RFM分析とは – 購買履歴から顧客を絞り込みマーケ効果を高める手法

RFM分析とは、顧客の購買履歴を基に「最新性(Recency)」「頻度(Frequency)」「金額(Monetary)」の3つの指標で評価し、顧客をセグメント化する手法です。

これにより、優良顧客を特定し、ターゲットを絞ったマーケティング戦略を展開することで、マーケティング効果を高めることができます。

RFM分析の概要

RFM分析は、顧客の購買行動を「Recency(最新の購買日)」、「Frequency(購買頻度)」、「Monetary(購買金額)」の三つの指標を用いて評価するマーケティング手法です。

この手法は、顧客を効果的にセグメント化することで、ターゲットを絞ったマーケティング戦略を展開し、売上や顧客ロイヤルティの向上を図ることを目的としています。

RFM分析は以下の特徴を持っています：

• データドリブン: 過去の購買データを基に客観的な指標を算出するため、感覚に頼らない精度の高い分析が可能です。
• シンプルかつ実用的: 三つの要素に絞ることで、分析が容易でありながら、実用的なインサイトを得ることができます。
• 柔軟性: 各企業のビジネスモデルや目標に応じて、RFMの各指標に重み付けを調整することが可能です。

RFM分析は、多くの業種で広く活用されており、特に小売業やeコマースにおいて顧客管理やターゲティング施策の基盤として有効です。

RFMの三要素(Recency、Frequency、Monetary)

RFM分析は、以下の三つの指標を基に顧客を評価します。

Recency(最新の購買日)

Recencyは、顧客が最後に購買を行った日からの経過時間を指します。

この指標は、顧客の現在の関与度や関心度を測るために用いられ、一般的に、最近購入した顧客ほど再購入の可能性が高いとされます。

Frequency(購買頻度)

Frequencyは、一定期間内に顧客が購入を行った回数を示します。

購買頻度が高い顧客は、ブランドや製品に対する忠誠心が高い可能性があり、継続的な収益をもたらす重要な顧客層とされています。

Monetary(購買金額)

Monetaryは、顧客が一定期間内に費やした総金額を指します。

高額な購買を行う顧客は、企業にとって高い価値を持つ顧客であり、特別なサービスやプロモーションの対象とすることでさらなるロイヤルティを促進できます。

RFMスコアの算出方法

各要素に対してスコアを付与し、総合的なRFMスコアを算出します。

例えば、各指標を5段階で評価し、顧客ごとに15点満点のスコアを設定します。

高スコアの顧客ほど、再購入や高額購買の可能性が高いと判断されます。

指標	スコア例
Recency	1 ～ 5
Frequency	1 ～ 5
Monetary	1 ～ 5
合計	3 ～ 15

顧客セグメンテーションの方法

RFM分析を活用した顧客セグメンテーションは、顧客を特定のグループに分け、それぞれに適したマーケティング施策を展開するための重要なステップです。

以下に、一般的なセグメンテーションの方法を紹介します。

スコアリングとグルーピング

顧客ごとにRFMスコアを算出し、スコアに基づいて以下のようなセグメントに分類します。

• 優良顧客(ハイR・ハイF・ハイM): 再購入の可能性が高く、累積購買金額も高い。特別なロイヤルティプログラムや専用オファーを提供。
• 再活性化対象顧客(ローR・ハイF・ハイM): 過去に頻繁に購入していたが、最近の購買が少ない。再購入を促すキャンペーンを実施。
• 潜在顧客(ハイR・ローF・ローM): 最近購入意欲が高いが、購買頻度や金額が低い。アップセルやクロスセルの提案を行う。
• 離脱顧客(ローR・ローF・ローM): 最近も購買も少なく、価値が低い。維持コストを抑えるため、特別な施策は不要。

セグメントの評価と調整

セグメント化後は、それぞれのグループの特性や反応を定期的に評価し、必要に応じて基準や施策を調整します。

市場の変動や顧客の行動変化に対応するため、柔軟な運用が求められます。

カスタマージャーニーとの統合

セグメントごとに異なるカスタマージャーニーを設計し、各ステージで最適なコミュニケーションやオファーを提供します。

これにより、顧客体験の向上とともに、マーケティング施策の効果を最大化します。

マーケティング効果の向上事例

RFM分析を導入することで、マーケティング効果を大幅に向上させた企業の事例をいくつか紹介します。

小売業における再購入促進

ある小売チェーンでは、RFM分析を用いて優良顧客を特定し、パーソナライズされたメールキャンペーンを実施しました。

その結果、再購入率が20％向上し、売上が15％増加しました。

eコマースのカスタマーライフタイムバリュー向上

オンラインショップでは、RFM分析を活用して高価値顧客を抽出し、専用のロイヤルティプログラムを提供しました。

この施策により、カスタマーライフタイムバリュー(CLV)が30％増加し、長期的な収益基盤の強化に成功しました。

サブスクリプションサービスの解約防止

サブスクリプション型サービスを提供する企業では、RFM分析を通じて解約リスクの高い顧客を早期に検出し、特別な割引やサポートを提供することで解約率を25％削減しました。

飲食業界でのメニュー提案の最適化

飲食チェーンでは、RFM分析を基に顧客の嗜好や購買パターンを分析し、個別に最適化されたメニュー提案を実施しました。

その結果、平均注文金額が10％増加し、顧客満足度も向上しました。

これらの事例は、RFM分析が適切に活用されることで、各業界において顧客理解を深め、効果的なマーケティング施策を展開するための強力なツールとなることを示しています。

まとめ

この記事では、RFM分析を通じて顧客の購買履歴を評価し、効果的なセグメンテーションと具体的なマーケティング施策について詳しく説明しました。

RFM分析を導入することで、顧客の行動パターンを的確に把握し、ターゲットに合わせた戦略を展開できるようになります。

ぜひ、RFM分析を活用して貴社のマーケティング効果を高めてみてください。