RFM分析とは？顧客の購買行動を理解して、マーケティングを成功させる

マーケティングにおいて「顧客を理解する」ことは重要なテーマです。そのためにマーケティング部門は顧客のデータを集めて、各種の顧客分析を実施します。今回は顧客分析手法のひとつであるRFM分析とは何か、実際の進め方について解説します。RFM分析は有効な手法である一方で、それだけで顧客のすべてを理解することは難しいです。そんなときに他の方法を組み合わせてより深い顧客分析を進める方法もご紹介します。目次ToggleRFM分析とは、顧客分析の一手法。どんなときに使われる？RFM分析とはRFMと合わせて知っておきたい顧客分析の手法とは？RFM分析の目的RFM分析の実践方法RFM分析により、顧客についてわかることRFM分析の進め方RFM分析の注意点とはRFM分析をマーケティング施策に活用RFM分析の応用RFM分析の活用事例まとめRFM分析とは、顧客分析の一手法。どんなときに使われる？RFM分析とはどんな方法か、その活用法などを確認します。RFM分析とはRFM分析とは、マーケティングにおける顧客分析の手法のひとつです。R（Recency）　購入時期F（Frequency）　購入頻度M（Monetary）　購入金額の3つの指標を用いて顧客をグループ分けします。RFM分析により「優良顧客」「休眠顧客」などに顧客を分類し、それぞれのグループに適切なマーケティング施策を行うことができます。R（Recency）は購入時期のことですが、英語の「recent（最近）」という言葉が使われているように、正確には「一番最近で購入したのはいつか」という意味になります。最後の購入履歴が最新であるほど優良な顧客とみなします。Ｆ（Frequency）は頻度です。一定の期間対象として購入頻度が高いほうが優良顧客とみなします。ただし、購入頻度が低い顧客が少ないことは必ずしもいいことではなく、新規の顧客が少ない可能性もあります。M（Monetary）は購入金額です。購入金額の総額や一定期間内の購入金額が大きい顧客を有料とみなします。RFM分析は１つ１つの指標で顧客を判断するのではなく、3つの指標それぞれで顧客にスコアをつけ、加算して総合的に優良顧客を判定します。RFMと合わせて知っておきたい顧客分析の手法とは？RFM分析のような顧客分析の手法は他にもあります。代表的なものをRFMと合わせて知っておきましょう。デシル分析「デシル」とはラテン語で10等分という意味です。デシル分析では購買金額を基準として顧客を10等分し、ランク1～10にグループ分けします。各グループの購入金額の合計を算出すると、売上貢献度の高いグループを可視化できます。デシル分析はRFM分析の簡易版としても用いられます。デシル分析により、「ランク1～4までの4グループで総売上の90％以上を占める」というように、優良顧客と売上の位置づけを知ることができ、売上を伸ばすためのマーケティング施策の方向性の指針となります。CTB分析CTB分析とは、商品にフォーカスした分析方法です。商品の「Category（カテゴリ）」「Taste（テイスト）」「Brand（ブランド）」の3つの指標によって顧客を分類します。Categoryとは、「食品」「衣料品」のような大分類、「メンズファッション」「子ども服」のような中分類、「靴下」「Tシャツ」のような小分類などをいいます。Tasteは色合い・デザイン性など、ブランドはメーカー名・ブランド名・キャラクターなどが指標となります。それぞれの項目による分類を総合的に評価して、一定の消費性向をもつ顧客グループを見つけ出したり、今後売れる商品の推測に役立てたりします。顧客分析にはほかに、ターゲットを定める「STP分析」があります。「LTV」も優良顧客を知る指標として用いられます。それぞれ、以下の記事を参照してください。参考記事：「STP」「AIDMA」など、知っておきたいマーケティング分析手法や考え方を一挙に紹介LTVとは？BtoBマーケティングにおけるLTVの重要性と施策を解説RFM分析の目的RFM分析の目的として、以下が挙げられます。顧客満足度やLTVを向上させるRFM分析により企業が顧客を深く理解し、顧客の一人ひとりに対して最適なコミュニケーションをはかることで、顧客満足度を向上させ、LTV最大化をすることができます。優良顧客に対しては特別なキャンペーン案内などロイヤルカスタマーへの引き上げ施策、休眠顧客に対してはアンケートを実施して離脱理由をすくい上げて対応改善などを行います。マーケティング施策の選択と集中を実現限られたリソースを効率よく配分してマーケティング施策を効率よく進めることができます。マスマーケティングではなく1to1マーケティングが必要とはいうものの、多数の顧客に対して一人ずつに個別最適化して情報を届けることは困難です。そこで傾向が似ている顧客をグルーピングして、グループごとに施策を実施します。RFM分析により、マーケティング施策の選択と集中が可能です。RFM分析の実践方法RFM分析の具体的な進め方について解説します。RFM分析により、顧客についてわかることRFM分析を用いて、以下のような顧客グループを見つけ出すことができます。優良顧客　　R:高　F:高　M:高R・F・Mすべての指標で高い数値を示すのが優良顧客です。企業にとって最も重視すべき顧客グループであり、優良顧客グループのなかの一部は「ロイヤルカスタマー」と言えます。安定顧客　　R:中　F:中　M:中R・F・Mすべての指標で中くらいの数値を示すグループは安定顧客です。安定顧客を優良顧客へと引き上げる施策が有効です。休眠顧客　　R:低　F:中～高　M:中～高RとMが中以上、Rの数値が低い場合は、過去には安定顧客または優良顧客だったが最近購買をしなくなっている休眠顧客のグループです。おそらく競合他社へスイッチしていると推測できます。新規顧客　　R:高　F:低　M:ALLRが高くFが低いのは新規顧客です。常に一定数の新規顧客を取り込むことも重要です。上記よりさらに細かく「新規優良顧客」「ロイヤルカスタマー」「非優良顧客」などにグループ分けする場合もあります。RFM分析の進め方RFM分析の手順は以下の通りです。（1）課題を特定し仮説を立てるまず解決したい自社の課題を特定し、仮説を用意します。仮説はたとえば「売上が伸び悩んでいるのはリピーターが減ってきているからと推測される。リピート需要を増やす必要がある」などです。（2）顧客データを収集する一定期間の顧客の購買データを収集します。SFAやCRMに履歴が蓄積されていればそのまま利用できますが、必要に応じて分析の精度を高めるためのデータクレンジングも行います。参考記事データクレンジングとは？マーケティング施策成功のために欠かせないデータクレンジングの手順（3）ランク分けの基準を決める対象は「過去1年間」などで設定し、R・F・Mそれぞれについて、ランク分けの基準値を決めます。それぞれ5段階に分けることが一般的です。スピーディに分析したいときや母数が少ない時には3～4段階に分類することもあります。RFM分析のランク分けの例RecencyFrequencyMonetaryランク11週間以内20回以上10万円以上ランク21か月以内12回以上5万円以上ランク33か月以内6回以上1万円以上ランク4半年以内2回以上5000円以上ランク51年以内1回のみ5000円未満3つの指標を5段階に分けると組み合わせは125通りになりますが、それを前述したような顧客グループにあてはめます。たとえば以下のように定めます。RFM分析のランク分けの例優良顧客R・F・Mすべてがランク1安定顧客R・F・Mすべてがランク1～3の範囲内、ただし優良顧客以外休眠顧客R:ランク4～5　F:ランク4～5新規顧客R:ランク1～2　F:ランク4～5（4）ルールにしたがって顧客を分類し、分析するルールに基づいて顧客をグループ分けすると、過去1年間の安定顧客・優良顧客・休眠顧客・新規顧客がそれぞれどの程度の割合を占めているかがわかります。（5）RFM分析の結果に基づきマーケティング施策の方針を決める各顧客グループに対してとるべき施策の方針を定めます。休眠顧客に対しては、呼び戻しが期待できる施策を実施して、リピート購入を促す安定顧客に対しては、継続利用を促す施策を実施する新規顧客に対しては、安定顧客や優良顧客をめざし、まずリピート購入を促すといったマーケティング施策の対象と方向性が決まります。休眠顧客、安定顧客、新規顧客のそれぞれに対して、当初立てた仮説にもとづきFを高める各種のマーケティング施策を実施することで、仮説を検証し、売上拡大をはかることができます。RFM分析の注意点とはRFM分析は有効な顧客分析手法のひとつですが、限界もあります。以下のような注意点があります。基準値の設定のしかたにより結果がちがってくる場合がある前述した「ランク分け」の部分では担当者が任意の基準値を決めます。たとえば、ECサイトで「1万円以上の購入で送料無料」だった場合は1万円以上というランクでＭが高くなります。また、「毎年1回だけ必ず利用」という顧客は、対象が1年間の場合はFのランクは低くなります。こうした傾向をふまえたランク分け設定をすることで、より有効な分析結果が得られます。隠れた優良顧客を見落とす可能性があるR・F・Mすべてが低い数値の顧客は施策対象から外れますが、そのなかに未来の優良顧客が含まれている可能性はゼロではありません。見落としをピックアップするために他の方法によっても顧客を理解する必要があります。高額の商品やサービスには向いていない車・住宅・保険商品などは、一般的な購入頻度は年に1度以下です。このようなFが低い商品やサービスについては、RFM分析は不向きです。RFM分析は単価が低く年間購入頻度が高い、BtoCの商品を提供するECサイト、飲食サービス業などに向いています。データが十分にそろわない場合は分析が難しい十分なデータの量と品質がそろっていないと有効なRFM分析が困難です。会員登録なしの現金決済が多い小売業などではFの数値が正しく収集できない場合もあります。購入商品の情報が反映されないRFM分析では「何を購入したか」という情報は分析対象になっていません。顧客がどんな商品を購入したか、なぜその商品が好まれるかなどを知るには他の分析が必要です。時系列の行動が反映されないRFM分析は一時点における分析なので、年間のどの時点のデータかによって結果に違いが出ます。たとえば季節性の高い子ども用品、贈答品などに注意が必要です。また、一顧客が時系列でいつ購買行動をしたかについても、別の顧客分析が必要です。RFM分析をマーケティング施策に活用RFM分析に商品データを追加するRFMC分析やRFM-D分析、RFM分析の活用事例について紹介します。RFM分析の応用RFM分析の応用として、対象外となっている要素を追加してさらに分析を進めることがあります。一例として以下があります。RFMC分析RFM分析に商品情報であるC（Category、カテゴリ）を組み合わせる分析方法です。RFM分析の結果得られた結果を商品の分類でさらにグループ分けし、詳細な傾向をつかみます。似た方法として、RFM分析にI（Item、アイテム）を追加するMRFI分析もあります。RFM-D分析実店舗の顧客分析などに用いられる、地域の情報を組み合わせるRFM-D分析という方法もあります。DはDistance（距離）のことです。RFM-D分析により、近距離に住む潜在顧客の掘り起こし、遠距離に住む顧客に特化した施策などを実施できます。RFM分析の活用事例RFM分析の活用事例をご紹介します。化粧品メーカーX社の事例通販事業部門において、会員に対してコストをかけたDMやカタログの送付により売上を伸ばしてきましたが、販促の費用がかかるため利益を圧迫していました。RFM分析を実施し、以下のような改善をはかりました。R・F・Mがともに高い優良/安定顧客と、ともに低い休眠顧客とに二分されている優良顧客と休眠顧客に対して、同じ内容のDMを頻繁に送付していた↓優良顧客に送付するDMを減らし、休眠顧客には呼び戻し効果のあるマーケティング施策を実施することにより、販促コストを下げ、かつ売上を伸ばすことができた菓子メーカーY社の事例自社のWebサイトおよび大手通販サイトで菓子を販売している同社では優良顧客を増やしていくための施策を検討するにあたり、CRMデータをもとにRFM分析を実施しました。全体を「育成顧客」「一般顧客」「優良顧客」の3つに分類「一般顧客」とは年間購入回数が1回の顧客で、全体の7割を占める「優良顧客」は季節ごとの利用が多い↓高LTVの一般顧客に対して、購入頻度を上げるようなマーケティング施策を実施優良顧客に対してはロイヤリティ向上施策を実施まとめ本稿のポイントは以下の4点です。1.RFM分析は顧客分析のひとつで、「優良顧客」「休眠顧客」などに顧客を分類し、それぞれのグループに対して適切なマーケティング施策を実施するのに役立ちます。2.RFM分析ではR・F・Mそれぞれについて5段階のランクを設定し分類することが一般的です。そのうえで、顧客グループを見つけ出します。3.RFM分析では「何を購入したか」がわからないですが、FRMC分析やその他の分析方法との組み合わせでより詳細な顧客分析が可能です。最後に、シャノンのマーケティングオートメーションでは、データの一元管理による効率的なリード獲得とナーチャリングが可能です。また、シャノンコンテンツアシスタントでは、主にセミナー集客メールのタイトルと内容、記事集客メールのタイトルと内容、記事本文の生成が可能です。⇒マーケティング専用生成AIクラウドのサービスサイトはこちら