มาลองทำ RFM Model Analysis ใน Looker Studio

มาลองทำ RFM Model Analysis ใน Looker Studio
RFM Model ด้วย Looker Studio

การจัดลำดับความสำคัญของลูกค้าด้วยการแบ่งพฤติกรรมการซื้อสินค้า Customer Segmentation จะช่วยให้นักการตลาดทำความเข้าใจได้ดีขึ้น ว่าลูกค้ากลุ่มไหน เมื่อวิเคราะห์การซื้อสินค้าแล้วจัดกลุ่มให้เป็นลูกค้าชั้นดี VIP, ลูกค้ากลุ่มไหนเริ่มจะต้องมีกิจกรรมส่งเสริมทางการตลาดและลูกค้ากลุ่มไหนเริ่มจะหายไปจากเราแล้ว ทั้งหมดนี้ส่วนใหญ่จะรู้จักการจัด Group แบบนี้ว่า RFM Model Analysis ที่จะจัดกลุ่มพฤติกรรมลูกค้าที่ซื้อคล้าย ๆ กันมาอยู่ในกลุ่มเดียวกัน

RFM (Recency, Frequency, Monetary) คืออะไร?

Recency ระยะเวลา (จำนวนวัน) จากการซื้อครั้งล่าสุด
Frequency ความถี่ของการซื้อสินค้ามาซื้อกับเราบ่อยแค่ไหน
Monetary การใช้จ่ายของลูกค้าทั้งหมด ซึ่งค่าใช้จ่ายรวมจะนับเป็น Total(Sum)

หมายเหตุ (บางตำราก็บอกว่าบอกว่าให้ใช้เป็นค่าเฉลี่ย Average ด้วยเหตุผลการมาซื้อของลูกค้าระหว่างครั้งแรก และ ครั้งสุดท้าย อาจจะนานมาก จนใช้ค่ารวม Total ไม่ได้ )

อ่านเพิ่มเติม RMF Model Analysis ที่ทางการตลาดวันละตอนเคยนำเสนอไปแล้ว ดูรายละเอียดเพิ่มเติมได้ที่ link นี้ แต่รายละเอียดในบทความนี้จะพาไปลองทำการวิเคราะห์พฤติกรรมที่เกิดจากการซื้อของลูกค้าด้วยการใช้ Looker Studio

ตัวอย่าง ที่อยากให้มาลองทำไปด้วยกัน มีข้อมูลทั้งวันที่ลูกค้าซื้อสินค้า,รายละเอียดลูกค้า,และจำนวนเงิน และเป็นการทำเป็น แบ่ง Customer Segmentation แบบง่าย ๆ

RFM Model ด้วย Looker Studio
RFM Model ด้วย Looker Studio

Google Sheets สามารถดาวน์โหลดได้ที่ link นี้

มีข้อมูลอะไรบ้างในแต่ละ Column

  1. Column มีจำนวน 4 Columns ประกอบไปด้วย
  • Transaction ID หมายเลขของการซื้อสินค้า
  • Date : วันที่ลูกค้าซื้อสินค้า
  • Users: ชื่อลูกค้า
  • Total: จำนวนเงินที่ลูกค้าซื้อ

2. Column ทำขึ้นมาเอง

  • Today คือ วันที่ปัจจุบัน เราสามารถใช้สูตรที่เขียนขึ้นมาเอง =Today()
  • ระยะเวลา ระหว่างวันที่ปัจจุบัน ห่างจากวันที่ลูกค้าซื้อ Date เราเขียนสูตรได้ = DATEDIF(วันที่ลูกค้าซื้อ,วันที่ปัจจุบัน,”D”)

ไปทำต่อใน Looker Studio ดูภาพรวมของการซื้อสินค้าของลูกค้า

RFM Model ด้วย Looker Studio
RFM Model ด้วย Looker Studio

วิเคราะห์ดูภาพรวมเบื้องต้น (Users ลูกค้า, ความถี่ในการมาซื้อสินค้า(Frequency),ระยะเวลาที่ลูกค้ามาซื้อกับเราระยะเวลาล่าสุด (Recency) และ จำนวนเงินรวม Total ที่ใช้จ่ายทั้งหมด (Monetary)

ในที่นี่จะใช้ Column (Day_diff) ผลต่างของวัน ไปแทนค่าในตาราง Table

ในช่อง Metric ทั้ง 3 ค่าใช้ Day_diff ทั้งหมด

  • CT (Count) นับ ให้ดูว่ามีความถี่ของลูกค้าที่มาซื้อสินค้าเรา จำนวนกี่ครั้ง
  • Min (Minimum) ระยะเวลา (วัน) ที่มาซื้อสินค้าของเราล่าสุด
  • Max (Maximum) ระยะเวลา (วัน) ที่มาซื้อสินค้าของเราเริ่มนานสุด

ตัวอย่างจะเห็นได้ว่า

Users : Cust-028 มีการซื้อทั้งหมด (Frequency) 6 ครั้ง เป็นจำนวนเงิน (Monetary) = 353.65 บาท ระยะเวลาที่มาซื้อครั้งสุดท้ายน้อยที่สุด (Recency) จำนวน 420 วัน

หมายเหตุ เพื่อให้ง่ายต่อความเข้าใจเลยขอเปลี่ยนชื่อเป็นหัวตารางเป็น Recency, Frequency, Monetary โดยใส่ชื่อใหม่เข้าไป และ ในทางการตลาดเมื่อเราวิเคราะห์พฤติกรรมที่เกิดจากซื้อแล้ว สิ่งที่เราอยากได้จากลูกค้า คือ

  • มาซื้อกับเราโดยใช้เวลาน้อย ๆ พูดอีกนัยคือ คิดถึงร้านเรามาซื้อกับเราใช้เวลาน้อย ๆ
  • มาซื้อกับเราบ่อย ๆ
  • และซื้อกับเราด้วยจำนวนเงินเยอะ ๆ

RFM Segmentation

จึงเป็นตัวช่วยที่ทำให้เกิดการจัดกลุ่มพฤติกรรมการซื้อของลูกค้าที่มีลักษณะคล้ายกันจับมาอยู่รวมกัน โดยทางทฤษฎี จะมีการแบ่งออกมาเท่า ๆ กัน จำนวน 5 กลุ่ม

โดยเลข 5 จะมีความสำคัญที่สุด และจะต้องมีทั้งหมด 3 ค่า เช่น R = 5 , F=5 , M=5 ก็คือ 555 เป็นลูกค้าชั้นดี,มาซื้อกับเราบ่อย,ด้วยจำนวนเงินมากที่สุด แต่ในโจทย์ที่นำมาให้ลองทำกันวันนี้อาจจะจัด Group ลูกค้าแบบง่าย ๆ เพื่อไปออกแบบ Data Visualization ด้วย Looker Studio

ตัวอย่าง ของข้อมูลที่นำมาลองใช้งานกันอยู่ในปี 2018 และ เป็นการเปรียบเทียบกับปี ปัจจุบันคือปี 2022 ระยะเวลาจึงห่างกัน มากกว่า 400 วัน จึงขอสร้าง field ขึ้นมาใหม่ โดยการ add a filed 

จำนวนวันที่ลูกค้าซื้อกับเราล่าสุด (Min) หักจำนวน 400 วันออกไป

RFM Model ด้วย Looker Studio
RFM Model ด้วย Looker Studio

จะเหลือจำนวนวันในช่องตารางที่เราสร้างขึ้นมาใหม่คือ  20 วัน – 50 วัน หลังจากนั้นขอจัด Group แบบง่าย ๆ ให้มี 5 อันดับ หรือ จะจัด Group เองเหลือ 3 ก็ได้ ขึ้นอยู่กับว่าทางการตลาดเมื่อเห็นตัวเลขที่เราทำขึ้นมาแล้ว ไปทำ Promotion หรือ รายการส่งเสริมการขายต่อได้อย่างไร

Recency Group จัดให้เหลือ Score ดังนี้

  • 1 – 10    วัน จะให้ Score เป็นระดับ 5
  • 11- 20   วัน จะให้ Score เป็นระดับ 4
  • 21 – 30  วัน จะให้ Score เป็นระดับ 3
  • 31 – 40  วัน จะให้ Score เป็นระดับ 2
  • 41 วันขึ้นไป  จะให้ Score เป็นระดับ 1

เราเขียนสูตร Case Statement ต่อดังนี้

RFM Model ด้วย Looker Studio

Frequency ความถี่ในการมาซื้อสินค้าในร้านค้าเราจากภาพรวมเราจะเห็นได้ว่ามีการมาซื้อน้อยที่สุดจำนวน 2 ครั้งและ มากที่สุดจำนวน 6 ครั้ง เราเขียน Column ขึ้นมาใหม่ โดยการนับ Count(Users)

RFM Model ด้วย Looker Studio
RFM Model ด้วย Looker Studio

ร้านค้าต้องการให้ลูกค้ามาซื้อสินค้ากับเราบ่อย ๆ แต่ในตารางมีการมาซื้อสินค้าจำนวนน้อยที่สุด 2 ครั้ง มากที่สุด 6 ครั้ง เลยขอจัดอันดับให้ดังนี้

  • 6   ครั้ง  จะให้ Score เป็นระดับ 5
  • 5   ครั้ง  จะให้ Score เป็นระดับ 4
  • 4   ครั้ง  จะให้ Score เป็นระดับ 3
  • 3   ครั้ง  จะให้ Score เป็นระดับ 2
  • 2   ครั้ง  จะให้ Score เป็นระดับ 1
RFM Model ด้วย Looker Studio
RFM Model ด้วย Looker Studio

Monetary จำนวนเงินที่ลูกค้าซื้อสินค้า ร้านค้าอยากได้ลูกค้าที่ซื้อจำนวนมากที่สุด แต่จากตาราง
มีการมาซื้อสินค้ายอดรวม (Total) ของ Users มีตั้งแต่ 10 บาท สูงสุดถึง 380 บาท ขอแบ่ง Group เองตามสัดส่วนการซื้อดังนี้

  • 400 ขึ้นไป จะให้ Score เป็นระดับ 5
  • 300-399 บาท จะให้ Score เป็นระดับ 4
  • 200- 299  บาท จะให้ Score เป็นระดับ 3
  • 100- 199  บาท จะให้ Score เป็นระดับ 2
  • 99- 1  บาท จะให้ Score เป็นระดับ 1
RFM Model ด้วย Looker Studio
RFM Model ด้วย Looker Studio

เมื่อเราลองมาจัดด้วยรูปแบบทั้ง 3 ตาราง เราจะได้ค่าทั้งหมดที่เราเพิ่งทำขึ้นมา

RFM Model ด้วย Looker Studio
RFM Model ด้วย Looker Studio

หลังจากนั้นเราเอาค่า RFM SCORE ทั้ง 3 ตาราง มารวมกัน แต่เนื่องด้วยเป็นสูตรเราจะต้องแปลงสูตรไปเป็นตัวเลขก่อน ไปเปิดอีก 1 หน้าเพื่อแปลงสูตรเป็นตัวเลข แล้ว ก็นำ กราฟไปแสดงผลอีกที

โดยใช้สูตร Cast() as Number

เริ่มต้นด้วย R-Score ที่เราเขียน Case Statement

RFM Model ด้วย Looker Studio
RFM Model ด้วย Looker Studio

เริ่มต้นด้วย F-Score ที่เราเขียน Case Statement

RFM Model ด้วย Looker Studio
RFM Model ด้วย Looker Studio

เริ่มต้นด้วย M-Score ที่เราเขียน Case Statement

RFM Model ด้วย Looker Studio
RFM Model ด้วย Looker Studio

เราก็ไปทำ Data Visualization ด้วย Looker Studio ต่อได้แล้ว

RFM Model ด้วย Looker Studio
RFM Model ด้วย Looker Studio

เมื่อเราจัดกลุ่มลูกค้าได้แล้ว นักการตลาดก็สามารถทำการตลาดเฉพาะกลุ่มได้ต่อทันที ทั้งหมดนี้คือ Tips เล็กน้อยที่นำมาฝากกันสำหรับการทำ RFM Model Analysis ด้วย Looker Studio

สามารถดูผ่าน looker Studio ใน Link >>

และสำหรับผู้ประกอบการ, SMEs, นักศึกษา, หรือคนที่สนใจอยากจะวิเคราะห์ข้อมูลและทำ Data visualization ด้วยตนเองจากตัวอย่างจริงสามารถลงทะเบียนเรียนได้ตามด้านล่างครับ

คลาสเรียน Data Thinking & Visualization รุ่นที่ 9 กับการตลาดวันละตอน
เรียนออนไลน์วันเสาร์ที่ 5 พ.ย. 2565 เวลา 9:00 – 16:00
ค่าเรียนคนละ 9,900 บาท รับจำกัดรุ่นละ 20 คน
อ่านรายละเอียดและสมัครก่อนเต็มได้ที่ลิงก์นี้ครับ > https://bit.ly/Dataviz9

anantachai@idea2mobile.com
มีชีวิตเพื่อส่งมอบประสบการณ์ ตั้งใจจะเขียนความรู้ถ่ายทอดตามความสามารถที่มี เพื่อส่งต่อให้รุ่นน้อง,หรือคนที่สนใจทางด้านข้อมูล วิเคราะห์ข้อมูล หน่วยงานองค์กรไหน อยากให้เข้าไปช่วยเรื่อง Dashboard Marketing ติดต่อได้ที่เพจการตลาดวันละตอนได้เลยครับ

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *