rfm分析

【rfm分析】3つの指標で顧客を分類し、効果的なマーケティングを

企業にとって自社の顧客の分析は、利益に関わる重要な活動です。

顧客分析の方法にはいろいろな種類がありますが、rfm分析もその1つです。

今回はrfm分析の具体的な目的ややり方について詳しく紹介します。

「rfm分析を初めて知った」という人でも理解しやすいように基礎から解説するので、記事の最後まで目を通してみましょう。

この記事は、次のような人におすすめの内容です。

  • rfm分析の基本的なポイントを押さえたい人
  • rfm分析を行う目的を知りたい人
  • rfm分析のやり方が気になる人 

rfm分析とは

rfm分析は、企業が顧客を分析するための方法の1つです。

具体的には調査対象の顧客を下記の3つのグループに分けて、それぞれの集団の特徴を分析します。

  • Recency(最新購入日)
  • Frequency(購入頻度)
  • Monetary(累計の購入金額)

rfm分析を分析するときは基準になる期間や日付、金額などを決めた上でグループ分けをして、それぞれに適したマーケティングアプローチを実施することが大切です。

rfm分析の目的とは

rfm分析を行う大きな目的は、販売促進活動の費用対効果をアップさせることです。

顧客を3つのグループに分けてそれぞれの特徴を洗い出すことで、顧客にあったマーケティングアプローチが実現します。

商品やサービスを顧客に購入してもらうための販売促進には、DMやメルマガ、キャンペーンの実施などの方法がありますが、すべての顧客に対して同じマーケティング施策を行っても、効率が悪くなり、販売促進にかける労力や費用が無駄にかかるだけで、コストパフォーマンスは落ちてしまいます。

こうした場合にrfm分析を行うことで、自社の売上アップにつながりそうな顧客に対して優先的に企業の労力や費用を割くことが可能となるのです。

「販売促進活動のコスパを改善したい」という場合は、rfm分析を実施するようにするといいでしょう。

rfm分析の進め方

rfm分析は下表に記載した5つの手順で、分析を進めていきます。

rfm分析

それぞれの項目についてもう少し詳しく内容を見ていきましょう。

基準を設定

rfm分析では、それぞれの指標の基準値を設定することがポイントとなります。

例えば、「R」の基準値であれば、「2.3日以内」「1週間以内」「2週間以内」「1か月以内」などのように設定すると良いでしょう。

自社で扱っている商品やサービス、市場規模などによって、rfm分析の基準値は異なります。

基準値がずれていると分析結果に影響してくるケースもあるので、慎重に設定するようにしましょう。

必要となるデータを定義

続いて、どのようなデータを収集すればrfm分析がスムーズに進むのかを検討していきます。

自社がすでに保有しているデータを加工することで新知見を得られる場合もあるので、一度見返してみることをおすすめします。

特に、データの集計方法や格納場所などが異なるものは注意してチェックすることが大切です。

単体のデータで比較しても見えない場合でも、包括的に内容をまとめることで楽しい情報が手に入る場合もあります。

データ収集

rfm分析に必要なデータを収集していきます。

例えば、会員カードやPOSレジのデータ、ネットショップの購入データなどを集めていきましょう。

このとき、データを一元管理できるシステムがあると後々の分析が楽になります。

システムがあれば、オフラインの情報や他部署への確認などの作業を省略できるようになるので、システムが整っていない場合はこれを機会に導入を検討してみてもいいでしょう。

データ統合

rfm分析のそれぞれの項目ごとに、収集したデータを統合していきます。

データは自由に組み合わせて大丈夫ですが、最初に設定した基準を守って統合していくことが大切です。 

データがまとまったら、表やグラフなどを使って視覚化すると分析結果がハグしやすくなります。

Excelや分析専用のソフト・ツールなどを利用して統合したデータを有効に活用しましょう。

意思決定

rfm分析は、データを収集して結果を出すだけでは意味がありません。

分析結果を元に、顧客のグループに合った最適なマーケティングアプローチを検討した上で実施することが大切です。

このとき、アプローチの優先順位を決めて行動していくことがポイントになります。

自社が持つ課題や解決方法を検討したうえで、タイミングを見て具体的な施策に移していきましょう。 

rfm分析の効果を最大化するには

rfm分析を最大限に活用するためには、できるだけスピーディに分析を完了させて歌え的な施策を講じることが大切です。

具体的には、PDCAサイクルを回し続ける方法がおすすめです。

rfm分析が完了した後も、データは絶えず更新されます。

そのため、企業は常に新しいデータを仕入れて、顧客に合ったマーケティングアプローチをすることが重要になります。

また、自社の顧客についてきちんと理解することもrfm分析の効果を最大化するためのポイントです。

自社の顧客を調査する会社はあっても、なかなか顧客自身について知っている企業は多くありません。

社内でペルソナを設定したり、顧客の人物像を徹底的に洗い出したりなどして最適なマーケティングアプローチを模索していきましょう。

まとめ

rfm分析は、自社にとって最適なマーケティング施策を講じる上で、非常に重要な分析方法です。

販売促進の費用対効果をアップさせたい場合は、今回紹介した内容を参考にrfm分析の実施を検討してみましょう。

初めはうまくいかないかもしれませんが、何度も繰り返しrfm分析を行うことで流れが掴めてくるので諦めずに取り組んでみましょう。

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