2022.01.31
顧客管理システム

RFM分析とは?マーケティングに活用する方法

商品やサービスの売り上げを高めるために行う顧客分析のひとつ「RFM分析」。

企業がマーケティング施策を考えるうえで大切な顧客のグループ分けを行う手法です。

この記事では、RFM分析とは何かというところから具体的な活用法、行う際のステップを詳しく解説します。

「顧客の状態を把握して的確なプロモーションを行いたい」、「売り上げの増減の要因を探り、経営に役立てたい」という人はチェックしてみてください。

近畿システムサービス管理部

近畿システムサービスは、店舗のトータルな提案を行うシステム開発会社です。免税システム、RFIDソリューション、電子署名等、多くの業種システムの開発実績がありますが、特に流通関連のシステムでは多数の実績とノウハウがあります。

RFM分析とは

RFM分析とは、R・F・Mの3つの頭文字から始まる指標をもとに顧客をグループ分けし、ランク付けを行う手法のことです。

自社の商品やサービスを利用した顧客の購入履歴のデータを準備し、購入日時や頻度、金額を分析し分類することで、自社のにすることができます。

RFM分析の3つの指標の意味を見ていきましょう。

直近-Recency-

R:Recency(直近の購入日時)は、購入履歴のデータから顧客が最後に商品を購入した日時を抽出し、その時期によって顧客をグループ分けするための指標です。

最後に購入した日付からどのくらいの日数が経っているかで顧客をランク付けし、その日付が現在に近いほど優良顧客のグループに振り分けられます。

頻度-Frequency-

F:Frequency(購入頻度)は、商品購入やサービスを利用した回数を表す指標です。

提供する商品やサービスに対して、リピーターが多いか少ないかもこの数値によって分かり、購入する頻度が高い顧客ほど優良顧客のグループに振り分けられます。

頻度が低い顧客は商品に対して満足できていないことが考えられるほか、この数値が低い顧客が多くいる場合は、新規顧客が多いことも意味しています。

購入金額-Monetary-

M:Monetary(購入金額)は、商品を購入したりサービスを利用したりした際に支払った金額の総額を表す指標です。

商品やサービスに対して、お金を多く使っている顧客ほど優良顧客のグループに振り分けられます。

グループ分けの仕方

RFM分析によって顧客をグループ分けすることで、優良顧客を手放さないためのアプローチや非優良顧客となる原因を探るといったマーケティング施策を行うことが可能です。

グループ分けの仕方に厳密なルールはありませんが、一般的にはまずR・F・Mの3つの指標それぞれに3~5段階ほどのランクを設けます。

そしてランクごとに1点~5点の点数を割り振り、R・F・Mの3つの点数を合計して、顧客のスコアを出します。

そしてRFMスコアが〇点以上なら優良顧客、〇点以上〇点未満なら一般顧客、〇点以下なら離反顧客であるといったランク別でグループ分けを行いましょう。

例えばコーヒーショップであれば、下記のようにR・F・Mそれぞれにランクと点数を設定します。

F・Mは半年以内や1年以内などの期間も設けましょう。

Recency(直近のコーヒー購入日)
 1週間以内…Aランク=3
 1ヶ月以内…Bランク=2
 2ヶ月以上前…Cランク=1

Frequency(ショップの利用頻度)
 30回以上…Aランク=3
 10回以上…Bランク=2
 5回未満…Cランク=1

Monetary(コーヒーの購入金額の合計)
 1万円以上…Aランク=3
 5000円以上…Bランク=2
 5000円未満…Cランク=1

これらの点数を顧客ごとに合計し、RFMスコアを割り出します。

例えば「RがAランク、FがB ランク、MがB ランク」の顧客はRFMスコアが7点となり、このスコアによって顧客を優良顧客・一般顧客・離反顧客グループ分けすることが可能です。

RFM分析の活用法

RFM分析とは何か、グループ分けの手順も含めて解説してきました。

では、RFM分析によって顧客を分類することで、具体的にどんなことに活かせるか見ていきましょう。

顧客に合わせたマーケティングができる

自社の顧客を優良顧客一般顧客離反顧客、または新規顧客などに分けることで、各ランクに合わせたアプローチを行うことが可能です。

優良顧客に口コミを投稿してもらい、その対価となるサービスを提供したり、新規顧客に対してアフターフォローを手厚くしたりといった顧客別のアプローチを考える際の判断材料にもなります。

また離反顧客に対してDMなどでキャンペーン情報を送り、購買意欲を復活させるといった働きかけを行うことにより、優良顧客になってもらう可能性を探ることもできるでしょう。

期待できる商品がわかる

RFM分析によって割り出した優良顧客や、これから優良顧客になりうる顧客の年齢層や地域、性別、職業などの細かな情報をさらに分析することで、今後伸びる商品を推測することも可能です。

また、時間の経過によって変わる顧客の状況にも目を配り、最適な商品やサービスを考案することもできるでしょう。

RFM分析の主な手法

RFM分析の主な手法

続いては、RFM分析を効果的に行うための主な手法をステップごとに解説します。

下記のステップを一つひとつ行うことで、自社の現状や課題を明確にし、顧客への的確なアプローチにつなげることが可能となります。

仮説を立てる

RFM分析を行う前に、まずは実際に自社で課題となっている事柄について仮説を立てましょう。

「商品の売り上げが伸び悩んでいるのはなぜか?」、「最近リピーターが増えていないのはどうして?」などの議論を行い、仮説を立てることでRFM分析を行う目的注目すべきことを明確にします。

データを集める

次にRFM分析に必要な顧客データを収集します。

例えば前のステップで、リピーターが増えない原因について「メールマガジンの効果が薄いのではないか」という仮説を立てたとします。

その場合は、「メールマガジンを送った顧客の過去3年分のデータを集めて分析してみよう」といったように、どのようなデータから分析を行うかを判断して顧客データを収集しましょう。

データ分析を行う

データの収集ができたら、Excelやスプレッドシートを利用してR・F・Mの指標ごとに数値の集計を行い分析します。

顧客を優良顧客・一般顧客・離反顧客などにグループ分けし、その割合を割り出しましょう。

マーケティング施策を企画・実施する

RFM分析で顧客の属性を確認し、仮説と照らし合わせることで、今後必要であるマーケティング施策が見えてくるはずです。

メールマガジンを送った顧客の離反顧客の割合が大きいという結果が出れば、「直近購買日が1年前の顧客にDMでクーポンを発送してみよう」といったアプローチを企画し実施します。

仮説が分析結果と合っていなかった場合は、再度仮説を立てて分析を行いましょう。

効果を検証

施策を実施したあとは、その効果を検証することで次のアプローチにつなげることができます。

離反顧客の中から優良顧客にどのくらい移行したかなどを再度分析し、マーケティング施策の効果を検証しましょう。

改善策の考案

検証の結果、効果が薄いと判断すれば再度別の仮説を立てて分析を行い、改善策を考案します。

一定の期間ごとに移り変わる顧客の購買データに合わせてRFM分析を定期的に行い、マーケティング施策を調整していくことが大切です。

他のデータと組み合わせて応用する

RFM分析の3つの指標に加えて、顧客の年齢地域性別職業などのデータを組み合わせれば、どのような層の顧客が高頻度で商品を購入しており、購入額が多いかなどが分析できます。

また、購入した商品のデータも組み合わせると、顧客の属性別どのような商品が売れているかが分かったり、購入商品別で顧客のグループ分けを行ったりすることも可能です。

このようにRFM分析を応用することで、より緻密に顧客を分類し、それぞれに合わせたマーケティング施策を考えることができます。

CRMツールを活用してマーケティングをサポート

CRMツールを活用してマーケティングをサポート

RFM分析の効果をより高めるための方法として、CRMツールを活用することをおすすめします。

CRMツールとは「顧客関係管理」を効率よく行うためのツールで、マーケティングに必要な顧客の情報管理マーケティング支援営業支援カスタマーサポートを行う機能が搭載されています。

営業やコールセンターなど複数の部署で顧客の基本情報や問い合わせ内容などを共有でき、スムーズに連携をとることも可能です。

また、顧客の属性を考慮したメール配信を自動で行うこともでき、業務の効率化を図れます。

「顧客のことをより深く理解するため、効率的にデータを分析したい」、「効果的なマーケティング戦略を立てたい」という人は自社に最適なCRMツールを導入してみましょう。

まとめ

企業や店舗がマーケティング施策を考える上で大切な判断材料となるRFM分析について解説しました。

優良顧客に長く商品を購入してもらうためのアプローチをしたり、一般顧客から優良顧客になってもらうための対策を講じたりという次のアクションを考えることができるRFM分析。

より緻密な顧客情報の管理を行い、効率よく分析できるよう自社に合ったCRMツールの導入も検討してみましょう。