RFM分析とは?使い方からメリット・デメリットまで詳しく解説

こんにちは、CCCマーケティングの営業担当です。

今回は、マーケティングを行う上で活用されることが多い分析方法の「RFM分析」について解説します。

「RFM分析を行いたいが、どのようなものなのかわからない」「実践することで期待できるメリットや注意すべきデメリットについて知りたい」といった方のために、RFM分析とは何か、どのように活用すれば良いのかについてご紹介します。

【目次】
▼RFM分析の意味と内容
▼RFM分析で得られる効果
▼RFM分析の使い方
▼RFM分析の顧客の分け方
▼RFM分析のメリット・デメリット
▼RFM分析には限界がある?



RFM分析の意味と内容

RFM分析とは、3つの指標であるRecency(いつ購入したか)、Frequency(どの程度の頻度で購入しているか)、Monetary(Monetary Value:いくら購入したか)の頭文字を取った分析法です。この3つの指標を用いて顧客をグループ分けすることにより、消費者一人ひとりに合わせた販売戦略を実施できるようになります。各指標の詳細は以下の通りです。
 

Recency(いつ購入したか)

直近の購入日のことをいいます。
例えば、5年前に商品を購入してくれた顧客よりも、3日前に商品を購入してくれた顧客の方が優良な顧客だといえます。そのため、前回の購入が1週間以内であればランクA、1ヶ月以内であればランクBといった形でグループ分類して分析を行いましょう。
 

Frequency(どの程度の頻度で購入しているか)

どのくらいの頻度で商品を購入しているかに関する項目です。
繰り返し商品を購入してくれている顧客はその商品や会社のファンである可能性が高いため、購入頻度が高い方は優良顧客だと判断できます。反対に、購入頻度が低い顧客は商品や会社に対して何らかの不満を持っている可能性が高いため、こちらについても分析が必要です。

分類する際には、これまでに30回以上購入している顧客ならランクA、20回以上ならランクBのように分類を行います。
 

Monetary(いくら購入したか)

これまでに顧客が支払った金額の合計を指します。
当然ながら、購入金額が高い方の方が優良顧客だといえるでしょう。過去に合計30万円以上の購入歴があればランクA、25万円以上ならランクBのような分類をして分析を行っていきます。

 

RFM分析で得られる効果

RFM分析を行うことにより、高度な顧客分析が可能です。
売り上げアップを目指すためには、より正確に顧客の分析を行う必要があります。

RFM分析では、3つの指標となるRecency、Frequency、Monetaryからそれぞれ顧客を詳しく分類して分析することができるため、最適なマーケティング施策を講じる際に役立ちます。

いろいろなマーケティングを行っているけれど思うような効果が出せていないと感じている場合、ターゲットのニーズに合わない形でマーケティングを実践している可能性があるので、現在行っている方法が正しいか判断するのに役立てるとよいでしょう。

 

RFM分析の使い方

RFM分析は以下のような手順で進めていきます。

1.課題を解決するための仮説を立てる
2.必要なデータを収集する
3.データの分析を行う
4.分析結果に合わせたマーケティング施策の企画と実践
5.結果を振り返り改善する

 

1.課題を解決するための仮説を立てる

分析を始める前に、何に問題がありRFM分析を行おうとしているのか明確にしておく必要があります。
売り上げが伸びていないことに問題を感じているのか、客足が遠のいていることに問題を感じているのかでは重視しなければならない指標が変わるからです。

仮説を立てる際には「新商品は20代をターゲットにして開発したものの反応が悪い、実は30代をメインターゲットにしたほうが売れるのではないか?」といった問題点と仮説を立てたうえで分析を進めていきます。
 

2.必要なデータを収集する

RFM分析で解決すべき問題が明確になったら、次は分析のために必要なデータを集めます。

基本は前述したRecency、Frequency、Monetaryといった3つの項目に関するデータを集めることになるのですが、先に立てた仮説を検証するために他にも必要になるデータがあればそれも同時に集めます。場合によっては顧客にアンケートなどを行い、さらなるデータ収集を行った方が効果的なケースもあります。
 

3.データの分析を行う

収集したデータの分析を行います。なお、顧客のグループ分けについては後述するので、そちらを参考にしてください。
 

4.分析結果に合わせたマーケティング施策の企画と実践

RFM分析でグループ分類を行ったら、そのグループごとに最も効果的と思われるマーケティング施策を企画します。例として、Recency、Frequency、Monetaryという3つの項目があるのですが、これを5つのランクで分けた場合「5×5×5」になるため、全部で125個のグループになります。

すべてのグループに合わせたマーケティングを考えるのは非常に難しいです。そのため、最も効果が高いと思われるグループや、効果を出したいと考えているグループを重視してマーケティング施策の企画を考え、実践していきましょう。
 

5.結果を振り返り改善する

RFM分析は一度行って終わりにするのではなく、その結果をもとに改善点を探し、PDCAサイクルを回していくことで、より高い効果を発揮する分析方法です。

また、何度か行っていると結果が少しずつ変わってくることもあるので、そういった変化も参考にしながら今後のマーケティングに役立てていくことになります。

 

RFM分析の顧客の分け方

RFM分析で最も重要になるグループ分けの方法について解説します。いろいろな方法があるのですが、「Recency:いつ購入したか」、「Frequency:どの程度の頻度で購入しているか」、「Monetary:いくら購入したか」の3つの項目をそれぞれ3~5つのグループに分けていく方法が一般的です。

3~5つのグループ分けについては、ランクA、ランクBと分けるのも良いですし、新規顧客、優良顧客などに分けるのも良いでしょう。RFM分析は主に自社にとって優良顧客であるか否かを判断する際に使われるため、自社にとってわかりやすい分類にしましょう。

基本的に顧客のグループ分けを手作業で行っていくのは非常に難しいです。小規模であればExcelなどで対応することも可能ではありますが、ある程度の規模のデータ収集・解析を行おうと考えた場合には、システム化をおすすめします。
 

グループを分けたあとの具体的なマーケティング例

グループ分けをしたら、それぞれのグループに合わせたマーケティングを実施します。
以下のようなマーケティング方法が一例です。

例えば、Frequency(どの程度の頻度で購入しているか)は高くないものの、Monetary(いくら購入したか)が高い顧客はそれほど購入の頻度が高くないけれど1回に購入する金額が多いということになります。そのため、よりまとめ買いに適した方法で商品を販売することによりMonetary(いくら購入したか)向上が期待できるでしょう。

また、Monetary(いくら購入したか)は低いもののRecency(いつ購入したか)とFrequency(どの程度の頻度で購入しているか)で評価が高い顧客は、お得感があるものを求めている可能性が高いです。セールのお知らせなどをお届けすることにより売上の向上が期待できます。

 

RFM分析のメリット・デメリット

RFM分析のメリット、デメリットは以下の通りです。
 

メリット

最も大きなメリットとして挙げられるのが、細かく顧客をグループ分けすることにより、具体的な分析が可能になる点です。そのため、ターゲットに響きやすい施策を考えやすくなります。

例えば、Monetaryが低い顧客に対してDMで高級な商品のお知らせを送ったとしても高い効果は期待できません。それよりもお得なセール情報などを送った方が高い効果が期待できます。
このように、すべての顧客に対して同じマーケティングを行っても効果は期待できませんが、具体的にどの顧客に対してどのようなアプローチをしていけば良いのか検討する際にもRFM分析が役立ちます。

また、効率の良いマーケティングを行いたいと考えた場合にも役立つ方法です。
実際にRFM分析を行ってみると、Recency、Frequency、Monetaryのすべてが低い顧客がいることが判明します。購買意欲が低く、期待できる商品購入額も少ない顧客といえるので、こういったターゲットを除外してより売り上げ向上につなげられそうな顧客に集中したマーケティングを行うことで効率よく売り上げ向上を目指すことができるでしょう。

ただし、この点についてはデメリットや注意すべきポイントも多いため、後述します。
 

デメリット

RFM分析は、ただ顧客のグループ分けを行うだけで売り上げ向上が狙える方法ではないため、グループを分けたあとは具体的な分析と売り上げを向上させるための仮説に基づいた施策が必要です。

例えば、あらかじめ立てておいた仮説が外れていて、的外れなデータ収集や分析を行ってしまった場合、RFM分析を行ったとしても売り上げ向上に繋がらない可能性があります。
また、顧客に対し収集済みのデータを用いて分析を行っていく方法であるため、まだ商品を購入したりサービスを利用したりしたことがない見込み客への効果的なマーケティングについてはなかなか難しい部分があります。

他にも、細かく顧客のグループ分けを行った方がよりそのグループに響きやすいマーケティングを考えることはできますが、グループ分けが複雑になると分析にも時間がかかってしまう点がデメリットになりますので注意が必要です。

 

RFM分析には限界がある?

RFM分析は顧客の情報について分析したり、整理したりする際に役立つ方法であることは間違いありません。ですが、万能な分析方法ではないため、注意しなければならないポイントをおさえておく事が重要です。

RFM分析は、購買頻度や購入額の大きい優良顧客を判断するのに適している方法です。しかし、分析の結果、優良顧客とは判断されなかった顧客の中にも、優良顧客と判断できるような人が含まれている可能性があります。

例えば、毎年7月半ばに必ず自社から暑中見舞いの品を購入してくれる顧客がいるとしましょう。何年も継続して購入をしてくれる顧客です。しかし、仮に翌年の7月頭に1年分のRFM分析を行った場合、この顧客が最後に商品を購入したのは1年近く前であり、購入は年に1回のみなので、優良顧客とは判断されません。

その結果、購入意欲が低い顧客と判断してEメールやDMなどのフォローアップの対象から外してしまうと結果的に顧客が離れてしまう結果に繋がる恐れがあるのです。
また、RFM分析では顧客が何を購入したのかを分析することができません。例えば一度購入したら半年ほど買い換える必要がないものを購入した顧客がいたとします。

この場合、RFM分析では購入頻度が低くなることから優良顧客とは判断されず、フォローアップ対象外と判断してしまうことがありますが、言い換えれば半年で買い替えが必要になる商品を購入したことがわかっていれば、買い替えが必要になる時期にDMを送るなどすることにより商品の購入につなげることが可能です。

同じく、前述した毎年暑中見舞いの品を購入してくれる顧客には、4月や5月などにその年のおすすめの暑中見舞い関連品をDMなどでお知らせすることにより効果的なフォローアップができるでしょう。

これを実現するためには、RFM分析だけでなく、複数の分析方法を取り入れていくことが重要だといえます。
特に、RFM分析のほかに顧客が何を購入したのか判断できる分析を組み合わせると、いつ頃フォローアップするのが効果的か見えてきます。

 

RFM分析をマーケティングに役立てよう

RFM分析の特徴や実践方法、メリットなどについてご紹介しました。
分析の結果に合わせて最適なマーケティングやフォローアップを行うことにより顧客の購入頻度や購入額を向上させる効果が期待できるので、顧客の育成に繋がります。
しかし、解説したようにRFM分析だけを用いた分析には限界があり、完璧ではありません。

RFM分析と組み合わせて効果的なデータを活用した分析を行いたいと考えているのであれば、CCCマーケティングにご相談ください。
CCCマーケティングではT会員約7,000万人の購買・行動データを用いたマーケティングサポートをしています。

「誰が」「いつ」「どこで」に加え、「何を」「どのくらい」購入したのかといったデータも保有しており、RFM分析だけでは実現できない新規顧客獲得のための取り組みもご支援可能です。

さらに、T会員へのDM発送やメール配信、サンプリングや店頭プロモーションなど各種サービスと組み合わせてより効果的なマーケティング施策もご用意しています。ぜひ一度CCCマーケティングのデータを活用したマーケティングをご検討ください。

 

※CCCマーケティングでは、セキュリティ上厳重に管理された環境のもと、個人を特定できない状態でマーケティング分析を行っております。

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