RFM分析は顧客分析手法の一つであり、顧客の性質に合わせたマーケティング施策を練るときに役立ちます。

また数ある顧客分析手法の中でも有効性が高いと言われています。

RFM分析という手法があることを知った方の中には、「RFM分析のやり方がわからない」「RFM分析を行うことでどんなメリットが得られる？」とさまざまな疑問を持つ方がいるでしょう。

そこで本記事では、RFM分析の説明をはじめ、分析のやり方、メリットや注意点を紹介します。

他にもどのようなときにRFM分析を行うべきか、RFM分析を失敗しないための施策をいくつか解説するので、はじめてRFM分析を行う方はぜひ参考にしてください。

RFM分析とは

RFM分析とは、Recency（直近購入時期）・Frequency（購入頻度）・Monetary（購入金額）の3つの指標を基に顧客をグループ分けする顧客分析手法です。

Recency（直近購入時期）では、顧客が最後に商品やサービスを購入したのがいつかを算出します。Frequency（購入頻度）では、顧客が今まで商品やサービスを何回購入したのかを調べます。Monetary（購入金額）では、顧客の今までの購入金額の総額を算出します。

Fの数値が低くても、一度で高額の買い物をすればMの数値が高まるでしょう。またFとMの数値が高くても、Rの数値が低ければ、他の競合他社に移ったとも捉えられます。

RFM分析のやり方

RFM分析を行う際、事前に流れを把握しておくとスムーズに分析ができるでしょう。特にマーケティング施策を少しでも早く実行したい方は、RFM分析のやり方を把握しておくことをおすすめします。

ここでは、RFM分析のやり方を5つのステップに分けて解説します。

1.仮説を立てる

RFM分析のデータを集計したり分析したりする前に、まずは仮説を立てましょう。

たとえば、直近購入時期の数値が最も低い休眠顧客グループに、販売促進のための対策を行っているが、「なかなか効果が得られない」「むしろ費用対効果が見合っていない」と感じているとしましょう。

そのとき、「休眠顧客グループへの販促対策は、売り上げよりも費用のほうが上回っているのでは？」などと仮説を立てられます。

このように、なぜ費用対効果が見合っていないと感じるのかなど、原因について仮説を立てておくことで、RFM分析でどの指標に注目すべきか目安にもなります。RFM分析を行う前に立てた仮説は、その都度記憶しておくことが大切です。

2.データを集計する

RFM分析では、直近購入時期・購入頻度・購入金額の3つのデータを集計する必要があります。この3つの情報さえあれば、RFM分析が可能です。

また、3つの情報に加え、商品名や顧客の年齢、居住エリア、性別なども集めると、さらに細かく分析できます。

ただし、顧客情報はプライバシーに関わることなので、個人情報の扱い方には注意しましょう。もし顧客情報を漏れると、会社の信用にも影響してしまいます。

データを集計する際、入力ミスなどの不正確なデータがあれば、その都度修正したりデータを整理したりしましょう。データの修正や整理は、分析内容の精度や分析作業の生産性の向上につながります。

3.データを分析する

データの集計と整理を行ったら、RFM分析を行います。

集めたデータを分析する際、各データをヒストグラムで表すとわかりやすいです。ヒストグラムは、中央値や数値の幅などをひと目で判別できるだけではなく、顧客をグループ分けする際の参考にもなるでしょう。

次にRFM分析で顧客の性質をグループ分けする際の条件や数値の目安を決めましょう。以下のように表でまとめるとわかりやすいです。

各グループの指標の数値は、ヒストグラムから参考にすると良いでしょう。

RFM分析によるグループ分けは、3つ〜5つに分けることをおすすめします。あまり細かくグループ分けしすぎると、扱うデータ量が増えてしまい、手間や時間がかかってしまいます。

4.施策を考えて実行する

RFM分析を行ったら、分析結果を基にマーケティング施策を考えましょう。

ただし施策を考える際、各顧客グループにあったものを考える必要があります。もし評価の高い顧客グループに評価が低い顧客グループ向けの販促対策を行っても、効果が得られないケースがほとんどです。

以下では、優良顧客グループ・優良候補顧客グループ・新規顧客グループ・休眠顧客グループの4つのグループに向けた施策例を紹介します。

1.優良顧客グループの場合

優良顧客グループは、3つの指標の評価点が高いグループを指します。

優良顧客グループには、お得感よりも特別感のあるマーケティング施策を実施すると良いでしょう。たとえば、リピーター限定の商品やサービスをおすすめしたり、限定イベントへ招待したりなど、プレミアム感あふれるサービスがおすすめです。

また優良顧客グループに該当する顧客が、自社商品やサービスをSNSで発信することで、新たな顧客獲得にもつながります。

2.優良顧客候補グループの場合

優良顧客候補グループは、購入頻度を表すFの数値、または購入金額を表すMの数値が高いグループを指します。販促対策などでアプローチすれば、優良顧客グループに分類できる可能性が高いのが特徴です。

一方で、アプローチを行わなかったり、アプローチ方法を間違えたりすると、休眠顧客グループに分類される恐れがあります。

優良顧客候補グループには、より高い頻度で利用してもらえるようなお得な情報を提供すると良いでしょう。たとえば、ポイントカードをすすめたり、複数の商品をセット価格で購入できる企画を提案したりするなど、再度利用したくなるような施策がおすすめです。

また優良顧客候補グループが休眠顧客グループとなると、大きな影響を受けてしまいます。そのため、サービスを提供する前に、アンケートやインタビューなどで、どのようなサービスを受けると嬉しいかなど、リサーチすることもおすすめです。

3.新規顧客グループの場合

新規顧客グループは、購入頻度が1回のみのグループを指します。

新規顧客グループは、これからのアプローチ次第でリピーターとなる可能性があります。そのため、何度も利用したくなるようなサービスを提供すると良いでしょう。

たとえば、2回目の購入が対象のクーポンを配ったりしたり、2回目の購入で割引が適用するサービスを案内したりするなど、2回目の利用を促せるような施策がおすすめです。

また新規顧客グループの定着のために、初回購入後のアフターフォローを強化すると良いでしょう。顧客とのコミュニケーションをする機会を増やすことで、信頼度が向上しリピーターが増加する可能性があります。

4.休眠顧客グループの場合

休眠顧客グループは、直近購入時期を表すRの評価が低いグループを指します。

優良顧客グループから休眠顧客グループになった場合、引っ越しや家族の人数の変化なども理由だと考えられます。その場合は、休眠顧客グループから優良顧客グループになる可能性があり、引っ越し先の最寄り店舗やオンラインサイトから案内を促すと良いでしょう。

新規顧客グループから休眠顧客グループになった割合が多い場合、そもそも商品やサービスの課題が改善されていない恐れがあります。その場合は、商品やサービスの改善とともに、新規顧客グループへのマーケティング施策を強化すると良いでしょう。

ただし、休眠顧客グループを明確にするには、古いデータまで掘り起こさないといけないケースがあり、場合によってはコストがかさんでしまいます。そのため休眠顧客グループへの施策を考案する際、そのときの予算など状況に合わせて対応することをおすすめします。

5.改善点を考える

RFM分析は、データを分析するだけが目的ではありません。マーケティング施策を考案して実行し、改善点を考えるところまでがRFM分析の目的です。

改善点を明確にし、そこからまたマーケティング施策を練って実行することを繰り返すことで、より良いマーケティング施策を実行できると考えられます。

またRFM分析により考案したマーケティング施策を実行する際、あらかじめ検証期間を決めておきましょう。どれくらいで効果が現れたのかを確かめるには、日々変化するデータを毎日確認する必要があります。

RFM分析を活用すべき場面3つ

RFM分析は、さまざまな場面で活用できる顧客分析手法です。

ここでは、RFM分析を活用すべき場面を3つ紹介します。自社企業の課題を解決するためにRFM分析を行うべきかわからない方は、以下で紹介する場面に当てはまるか確認してみましょう。

1.情報量が少ない時

自社企業が抱える課題を解決したいとき、顧客についての情報量が少ない場合にRFM分析をおすすめします。

RFM分析では、直近購入時期・購入頻度・購入金額の3つの情報さえあれば分析ができます。顧客の属性などの情報があればさらに詳しく分析できますが、個人情報漏洩のリスクが高まるでしょう。

また扱う情報量が少ないと分析工程も少ないので、データ分析について専門知識がない方にとってもハードルが低いといえます。そのため自社企業の課題改善のために情報を分析する際には、まずRFM分析からチャレンジしてみると良いでしょう。

2.売上の増減の要因を調べたい時

売上が増えたり減ったりしている要因を調べたいとき、RFM分析が役に立ちます。

売上が増えている場合、RFM分析結果から次のように捉えられます。

• 優良顧客が高頻度で買い物したり、高額の商品を購入したりしているから
• 新規顧客が増えているから
• 過去に優良顧客だった休眠顧客が再び利用しだし優良顧客となったから　など

一方で売上が減っている場合、RFM分析結果から次のように捉えられます。

• 優良顧客から休眠顧客となったユーザーが増えたから
• 優良顧客の購入金額が全体的に減ったから
• 新規顧客率が減ったから　など

これらは一例に過ぎませんが、このようにRFM分析結果から売上の増減の要因を明確にすると、マーケティング施策を考案する際に参考になります。

たとえば、売上が減っている要因が新規顧客率が減少にあると考えたとき、新規顧客獲得のためのマーケティング施策を考案すると良いでしょう。

3.マーケティング施策を見直したい時

今まで行ってきたマーケティング施策がなかなかうまくいかないとき、施策内容を見直すためにRFM分析を活用することもおすすめです。

たとえば、休眠顧客グループ向けの販促施策を実行してもなかなか効果が得られない場合、休眠顧客グループの中でもターゲットを絞ったり、思い切って施策を実行する対象を変えたりするなどができます。

休眠顧客グループと一言でいっても、中には優良顧客グループから休眠顧客グループとなったユーザーもいます。そのようなユーザーには、再度戻ってきてもらえるような施策を練り直すと良いでしょう。

このように、RFM分析結果を基に施策のターゲット層から見直してみることもおすすめです。

RFM分析のメリット2つ

RFM分析を行う前に、どのようなメリットが得られるのか理解しておきましょう。

ここでは、RFM分析のメリットを2つ紹介します。

1.自社の状況を可視化できる

RFM分析を行うことで、自社の状況を可視化できるようになります。

たとえば、「優良顧客が高額の商品を購入していることで売上が上がっている」「Rの数値が全体的に下がっていることから、自社から競合他社へ流れている」など、状況を言語化できます。RFM分析ではR・F・Mの3つの情報しか扱いませんが、分析結果から得られる情報は多いです。

また、全体的に優良顧客グループが多かったら、リピータ向けの施策の効果が得られていると捉えられます。一方で休眠顧客グループのほうが多ければ、リピーター向けの施策を見直す必要があるとも捉えられるでしょう。

マーケティング施策を考案する際、特にどのターゲットに向けてどのような施策を行うべきかわからない方は、まずRFM分析から行ってみてはいかがでしょうか。

2.マーケティング施策に役立つ

RFM分析結果を基に、どのようなマーケティング施策をすべきか考案する際に役立ちます。

たとえば、全体的に新規顧客が多いが優良顧客が少ない場合、2回目の利用が対象のクーポンを配布するなど、2回目も利用したくなるような施策を行うと良いでしょう。

また全体的に優良顧客が多ければ、実施中のマーケティング施策の効果が得られていると捉えられます。その場合、現在のマーケティング施策を継続したほうがいいと判断できます。

RFM分析は、主にマーケティング施策を考案するとき、見直すとき、持続すべきか判断するときなど、さまざまなタイミングで役立ちます。

RFM分析の注意点3つ

RFM分析を行う前に、いくつか注意点を把握しておく必要があります。

ここでは、RFM分析の注意点を3つ紹介します。

1.分析タイミングで結果が変わる

RFM分析で必要なデータは日々変動するので、分析するタイミングで分析結果が変わってしまいます。そのため、今日の分析結果から考えたマーケティング施策が、明日以降に実行しても効果が得られない恐れがあります。

RFM分析結果をマーケティング施策の参考にしたいとき、定期的にデータを集計して分析すると良いでしょう。その際、マーケティング施策の効果が得られているのかも確認しましょう。

2.ユーザーのライフステージなどの変化まではわからない

RFM分析では、直近購入時期・購入頻度・購入金額の3つの情報しか扱わないので、ライフステージなどの変化まではわかりません。ライフステージの変化が要因で休眠顧客が増えている可能性も考えられますが、確実とはいえません。

顧客の詳しい属性まで分析したい場合は、Google アナリティクスなどの分析ツールを活用してみると良いでしょう。

3.購入頻度が低い商品には不向き

買い替え需要が数年に1回などの購入頻度が少ない商品は、顧客ごとのFの数値に差が出ないので、RFM分析に向いていません。

購入頻度が低い商品について分析したい場合には、顧客の購入履歴などから類似した傾向を持つ顧客を分類するセグメンテーション分析や、顧客を購入金額順に10のグループに分類して行うデシル分析など、RFM分析以外の顧客分析手法も併用することをおすすめします。

▼下記の資料では、ヒアリング活動によってお客様のお問合せやCVRの向上を達成できた実例を紹介しています。ぜひ参考にしてください。

まとめ

RFM分析とは、直近購入時期・購入頻度・購入金額の3つの指標を基に分析する顧客分析手法であり、扱う情報量が少ないことから分析に関する専門知識を持っていない方でも挑戦しやすいです。

RFM分析を行うことで、自社企業の状況を可視化できたり、マーケティング施策の参考にしたりできます。

また、必要なデータの量が他の分析方法よりも比較的少ないので、個人情報漏洩のリスクも下げられます。

ただし、購入頻度が少ない商品の場合は不向きであったり、分析するタイミングで結果が変わったりするなど、いくつかある注意点を把握しておかなくてはいけません。

RFM分析を行う際は、メリットだけではなく注意点も理解した上で行いましょう。

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