Jangan Perlakukan Semua Pelanggan Sama! Ini Panduan Customer Segmentation dengan RFM Analysis

Setiap pelanggan memiliki kebiasaan belanja yang berbeda. Ada pelanggan yang baru saja melakukan transaksi, ada yang sering berbelanja, dan ada pula yang memberikan nilai transaksi jauh lebih besar dibandingkan pelanggan lainnya. Karena itu, memperlakukan semua pelanggan dengan strategi marketing yang sama belum tentu efektif. Customer segmentation menggunakan RFM Analysis dapat membantu bisnis memahami karakteristik pelanggan berdasarkan data transaksi dan menentukan strategi yang lebih tepat untuk setiap kelompok.

Customer segmentation sendiri adalah proses mengelompokkan pelanggan ke dalam beberapa segmen berdasarkan karakteristik, perilaku, atau kebutuhan tertentu. Tujuannya adalah membantu bisnis memahami pelanggan secara spesifik sehingga strategi pemasaran dapat dibuat lebih relevan. Misalnya, sebuah bisnis memiliki ribuan pelanggan.

Sayangnya, tidak semua pelanggan perlu mendapatkan promosi yang sama. Pelanggan yang baru pertama kali berbelanja justru membutuhkan pendekatan berbeda dari pelanggan yang sudah rutin melakukan transaksi selama bertahun-tahun. Salah satu pendekatan yang cukup populer bagi Data Analyst untuk melakukan segmentasi berdasarkan perilaku transaksi adalah RFM Analysis. Berikut penjelasannya sahabat DQLab!

1. Mengapa RFM Analysis Penting untuk Customer Segmentation?

Salah satu tantangan dalam pemasaran adalah menentukan pelanggan mana yang harus menjadi prioritas. Data transaksi sebetulnya menyimpan informasi mengenai perilaku pelanggan, tetapi informasi tersebut perlu diolah agar dapat digunakan untuk mengambil keputusan. RFM Analysis membantu menyederhanakan data tersebut menjadi tiga indikator utama yaitu seberapa baru pelanggan bertransaksi, seberapa sering mereka bertransaksi, dan berapa banyak uang yang mereka keluarkan. Hasil analisis kemudian dapat digunakan untuk membentuk berbagai segmen pelanggan seperti:

• Best Customers: pelanggan dengan aktivitas transaksi tinggi dan nilai pembelian besar.

• Loyal Customers: pelanggan yang sering melakukan transaksi.

• New Customers: pelanggan yang relatif baru melakukan transaksi.

• At Risk Customers: pelanggan yang sebelumnya aktif tetapi sudah lama tidak melakukan transaksi.

• Lost Customers: pelanggan yang sudah lama tidak melakukan transaksi.

• Potential Customers: pelanggan yang memiliki potensi untuk dikembangkan menjadi pelanggan loyal.

Artinya, bisnis tidak perlu menggunakan pendekatan one-size-fits-all untuk seluruh pelanggan.

Baca juga: Bootcamp Data Analyst with Python & SQL

2. Siapkan Data Transaksi

Pertama, pastikan data transaksi sudah memiliki struktur yang jelas. Kolom tanggal harus dikenali sebagai format tanggal, sedangkan nilai transaksi harus berupa angka. Jika menggunakan software R, data dapat dimasukkan terlebih dahulu menggunakan fungsi seperti read.csv() atau melalui proses import data pada RStudio.

Contoh:

data <- read.csv("data_transaksi.csv")

Kemudian, periksa struktur data:

str(data)

Tujuannya adalah memastikan setiap variabel memiliki tipe data yang sesuai.

3. Tentukan Tanggal Acuan

RFM membutuhkan tanggal acuan (analysis date) untuk menghitung Recency. Misalnya, transaksi terakhir dalam dataset adalah 31 Maret 2026. Tanggal tersebut dapat digunakan sebagai tanggal acuan.

analysis_date <- as.Date("2026-03-31")

Recency kemudian dihitung berdasarkan selisih antara tanggal acuan dengan tanggal transaksi terakhir pelanggan.

Baca juga: Data Analyst vs Data Scientist

4. Hitung Recency

Recency dapat dihitung dengan mencari transaksi terakhir setiap pelanggan. Secara sederhana, rumus dari Recency adalah sebagai berikut:

Recency = Tanggal Acuan − Tanggal Transaksi Terakhir

Melalui bantuan software R, proses tersebut dapat dilakukan menggunakan dplyr:

Semakin kecil angka Recency maka semakin baru pelanggan melakukan transaksi.

5. Hitung Frequency

Selanjutnya, hitung jumlah transaksi yang dilakukan setiap pelanggan. Pelanggan dengan nilai Frequency tinggi berarti lebih sering melakukan transaksi.

frequency <- data %>%

group_by(CustomerID) %>%

summarise(

Frequency = n()

)

6. Hitung Monetary

Monetary dapat diperoleh dengan menjumlahkan seluruh nilai transaksi pelanggan. Semakin besar Monetary maka semakin besar nilai transaksi yang diberikan pelanggan selama periode analisis.

monetary <- data %>%

group_by(CustomerID) %>%

summarise(

Monetary = sum(TransactionAmount)

)

7. Gabungkan R, F, dan M

Ketiga metrik kemudian digabungkan menjadi satu tabel.

rfm <- data %>%

group_by(CustomerID) %>%

summarise(

Recency = as.numeric(analysis_date - max(TransactionDate)),

Frequency = n(),

Monetary = sum(TransactionAmount)

)

Hasilnya kira-kira akan berbentuk seperti berikut:

Dari tabel tersebut, kita sudah dapat melihat perbedaan perilaku setiap pelanggan. Agar pelanggan lebih mudah dikelompokkan, setiap metrik biasanya diberikan skor. Salah satu pendekatan yang umum adalah menggunakan skala 1-5. Untuk Recency, pelanggan dengan transaksi paling baru mendapatkan skor lebih tinggi. Sementara itu, untuk Frequency dan Monetary, pelanggan dengan frekuensi transaksi dan nilai transaksi lebih besar mendapatkan skor lebih tinggi. Contohnya:

Skor tersebut kemudian dapat digabungkan menjadi RFM Score. Contohnya:

C001 → R5 F5 M5 → 555

C002 → R3 F2 M2 → 322

C003 → R5 F4 M4 → 544

Semakin tinggi skor secara keseluruhan maka semakin menarik pelanggan tersebut untuk diprioritaskan dalam strategi tertentu.

Customer segmentation menggunakan RFM Analysis merupakan salah satu cara praktis untuk mengubah data transaksi menjadi informasi mengenai perilaku pelanggan. Melalui tiga indikator yaitu Recency, Frequency, dan Monetary maka bisnis dapat mengidentifikasi pelanggan yang aktif, loyal, berpotensi berkembang, hingga pelanggan yang berisiko berhenti bertransaksi.

Jadi, jangan perlakukan semua pelanggan itu sama. Gunakan data untuk memahami siapa pelanggan kamu, bagaimana perilaku mereka, dan strategi apa yang paling sesuai untuk masing-masing kelompok.

FAQ

1. Apa itu RFM Analysis?

RFM Analysis adalah metode untuk menganalisis perilaku pelanggan berdasarkan tiga indikator, yaitu Recency (seberapa baru pelanggan bertransaksi), Frequency (seberapa sering bertransaksi), dan Monetary (berapa besar nilai transaksi).

2. Apakah RFM Analysis bisa dilakukan menggunakan R?

Bisa. R dapat digunakan untuk melakukan seluruh proses RFM Analysis, mulai dari membersihkan data transaksi, menghitung Recency, Frequency, dan Monetary, memberikan skor, hingga melakukan segmentasi pelanggan.

3. Apakah RFM Analysis hanya cocok untuk perusahaan besar?

Tidak. RFM Analysis dapat diterapkan pada bisnis dengan skala berbeda selama tersedia data transaksi pelanggan yang memadai.

Kalau kamu tertarik untuk berkarir sebagai Data Analyst yang menguasai teknik Data Cleaning secara handal, ini adalah saat yang tepat! Yuk, segera Sign Up ke DQLab! Di sini, kamu bisa belajar dari dasar hingga tingkat lanjut dengan materi dan tools yang relevan dengan kebutuhan industri, bahkan tanpa latar belakang IT. Belajar kapan saja dan di mana saja dengan fleksibilitas penuh, serta didukung oleh fitur eksklusif Ask AI Chatbot 24 jam!

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi?

Jadi, tunggu apa lagi? Segera persiapkan diri untuk menguasai keterampilan di bidang data dan teknologi dengan subscribe modul premium, atau ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python sekarang juga!

Penulis: Reyvan Maulid