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2019.09.11

RFM分析とは何か?RFM分析の効果を最大化するポイントも解説!

マーケティング領域において、様々な顧客分析の手法が登場していますが、「RFM分析」も有効な手法として注目が集まっています。実際にRFM分析を使って、自社のマーケティング活動を分析し、施策に役立てている企業や組織も多いのではないでしょうか。そこで今回は、そもそもRFM分析とは何か、またRFM分析の効果を最大化させるためにはどのようなポイントがあるのかを解説していきます。より質の高い顧客分析を行うための手段として、是非参考にしてください。

1.RFM分析とは何か?

 まずは、そもそもRFM分析とは何か、という部分から解説していきます。RFM分析とは顧客分析手法の1つであり、3つの指標を用いて顧客をグループ分けする考え方のことを言います。

 顧客をグループ分けすることで、グループごとに効果的なアプローチをすることができます。これは企業や組織にとっても大きなメリットであり、売上アップに繋げるためのヒントとしても有効です。

1-1 RFM分析の概要

 RFMはそれぞれ英語の頭文字であり、「Recency」、「Frequency」、「Monetary」の3単語から構成されています。それぞれの単語について見ていきましょう。

Recency:直近でいつ買い物をしたのか?(最新購入日)
Frequency:どれくらいの頻度で買い物をするのか?(購入頻度)
Monetary:どれくらいの金額の商品を購入したのか?(累計購入金額)

 それぞれの単語に意味があり、顧客の購買行動をグループ分けするための指標となります。これらの指標を用いて分析をすることで、以下のようなグループ分けをすることも可能です。

①優良顧客
②ロイヤル顧客
③継続顧客
④休眠顧客
⑤新規顧客

 例えば、直近で商品を購入していて、過去に何度も商品を購入しており、累計購入金額も高い顧客は最も高いランクに位置づけることができます。こうした形で、顧客をランク付けしてグループ分けをするのがRFM分析の特徴です。

1-2 RFM分析を行う目的

 RFM分析を行う目的としては、顧客に対してより効率的にアプローチすることで、費用対効果を維持しながら売上を拡大することが挙げられます。

 単純に売上を増やすだけであれば、RFM分析を活用しなくてもそれほど問題ありません。しかし、全ての顧客に対して同じようなアプローチをしていては、無駄な施策やコストが生じる可能性も高まります。

 そうではなく、RFMの3つの指標に基づいて顧客をグループ分けすることで、商品を購入してくれそうな顧客に対して適切なアプローチをかけることで、効率よくマーケティング施策を行うことが出来ます。

 売上拡大や集客につながりそうな顧客に対して優先的に費用と時間を投下することで、企業としての効率的な売上アップに期待できるところがRFM分析の大きなメリットです。

2.RFM分析の活用ステップ

 それでは、具体的なRFM分析の活用ステップについて解説していきます。RFM分析を効果的に活用するためには、1つ1つのステップを意識しつつそれぞれのステップで適切なアクションをする必要があります。

 最終的な意思決定に至るまでのステップが重要となるので、その点を意識しながら理解を深めていきましょう。

2-1 仮説を立てる

 まずは仮説を立てることから始めます。例えば、売上が伸び悩んでいる商品がある場合、「なぜその商品の売上が伸びないのか」について個人や組織で一度議論することが大切です。いきなりRFM分析を始めても、価値のある示唆は出てこないでしょう。実際に発生している事象をもとにして、仮説を立てることが1つ目のステップです。

2-2 必要となるデータの定義

 仮説を立てることができたら、続いては必要となるデータの定義と収集を行います。仮説を立てることで、どのようなデータが必要なのかを検討しやすくなります。

 例えば、最初のステップで「DMを送った顧客の購買価格が低かったのではないか」という仮説を立てた場合、「過去5回分のDM送付顧客の平均購入価格」に関するデータを取得してみようという判断をすることができます。

 仮説があっているかどうかというよりも、必要なデータを収集するためのステップとして仮説を立てることが重要です。必要なデータを収集できたら次のステップへと進んでいきます。

2-3 データの抽出

 2つ目のステップで必要となるデータの定義を行うことができたら、続いてはデータの抽出へ移ります。ここではデータベースにアクセスして、データの抽出を行います。

 基幹システムなどと連携していれば、そのデータベースにアクセスすることで必要なデータをダウンロードすることができます。Excelやスプレッドシートなどでデータの管理を行っている場合は、顧客IDごとに必要な情報を抽出していきましょう。

2-4 数字の集計

 データの抽出を行うことができたら、数字の集計を行います。数字の集計に関してはExcelやスプレッドシートでも十分に対応できます。

 ピボットテーブルを活用すれば、取得したいデータをわかりやすく可視化することができます。テーブルごとのデータを紐づけたい場合は、「vlookup」関数などを使うのも便利です。

 また、BIツールを活用すれば、ビジュアライズされた形で視覚的にも見やすいデータ管理を行うことができるのでおすすめです。

2-5 意思決定

 数字の集計まで終えることができたら、最終的な意思決定を下す段階へと移行します。最初に立てた仮説と実際に集計したデータの整合性が取れていれば、その仮説に基づいた施策を行うことが有効です。

 一方で、仮説と実際のデータの整合性が取れなかった場合は、また新たな仮説をたてる必要があります。いずれにしても、仮説とのずれを確認しつつ、最適だと思える意思決定を行うことが重要です。

 これらのステップは1度で終わりではなく、何度も繰り返すことがポイントです。そうすることで、より適切な形で顧客にアプローチできるようになり、理想とする結果に近づきやすくなります。

3.RFM分析の限界と打開策

 顧客分析手法として重宝されているRFM分析ですが、限界や課題といった面があることも事実です。ここでは、RFM分析の限界に焦点を当てて解説を行っていきます。また、課題や限界に対峙するための打開策も取り上げていきます。

3-1 RFM分析の課題

 RFM分析の課題としては、「時期に関する継続性」を判断することが難しい点が挙げられます。例えば、ベビー用品を購入した顧客について分析する場合、特定の時期に購買頻度や購買金額が高くなることがあります。

 しかし、ある時期を境に何年も商品の購入がないと「離反顧客」と認定されることになります。これは、赤ちゃんの成長に伴ってベビー用品が不要になったことが原因として考えられます。

 子供の成長段階に応じて購入する商品が変わるのは当然のことですが、RFM分析では「何を買ったか」まで対応し切れないことが大きな課題です。RFMの指標と共に「何の商品」まで意識することができると、より効果的にRFM分析を活用できるようになるでしょう。

3-2 長期的な顧客育成

 RFM分析の課題として、長期的な顧客育成がおろそかになりがちという点も挙げることができます。RFM分析では、商品を購入してくれそうな顧客に対してアプローチをかけることが多くなります。

 特定の顧客にDMやカタログなどを発送して、売上拡大を狙うことは全く問題ありません。その一方で、直近では商品を購入してくれそうもない顧客に対するアプローチをおろそかにしていると、長期的に売上拡大を目指すことが難しくなってしまいます。

 この課題をクリアするために、優良顧客以外のグループにも定期的にアプローチをすることが大切です。

3-3 RFM-D分析も有効

 RFM分析をより有効活用するために、RFM-D分析を取り入れることもおすすめです。RFM-D分析のDは「Distance」の「D」で「距離」を意味する英語です。

 つまり、 最新購入日や購買頻度、購入金額と共に、顧客がどこに住んでいるかも分析対象に入れることでより効果的なアプローチをしやすくすることに狙いがあります。

 いわゆるエリアマーケティングに通じる手法でもありますが、商圏の深耕と拡大を目指すことで、継続的な売上アップを狙うことに意義があります。商圏を確認してDMやカタログなどを発送すれば、より効率的な形での売上アップを期待することができます。

4.RFM分析の効果を最大化するポイント

 ここからは、 RFM分析の効果を最大化するポイントについて解説していきます。企業や組織として永続的に発展を続けていくためにも重要なポイントなので、より一層理解を深めて行動へとつなげていきましょう。

4-1 PDCAを回し続ける

 まずは、PDCAを回し続けることがポイントとして挙げられます。 RFM分析は一度行ったら終わりという類のものではありません。例えば、顧客の購買行動に関して、過去1か月分を見るのか、過去3か月分を見るのか、あるいは半年分を見るのかによっても抽出されるデータは異なります。

 それらのデータは日々更新されていくものであり、常に最新のデータを意識しながら最適なアプローチ手法を検討することが求められます。PDCAを回し続けることで、その時点で最善だと思われる施策を実行することが大切です。

4-2 顧客について知る

 RFM分析の効果を最大化するためには、顧客について知ることも重要です。一見当たり前のことのようですが、意外とできていない企業や組織も少なくありません。いわゆる「ペルソナ」の設定を適切に行い、詳細なプロフィールを社員間で共有することで、より効果的なアプローチがしやすくなります。

 顧客のことを深く知ろうという意識を持ちつつ、RFM分析で得られたデータを元に意思決定することがポイントであり、データだけでは十分とは言えません。自社の商品を購入してくれる人の年齢や性別、生活環境や消費嗜好、ライフスタイルや価値観など、人物像を徹底的に考え抜いた上でアプローチをかけることが重要です。

4-3 BIツールの活用も視野に

 RFM分析の効果を最大化させるという意味では、BIツールの活用も視野に入れることがおすすめです。基本的には人の手によって行動したり検討したりすることが多くなりますが、日々のルーティンワークに関しては自動化した方が効率的です。

 データ収集やデータ統合、メルマガ配信やWeb接客など、人手をかけて行うと時間がかかってしまうものについては、ツールを活用することで課題解決につなげることができます。

 RFM分析によってせっかく売上を拡大しても、人件費が高騰してしまっては本末転倒です。人が行う部分とツールに任せる部分を分けて運用することで、より効率的な組織運営につなげていくことが有効です。

5.まとめ

 いつの時代も、顧客により多くの商品を購入してもらって、企業や組織としての売上拡大につなげることは大きな課題です。その課題に向き合うためにRFM分析とは何か理解をして、実際の行動へとつなげることがポイントです。

 顧客について深く分析を行い、PDCAを回し続けることで結果につながる部分も出てきます。RFM分析を通して何度も思考を凝らしながら、少しずつ右肩上がりの状況を作り出していきましょう。

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