RFM分析とは?目的や分析手法・活用メリットや具体事例を解説!

記事更新日:2022/11/21

CRM(顧客管理システム)

RFM分析の文字

RFM分析とは、顧客分析手法の一つで、Recency (最近の購入日)、Frequency(来店頻度)、Monetary (購入金額)の指標で顧客のランク付けを行う手法です。本記事では、具体例を交えながら、RFM分析の目的や注意点を紹介します。

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RFM分析とは

マーケティング戦略に欠かせないのが顧客分析です。なかでも「RFM分析」は効果が高い手法として知られており、多くの企業が取り入れています。

RFM分析は、Recency(最近の購入日)、Frequency(来店頻度)、Monetary(購入金額)の3つの指標で顧客の購買行動をランク付けし、グループ分けする分析方法です。

グループごとに最適なマーケティング施策を打ち、購買意欲や購買機会を向上させるために行います。

まずは3つの指標について、ひとつずつ詳しく解説していきます。

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(1)Recency

「Recency」は一番最近の購入日のことです。顧客の商品の購入日を調べて、最近購入している顧客から高いスコアをつけていきます。

数年前によく購入していても、しばらく購入していない顧客は低いスコアのグループに分けられます。

(2)Frequency​​

「Frequency​​」は頻度の指標です。顧客ごとの来店頻度や購入頻度などを、回数の多い顧客から順に高いスコアをつけます。

このスコアが高い顧客は、いわゆるリピーターです。逆にスコアが低い場合は、顧客に適切な商品やサービスを提供できておらず、満足度が低いことが考えられます。

(3)Monetary

「Monetary」は購入金額の指標です。顧客一人ひとりにおける、商品の購入金額の合計を計算し、金額の大きい顧客から高いスコアをつけます。このスコアが高い顧客は、優良顧客だと判断できます。

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RFM分析の目的

顧客分析の目的は、顧客の状態を可視化することで、個別のニーズに合わせたアプローチを行うことにあります。

例えば休眠顧客に優良顧客と同じアプローチをしても、購買意欲アップにつなげるのは困難です。適切なアプローチのためには、まず優良顧客と休眠顧客を見極め、その上で最適なマーケティング手法を選択する必要があります。

RFM分析を行えば、顧客の状態をスコアでシンプルにグループ分けすることが可能です。それぞれの顧客グループのニーズに合った適切なアプローチをすることで、効率的に売上につなげられます。

RFM分析の手法・手順

次にRFM分析の手法・手順をお伝えします。ポイントは、データをただ収集し分類するだけではなく、先に解決したい課題を明確にすることです。

(1)自社の課題や分析期間を定める

RFM分析で最初に必要なことは、自社の課題を明確にすることです。現状を把握し、何が問題かを確認します。例えば、商品の売上を伸ばすためにはどうするべきか、商品を一回限りしか購入してもらえない原因は何かなど、仮説もたてて課題を明確化しましょう。

課題が決まったらデータを収集する期間を定めます。期間は課題に合わせ、過去1年間や昨年の同じ時期などと決定します。

(2)R/M/Fそれぞれの指標の基準を設ける

次に3つの指標のそれぞれに基準をつけます。

例えばR(最近の購入日)なら、1ヶ月以内を一番高いスコアで3ヶ月ごとにランクを分け、F(来店頻度)の指標は、購入回数順に2回増えるごとにランクをつけるなどの基準を設けましょう。

3つの指標は5段階で設定されることが多いですが、自社に合わせて設定して問題ありません。

(3)データを集め指標に合わせて分類する

指標の基準を設けたら、顧客のデータを集めます。データは購入履歴を管理しているシステムや会員カードの情報などから抽出して整理するのが一般的です。3つの指標ごとにランクに合わせて分類します。

(4)データを分析しランク付けを行う

各顧客のデータを定めた基準に基づいてランク付けをします。一般的には、ランクごとに1〜5ポイントを振り分けて点数を付けることが多いです。

R、F、Mの合計ポイントでグループ分けをしたり、どの指標のポイントが高いかなどを分析したりします。

(5)分析結果から改善施策を考える

分析結果と最初に明確にした課題を照らし合わせ、改善策を考えます。「優良顧客にはメルマガを積極的に送る」「M(購入金額)のランクが低い顧客にはセット購入を促す」などそれぞれのグループごとに、課題の改善策を考えていくのです。

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RFM分析を活用した時のメリット

RFM分析の活用には、大きく2つのメリットがあります。詳しく確認していきましょう。

(1)顧客に合わせたマーケティング施策ができる

1つめのメリットは優良顧客や休眠顧客、離脱顧客などグループ分けをすることで、顧客の属性が可視化されることです。属性が可視化できれば、それぞれの顧客のニーズも分かりやすくなります。

ニーズが把握できれば、グループごとに最適なタイミングでアプローチできるため、施策の効果が出やすくなるのです。

(2)マーケティング施策を効率化できる

RFM分析の活用により、マーケティング施策が効率化できます。顧客にスコアをつけることで、すぐに対応すべき顧客グループが可視化でき、優先順位が明確になるからです。

スコアが低いグループにアプローチをしても、購買に至る可能性が低いため、効率的ではありません。

マーケティングや営業の施策に割けるリソースは限られているので、すぐに効果を出したい場合にはよりスコアの高いグループに重点的にアプローチした方が効率が上がります。

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アパレルショップでのRFM分析事例

ここでは、アパレルショップにおけるRFMの分析事例を考えていきます。取り上げるのはアパレルショップの例ですが、手順や分析方法はどの業界でも共通するので、ぜひ参考にしてください。

(1)顧客ランクをつける

次の顧客を例に、ランクをつけてみます。

  • 2ヶ月前に来店して、1万円の服を1点購入した
  • 過去に2度来店し、その時も1万円の服を購入した(購入合計は2万円)

以下のランク付けに当てはめてスコアを付けてみましょう。

R F M
ランク5(5ポイント) 1週間以内 10回以上 10万円以上
ランク4(4ポイント) 1ヶ月以内 8~9回 5万円以上
ランク3(3ポイント) 3ヶ月以内 6~7回 3万円以上
ランク2(2ポイント) 半年以内 4~5回 1万円以上
ランク1(1ポイント) 1年以内 1~3回 1万円未満

この顧客のRはランク3、Fはランク1、Mはランク2となり、合計スコアは6ポイントです。

(2)データに基準をつける

顧客をグループ分けするときは、基準を明確にする必要があります。例にあげた顧客の合計ポイントは6であり、あまり高い点数ではないため、スコアの高いグループには分類されません。

ただしR(最近の購入日)はランク3であり、これからうまくアプローチをすれば近日中に再度来店する可能性もあります。なにを基準にするか、課題に合わせてデータを分析することが重要です。

(3)データを集める

顧客のデータは一人だけでは足りないため、定めた期間の顧客データをすべて集めます。

部署ごとに顧客データがバラバラに管理されている場合は、データの収集や精査に手間がかかることがあります。そのため、できる限りデータを一元管理することが理想です。

(4)データを統合する

データを収集したらそれらを統合します。顧客のIDや氏名から連絡先、購入した商品の傾向など、顧客ごとに紐付いているデータをまとめましょう。データは重複などもあるため、この段階でひとつにまとめます。

RFM分析の欠点

RFM分析はマーケティングに有効な手法ですが、欠点もあります。最大限に活用するためにも、気を付けるべき点を確認しておきましょう。

(1)購入頻度が低い商品には適さない

RFM分析は、購入頻度が高い商品のマーケティングで特に効果が出ます。購入頻度や購入の総金額などが指標になるため、繰り返し購入してもらえる価格帯の商品でなければ、分析が難しいのです。

そのため、頻繁に買い換えを行わない、不動産や車などの高額商品にはあまり適していません。

(2)一時点での顧客分析であり継続性がない

RFM分析は、長期的な観点の顧客分析方法ではなく、ある時点を取り出して分析する手法です。

例えば子ども服の場合、子どもが成長すると顧客が商品を購入する機会はなくなります。このように、時間の経過によって顧客の置かれた状況が変化したり、顧客自体が入れ替わったりするケースもあるのです。

分析結果は継続性がないため、その時点での最適なアプローチ方法がずっと効果的であるとは限らないことを理解しておきましょう。

(3)何を買ったのかが考慮されない

RFM分析では、「何を購入したか」という商品自体は考慮されません。そのため、コートや水着など、季節性のある商品を販売している場合は、分析を行う期間を厳密にするなど気を付ける必要があります。

(4)複雑で費用対効果が悪いケースがある

RFM分析を行うには、一定期間の膨大なデータが必要です。そのデータの抽出や分析、精査には多くの手間や時間がかかってしまいます。

特にデータが各部署にバラバラに管理されている場合は、データの統合に多大なコストがかかってしまうこともあるのです。

そのため、自社に分析を行える環境が整っているか、RFM分析を行うことで十分な費用対効果が得られるかなどを確認してから始める必要があります。

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RFM分析に他情報を組み合わせる応用方法

前述したRFM分析の欠点を補うために、他情報を組み合わせて応用する分析方法もあります。ここでは次の4つを紹介します。

  • MRFI(マーフィー)分析
  • RFMC分析
  • RFM-D分析
  • デシル分析

1.購入商品情報

・MRFI(マーフィー)分析

RFM分析に「Item(商品)」の指標を加えたものです。RFM分析のランク付けを購入商品別に行えるため、リピーターを増やしたい商品に向いている分析方法です。

・RFMC分析

RFM分析に「Category(カテゴリー)」の指標を加えた分析方法です。個別商品ではなくカテゴリー分けして顧客をランク付けします。どのカテゴリーの商品が伸びているかなども可視化でき、より顧客に合ったアプローチ施策が可能です。

また、カテゴリーを顧客の「属性」としてとらえ、年齢や性別などの情報とともに分類するやり方もあります。

2.エリア情報

・RFM-D分析

RFM分析に「Distance(距離)」を加えた分析手法です。近距離圏の顧客と、遠距離圏の顧客のニーズや行動の違いなどを分析することができます。

RFM-D分析は、遠方から来店してもらえる理由を分析する時などに有効な手法です。特に店舗の品揃えや、競合他社との差別化を図ることに活用されます。遠方からでもわざわざ来てもらえる、よりユニークで魅力ある店舗にすることで売上向上を狙います。

3.購入金額

・デシル分析

デシル分析は、購入金額で顧客をランク付けする方法です。RFM分析のM(購入金額)のみに絞った手法で、RFM分析の簡易版と言えます。

ランク付けは金額ごとに10段階に分けるやり方が一般的です。「デシル」とはラテン語の「10分の1」という意味です。

ただし、デシル分析は購入金額のみの指標なので、過去に一度だけ高額商品を購入していてその後購入がない顧客も、売上貢献度の高いグループに分類されてしまうこともあります。より詳細に分析したい場合は、RFM分析と組み合わせて活用すると良いでしょう。

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RFM分析を活用してLTVを最大化させよう

RFM分析を行うことで、顧客ごとに最適なアプローチが可能です。これによりLTV(顧客生涯価値)の最大化が図れ、売上向上が期待できます。

顧客情報の分析はマーケティングの基本です。RFM分析を活用し、優良顧客を増やして利益アップを目指しましょう。

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