بررسی ۵ رویکرد تقسیم بندی مشتریان بر اساس میزان وفاداری

در مقالهٔ «دسته‌بندی مشتریان» گفتیم که برخی مشتری‌ها طبق معیارهای مختلف، در گروه وفادارها قرار می‌گیرند؛ اما همه مشتریان وفادار مثل هم رفتار نمی‌کنند!

یکی بیشتر خرید می‌کند، دیگری شما را به دوستانش معرفی می‌کند و آن یکی برایتان محتواهای خودجوش منتشر می‌کند. به همین دلیل،  تقسیم بندی مشتریان بر اساس میزان وفاداری، یکی از اولویت‌های کسب‌وکارهای حرفه‌ای است.

در این مقاله، می‌خواهیم ۴ رویکرد رایج برای تقسیم مشتریان بر اساس وفاداری را بررسی کنیم:

• مدل RFM؛
• تقسیم‌بندی رفتاری؛
• تقسیم‌بندی نگرشی؛
• تقسیم‌بندی ترکیبی (Hybrid).

اما پیش از آن، بیایید یک تعریف کامل‌تر از این مفهوم داشته باشیم و بعد برویم سراغ جزئیات.

منظور از تقسیم‌ بندی مشتریان بر اساس میزان وفاداری چیست؟

تقسیم‌ بندی مشتریان از نظر وفاداری (Loyalty Segmentation)، نوعی دسته‌بندی بر اساس رویکردها و فریم‌ورک‌های مشخص است که در آن مشتری‌های یک کسب‌وکار، بر اساس میزان وفاداری خود از یکدیگر تفکیک می‌شوند و در گروه‌های مختلف قرار می‌گیرند.

🧐 هدف از این کار چیست؟ اینکه مشتری‌های وفادار، غیرفعال و در حال ریزش را شناسایی کنید و برای تعامل با هرکدام، برنامهٔ اختصاصی بچینید.

مهم‌ترین مزایای loyalty segmentation

تقسیم‌ بندی مشتریان بر اساس میزان وفاداری، فقط یک ابزار تحلیلی نیست؛ این کار می‌تواند تأثیر زیادی در بهبود تجربهٔ مشتری و افزایش درآمد داشته باشد. این تقسیم‌بندی، با هر رویکرد و روشی که باشد، ۴ فایدهٔ مهم دارد:

🔹 طراحی برنامه‌های بهتر برای حفظ و بازگشت مشتری: با تقسیم‌بندی درست و اصولی مشتریان، می‌توانید برای هر گروه پیشنهادهای اختصاصی و متناسب با نیاز ارسال کنید؛ با این کار، انگیزهٔ بازگشت و خرید مجدد بیشتر می‌شود.
🔹 بهبود مدیریت تجربه مشتری و تعامل اختصاصی: مشتری‌ها با پیام‌ها و محتواهایی که مخصوص آن‌ها طراحی شده باشد، بیشتر و بهتر ارتباط می‌گیرند؛ این یعنی تعاملی که با آن‌ها برقرار می‌کنید، هدفمند و موثر است.
🔹 سرمایه‌گذاری بهینه روی مشتریان ارزشمندتر: وقتی بدانیم کدام مشتری‌ها به برند وفادارتر هستند، می‌توانیم بودجهٔ بازاریابی را هدفمندتر خرج کنیم و با روش‌های مختلف (مانند تخفیف یا پاداش)، رابطه‌ای عمیق‌تر بسازیم.
🔹 کاهش نرخ ریزش مشتریان در معرض خطر: وقتی نرخ ریزش (Churn rate) بالاست، معمولاً مشتری‌ها سیگنال‌هایی از نارضایتی ارسال می‌کنند. تقسیم بندی مشتریان بر اساس میزان وفاداری، کمک می‌کند این سیگنال‌ها را زودتر دریافت کنید و تجربهٔ این گروه را بهبود ببخشید. 

حالا وقت آن است که نگاهی بیندازیم به مدل‌های رایج مرسوم تقسیم‌ بندی مشتریان بر اساس میزان وفاداری.

رویکردهای رایج تقسیم‌ بندی مشتریان بر اساس وفاداری

با چه متر و معیاری می‌خواهید میزان وفاداری هر مشتری را تعیین و برای او گروه مشخص کنید؟ مدل‌هایی که در ادامه با آن‌ها آشنا خواهید شد، به همین کار می‌آیند.

با رایج‌ترین رویکرد شروع کنیم:

مدل RFM

مدل RFM، یک معیار رایج برای تقسیم بندی مشتریان وفادار است؛ در این رویکرد، مشتریان بر اساس رفتارهای خرید گذشته، طبق سه معیار اصلی گروه‌بندی می‌شوند: 

• Recency (تازگی خرید): آخرین دفعه‌ای که مشتری خرید کرده است.
• Frequency (تکرار خرید): مشتری هر چند وقت یک بار خرید می‌کند؟
• Monetary Value (ارزش خرید): مقدار پولی که مشتری برای خرید محصولات و خدمات شما خرج کرده است.

✍🏻پیشنهاد نویسنده: مقالۀ «مدل RFM چیست؟» را بخوانید تا درک کامل‌تری از این مدل جذاب، ساده و کاربردی به دست بیاورید.

تقسیم‌بندی رفتاری (Behavioral Segmentation)

در این رویکرد، الگوهای رفتاری مشتریان زیر ذره‌بین می‌روند تا بتوان افراد شبیه به هم را شناسایی کرد. منظورمان از الگوهای رفتاری، موارد زیر است: 

• محصولات یا خدمات محبوب: مشتری کدام دسته از کالاها یا خدمات را دوست دارد؟
• الگوی استفاده از سایت یا اپلیکیشن‌: مثلاً بیشتر از موبایل وارد می‌شود یا دسکتاپ؟
• تعامل با کمپین‌های بازاریابی: مثلاً پست اینستاگرام را لایک می‌کند؟ یا روی لینک ایمیل می‌زند؟
• الگوی خرید: بیشتر در تخفیف خرید می‌کند؟ خریدهایش را آخر ماه انجام می‌دهد؟
• رفتارهای پس از خرید: آیا بازخوردی به شما می‌دهد؟ درخواست مرجوعی ثبت می‌کند؟
• واکنش به تجربه کاربری: در کدام مرحله سایت را ترک می‌کند؟ ثبت‌نام یا سبد خرید؟‌

این‌ها فقط چند نمونه سوال هستند؛ هرچه سوال‌هایتان دقیق‌تر باشد، می‌توانید تقسیم بندی مشتریان بر اساس میزان وفاداری را بهتر انجام دهید.

تقسیم‌بندی نگرشی (Attitudinal Segmentation)

گاهی برای شناخت مشتریان وفادار، فقط بررسی رفتارهای قبلی آن‌ها کافی نیست؛ بلکه باید بدانیم چطور فکر می‌کنند، چه حسی به برند دارند، و چرا با ما می‌مانند.

 ⭐ در تقسیم‌بندی نگرشی، ترجیحات مشتری‌ها و نظری که راجع‌به محصولات دارند، مهم‌ترین پارامترها هستند. 

تمرکز ما در این رویکرد، روی فاکتورهای زیر است:

• ارزش‌ها و باورهای مشتری: مثلاً مشتریانی که حفاظت از محیط زیست برایشان مهم است به برندهای سبز وفادارتر هستند؛
• انگیزه‌های اصلی خرید: مثلاً مشتریانی که برای پرستیژ بالا یا برخورداری از تکنولوژی خرید می‌کنند، به تخفیف اهمیت نمی‌دهند؛
• نگرش نسبت به رقبا: مثلاً طرفداران برند اپل، برندهای رقیب را نسبت به آن پایین‌تر و کم‌ارزش‌تر می‌بینند.

مشتری‌هایی که نگرش مثبتی به برند دارند، وفادارتر هستند و هرچه نگرش مشتری با ارزش‌های برند متفاوت باشد، از میزان وفاداری کمتر می‌شود.

تقسیم‌بندی بر اساس چرخه‌ٔ عمر مشتری (Customer lifecycle segmentation)

در این مدل، سطح وفاداری مشتری‌ها بر اساس این مشخص می‌شود که در کدام مرحله از ارتباط خود با برند قرار دارند؛ سپس بر همان اساس، در گروه‌های مختلف قرار می‌گیرند. برای تقسیم‌ بندی مشتریان طبق میزان وفاداری با این رویکرد، پیشنهاد می‌کنم مقاله‌های زیر را ببینید:

🔸 نقشه سفر مشتری چیست؟
🔸 نردبان وفاداری مشتری

مشتریان در این مدل، اصولاً به‌شکل زیر دسته‌بندی می‌شوند:‌

• Prospect: به‌تازگی با برند آشنا شده است؛
• Free Trial: از نسخهٔ رایگان استفاده می‌کند؛
• Paying: یکبار خرید کرده است؛
• Retained: چندبار خرید کرده است؛
• Loyal: وفادار و تبلیغ‌کنندهٔ برند شماست؛
• Churned: مدتی است تعامل ندارد.

تقسیم‌بندی ترکیبی (Hybrid)

در نهایت، برخی از کسب‌وکارها به این نتیجه می‌رسند که همهٔ رویکردهای ذکرشده، خوب هستند و هر یک در جایی کاربرد دارند (که درست هم هست.)؛ بنابراین سراغ تقسیم‌ بندی مشتریان به‌شکل ترکیبی می‌روند؛ چگونه؟ فرض کنید یک سایت لوازم آرایشی و بهداشتی دارید:

• مشتری‌های پربازدید و پرخرج با مدل RFM مشخص می‌شوند؛
• با تقسیم‌بندی رفتاری، می‌فهمید که هر گروه، کدام مارک و برند را ترجیح می‌دهد؛
• به کمک تقسیم‌بندی نگرشی، می‌فهمید کدام گروه به تست حیوانی حساس هستند؛
• با تقسیم‌بندی بر اساس چرخه‌ٔ عمر مشتری، تازه‌کارها، وفادارها و غیرفعال‌ها را می‌شناسید.

💡 فقط حواستان باشد که اجرای رویکرد آخر، کار یکی-دونفر نیست و تیمی قوی با ابزارهایی دقیق نیاز دارد. 

فریم ورک LoyaltyLevers Benefits چیست؟

سایت antavo در یکی از مقالات بلاگ خود، فریم‌ورکی جذاب برای تقسیم بندی مشتریان بر اساس میزان وفاداری ارائه می‌دهد که بر اساس ۳ فاکتور اصلی کار می‌کند:

🔹 نرخ تعامل (Engagement)
🔹 حس وفاداری (Loyalty Sentiment)
🔹 وفاداری رفتاری (Behavioral Loyalty)

بر اساس این سه فاکتور، مشتری‌های وفادار در ۴‌دستهٔ زیر تقسیم‌بندی می‌شوند:

• Game Players: این دسته بیشترین نرخ تعامل را از خود نشان می‌دهند و فعالانه به‌دنبال پاداش‌های مختلف هستند؛ اما حس وفاداری در آن‌ها کم است؛
• Brand Driven: این گروه، اصلاً تعاملی با سیستم‌های گیمیفیکیشن، ماموریت‌ها و کمپین‌ها ندارند؛ اما از نظر حسی، وفادار هستند؛ 
• Engaged Loyals: وفادارترین گروه این دسته هستند که هم نرخ تعامل خیلی خوبی دارند هم حس وفاداری در آن‌ها زیاد است؛ 
• Belongers: این گروه، حس وفاداری ندارند و با برند تعامل هم نمی‌کنند.

اگر بخواهیم این چارچوب را به‌شکل تصویری رسم کنیم، نرخ تعامل به عنوان محور عمودی و حس وفاداری به‌عنوان محور افقی در نظر گرفته می‌شود. وفاداری رفتاری هم روی قطر دایرهٔ مربوط به هر گروه تاثیر می‌گذارد. با این حساب، تصویر به‌شکل زیر خواهد بود:

آموزش گام‌به‌گام تقسیم‌ بندی مشتریان بر اساس وفاداری

تقسیم بندی مشتریان بر اساس میزان وفاداری، با هر رویکرد و چارچوبی که انجام شود، یک مسیر مشخص دارد. در ادامه این مسیر را با هم بررسی می‌کنیم: 

تعیین هدف

دسته‌بندی مشتری‌های وفادار می‌تواند به دلایل مختلفی انجام بگیرد؛ مثلاً: 

• بهینه‌سازی کمپین‌های بازاریابی و تبلیغات هدفمند؛
• شناخت عواملی که باعث وفاداری بیشتر می‌شوند؛
• خلق تجربه‌های ارزشمند برای مشتریان تازه‌وارد؛
• ساده‌سازی جذب مشتری از طریق مشتریان وفادار؛
• سرمایه‌گذاری بیشتر روی مشتریان ارزشمند؛
• شناسایی کانال‌های ارتباطی موثر در وفاداری؛
• کشف فرصت جدید برای افزایش سهم بازار؛
• و…

💡 نکته: برای تعیین هدف، از فریم‌ورک‌های CLEAR یا SMART استفاده کنید تا اهدافتان دقیق، روشن و قابل‌اندازه‌گیری باشند. 

جمع‌‌آوری داده‌های مشتریان

طبیعتاً برای اینکه بدانید هر مشتری به چه دسته‌ای تعلق دارد، باید اطلاعات کاملی از او داشته باشید؛ این کار ممکن نمی‌شود، مگر با جمع‌آوری داده‌های او و تجزیه‌وتحلیل آن‌ها.

در این مرحله، به ۴ نوع اطلاعات نیاز دارید:

🔸 Zero-party Data: اطلاعاتی که مشتری به‌صورت مستقیم و داوطلبانه در اختیارتان می‌گذارد؛ مثلاً محصولات و خدمات مورد علاقه‌اش، آیتم‌هایی که به سبد خریدش اضافه کرده است، پاسخش به نظرسنجی‌ها، روش‌های ارتباطی ترجیحی‌اش، محتواهای مورد علاقه‌اش، امتیازها و کامنت‌هایش، عضویتش در خبرنامه و موقعیت مکانی‌اش.
🔸 First-party Data: داده‌هایی که خود شما از رفتار مشتری در تعامل با برندتان جمع می‌کنید؛ مثلاً اطلاعات ثبت‌نامی (مثل نام، ایمیل، شماره تماس)، تاریخچۀ خریدهای قبلی، مسیر حرکت در وب‌سایت، میزان استفاده از اپلیکیشن، تعامل در شبکه‌های اجتماعی، تماس‌ با پشتیبانی، اطلاعات ذخیره‌شده در باشگاه مشتریان و تعاملات آفلاین مانند تماس تلفنی یا خرید حضوری.
🔸 Second-party Data: منظور First-party Data است، اما از یک کمپانی دیگر! مثلاً می‌توانید با همکاری B2B یا مشارکت تبلیغاتی این اطلاعات را دریافت کنید.
🔸 Third-party Data From External Vendors: اطلاعاتی که از فروشندگان داده یا منابع خارجی دریافت می‌کنید؛ مثل دموگرافیک مشتری‌ها، خصوصیات رفتاری آن‌ها، چگونگی فعالیتشان در دنیای اینترنت، مقاصد محبوب برای سفر، داده‌های مرتبط با شبکه‌های اجتماعی و صفحه‌هایی که دنبال می‌کنند، سوابق خرید از فروشگاه‌های آنلاین مختلف و…

تعریف متغیرهای دسته‌بندی مشتریان

درست است که هدف ما تقسیم بندی مشتریان بر اساس میزان وفاداری است، اما متغیرهای دیگری هم می‌توانند در تقسیم‌بندی دقیق‌تر به ما کمک کنند. در باشگاه مشتریان فیلیا، می‌توانید مشتری‌ها را طبق متغیرهای زیر گروه‌بندی کنید: 

• فاصلهٔ زمانی بین خریدهای مشتری؛
• میزان تعامل مشتری با بخش‌های مختلف؛
• ارزش طول عمر مشتری یا CLV؛
• امتیازها، پاداش‌ها و نشان‌های دریافتی؛
• سن، جنسیت و میزان درآمد مشتری؛
• ترجیحات محصول و خدمات؛
• موقعیت جغرافیایی و محل زندگی مشتری.

این فاکتورها، باعث می‌شوند دسته‌بندی‌ها کاملاً دقیق باشد و برنامه‌ها بهتر اجرا شود.

ارزیابی و بخش‌بندی داده‌های به‌دست‌آمده

داده‌ها به‌شکل خام هیچ فایده‌ای ندارند؛ پس شروع کنید به تمیزکاری و اطلاعات تکراری را حذف کنید؛ نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌ها برای سازگاری با تمام متغیرها هم ضروری است.

پیشنهاد می‌کنیم سراغ تکنیک‌های تجزیه‌وتحلیل حرفه‌ای بروید؛ مثلاً:

🔹 الگوریتم‌های کلاسترینگ (Clustering Algorithms)
🔹 درخت‌های تصمیم‌گیری (Decision Trees)
🔹 تحلیل رگرسیون (Regression Analysis)

در نهایت، مطمئن شوید که گروه‌‌بندی‌های ساخته‌شده، از نظر آماری معنادار و قابل اتکا هستند یا نه. ساخت نمودارهای تصویری و بصری از داده‌ها، خیلی کمک می‌کند که دید بهتری به تفاوت‌ها و شباهت‌های گروه‌ها پیدا کنید. 

💡 توصیۀ مهم: برای پارامترهایی مثل سوابق خرید مشتری، ارزش بیشتری قائل شوید؛ چون این پارامترها شامل اطلاعات دیگری مثل علاقه، نیاز یا وفاداری می‌شوند که به دسته‌بندی دقیق‌تر کمک می‌کنند.

ساخت پروفایل اختصاصی برای هر دسته

در این مرحله، اقدامات زیر را به‌ترتیب انجام دهید:

• دموگرافیک هر دسته (رنج سنی، تنوع جنسیتی، سطح درآمدی و…) را شرح دهید؛
• علایق، نیازها، انگیزه و الگوهای خرید مشترک بین اعضای هر گروه را شناسایی کنید؛
• برای کسب اطلاعات بیشتر، از تحقیقات کیفی، مثل مصاحبه با افراد کمک بگیرید؛
• پرسونای اختصاصی هر گروه را برای درک بهتر تیم‌های فروش و بازاریابی طراحی کنید؛
• برای هر گروه یک پروفایل اختصاصی بسازید و نام اعضا و ویژگی‌ها را ثبت کنید.

می‌توانیم این‌طور بگوییم که ساخت پروفایل، تمام اعضای یک دسته را به یک شخص تبدیل کرده و کار تقسیم مشتریان بر اساس وفاداری را راحت‌تر می‌کند.

ارزیابی پتانسیل‌ها و نقاط ضعف در هر دسته

ممکن است دسته‌ای بیشترین سود را به کسب‌وکار برساند، اما تعلق خاطر احساسی به آن نداشته باشد؛ در آن طرف، دسته‌ای را داریم که خیلی سودرسان نیست، ولی در بحرانی‌ترین شرایط هم پای برند می‌ماند.

در این فاز از فرایند تقسیم بندی مشتریان بر اساس میزان وفاداری یا همان Loyalty Segmentation، به ترتیب زیر پیش بروید:

• بررسی پتانسیل‌های هر گروه برای تخصیص منابع؛
• محاسبهٔ اندازهٔ گروه از نظر تعداد افراد حاضر در آن؛
• بررسی پتانسیل رشد گروه بر اساس فرصت‌های آینده؛
• تخمین میزان سودآوری بر اساس آمار فروش و CLV هر‌ گروه؛
• بررسی انتخاب رقابتی گروه‌ها در بازارهای شلوغ و پررقابت.

💡 نکته: برای ارزیابی پتانسیل‌های گروهی که درآمد بیشتری خلق می‌کند، زمان بیشتری بگذارید؛ با این کار می‌توانید انگیزهٔ این مشتری‌ها برای خرید بیشتر را درک کنید و از آن برای ترغیب سایر گروه‌ها هم کمک بگیرید.

تدوین استراتژی برای هر کدام از دسته‌ها

هر گروه، برای افزایش وفاداری، رضایت و انگیزهٔ خرید بیشتر، نیازمند استراتژی منحصربه‌فردی است. در این مرحله باید به شکل زیر عمل کنید:‌

• کانال ارتباطی مناسب هر گروه را تعیین کنید؛
• به تناسب نوع وفاداری، لحن و پیام را مشخص کنید؛
• پاداش‌ها و جوایز باب میل هر گروه را تعیین کنید؛
• با تحلیل سفر مشتریان، نقاط تماس و تعامل را بیابید؛
• با کمک تیم فروش، بازاریابی و پشتیبانی، استراتژی را بچینید.

⭐ استراتژی تدوین‌شده برای هر گروه، در عین تفاوت ممکن است همپوشانی داشته باشد؛ مثلاً استراتژی تخفیف‌های مناسبتی و اختصاصی، هم برای بازگشت خریداولی‌ها مناسب است هم برای مشتری‌های ثابت و تکراری.

تست موفقیت استراتژی‌ها

هیچ استراتژی‌ای از اول موفق نیست و باید آنقدر آن را صیقل بدهید تا در نهایت به چیزی تبدیل شود که واقعاً به کارتان می‌آید. برای اطمینان از موفقیت استراتژی‌ها، دو راه را پیشنهاد می‌کنیم:

• ابتدا آن‌ها را روی گروه کوچکی تست کنید و اگر مشکلی نبود، سراغ گروه اصلی بروید؛ 
• در صورت وجود استراتژی‌های متفاوت، از تست A/B استفاده کنید تا بهترین گزینه را بیابید.

کمی بعد از اجرا، آنقدری داده در اختیارتان خواهد بود که بتوانید میزان اثربخشی هر رویکرد را زیر ذره‌بین ببرید؛ در این مرحله، بروید سراغ شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI) که در ابتدا مشخص کرده بودید؛ مثلاً نرخ تعامل، نرخ تبدیل، میزان رضایت مشتریان، رشد درآمد و نرخ بازگشت. 

این بررسی‌ها باید مدام تکرار شود تا هیچ مشکلی باقی نماند.

نتیجه‌گیری، اصلاح و تکرار دسته‌بندی

رفتار مشتری‌ها با گذر زمان تغییر می‌کند و ترندها هم عوض می‌شوند؛ این یعنی نه دسته‌بندی‌ها همیشه یک‌ شکل می‌مانند، نه استراتژی‌ها تا ابد جواب می‌دهند!

⭐ برای اینکه همیشه به‌روز باشید و هیچ تغییری از نظرتان دور نماند، به‌طور منظم داده جمع‌آوری کنید، دنبال متغیرهای جدید باشید و دسته‌بندی‌ها و استراتژی‌ها را بازبینی کنید.

تکرار این چرخه، باعث می‌شود مشتریان همیشه در دستهٔ مناسب خود قرار بگیرند و با آن‌ها، به تناسب نیازشان رفتار شود. 

با تقسیم بندی مشتریان بر اساس وفاداری، به برنامه‌ها نظم ببخشید

شما کدام رویکرد را برای تقسیم بندی مشتریان بر اساس میزان وفاداری انتخاب می‌کنید؟ تصمیمتان را بگیرید و شروع کنید؛ اگر در مسیر تقسیم‌بندی یا تدوین استراتژی به چالشی برخوردید، تیم فیلیا، همیشه اینجاست تا به سوال‌هایتان پاسخ دهد.