顧客分析に役立つRFM分析とは

RFM分析とは、直近購入日（Recency）・購買頻度（Frequency）・購買金額（Monetary）の3つの指標を用いて顧客をグループ分けする分析手法です。顧客分析の基本となる手法の一つであり、マーケティングや販売戦略に多く用いられています。

まずはRFM分析で明らかにできること、活用するメリットについて見ていきます。

RFM分析で明らかにできること

RFM分析では、RFMの3つの指標を用いることで優良顧客や安定顧客、新規顧客、休眠顧客のように自社が定義する顧客グループにセグメントすることができます。

RFM分析の3つの指標は、それぞれ次のように判断します。

●直近購買日（Recency）：直近に購入しているほどアクティブな状態にある顧客
●購買頻度（Frequency）：購買頻度が高いほど自社や商品への評価が高い顧客
●購買金額（Monetary）：購買金額が高いほど自社への貢献度が高い顧客

3つの指標を組み合わせて読み解くことで、次のような解釈ができます。

●RFMともに高い：頻繁に購買しており購買金額も高く、直近にも購買している優良顧客
●RFMともに中程度：優良顧客には及ばないものの、離反することなく購買している安定顧客
●FとMは高いがRが低い：過去には頻度・金額ともに高かったが現在は休眠顧客の可能性大
●Rは高いがFとMが低い：新規顧客または一度離反したものの戻ってきた顧客の可能性大
●RとFは高いがMが低い：頻繁に来店して購買しているが売上貢献度は低い顧客
●RFMともに低い：離反の可能性が高い顧客

RFM分析のメリット

RFM分析を用いるメリットは、次のように整理できます。

●顧客グループの分布を確認することで、自社の課題を明確にできる
●それぞれの顧客グループに共通する課題に応じて、効果的な施策を検討できる
●優先的にアプローチすべき顧客グループが明確になるため、人的リソースやコストの最適化を図りやすくなる

上記からわかるように、RFM分析を活用することで施策のPDCAを精度高く回していくことが可能になります。

RFM分析の手順

RFM分析の手順を4ステップに分けて見ていきます。

1.購買データを用意

まずはRFM分析に用いる購買データを用意します。適切な分析結果を得るためには一定以上の量のデータが必要であり、かつデータに不備がないことも重要です。

たとえば、購買データが各部署に散在している場合は集約する必要があります。また、全角・半角などが混在しているなどデータベースの顧客が重複していると正しい分析ができないため、はじめに名寄せをして整理しておきます。

2.ランクの基準を定義

自社の状況に応じて、RFMそれぞれのランク基準を定義します。一般的には5段階に分けることが多くなっていますが、顧客数が多くない場合やスピーディに分析したいときは3段階、より詳細に把握したい場合は7〜10段階のように分類することもあります。

以下の例のように、自社の基準を決めてランク分けします。

例）ランクの分け方

ランクの基準を決めるにあたっては、購買データを見ながら検討する必要があります。Excelなどの表計算ソフトを用いてRFMのそれぞれのデータのヒストグラム（分布表）を作成し、バランスを見ながら決めるという方法もあります。

この際に、人数の割合ができるだけ均等になるように区切るという考え方もあれば、季節性やセールスサイクルなどの要因を踏まえて、区切りのよいところに設定するというやり方もあります。

ランクごとの顧客数を以下の例のように整理し、人数に極端な偏りが出る場合は基準を見直したほうがよいでしょう。

例）ランクごとの顧客数

3.グループを分類

RFMのランクを定義したら、顧客データに当てはめてグループ分けします。5つのランクに分けた場合は5×5×5＝125通りの組み合わせができますが、125グループそれぞれに施策を検討するのは現実的ではないため、自社で定めたルールに従って顧客グループの分類を決めます。

分析結果の活用シーンを踏まえた上で、以下の例のように顧客グループの分け方を検討するとよいでしょう。

例）グループ分類

4.グループごとに施策を検討

各グループに共通する課題を明確にして、効果的かつ効率的な施策やリソース配分を検討します。施策による効果検証と改善を繰り返すPDCAを回していくことで、売上・利益の拡大につなげていきます。

RFM分析の活用例

RFM分析の活用例を見ていきましょう。

優良顧客へのアプローチ

RFMともに高いランクにある優良顧客は、売上・利益への影響が大きいグループです。自社への評価が高い顧客であることが想定されるため、より顧客ロイヤリティを高められるような施策が効果的と考えられます。

たとえば、特別イベントに招待する、限定商品を優先的に案内する、特別クーポンを配布するなど、特別感を醸成する顧客体験を提供するのも良い方法です。

安定顧客へのアプローチ

安定的に購買してくれているものの優良顧客まであと一歩という顧客グループには、リピート購入につなげるための接点作りを強化したり、アップセル・クロスセルを提案したりする方法があります。

購買頻度や購買金額が伸びない理由がわからない場合は、アンケート調査などを活用して障壁となっていることを特定するとよいでしょう。課題を明確にすることで、より適切な施策につなげることができます。

新規顧客の育成

新規顧客の育成は、事業の成長に欠かせない重要なポイントです。適切なタイミングでアフターフォローのメールを配信する、クーポンを配布してリピート購入を促すといった方法で満足度の向上を図り、継続利用につなげます。

休眠顧客の掘り起こし

休眠顧客の掘り起こしは、休眠する前の顧客の状況によって適切な施策が異なります。たとえば、以前は優良顧客だったのが休眠顧客になってしまった場合と、一度の購入でリピートがなかった場合では、休眠に至った原因が異なると想定されます。

休眠顧客になった原因を探って対策を検討する必要がありますが、リソースが限られている中では優先度を下げるという判断もあるでしょう。

RFM分析の応用編

RFM分析は3つの指標を用いて顧客をグループ分けする分析手法ですが、他の指標を加えることで、より詳細な顧客分析が可能になります。ここでは、RFM分析の応用編として3つの分析手法を紹介します。

RFM-D分析

RFM-D分析とは、RFMに距離（Distance）の指標を加えたエリアマーケティングの分析手法です。店舗の近隣に住んでいる顧客と離れた場所に住んでいる顧客の特性を明確にすることで、地域別に適した施策を検討できるようになります。また、新規出店を考えている場合の売上予測にも役立ちます。

RFMC分析

RFM分析にカテゴリー（Category）を加えたのがRFMC分析です。RFM分析で整理した顧客グループを商品別・属性別などのカテゴリーに細分化することで、マーケティングや販売戦略の精度を高めることができます。

分析イメージは、以下のようになります。

MRFI分析

RFM分析に品目（Item）の指標を加えたものがMRFI分析です。「何を購入したのか」の観点を追加することで、RFM分析だけではわからない詳細な顧客分析が可能になります。RFMC分析と同様に、RFM分析の顧客グループをアイテム別に分けて分析します。

顧客分析を顧客体験の向上に役立てる

RFM分析は、購買行動において重要となる3つの指標から顧客をグループ化し、顧客ごとに適した施策につなげることができる分析方法です。人手や予算に限りがある中で効率的に顧客体験の向上を目指す上でも、押さえておきたい手法の一つといえます。他の指標を組み合わせることで、より詳細な分析も可能です。自社が保有するデータを眠らせずに有効活用し、ビジネスの成長につなげてください。

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