RFM分析とは?概要から手順まで徹底解説

マーケティング

Sprocket編集部

RFM分析とは?概要から手順まで徹底解説

RFM分析は、売り上げを上げるために欠かせない顧客分析手法の1つです。REM分析に類似している分析方法もいくつかあるため、混同してしまいがちです。そこで今回は、マーケティングの基本とされるRFM分析について、基本情報から手順、活用すべきシーンについて徹底的に解説していきます。

RFM分析とは?

RFM分析とは、マーケティングの基本となる顧客分析手法の1つです。顧客を以下の3つの指標でグループ分けし、ランクづけすることで分析を行っていきます。

  1. Recency(最近の購入日)
  2. Frequency(来店頻度)
  3. Monetary(購入金額ボリューム)

この3つの指標を高いスコアで満たす顧客は「自社の優良顧客」といえます。RFM分析を使って分析された結果をもとに、どうすれば顧客が高いスコアを満たすことができるのか考えられ、経営戦略に落とし込んでいくことができます。

RFM分析は、数ある顧客分析の手法のなかでも有効性が高いことから、多くの企業に取り入れられています。

RFM分析の3要素

RFM分析の最終目的として「LTVの最大化」が挙げられます。LTV(Life Time Value:顧客生涯価値)とは、顧客が自社のサービスに興味を持ってから、生涯を通じて得られる利益のことです。

LTVを最大化するためにも、RFM分析を使った顧客のグループ分けは欠かせないと考えられています。RFM分析の3つの指標について詳しく見ていきましょう。

Recency(リセンシー):最新購買日

「Recency」では、最新購入日を基準に顧客をグループ分けします。各顧客の最新購入日を調べ、最近購入した顧客は高スコア、最近購入していない顧客を低スコアとして分類する方法です。

Frequency(フリークエンシー):購買頻度

「Frequency」では、購入頻度(リピート率)によって顧客をグループ分けしていきます。各顧客の購入回数を調べ、回数が多い顧客を高スコア、回数が少ない顧客を低スコアとして分類する方法です。

Monetary(マネタリー):購買金額

「Monetary」は、各顧客のこれまでの購入金額をもとに、グループ分けしていきます。購買金額の高い顧客を高スコア、購買金額の低い顧客を低スコアとして分類する方法です。

デシル分析との違い

RFM分析と混同されがちな手法の1つが「デシル分析」です。デシル分析は、全顧客の購買データをもとにして、購入金額の高い順に顧客を10のランクに分けて、それぞれのランクの購入比率や、売上構成比率を分析するものです。

その比率によって売上に貢献している顧客を見つけられるのがメリットで、販売促進活動の費用対効果の改善など、自社の課題発見につながります。

デシル分析がRFM分析と異なるのは「Recency(リセンシー):最新購買日」という概念がないことです。指標が「購入金額」1つだけのため、分析も簡単に行うことができます。

ABC分析との違い

「ABC分析」も、RFM分析と混同されがちな手法です。ABC分析とは、重点分析とも呼ばれ、重視するポイントを絞って優先度を決めていく手法です。

顧客や商品に対して重要度や優先度を決めることでそれぞれのグループを最適化し、理想的な在庫管理や得意先管理・品質管理を実現できます。そのため、売上に貢献している顧客や商品グループを重要視し、そのグループへ向けたアプローチを展開できるのです。

RFM分析を活用するシーンとは

RFM分析は、主に3つのシーンで活用されています。

顧客や購入商品の情報が少ないとき

RFM分析は、顧客の個人情報や購入した商品名といった詳しい情報がなくても分析できます。担当者にデータ分析の知識がなくても取り入れやすいことから、マーケティング手法の基本と言われているのです。

顧客の状態を把握し、経営戦略に反映させたいとき

RFM分析によって顧客の状態を把握し、経営戦略に反映できるのがメリットです。例えば、自社の売上が増減した場合にも、RFM分析を使って掘り下げて探れば「顧客が高頻度で高価格な商品を購入している」「リピーターの顧客が増えている」「メディアに取り上げられたため、新規顧客が増えている」など顧客の状態を把握でき、今後の経営に役立てることができるます。

自社に適したマーケティング施策を行いたいとき

RFM分析を行うことで、ムダがなく効率のよいアプローチができのもメリットです。例えば「非優良顧客への無意味なプロモーションの取りやめ」「新規顧客のうち、優良顧客になりそうなグループへのアプローチ」「優良顧客への還元」ができるようになり、自社に適したマーケティング施策が実施できます。

費用や工数面を見直すことにもつながり、会社全体の無駄をなくすことにもつながります。費用対効果をアップさせるためにも、RFM分析をうまく取り入れると良いでしょう。

RFM分析

RFM分析を行うための6つの手順

RFM分析を行うには、6つの手順で進めていきます。それぞれの手順について、詳しく見ていきましょう。

1.仮説を立てる

RFM分析を行う前に、準備段階として現状を把握することが大切です。現状を把握することで自社の課題点を洗い出し、仮説を立てます。ここで洗い出した課題や議論した仮説が、今後の手順に役立つため、非常に重要なステップです。

では、例を挙げて、この手順の進め方を見ていきましょう。

例)商品Aの売上が伸びていないという課題に対して
→「なぜ売れていないのか」「類似商品Bの売上はどうか」といった議論を行い、商品Aが売れていない理由について、仮説を立てていきます。

仮説:リピーターが少ないのではないか、ターゲット設定を見直す必要があるのではないか?

2.データ収集

立てた仮説を検証するために、必要なデータを収集します。仮説の内容に合わせて、データを収集していきましょう。

例)商品Aの売上が伸びない理由→リピーターが少ない・ターゲットが間違っている
→必要なデータは「顧客の購買頻度・購買金額・顧客の属性データ(年齢・職業など)」

3.データ分析

データ収集が完了したら、ツールを使って分析を行います。RFM分析で顧客のグループ分けをするためには、ExcelやRFM分析ツールを使用します。R・F・Mの3つの指標ごとに顧客データを収集し、3〜5つのグループに分けるのがおすすめです。

ランクの分け方は扱う商品や分析を行う目的によっても変わってくるため、自社の状況に合わせて分析しましょう。

4.マーケティング施策を立案

最初に立てた仮説と分析結果をもとに、マーケティング施策を立案します。仮説と分析結果がずれている場合は、新たに仮説を立て直すことが必要です。

ここで注意すべきなのは「別の原因が潜んでいる可能性」です。一見、仮説と分析結果があっているように見えても、別の原因が潜んでいることも考えられます。そのため、多角的な視点で何度も分析を繰り返すことが大切です。

5.マーケティング施策の実施

何度か分析を繰り返しながら、より効果的なマーケティング施策を探ります。

6.効果を検証する

実際に行った施策を長期的に観察しながら、効果を検証することも大切です。顧客データは日々更新されるため、こまめにチェックしながら調整していきましょう。

日々の顧客データを収集するのは工数がかかりますので、効率の良い専門ツールを使うのがおすすめです。

RFM分析のメリットと課題

マーケティングの基本とされているRFM分析ですが、取り入れることでどのようなメリットがあるのか、詳しくまとめました。今後の課題についても触れていますので、ぜひ参考にしてみてください。

RFM分析を取り入れるメリット

RFM分析を取り入れるメリットは主に2つ。「ムダなマーケティング施策を回避できる」と「顧客のランクごとにマーケティング施策を実施できる」です。

RFM分析では、顧客をランクごとにグルーピングするため、各ランクに合わせたマーケティング施策を実施できます。例えば、リピート率が高い顧客と低い顧客ではアプローチする方法を変えた方が効果的なため、指標に合わせたグループ分けは欠かせません。

各ランクの顧客に合ったマーケティング施策を実施することで、工数や費用のムダを省き、費用対効果のアップにもつながります。

RFM分析の課題

RFM分析を行ううえで知っておきたい課題点は「商品によって向いていない場合もある」と「時間に関する持続性がない」、「データ収集に時間と手間がかかりすぎる場合がある」の3点です。

RFM分析は、1.Recency(最近の購入日)2.Frequency(来店頻度)3.Monetary(購入金額ボリューム)という3つの指標でグループ分けするため、例えば下記のような商品によっては分析に向いていない場合も考えられます。

例)不動産、車、保険など

不動産や車のような、数年に1度しか購入しない高額商品は、RFM分析の対象として向いていません。購入頻度が高く、繰り返し購入できる価格帯の商品に対しては、効果を発揮する方法です。

また、時間に関する持続性がないのも課題点といえます。特に注意すべきなのは「季節性の高い商品」の場合です。例えばダウンジャケットの売上を分析する場合、寒くなる前の11月と寒い日が続く1月では、直近の購買日や購入頻度が大きく異なります。RFM分析はある一時点を分析する方法です。そのため、持続性がない点が課題となります。

さらに、データ収集に時間と手間がかかるのも難点です。データの抽出や分析には、多くの工数がかかります。うまく分析ツールを使いながら、コストを抑える工夫が大切です。

RFM分析を応用した手法とは?

RFM分析について、3つの課題点をお伝えしました。この課題点を解消するために生まれたのが、RFM分析を応用した手法です。目的や商品に合わせてRFM分析とうまく併用しましょう。

MRFI、RFMC分析

RFM分析の3つの指標である1.Recency(最近の購入日)2.Frequency(来店頻度)3.Monetary(購入金額ボリューム)に、購入商品情報を追加した分析方法が「MRFI分析」、「RFMC分析」です。

それぞれの分析方法の特徴は以下のとおりです。

あらかじめRFM分析で算出した結果を、アイテム、カテゴリー別に分けることで、より細かい顧客分析ができます。

RFM-D分析

RFM分析の3指標に、「Distance(エリア情報)」を組み合わせたものが「RFM-D分析」です。RFM-D分析では、距離の指標を追加することから、近距離圏の顧客と長距離圏の顧客それぞれへのアプローチを行います。
店舗でのマーケティング戦略に有効な手段です。

デシル分析

デシル分析は、顧客の購買金額のみで分類する分析手法です。分析手順も簡単で、顧客を購入金額順に並べてグループ分けを行います。売上に貢献している顧客がわかりやすくなるぶん、貢献度の高い顧客への効果的なマーケティングを打ち出しやすいのが特徴です。

RFM分析よりも簡単に算出できるため、手軽に顧客の動向を知りたい場合に有効です。

まとめ

改めて一言で述べると、RFM分析とは3つの指標をもとに、顧客をランク分けする分析方法です。それぞれの顧客層に合ったアプローチができ、費用対効果の改善にもつながります。他の分析手法と使い分けながら分析していきましょう。

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