企業が 売上を最大化し、効果的なマーケティングを行うためには、すべての顧客を一律に扱うのではなく、価値の高い顧客を識別し、適切なアプローチを行うこと が重要です。
そのために活用される手法の一つが 「RFM分析」 です。
RFM分析は、 「Recency(最新購買日)」「Frequency(購買頻度)」「Monetary(累計購買額)」 の3つの指標を基に顧客を分類する手法です。
本記事では、RFM分析の基本概念、活用方法、具体的な事例について解説します。
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目次
RFM分析とは、 顧客の購買行動を基に「優良顧客」や「離反リスクのある顧客」などを分類するマーケティング手法 です。
各指標の意味は以下の通りです。
指標 | 意味 | 評価が高い顧客の特徴 |
---|---|---|
Recency(最新購買日) | 最後に購入したのはいつか | 最近購入した |
Frequency(購買頻度) | どのくらいの頻度で購入しているか | 何度もリピートしている |
Monetary(累計購買額) | 合計でいくら購入しているか | 高額な購入をしている |
この3つの指標をスコア化し、 「どの顧客が最も価値が高いか」 を分析することで、 マーケティング施策の優先順位を決める ことができます。
RFM分析を行うには、以下のような 顧客の購買履歴データ を準備します。
これらのデータを 顧客ごとに整理 し、スコアリングの準備をします。
各指標を 高い順に5段階(または3段階)でスコア化 し、各顧客にRFMスコアを付与します。
顧客 | Recency(最新購買日) | Frequency(購買頻度) | Monetary(累計購買額) | RFMスコア |
---|---|---|---|---|
顧客A | 5(最近) | 5(頻度高) | 5(購入額大) | 555 |
顧客B | 4 | 4 | 3 | 443 |
顧客C | 3 | 2 | 2 | 322 |
顧客D | 1(古い) | 1(低頻度) | 1(購入額少) | 111 |
このスコアを基に、顧客をグループ分けします。
RFMスコアを基に、顧客を以下のように分類します。
分類 | 特徴 | 施策例 |
---|---|---|
優良顧客(555-544) | 高頻度で購入し、金額も大きい | VIP向け特典・ロイヤルティプログラム |
成長顧客(543-433) | 購入額は少ないがリピート傾向あり | メルマガ・クーポン施策 |
離反リスク顧客(322-211) | 最近購入しておらず、頻度も低い | 再購入促進キャンペーン |
新規顧客(511-311) | 最近購入したが、リピートが少ない | フォローアップ施策 |
このように、RFM分析を活用することで、 各セグメントに応じたマーケティング施策を設計できる ようになります。
あるECサイトでは、RFM分析を活用し、優良顧客(555スコア)に対して 限定クーポンや先行販売特典 を提供。その結果、 リピート購入率が20%向上 した。
一方で、離反リスクが高い顧客(322スコア)に対しては、 「おかえりなさいキャンペーン」 を実施し、再購入を促進した。
飲食店では、RFM分析を用いて、 常連客(555)に特別サービスを提供 することでロイヤルティを強化。さらに、しばらく来店していない顧客(211)には 「久しぶりにいかがですか?」 の特典付きメッセージを送信し、再訪率を向上させた。
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