RFM分析とは顧客分析手法の1つです。Recency（直近の購入日）、Frequency（購入頻度）、Monetary（購入金額）、これら3つの指標をもとに顧客のランク付け・グループ分けを行います。
近年は顧客の趣向や好みが多様化し、画一的なマーケティングでは売上・利益を伸ばせないと、悩んでいる営業担当者やマーケティング担当者もいるでしょう。
本記事では、顧客分析手法の基礎とされるRFM分析の概要、RFM分析のやり方、活用方法を解説します。
RFM分析とは
RFM分析とは、以下3つの指標を用いる顧客分析手法です。
| Recency：直近の購入日 Frequency：購入頻度 Monetary：購入金額 |
3つの指標を組み合わせて、顧客のランク付けを行います。ランク付けを基に顧客を「優良顧客」「安定顧客」「新規顧客」「休眠顧客」にグルーピングします。
グルーピングにより、顧客ごとに最適な営業活動が可能です。顧客に合った営業活動は、LTV（顧客生涯価値）の向上につながります。
RFM分析のメリット
数ある顧客分析手法の中でも、RFM分析を活用するメリットは以下2つです。
顧客の個人情報が不要
RFM分析には、以下のような顧客情報は不要です。
- 氏名
- 年齢
- 住所
- 年収
- 資産額
そのため、顧客情報を収集するためのアンケートの実施や結果の分析に手間が掛かりません。
RFM分析に必要なデータは、先述した商品・サービスの購入日・購入頻度・購入額がわかる購買データです。
データ収集の必要がないため、忙しい営業担当者やマーケティング担当者でも行いやすい顧客分析手法といえます。
顧客のグループごとに最適な施策が行える
顧客のグループ分けにより、自社の課題解決に即したマーケティングが行えます。
例えば、従来は顧客全員に商品やサービスの基礎的な内容のDMを送付していたとしましょう。基礎的な内容のDMは、新規顧客などの自社の商品・サービスを知らない顧客に有効です。
しかし、すでにリピーターとなっている優良顧客や安定顧客には効果を期待できません。
リピーターとなっている顧客に対しては、新商品の案内などアップセル・クロスセルといった顧客単価の増加を狙えるメールを送る必要があります。
顧客全員に施策を行うことは、効果のない施策に予算を割くことになるため費用の無駄です。RFM分析によりグループごとに最適な施策が行え、限られた費用を有効活用できます。
RFM分析のデメリット
RFM分析はデータ収集・分析の手間がかからないなど、優れた顧客分析手法です。しかし業態や取り扱う商品によっては、有効な手法とはいえません。
リピーターの少ない商品やサービスには使えない
RFM分析は、以下のようなリピートされない商品やサービスの分析には不向きです。
- 住宅や不動産
- 保険商品
- 結婚式
- 葬儀
- 車
上記の商品は一生に何度も購入するケースは少なく、「F（購入頻度）」のデータが集まりません。RFM分析は、安価で定期的に購入する商品やサービスに向いている手法です。
購入商品ごとの分析は行えない
RFM分析は、「R：直近の購入日」「F：購入頻度」「M：累計の購入額」に着目するため、購入商品ごとの分析は行えません。そのため、購入商品を基にしたオプションの提案といったクロスセルを行いにくいです。
購入商品を考慮した施策を講じるためには、別の分析手法を組み合わせる必要があります。
データの分析期間によって有効なデータを収集できない可能性がある
RFM分析は、データの収集期間によって有効なデータが揃わない可能性があります。特に以下のような季節性の高い商品やベビー用品などは注意が必要です。
- クリスマスケーキ
- お中元・お歳暮
- 子供服
極端な例ですが、クリスマスケーキを販売している会社が、分析期間を直近3年間の1月〜6月に設定した場合を考えてみましょう。
1月〜6月は、クリスマスケーキを購入する顧客がいないためデータがほとんど取れないでしょう。しかし7月〜12月に分析期間を設定すると、優良顧客・新規顧客・休眠顧客などあらゆるデータの収集ができます。
このようにデータの収集期間によっては、有効なデータが揃えられないこともあります。分析期間は、扱っている商品やサービスの特性を考慮した上で、決めなければなりません。
RFM分析のやり方
RFM分析は、以下4つの手順で実施します。
| １．課題を明確にして仮説を立てる ２．購買データを用意する ３．ランクの定義とグルーピングを行う ４．グループごとの施策を検討する |
1.課題を明確にして仮説を立てる
RFM分析を行う前に、「リピーターが少ないため、売上が安定しない」「優良顧客が少ないため、顧客単価が低い」といった現在の課題を明確にしましょう。
次に課題解決のために必要な仮説を考えます。
2.購買データを用意する
顧客ごとの「R：直近の購入日」「F：購入頻度」「M：累計の購入額」がわかる購買データを用意しましょう。
CRMなどのマーケティングツールを導入している会社は、ツールに蓄積されたデータの活用が最も手間と時間が掛かりません。
また顧客名もわかることがベストです。ただし顧客名がわからなくても、カード番号や顧客IDなど顧客を識別できるデータであれば問題ありません。
3.ランクの定義とグルーピングを行う
R・F・Mごとにランク付けの基準を決めましょう。下記の表のように5段階に分けることが一般的です。
| R：直近の購入日 | F：購入頻度 | M：累計の購入額 | |
| ランク5 | 3日以内 | 15回以上 | 10万円以上 |
| ランク4 | 1週間以内 | 10回以上 | 5万円以上 |
| ランク3 | 2週間以内 | 5回以上 | 1万円以上 |
| ランク2 | 1ヶ月以内 | 2回以上 | 5千円以上 |
| ランク1 | 3ヶ月以内 | 1回のみ | 1千円以上 |
ランク付けの基準を基に、顧客のグルーピングを行います。以下はグルーピングの例です。
| RFM分析を用いた顧客のグルーピング例 | |
| 優良顧客 | R・F・Mすべてがランク5 |
| 安定顧客 | R・F・Mすべてがランク3以上 ※優良顧客を除く |
| 新規顧客 | Fがランク1 |
| 休眠顧客 | Rがランク1または2、かつFがランク2以上 |
4.グループごとの施策を検討する
課題を解決するために立てた仮説を基に、顧客グループごとの施策を考えましょう。
| 優良顧客：一部の顧客限定のプレミアム（高単価・高品質）な商品案内のDMを送る 安定顧客：アップセルやクロスセルの商品提案を行う 新規顧客：セール情報などの再訪を促すDMを送る 休眠顧客：新商品を紹介するDMを送る |
上記のような施策が考えられます。また施策を実行した後は、必ず効果の検証が必要です。
狙い通りに「新規顧客→安定顧客」「安定顧客→優良顧客」のような成果が出ていれば問題ありません。
成果が出ない場合、施策を再検討や期間を変えてRFM分析を再度行うなどの対策を講じましょう。
RFM分析の活用方法
RFM分析が現場ではどのように活用されているか気になる方もいるでしょう。本記事では事例を1つ紹介します。
ある飲食店では、売上が頭打ちになっていることを課題としていました。そこでRFM分析を行い、原因は「リピーターは多いが客単価が低く、優良顧客がいないこと」と仮説を立て、以下2つの対策を講じました。
- セット商品を薦める
- ドリンクやデザートを薦める
上記のようにクロスセルを行い、安定顧客を優良顧客に変化させ、売上向上に成功しています。
まとめ
RFM分析 とは？
RFM分析とは、マーケティング施策を講じる上で、自社が抱える顧客を分析しグループ分けを行う手法のひとつです。
具体的にはRecency（直近の購入日）、Frequency（頻度）、Monetary（購入金額）の3つの指標を用い、スコアごとに顧客をグループ分けします。
顧客をグループ分けすることで、よりそのグループにあったマーケティング施策の洗練と実施が可能になります。
また反対に、全ての顧客に一律のマーケティング施策を実施した場合に比べ、無駄なマーケティング活動を排除できます。
このように、RFM分析を用いることで、トータル的にマーケティング活動の効率を向上させることができます。
◆関連用語
RFM分析は、Recency（直近の購入日）、Frequency（購入頻度）、Monetary（購入金額）の3つの指標を用いる顧客分析手法です。
顧客の個人情報が不要なため、アンケートの手間がかからないため、普段の業務が忙しい営業担当者やマーケティング担当者におすすめします。
本記事ではわかりやすいようにBtoCのRFM分析事例を紹介しましたが、もちろんBtoBビジネスでも活用されています。RFM分析のやり方や事例を参考に、課題解決に向けた適切な施策を講じていきましょう。
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