RFM分析は、マーケティングで用いられる顧客分析の手法です。顧客の属性を細かく分けてデータ分析を行うことで、効率的にマーケティング施策を企画・実行できるようになります。
顧客分析の手法にはさまざまなものがありますが、RFM分析は顧客をスコアによってランク付けすることで、優先度が高い顧客に対して効率的にアプローチできる点がメリットです。
本記事では、RFM分析の意味や目的、手順、ポイントを解説します。分析する場合のコツや注意点についても説明しますので、事業経営者やマーケターの方はぜひお役立てください。
FM分析とは？
RFM分析とは、3つの指標を用いて顧客をグループ分けする分析手法です。まずは、RFM分析の意味や目的、指標の意味など、基礎知識を紹介します。
顧客の購買行動を把握する分析手法のこと
RFM分析は、顧客を3つの指標を用いて顧客をグループ分けするのが特徴で、3つの指標とは、Recency（直近購入日）・Frequency（購入頻度）・Monetary（購入金額）が顧客グループの基準となります。
RFM分析の目的
RFM分析の最終的な目的は、LTVの最大化です。LTV（Lifetime Value：顧客生涯価値）とは、企業があるひとりの顧客から生涯にわたって得られる利益を指します。
RFMの各指標を用いて、顧客のグループ分けができれば、グループごとの特徴に合わせたアプローチが可能になります。顧客グループごとに適切なアプローチを行うことで、売上の向上につながりやすくなります。
商品を購入する可能性が高く、売上向上につながりやすい顧客を判明させることが、RFM分析を行うメリットといえます。
RFM分析の3つの指標
・Recency（直近購入日）
顧客が商品を購入してくれた、直近の日付のことです。直近の購入日が近い顧客は、最終購入日から何年も経っている顧客よりも優良顧客であり、優先度の高い顧客であると判断します。どのくらいの期間で区切るのかは、商品の特性によって変わります。
・Frequency（購入頻度）
顧客が商品を購入してくれた回数でセグメンテーションします。購入の頻度が高い顧客を、良い顧客と判断します。購入頻度が高い顧客は、いわゆる常連客であり、この値が多い場合は、店舗に常連顧客が多いことを意味します。一方で、購入回数が低い顧客が少ない場合は、新規顧客が増えていないことを示しています。
・Monetary（購入金額）
今までどのくらいのお金を使ってくれたのかを表す指標です。累計での購入金額が大きい顧客を良い顧客と判断します。購買行動の対象とする期間の長さは、商品の特性などによって設定します。
このように、RFM分析では、RecencyとFrequency、Monetaryの3つの要素を組みあわせて顧客を分析します。セグメント分けした上にで、それぞれの層に最適なアプローチ方法を考えましょう。
RFM分析の進め方
RFM分析を進めるには、正しい手順を踏むことが大切です。ステップに沿って進め方を説明します。
Step1：目的の明確化
分析はあくまでも手段であり、目的は課題の解決です。課題解決のために、自社の現状の課題を整理し、仮説を立てましょう。
課題とは、具体的には、リピーターが減っている、新規顧客が少ない、客単価が落ちているなどです。仮説は、「新商品のPRが既存顧客に届いていないのでは」、「SNSが新規顧客の獲得につながっていない」などです。課題と仮説によっては、RFM分析ではなく、別の分析方法が適している場合もあります。
例えば、顧客の属性に注目して購買予測を立てるCTB分析、既存の商品・サービスを効率的に売っていくためのデシル分析などがあります。目的に合わせて、分析手法を選択しましょう。
Step2：データの集計と整理
顧客ごとの「直近購入日」「購入頻度」「累計の購買金額」のデータを用意します。「購入頻度」を集計するには、前段として、顧客を識別する必要があります。識別ができれば、顧客IDやカード番号の情報などによる識別でも問題ありません。
また、3つの指標に加えて、分析に加味したい要素があれば、抽出しておく必要があります。例えば、購入商品や、年齢や性別、住所などです。
Step3.グループ分けの基準策定
FMそれぞれの指標について、グループ分けの基準を設けます。各指標を5段階にランク分けすることが多く、例えばRecencyのグループ分けを次のように分けます。
5日以内 …ランク1
10日以内…ランク2
30日以内…ランク3
60日以内…ランク4
61日以上…ランク5
Step4：データの分析
作成したグループ分け基準に沿って、各顧客のRFMそれぞれをランク付けします。ヒートマップ形式で色分けすると、施策を検討すべき対象を視覚的に判断できます。
例えば、Rランクが低く、FランクとMランクが高い顧客は、過去の得意客である可能性が高い顧客です。このセグメントの顧客は、競合に流れている可能性が高いので、再び自社の商品・サービスを利用してくれるための施策を考えます。売上へのインパクトが大きいため、優先順位は高く設定するのがよいでしょう。
なお、RFM分析は一度実施したら終わりという施策ではありません。仮説を立て、マーケティング施策を企画して実行し、改善するというPDCAサイクルを回すことで、変化への対応と、高精度化を目指すのが望ましいです。
Step5：施策の検討
重点的に対応すべきグループを抽出し、施策を検討します。3つの要素をそれぞれ5段階に分けた場合、セグメントは125に分かれるので、優先順位を考えた対応が必要です。
例えば、Rランクが低く、FランクとMランクが高い顧客は過去の得意客である可能性が高いです。このセグメントの顧客は、競合に流れている可能性が高いので、再び自社の商品・サービスを利用してくれる施策を考えます。売上へのインパクトは大きいため、優先順位は高く設定するのがよいでしょう。
なお、RFM分析は一度実施したら終わりというマーケティングではありません。仮説を立て、マーケティング施策を企画し、実行して改善するというPDCAサイクルを回すことで、変化への対応と、高精度化を目指すのが望ましいです。
RFM分析の注意点
RFM分析はマーケティングの効率化に有効ですが、万能な分析手法ではありません。ここではRFM分析の注意点を解説します。
購買頻度が低い商品の分析には向いていない
1度の分析に使えるデータ量が少なく、正確な結果を得づらいものは、RFM分析には向きません。
具体的には、一生に一回または数回の買い物、例えば、住宅や結婚式、葬式は多くの人が一生に1回しか買いません。これらリピーターが存在しづらい商品やサービスのマーケティングには、RFM分析は向きません。
顧客が購入した背景がわからない
分析の特性上、商品がなぜ購入されたのか、どの商品が購入されたのかは、判明しません。したがって、「なぜ」にフォーカスした分析は、RFM分析ではできないので、購入の理由を深掘りする場合は、ほかの分析が必要です。
例えば、自社の商品にベビー用品があった場合、顧客は、子どもが乳児期を終えた後は商品を購入してくれないでしょう。この顧客の状況の変化はRFM分析とは別に把握し、売上を作るための最適なアプローチを、別に行う必要があります。
また、RFM分析は効率的にマーケティングを行うための分析ですが、効率性を度外視しても、アプローチすべき顧客はいるはずです。例えば、休眠顧客や離脱してしまった顧客へのアプローチ、新規顧客の開拓など、今は見えていない売上を作るための動きも行いましょう。
RFM分析で既存顧客のLTV向上を目指しましょう
RFM分析は顧客分析方法のひとつであり、RecencyとFrequency、Monetaryの3つの要素でのグルーピングで、顧客への効果的なアプローチが可能になります。
非常に効果的かつ実施難易度のハードルも低いRFM分析ですが、実施するには、あらかじめのデータ収集と、データを集計するためのツールが必要です。データの収集と集計には、POSレジの導入が便利であり、おすすめです。
POSレジにより、手間を少なく効率的に顧客情報を収集して、効果的なマーケティングを目指しましょう。
