マーケティングに欠かせない顧客分析。その中でもRFM分析は、有用な分析法として多くの企業に取り入れられています。
ここではRFM分析の基本的な概要と効率的な分析のやり方、さらにRFM分析に便利なツールまでをご紹介します。
RFM分析とは？
RFM分析とは、顧客データを参照し、顧客の購買行動によってグループ分けを行う顧客分析法です。RFM分析には次の3つの指標があります。
- Recency（最新購買日）
- Frequency（購買頻度）
- Monetary（購買金額）
RFM分析により分類された顧客グループごとに最適なマーケティング施策を考えることで、よりマーケティング効果を高めていきます。最終的にはLTV（顧客生涯価値）を高めることが目的です。
【顧客障害価値とは？】
1人・1社の顧客が、企業にもたらす利益の総額のこと
RFM分析で利用する指標について詳しくみていきましょう。
Recency （最新購買日）
顧客が“直近でいつ”購入したのかを抽出し、時期ごとにグループ分けします。
たとえば1ヶ月で使い切ることを想定した商品の場合、1ヶ月以内に購入した顧客、2ヶ月以内に購入した顧客、3ヶ月以内に購入した顧客……と、グループ分けしていきましょう。
最近購入した顧客の方が、何ヶ月も前に購入した顧客よりも優良顧客とみなされます。
Frequency（購買頻度）
Recency（最新購買日）で1ヶ月以内に購入した顧客でも、もしかしたらそれが初回の購入かもしれません。そこで、より精密に顧客をグループ化するために、購買頻度もチェックし、グループ分けしていきます。
購買頻度が高い顧客が多ければリピーターが多いことになりますが、逆に購買頻度が低ければ、その商品にあまり満足していない顧客が多いことになります。どちらにせよ、より効果的なマーケティング施策を考えるのに役立つデータだと言えるでしょう。
Monetary （購買金額）
顧客の購買履歴から、それぞれの購買金額の総額をチェックしてグループ分けします。
ただ単に総額を計算するのではなく、Recency（最新購買日）やFrequency（購買頻度）と同じ期間に限定して計算しましょう。
購買金額が高いほど優良顧客とみなします。ただしRFM分析の特性上、1回のみの購入で5万円の顧客と5回の購入で5万円の顧客とでは、購買頻度の高い後者の方が優良顧客とみなされることがあります。
RFM分析の課題
RFM分析はあくまで一時点の分析法です。時期が変われば顧客属性も変わり、あまり継続性がありません。
同じ1年間の中でも学生が購入しやすい時期（新年度前や夏休み）、ビジネスマンが購入しやすい時期（ボーナス時期）などがあります。学生とビジネスマンとでは属性もお財布事情も異なり、“ある瞬間の顧客分析”しかできないことが課題です。
またRFM分析では購入した商品・サービスは考慮されません。一度しか購入されない家具・家電や繰り返し購入される日用品を一緒に販売している場合、RFM分析に若干のズレが生じることがあります。
RFM分析のやり方
では、RFM分析はどのように行えば良いのでしょうか？次にRFM分析のやり方を順番に解説します。
1.自社の課題を明確にし、仮説を立てる
分析は次のマーケティング施策を考えるために行うものであって、ゴールではありません。分析をして満足してしまわないように、まずは自社の課題を明確にしましょう。
思うように売り上げが伸びない、リピート率が低いなどの課題があれば、その原因や解決策となる仮説を立てます。
ここでRFM分析が適切かどうかを見極めましょう。場合によってはデシル分析やCTB分析への切り替えも検討します。
2.分析期間と指標の基準を定める
次にRFM分析を行う期間を定め、R・F・Mそれぞれの指標の基準を決めます。このとき、R・F・Mそれぞれ3〜5段階の指標を決めると良いでしょう。以下は一例です。
| R | F | M |
| 14日以内 | 10回以上 | 10万円以上 |
| 1ヶ月以内 | 8〜9回 | 5万〜99,999円 |
| 2ヶ月以内 | 5〜7回 | 1万〜49,999円 |
| 3ヶ月以内 | 2〜4回 | 5000円〜9,999円 |
| 4ヶ月以内 | 1回 | 〜4,999円 |
3.指標に沿って分類する
次は購買履歴を参照し、それぞれの顧客をR・F・Mの指標ごとに分類していきます。
分類ごとにポイント付けをしていくと、この後に格付けしやすくなります。たとえば14日以内の購入なら5ポイント、5〜7回の購入なら3ポイントなど。
購買履歴は顧客データを管理するPOSレジデータやショッピングシステムなどから収集できますが、顧客データが重複している可能性もあるため、事前に整理しておくと良いでしょう。
4.分類したデータから格付けする
次に分類したデータを元に、顧客を格付けしていきます。
わかりやすいのは新規顧客、休眠顧客、安定顧客、優良顧客、ロイヤル顧客の5グループです。ポイントに応じて次のように顧客のランクを分けてみましょう。
- 新規顧客（3ポイント）
- 休眠顧客（3〜5ポイント）
- 安定顧客（6〜10ポイント）
- 優良顧客（11〜14ポイント）
- ロイヤル顧客（15ポイント）
5.ランクごとの分析を行い、マーケティング施策を考える
最後に顧客ランクごとの分析を行い、顧客ランクに応じたマーケティング施策を考えます。ここで最初に考えた課題と仮説を検証し、それらに基づいた施策を考え、実行することが有効です。
ランクごとの分析では購入されやすい商品やリピートにつながらない商品、さらに購入に繋がった時期的な原因など、RFM分析ではカバーしきれない要素も分析してみると良いでしょう。
さまざまな視点から、顧客ランクごとに最適なマーケティング施策を考えてみてください。
RFM分析におすすめのツール・ソフト3選
最後にRFM分析におすすめのツールやソフトをご紹介します。
エクセル／Googleスプレッドシート
RFM分析は要素が多いですが、それほど複雑で難しい分析法ではありません。そのため、エクセルやGoogleスプレッドシートでも分析可能です。
項目にはR・F・Mに加え、顧客を識別できる番号（顧客IDなど）や注文を識別できる番号（注文番号）、注文日や注文金額を入れます。ショッピングシステムなどからダウンロードしたデータを一括で入れると簡単です。
また、分類がスムーズにできるように、関数や並び替えの操作もマスターしておくと良いですね。
やよいの顧客管理
弥生株式会社が提供している「やよいの顧客管理」にはRFM分析の機能が付いています。さまざまな角度から顧客情報を分析し、優良顧客に集中したアプローチが得意です。
RFM分析以外の顧客分析機能もあり、また弥生株式会社が提供する他のソフトウェアとも連携が可能。サポート体制も整っており、操作方法や活用方法を質問できます。
30日間の無料期間もあるので、トライアルを利用してまずは試してみるのも良いでしょう。
参考：https://www.yayoi-kk.co.jp/
BitRFM4
「BitRFM4」は膨大な購買履歴から、たった数分で消費パターンや優良顧客を分析できるソフトです。デシル分析も可能となっています。
さらに細かな条件設定ができたり、顧客をより細かくランク付けできたりと、顧客ごとによりきめ細かい販促を行いたい企業向け。
こちらも30日間の無料体験があるため、まずは試しに利用してみると良いでしょう。
RFM分析は次のマーケティング施策を考えるための分析法
顧客分析はマーケティングの基本。RFM分析により、性質の違う顧客グループを分類でき、それぞれの顧客グループに合わせたマーケティング施策を考えることができます。
顧客グループに合った販促を行うことは、後に顧客満足度やLTVの向上にも繋がるでしょう。
まずはRFM分析を行い、自社にはどんな顧客がいるか、どの顧客グループが多いかなどを明確にしましょう。