RFM analytics

في عالم التجزئة، القرارات المبنية على الحدس فقط لم تعد تكفي.

اعتمدت على تحليل RFM (Recency – Frequency – Monetary) لاستخراج رؤى دقيقة عن سلوك العملاء وتحويلها إلى استراتيجيات عملية.

خطوات التنفيذ:

1.SQL: استخراج بيانات المعاملات من قواعد البيانات بدقة، مع فلترة البيانات التاريخية وحذف القيم الشاذة.

2.Excel: تجهيز البيانات، وتطبيق تصنيفات RFM عبر الجداول المحورية وصيغ مخصصة.

3.Python: التحليل المتقدم، بناء خوارزميات تصنيف العملاء، وإنشاء Dashboards تفاعلية لعرض النتائج في الوقت الفعلي.

كيف استفدت من RFM؟

•تحديد شرائح العملاء الأكثر قيمة: اكتشفت أن 12% من العملاء يحققون 54% من إجمالي الأرباح.

•تصميم عروض مخصصة: إرسال عروض موجهة لكل شريحة بناءً على سلوكها أدى إلى زيادة معدل التحويل بنسبة +21% خلال شهرين.

•استعادة العملاء غير النشطين: عبر حملات إعادة التفاعل (Reactivation Campaigns) تحسن معدل عودة العملاء بنسبة +17%.

️ المزايا:

•استهداف دقيق للعملاء.

•تحسين كفاءة الإنفاق التسويقي.

•رفع معدلات الاحتفاظ بالعملاء (Retention).

️ العيوب:

•يعتمد على جودة البيانات ودقتها.

•لا يعكس الدوافع النفسية للشراء، بل السلوك الشرائي فقط.

أمثلة عملية:

•شركة تجزئة إلكترونية: خفضت تكلفة الاكتساب (CAC) بنسبة -15% بعد تطبيق RFM.

•سلسلة متاجر: زادت مبيعات الفئة الذهبية من العملاء بنسبة +28% خلال ربع سنة واحد.

النتيجة:

تحليل RFM ليس مجرد أداة إحصائية، بل خريطة طريق لفهم عملائك بعمق واتخاذ قرارات تسويقية أكثر ذكاءً.