RFM分析とは、顧客を「最終購入日（Recency）」「購入頻度（Frequency）」「購入金額（Monetary）」の3つの指標で評価してランク付けする手法で、新規顧客をリピーターに育てるための基本的なマーケティング手法として広く活用されています。
RFM分析を活用することで、リピーターを特定し、再訪を促すための効果的な施策を設計できます。
高い確実性から、インバウンド需要が高まる現在、訪日観光客の行動や特性を把握し、適切なアプローチを行う際にも活用されています。
この記事では、RFM分析の基本と、その効果を最大化するための具体的な方法を解説します。
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RFM分析とは
RFM分析とは顧客の動向を分析する手段です。優良顧客やリピーターを増やすことが目的で、その達成のため、3つの基準を用いて分析します。
ひとつのグループを深堀りできるので、顧客のニーズを理解でき、効果的にターゲットを絞ることができます。そのためRFM分析は、効率よくユーザーを増やすのに必須の方法です。
RFM分析＝顧客分析の一種
RFM分析は、「最終購入日（Recency）」「購入頻度（Frequency）」「購入金額（Monetary）」の頭文字を取ったもので、この3つが重要な指標になります。具体的には、
- Recenty＝顧客は最後にいつ買ったか
- Frequency＝顧客はどのくらいの頻度で買ってくれるか
- Monetary＝顧客はいくら分買ってくれたか
以上の3つのグループをさらに小分けにし、詳細なアクションプランを実行するのが一般的な方法です。これを「デシル分析」といいます。
デシル分析で、優良顧客かどうか分析することが可能になります。顧客をグループ化できるということは、グループごとに効果的なアプローチをすることを可能にします。これは、企業や組織にとって大きな利益をもたらす手法としても非常に有効です。
Recency （最終購入日）
最近購入した顧客のほうが何年も前に購入した顧客より良い顧客とみなします。
購入データから、その顧客が最後に買い物をしたのはいつかを算出してグループ化します。たとえば「1週間以内」「1か月以内」「半年以内」「それ以前」などで基準値を設定し、各々をグループとします。
また、RFM分析でとくに必須の指標となるのがRecency（最終購入日）です。そもそも、購入日がデータ化されていないと分析はできないため、見込み客分析においてこの指標は重要です。
Frequency（購入頻度）
どの程度頻繁に購入してくれたかを判断材料とし、購入頻度が高いほど良い顧客とみなします。顧客ごとの購入履歴から何回購入してくれたかを洗い出し、その回数を多い順にランキング化します。
その一番上にくる顧客が「F」の最も高い顧客です。Fの低い顧客が多い場合、サービスのレベルや商品の価格に不満を抱えているといえます。
一方で、Fの高い顧客が多い場合、常連顧客が多いことになります。その代わりに新規顧客が少ないことになるので、新規顧客獲得の施策を行う必要があります。
Monetary（購入金額）
購入金額の合計で、金額が大きければ大きいほど良い顧客といえます。購入履歴から金額の大きい順にランキング化し、最も上にくる顧客が多く買い物してくれる確率が高くなります。
またこのMonetaryを10段階に分ける、より高度な分析方法を「デシル分析」といいます。デシル分析によって長期的に買い物している顧客と、一度の高額商品購入だけの顧客を判別できます。
RFM分析を行う目的とは
RFM分析の目的は、ターゲット顧客に効率的かつ効果的なアプローチを行い、費用対効果を高めながら売上を拡大することです。RFM分析を活用することで、無駄な手間を省き、より短時間でコストを抑えながら売上増加を目指すことが可能になります。
顧客をグループ分けし、効率的なアプローチを行うため
RFM分析をすることで、顧客を以下のグループに分けられます。
- 優良顧客
- ロイヤル顧客
- 継続顧客
- 休眠顧客
- 新規顧客
これに基づいて、商品を購入してくれそうな顧客に対して適切なアプローチをすることで、効率よくマーケティング施策を行うことができます。とくに購買意欲の高い顧客を見極め、その顧客データをもとに優先して費用と時間をかけることで、効率的に売り上げの向上が期待できます。
たとえば非効率に全会員にDMを送るのではなく、購買意欲のある顧客だけにピンポイントに送って作業効率化を図ることもできます。
優良顧客とは
優良顧客を基準別で説明します。
Recenty（最終購入日）が遠い顧客は、離反の可能性が高いことを意味し、最近お店でまったく買い物していないことになります。つまり、この顧客は高い確立でお店に戻ってきません。実店舗の場合、顧客の引っ越しやライバル店の出現が考えられます。
Frequency（購入頻度）が低い顧客は一見さんの可能性が高く、一度の買い物で離脱しています。商品やサービスに満足してくれていません。逆に、Frequency（購入頻度）が高い顧客は常連で、会社の商品にこだわりや愛着を持ちリピートしてくれています。
Monetary（購入金額）が低いと、セール目的の顧客の可能性が高いと考えられます。Monetary（購入金額）が低いということは、特定のものしか買わない、もしくは安物しか買っていないことが考えられます。一般的に、セール品のみの購買で数値が下がります。
RFM分析の手順
RFM分析の手順を解説します。効果を最大限発揮するためには、一つひとつのステップを意識して分析を進めていく必要があります。
目標達成のための手順になるのでしっかり理解して実践できるようにしていきましょう。
1. 仮説を立てる
まず、「なぜ売れないのか」について深掘りしていくことが重要です。現状売れていない商品を売っていくために、個人や組織で議論することを重視しましょう。
原因とそれを解決するためにはどうすればいいのかの仮説を立てることが、RFM分析の前に行うべき第一ステップです。この手順を踏まないと、分析によって得られたデータの価値が見いだせなくなります。
RFM分析は、今の状況を把握し、その解決や効果の増大を行う手段のひとつです。RFM分析自体が目的にならないよう、確固たる目的を組織で共有しましょう。
2. データの定義と収集
仮説を立てたら、指標に必要なデータの定義付けと収集を行います。
たとえば「DMを送った顧客の購買率が下がっているのではないか」という仮説を立てた場合、「DMを送った顧客の平均最終購入日・購入回数・購入金額」に関するデータを取得しようと判断できます。
3. システムからデータを抽出する
次のステップは、データの抽出です。データベースにアクセスして、抽出します。
SFAやCRMなどの顧客管理システム、またはPOSデータを活用すると、情報収集が簡単に行えます。また、Excelやスプレッドシートでデータを管理している場合、顧客のIDやナンバーごとに取得したい情報を抽出しましょう。
4. 数字の集計
データの抽出ができたら、数字の集計を行います。
数字の集計は、Excelやスプレッドシートで対応可能です。また、ピポットテーブルを活用すれば、取得したいデータを可視化し分かりやすく共有できます。テーブルごとのデータを関連付けたい場合は、VLOOKUP関数などを使うと効率よく作業ができます。
5. 顧客をグループ分けする
各指標に基づいて顧客を評価してランクを付けます。たとえば、「最終購入日」「購入頻度」「購入金額」の基準を設け、それぞれのスコアを合計して分類を行います。以下にランク分けの例を示します。
| ランク | Recency （最終購入日） | Frequency（購入頻度） | Monetary（購入金額） |
| スコア5 | 2週間以内 | 20回以上 | 10万以上 |
| スコア4 | 1ヶ月以内 | 10回以上 | 5万以上 |
| スコア3 | 2ヶ月以内 | 5回以上 | 3万以上 |
| スコア2 | 半年未満 | 3回以上 | 1万以上 |
| スコア1 | 半年以上 | 3回未満 | 1万未満 |
スコアリングが完了したら、その結果を基に顧客を「優良顧客」「ロイヤル顧客」「継続顧客」「休眠顧客」「新規顧客」の5つのグループに分け、それぞれの属性を明確にします。
6. データを基に意思決定
最後のフェーズ、意思決定です。最初に立てた仮説と集計したデータの整合性が取れていれば、仮説に沿った施策を行うことが利益の向上に有効です。
一方で、仮説と実際のデータの整合性が取れなかったら、新たな仮説を立てて各グループごとに改善策を立案します。仮説とデータのずれを確認し、最適な意思決定を行うことが、RFM分析を業績UPに結び付ける重要な手順です。
この一環したステップは、一度だけでなく、何度も繰り返すことがポイントです。PDCAを回し続けることが、新しい課題とその解決を発見するきっかけになります。
RFM分析に基づく各グループへの施策例
実際に施策を実行する際には、グループごとの優先順位を明確にし、リソースを適切に配分することが重要です。
ここからは、「優良顧客」「ロイヤル顧客」「継続顧客」「新規顧客」「休眠顧客」の5つに分類した場合の施策例をご紹介します。
1. 優良顧客グループへの施策例
高い購入頻度と高額な購買を維持している顧客であるため、特典やポイント還元を強化するロイヤルティプログラムの提供が効果的です。限定商品やVIPイベントの案内を行い、優越感を与える施策で満足度を向上させましょう。また、手書きカードやカスタマイズしたメールで感謝のメッセージを伝え、特別感を演出するのも良いでしょう。
新商品を発売する際は、キャンペーンの事前案内など、早期にアクセスできるようにすることで、継続的な購入が見込めます。
2. ロイヤル顧客グループへの施策例
ロイヤル顧客は長期間、高頻度で購入し、会社の収益に大きく貢献している顧客であるため、個別対応や専属サポート窓口の設置など、VIP専用のサービスを提供しましょう。 一般顧客より優遇されたポイント付与や会員ランクを設定するなど、ロイヤル顧客限定のプログラムを用意することで、特別感を演出できます。
また、優良顧客グループと同様に、誕生日や記念日の特典など、個人に合わせた特別な割引やプレゼントを送付するのも効果的です。
ブランドへの関心が高い顧客には、SNSで情報を発信する「アンバサダー」として協力を依頼することで、ブランドへの愛着をさらに深めてもらうことが期待できるでしょう。
3. 継続顧客グループへの施策例
購入頻度は高いものの、購入金額が中程度の顧客には、商品のアップセル・クロスセルを提案してみましょう。また、お得感をアピールし、定期購入プランを案内することで、定期的な利用を促進できます。継続顧客からのフィードバックを集め、商品やサービスの改善に活用するのも有効です。
4. 休眠顧客グループへの施策例
過去に購入歴があるものの最近利用していない顧客には、特別割引クーポンや送料無料キャンペーンを実施するなどして再来訪を促しましょう。過去の購買履歴に基づき、興味のありそうな新商品やサービスの提案を行うことも有効です。
5. 新規顧客グループへの施策例
最近初めて購入したばかりで、ロイヤルティはまだ低い顧客に対しては、初回利用者限定の特典や割引を提供するウェルカムキャンペーンがおすすめです。次回購入に使えるクーポンやポイントを付与することで、リピートを促す施策を実施しましょう。
また、定期的なフォローアップメールを送り、商品の使い方やおすすめ商品を案内するのも効果的です。
RFM分析を活用して、顧客に対して効率的なアプローチを
RFM分析は、マーケティングの基礎的な分野でありながら、最も効果的な手段です。RFM分析を深く理解することは、顧客の行動予測やニーズのくみ取りを可能にします。無駄なコストを抑え、購買意欲の高い顧客だけに適切なアプローチをすることを心掛けると良いでしょう。
また、仮説を立てるところからデータ収集、意思決定まで単純な流れですが、考えるべき部分がたくさんあります。RFM分析を行う際、PDCAを回しながら常に考えつづけることを重視すれば、より目標達成に近づけるでしょう。
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