顧客をセグメント分けできる「RFM分析」とは。購買データを使って顧客を理解しよう

はじめに

マーケティングにおいて、顧客を理解し適切な対応をすることは、売り上げを増加させるための重要な要素です。その中でも、特に効果的な手法の一つが「RFM分析」です。本記事では、RFM分析とは何か、どのように実施するのか、そしてその効果について解説します。

マーケティングのデータ分析の際にはビジネス目標とすり合わせながら様々な角度から分析することが重要です。これらについて理解が難しい場合は、経験豊富な方とマンツーマンで学習していくのもオススメです。

RFM分析は、顧客の購買行動を基に顧客をセグメント化し、ターゲティング戦略を策定するための手法です。RFMは以下の3つの指標から成り立ちます：

これらの指標を組み合わせることで、顧客の購買行動を詳細に分析し、顧客ごとに異なるアプローチを取ることが可能となります。

購買履歴のデータを収集し、各顧客に対してRecency、Frequency、Monetaryの各指標を計算します。例えば、以下のようにスコアリングします。

各指標に基づいて顧客をセグメント化します。一般的には、各指標を5段階に分け、RFMスコア（例：R5-F4-M3など）を付与します。このスコアに基づいて顧客をグループ分けします。

セグメントごとに顧客の特性を分析し、それに基づいてマーケティング戦略を策定します。例えば、R5-F5-M5の顧客は「ロイヤルカスタマー」として特別なサービスを提供するなどです。

オンライン小売業者がRFM分析を行うとします。この場合、以下のような顧客データを持っているとします。この分析は2024/7/1に実施したこととします。

その後、各指標を正規化し、各顧客にスコアを付与し、セグメント分けを実施します。例えば、Recencyのスコアは最新購買日が近いほど高くなります。2024/7/1に分析を実施しているので、2024/7/1に購買した顧客がいれば、最もRecencyが高くなります。

その後、セグメントごとに戦略を設定します。例えば、

ロイヤルカスタマーに対する戦略：最も価値の高い顧客グループ。企業にとって最も重要。特別な待遇やロイヤリティプログラムを提供する。
成長顧客に対する戦略：最近の購買頻度は中程度だが、購買金額はまだ少ない顧客。今後の成長が期待できるため、アップセルやクロスセルの機会が多く、関係を強化することが重要。
安定顧客に対する戦略：最近の購買頻度も高く、購買金額も中程度の顧客。安定して企業と関わっているため、維持とさらなるロイヤリティ向上が目指すべき目標。

RFM分析のスコアリングは、ビジネスのニーズやデータの特性に応じて柔軟に調整できます。3段階スコアリングは、シンプルで理解しやすく、小規模のビジネスやデータ量が少ない場合に特に有効です。どのスコアリング方法を使用するかは、具体的な目的や状況に応じて選択することが重要です。

顧客行動を理解する分析として、アソシエーション分析などもありますので、そちらも合わせて学習するのが良いでしょう。