis analisis data yang kerap digunakan di dunia bisnis. Analisis ini biasanya dijadikan dasar untuk menyusun strategi pemasaran suatu perusahaan. Penerapan RFM analysis akan membantu perusahaan dalam melakukan segmentasi pelanggan secara efektif. Sebenarnya, bagaimana cara kerja RFM analysis itu sendiri?

Apa itu RFM Analysis?

RFM sendiri merupakan sebuah singkatan dari recency, frequency, dan monetary value. Recency menunjukkan waktu interaksi terakhir pelanggan dengan produk. Frequency adalah tentang seberapa sering pelanggan melakukan pembelian. Sedangkan, monetary value mengukur jumlah uang yang dihabiskan pelanggan untuk tiap transaksi pembelian.

Model analisis ini pertama kali diperkenalkan oleh Jan Roelf Bult dan Tom Wansbeek pada 1995 dalam sebuah artikel berjudul “Optimal Selection for Direct Mail” yang diterbitkan di jurnal bisnis Marketing Science. RFM analysis sering kali digunakan untuk membuktikan Prinsip Pemasaran Pareto atau Prinsip 80/20, yaitu, “20% jumlah pelanggan menghasilkan 80% pendapatan usaha”.

Bagaimana cara kerja RFM Analysis?

Lalu, sebenarnya bagaimana analisis ini bekerja? RFM analysis dapat dilakukan dengan dua cara: manual dan otomatis. Cara manual terkonsentrasi pada data demografis dan psikografis untuk bisa melakukan segmentasi pelanggan. Sayangnya, metode ini hanya mengandalkan data dari sampel dalam jumlah kecil.

Sementara itu, cara otomatis memanfaatkan tool khusus sehingga sampel bisa diambil secara otomatis. Salah satunya adalah dengan memanfaatkan sistem customer data platform (CDP). Dengan sistem tersebut, Anda bisa mengumpulkan dan menyatukan data mengenai perilaku pelanggan. Data yang diperoleh pun lebih terperinci sehingga saat Anda melakukan segmentasi pelanggan, hasil yang didapat lebih akurat.

Berikut adalah contoh pemanfaatan CRM (customer relationship management) tool dalam melakukan RFM analysis secara otomatis:

Recency

Seperti yang sudah Anda ketahui, recency menunjukkan waktu interaksi terakhir pelanggan dengan produk. Dalam metode otomatis, recency bisa menganalisis data mengenai transaksi terakhir pelanggan, kunjungan ke website produk, penggunaan aplikasi mobile, hingga jumlah “like” yang diberikan ke produk lewat media sosial.

Frequency

Frequency mengacu pada berapa kali pelanggan berinteraksi dengan produk atau melakukan transaksi dalam periode waktu tertentu. Frekuensi dijadikan ukuran karena dapat menunjukkan tingkat keterlibatan pelanggan dengan produk Anda. Pada tingkatan yang lebih tinggi, frekuensi juga bisa mengukur loyalitas pelanggan.

Monetary value

Monetary value menunjukkan jumlah total yang dihabiskan oleh pelanggan untuk membeli produk Anda dalam periode waktu tertentu. Ia dianggap penting karena ada kecenderungan bahwa pelanggan yang sudah membelanjakan uangnya dalam jumlah besar akan membelanjakan lebih banyak lagi di masa mendatang.

Tahapan melakukan RFM Analysis

Untuk mulai menerapkan RFM analysis, Anda bisa mengikuti tahapan-tahapan berikut:

1. Membuat model RFM

Untuk bisa membuat model RFM, Anda harus menetapkan skor recency, frequency, dan monetary value terlebih dulu. Skor bisa diperoleh dari data mentah yang dikumpulkan melalui database pelanggan pada transaksi sebelumnya.

2. Mengelompokkan pelanggan

Setelah membuat model RFM, bagilah database ke dalam beberapa kelompok berjenjang untuk tiap poin. Jenjang tersebut disesuaikan dari yang terbesar hingga terkecil. Misalnya, tingkat satu frequency adalah pelanggan yang paling sering berbelanja.

3. Pilih kelompok yang ditargetkan

Pilih segmentasi pelanggan dengan nilai tertinggi. Dengan begitu, Anda bisa lebih mudah mengelompokkan pelanggan, seperti kelompok pelanggan yang paling sering berbelanja, pelanggan dengan transaksi terbesar, hingga pelanggan yang kurang potensial.

Kelebihan RFM Analysis

RFM analysis akan membantu pemilik bisnis meningkatkan pendapatan dengan menargetkan kelompok tertentu dari pelanggan mereka. Dengan menerapkan analisis ini, maka segmentasi pelanggan akan lebih terpersonalisasi, menyesuaikan perilaku pelanggan pada transaksi di waktu sebelumnya.

Misalnya, strategi bundling produk akan lebih efektif jika ditawarkan pada pelanggan yang sering berbelanja dalam jumlah besar. Di sisi lain, strategi membership lebih cocok diterapkan pada pelanggan yang sering mengakses akun media sosial produk.

Sejak pertama kali diperkenalkan hingga sekarang, RFM analysis telah terbukti mampu memprediksi perilaku pelanggan di masa mendatang secara efektif. Jika hal tersebut kemudian dikelola dengan baik, bukan tidak mungkin pendapatan bisnis akan meningkat.

Kesimpulan

RFM analysis merupakan jenis analisis data yang digunakan dalam dunia bisnis, tepatnya dalam bidang pemasaran atau marketing. Analisis ini bisa dilakukan secara manual dengan memperhitungkan data demografis dan psikografis. Selain itu, bisa juga dengan cara otomatis memanfaatkan sistem CDP atau customer data platform. Dalam data science, RFM analysis bisa dilakukan menggunakan bahasa pemrograman Phyton.

Ya, kini RFM analysis bisa dilakukan dengan cepat dan menghasilkan temuan yang akurat berkat bantuan data science. Tertarik untuk mulai menerapkan data science dalam analisis data perusahaan Anda?

Algoritma Data Science School menawarkan berbagai kelas mengenai data science, mulai dari pengenalan hingga penerapannya dalam kehidupan sehari-hari. Kelas-kelas di Algoritma Data Science School juga telah dirancang sedemikian rupa sehingga dapat menyesuaikan Anda yang memiliki kesibukan tinggi. Untuk informasi lebih lanjut, kunjungi kami di sini!