【損益計算書（P/L）】の読み方
Road#019
RFM分析とは？顧客を価値で分類する
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。
筆者
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目次
RFM分析とは？
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分析の実施方法
ステップ①：データを収集する
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。
- 最新購買日（Recency）
- 購買回数（Frequency）
- 累計購買額（Monetary）
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。
ステップ②：RFMスコアを計算する
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。
ステップ③：顧客のセグメント分類
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。
3. RFM分析の活用事例
事例①：ECサイトのリピート率向上
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。
事例②：飲食店の売上向上施策
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。
4. 参考文献（おすすめ書籍）
『マーケティングリサーチとデータ分析の基本』
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『デジタルマーケティングの定石 なぜマーケターは「成果の出ない施策」を繰り返すのか?』
リンク
まとめ
- RFM分析は「Recency」「Frequency」「Monetary」の3つの指標を用いて顧客を分類する手法
- 優良顧客・離反リスク顧客を識別し、適切なマーケティング施策を実施できる
- ECサイト・小売業・飲食業など、幅広い業種で活用可能
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