既存顧客を知り、これからとるべき販売戦略を考える

RFM分析とは

RFM分析は、直近の購入日、頻度、金額（Recency, Frequency, Monetary）の頭文字を取った、顧客セグメンテーションにおける一般的な手法の一つです。この手法は、企業が顧客を特定し、それらをグループに分類するのに役立ちます。３C 分析と並んでマーケティング調査の最も基本的なもののひとつです。つまり、どんな会社、事業、商材でも必須の調査です。

R(Recency)：直近の購入からの経過日数。つまり、顧客が最後に商品を購入した日数です。この指標は、顧客の関心度合いを表します。
F(Frequency)：購入頻度。つまり、特定の期間内に顧客が購入した回数です。この指標は、顧客の忠誠度を表します。
M(Monetary)：購入額。つまり、顧客が特定の期間内に支払った金額です。この指標は、顧客の価値を表します。

RFM分析を行うことで、企業はそれぞれの顧客がどのグループに属するかを把握し、それに応じて戦略的なマーケティングアプローチをとることができます。例えば、一定期間内に購入回数が多く、高額商品を購入している顧客は、VIP顧客として特別なプロモーションを提供することができます。

なぜRMF分析が必要なのか

RFM分析は、企業が自社の顧客をより深く理解することができるため、マーケティング活動において非常に重要な役割を果たします。以下にRFM分析の重要性をいくつか説明します。

顧客の購買パターンを理解することができる RFM分析は、顧客の購買パターンを分析することができます。顧客がどの程度の頻度で購入し、どの程度の金額を使っているかを知ることで、顧客の嗜好やニーズを理解することができます。これにより、企業は適切なマーケティング戦略を立てることができます。
顧客のセグメンテーションができる RFM分析は、顧客をセグメンテーションするための有効な手段です。企業は、顧客をRFMスコアに基づいてグループに分類することができ、それぞれのグループに対して異なるマーケティング戦略を立てることができます。例えば、高いRFMスコアを持つ顧客には、製品やサービスのアップセルやクロスセルを行うことができます。
顧客の生涯価値を予測することができる RFM分析は、顧客の生涯価値（LTV）を予測するための有効な手段です。LTVは、顧客が企業にとって将来的にどの程度の価値を提供するかを示します。RFM分析により、企業は、どの顧客が高いLTVを持つかを特定し、それらの顧客に対して優先的な対応を行うことができます。
企業の収益性を向上させることができる RFM分析は、企業が収益性を向上させるための重要な手段です。顧客をセグメンテーションし、それぞれのグループに合わせたマーケティング戦略を立てることで、顧客の購買意欲を高め、企業の収益性を向上させることができます。また、LTVの高い顧客に対しては、長期的な関係を築くことで、企業の収益性を維持・向上させることができます。

特に現代において最も大事な、3番目のLTVを上げるためにどのような施策が必要なのか、アイディアだしから実行に至るまでのプロセスを検討するための基として活用することが可能です。

いつRFM分析をやるべきか

RFM分析は、企業が顧客をより深く理解するために有用な手法であり、以下のようなときに行うことが推奨されます。

新しい顧客を獲得した場合
RFM分析は、新しい顧客を獲得した場合に非常に有効です。新しい顧客についてのデータが限られている場合でも、RFM分析により、その顧客の購買傾向を理解し、適切なマーケティング戦略を立てることができます。
既存の顧客の購買パターンに変化があった場合
RFM分析は、既存の顧客の購買パターンに変化があった場合にも有用です。例えば、ある顧客が以前は高頻度で購入していたが、最近は購入頻度が減っている場合、企業はその顧客を再び獲得するための戦略を立てることができます。
製品やサービスのライフサイクルが終了間近の場合
RFM分析は、製品やサービスのライフサイクルが終了間近の場合にも有用です。RFM分析により、どの顧客が製品やサービスを購入しているかを特定し、それらの顧客に対してアップセルやクロスセルの戦略を立てることができます。
マーケティング戦略の評価が必要な場合
RFM分析は、マーケティング戦略の評価が必要な場合にも有用です。例えば、あるマーケティングキャンペーンを実施した場合、そのキャンペーンによりRFMスコアが上昇したかどうかを分析することができます。また、異なるマーケティング戦略を比較することもできます。

どのようにRFM分析を行うのか

RFM分析は、一般的に以下の手順で行います。

データの収集
まず、顧客の購買データを収集します。購入日、購入金額、購入回数などの情報を収集します。
RFMスコアの算出
次に、RFMスコアを算出します。RFMスコアは、以下の3つの指標から算出されます。

R（Recency）：最近の購入日からの経過日数
F（Frequency）：一定期間内の購入回数
M（Monetary）：一定期間内の購入金額

例えば、最近の購入から30日以内の顧客には5点、31-60日以内の顧客には4点、61-90日以内の顧客には3点、それ以上の顧客には2点、購入回数が5回以上の顧客には5点、4回の顧客には4点、3回の顧客には3点、2回の顧客には2点、1回の顧客には1点、購入金額が10,000円以上の顧客には5点、5,000円以上の顧客には4点、2,500円以上の顧客には3点、1,000円以上の顧客には2点、1,000円未満の顧客には1点というように、それぞれの指標に基づいて点数を割り当てます。

セグメンテーション
RFMスコアに基づいて、顧客をセグメント化します。例えば、Rスコアが高く、FスコアとMスコアが低い顧客は、再購買を促すためにターゲットにすることができます。
アクションの実行
最後に、各セグメントに対して適切なアクションを実行します。例えば、再購買を促すためには、割引クーポンを提供したり、リピート購入を促すためのポイント還元制度を導入することができます。

RFM分析を行うためには、日々顧客の購買データを集めることが必須です。ネットの場合はアナリティクスを使用できますが、リアル店舗であればPOSシステム導入と会員管理のように、購買データと個人を結びつけたデータをとれる仕組みを早急に作りましょう。長年培った感性や勘も有効かつ重要ですが、データに基づいた分析をしたうえで初めてその重要性が高まります。データ×感性で、買ってもらえる仕組みづくりを進めてください。