3分で読める！「RFM分析」について

2024.07.23 | カテゴリー: 3分で読める

RFM分析は、顧客の購買行動を深く理解し、効果的なマーケティング戦略を策定するための強力なツールです。
この手法を活用することで、顧客価値を最大化し、ビジネスの成長を促進することができます。

RFM分析とは？

RFM分析とは、顧客セグメンテーションの手法の1つであり、LTVの分析に利用されます。具体的には、Recency（直近の購買）、Frequency（購買頻度）、Monetary（購買金額）の3つの指標を使用し、顧客をセグメント化します。
この分析方法のメリットは、顧客の行動パターンを明確に把握できることです。つまり、どの顧客がより価値が高く、どの顧客に対してどのようなアクションを起こすべきかが把握できます。

RFM分析は、効果的なマーケティング施策の立案に活用できます。例えば、顧客のアクティブ度合いに応じてターゲティングを行ったり、リピーターに特別なサービスを提供したりすることが可能です。RFM分析を活用することで、顧客のニーズに合ったパーソナライズされた施策を展開することができます。

○Recency（直近の購買）
顧客が最後に購入した日からの経過日数。
直近の購買がある顧客は現在もそのブランドに興味を持っている可能性が高いと見なされます。

○Frequency（購買頻度）
特定の期間内に顧客が購入した回数。
頻繁に購入する顧客は、そのブランドに対するロイヤリティが高いと見なされます。

○Monetary（購買金額）
特定の期間内に顧客が使った総額。
多額を支出する顧客は、企業にとって価値が高いと見なされます。

RFM分析のメリット

○顧客にとっての価値を把握できる
顧客の購買履歴や行動を分析することで、顧客の価値を把握することができます。これにより、優良顧客の特定やターゲットセグメントの絞り込みが可能となります。

○購買パターンや傾向を見つけられる
顧客の購買パターンや傾向を把握してセグメント化ができるため、各セグメントへの効果的なマーケティング施策の立案やキャンペーンの実施が可能となります。結果としてクロスセルやアップセルなど、顧客の購買金額増加に繋がります。

○リピーター増加につながる
購買頻度が高く、直近の購買がある顧客に特化した戦略を立てることができる点です。これにより、リピーターを増やすことができます。

RFM分析の手法とステップ

○データ収集・準備
通常、顧客ID、購入日、購入金額、そして購入回数のデータが必要です。このデータは、POSシステムやCRMシステムから取得できます。そして、収集したデータを整備し、分析に適した形式にします。データクレンジングを行い、欠損値や異常値を処理します。

○各指標の計算
Recency：顧客ごとに最後の購入日から今日までの経過日数を計算します。
Frequency：顧客ごとの購入回数をカウントします。
Monetary：顧客ごとの総購入金額を集計します。

○スコアリング
各顧客に対して「R」、「F」、「M」それぞれの指標を基にスコアを付けます。通常、1から5のスコアを使用し、5が最も良い評価とします。例えば、Recencyのスコアは最近購入した顧客ほど高く設定します。そして、各顧客に対してR、F、Mのスコアを組み合わせた総合スコアを計算します。
R=5、F=3、M=4の顧客であれば、「534」のスコアを持ちます。

○顧客セグメンテーション
RFMスコアを基に顧客をセグメント化します。例えば、「555」は最も価値の高い最上位顧客、「111」は休眠顧客や新規顧客と分類できます。それぞれの顧客のスコアに基づいて、顧客を異なるマーケティング戦略でターゲティングします。

○アクションの決定
最後に各セグメントに対して適切なマーケティング施策を立案・実行します。例えば、優良顧客になりそうな顧客にはロイヤリティプログラムや特別な割引を提供し、ロイヤリティの低い顧客にはエンゲージメントを上げるキャンペーンを行います。