Learning By Doing | R Matrix | Phần 01

Ma trận hiển thị trạng thái Recency của khách hàng tại hai thời điểm:

• Hàng (màu đen): Recency tính đến 30/04/2024 (tháng trước).
• Cột (màu đỏ): Recency tính đến 30/05/2024 (tháng hiện tại).
• Số liệu trong ô: Số lượng khách hàng chuyển từ trạng thái Recency tại 30/04 sang trạng thái Recency tại 30/05.

Hàng “no_buy”: total = 452 khách hàng

• “no_buy” → “<=30”: 452 khách hàng
  • Đây là khách hàng mới, chưa từng mua trước 30/04/2024, và họ mua lần đầu trong tháng 5/2024 (từ 01/05/2024 đến 30/05/2024).
  • VD: Anh A chưa từng mua hàng tại cửa hàng. Đến ngày 15/05/2024, anh mua một chiếc áo. Tính đến 30/04/2024, anh không có giao dịch nào (Recency là NULL, thuộc nhóm “no_buy”). Đến 30/05/2024, lần mua cuối của anh cách 15 ngày, nên Recency là “<=30”. Anh thuộc nhóm “no_buy” → “<=30“.

Hàng “360+”: total = 806 khách hàng

• “360+” → “360+”: 804 khách hàng
  • Những khách hàng này đã mua lần cuối cách 30/04/2024 hơn 360 ngày (trước 30/04/2023) và không mua thêm trong tháng 5/2024, nên đến 30/05/2024, Recency của họ vẫn là “360+”.
  • VD: Chị B mua một đôi giày vào ngày 01/01/2023 (hơn 360 ngày trước 30/04/2024). Chị không mua gì thêm. Tính đến 30/04/2024, Recency của chị là “360+” (khoảng 485 ngày). Đến 30/05/2024, vẫn là “360+” (khoảng 515 ngày). Chị thuộc nhóm “360+” → “360+”.
• “360+” → “<=30”: 2 khách hàng
  • Những khách hàng này đã mua lần cuối cách 30/04/2024 hơn 360 ngày, nhưng quay lại mua trong tháng 5/2024 ((từ 01/05/2024 đến 30/05/2024), nên đến 30/05/2024, Recency của họ là “<=30”.
  • VD: Anh C mua một chiếc túi vào ngày 01/01/2023 (hơn 360 ngày trước 30/04/2024). Đến ngày 20/05/2024, anh mua một chiếc áo. Tính đến 30/04/2024, Recency của anh là “360+” (khoảng 485 ngày). Đến 30/05/2024, Recency là “<=30” (10 ngày). Anh thuộc nhóm “360+” → “<=30”.

Tương tự cho các hàng còn lại.

• Trong 727 khách hàng gần đây (cột “<=30”), có 452 khách hàng mới (hàng “no_buy”), chiếm 62.2%. Điều này cho thấy doanh thu tháng 5/2024 phụ thuộc rất lớn vào việc thu hút khách hàng mới.
• Khách hàng mới gấp hơn 2 lần số khách hàng trung thành (206 khách hàng từ nhóm “<=30” → “<=30”), cho thấy chiến lược thu hút khách hàng mới đang hiệu quả nhưng cũng đặt ra câu hỏi về khả năng giữ chân.
• Trong 740 khách hàng đã mua trong tháng 4 (hàng “<=30”), chỉ 206 khách hàng (27.8%) tiếp tục mua trong tháng 5, còn lại 534 khách hàng (72.2%) không mua thêm và chuyển sang nhóm “30-60”. Tỷ lệ giữ chân này khá thấp, cho thấy doanh nghiệp cần cải thiện chiến lược giữ chân khách hàng hiện tại.
• Các nhóm “360+” (806 khách hàng), “180-360” (1039 khách hàng), “120-180” (494 khách hàng), v.v. có rất ít khách hàng quay lại mua (2, 6, 6, v.v.)
• Nhóm “180-360” và “60-120” có số lượng khách hàng lớn (1039 và 752), nhưng đóng góp vào nhóm “<=30” rất thấp (6 và 18). Điều này cho thấy doanh nghiệp có lượng lớn khách hàng không hoạt động hoặc chỉ mua một lần, cần tập trung vào việc tái kích hoạt họ.