RFM分析とは？意味や目的・メリット・やり方・活用例をわかりやすく解説

顧客を理解した効果的なマーケティング戦略は、企業の成長において欠かせません。 しかし、顧客一人ひとりの行動やニーズは多様化しており、効率的に分析することは容易ではありません。そこで活用したいのが「RFM分析」です。

RFM分析とは、顧客の購買行動を「最新購入日」「購入頻度」「購入金額」の3つの指標で分析するマーケティング手法です。顧客をセグメント化し、それぞれの特性に合わせた戦略を立てることにより、マーケティングROIの向上や顧客との長期的な関係構築を目指します。

本記事では、RFM分析の基礎から応用、今後の展望までを分かりやすく解説します。

RFM分析とは

顧客の購買行動を詳細に分析し、効果的なマーケティング戦略を立案するための手法として、RFM分析が注目を集めています。この分析方法は、顧客を3つの重要な指標で評価し、グループ化することで、より精緻な顧客理解と適切なアプローチを可能にします。

RFM分析は、「Recency（最終購入日）」「Frequency（購入頻度）」「Monetary（購入金額）」という3つの指標を用いて顧客を評価します。

Recencyは顧客が最後に購入した日からの経過時間を示し、最近購入した顧客ほど高く評価されます。Frequencyは一定期間内の購入回数を表し、頻繁に購入する顧客が高評価となります。Monetaryは顧客の総購入金額を示し、高額購入者ほど重要視されます。

これらの指標を組み合わせることで、顧客の購買行動を多角的に分析し、より深い洞察を得ることができるのです。

RFM分析の主な目的は、顧客の状況を可視化し、それぞれのグループに適したマーケティング施策を講じることです。この分析から、優良顧客と休眠顧客を明確に区別し、各セグメントに最適なアプローチを行うことが可能となります。

例えば、優良顧客には特別なサービスを提供し、休眠顧客には再購入を促す施策を実施するなど、顧客の状態に応じたきめ細かな対応ができるのです。

結果として、既存顧客に対する施策の費用対効果が向上し、より効率的かつ効果的に収益の最大化を図れます。

RFM分析のメリット・デメリット

RFM分析は、多くの企業で採用される一方で、その特性ゆえにメリット・デメリットがあります。以下では、RFM分析を導入する際に考慮すべきメリット・デメリットについて詳しく見ていきましょう。

RFM分析の主要なメリットは、詳細な顧客情報を必要とせずに実施できる点です。購買履歴から判断できる3つの指標のみを使用するため、手元にある限られた情報でも分析が可能です。

また、顧客の状況に応じた効果的なアプローチが可能となり、ニーズに合った案内をタイミングよく提供できます。さらに、PDCAサイクルを回しやすくなるという利点もあります。例えば、売上減少の原因に対して離反顧客の増加や購入頻度の低下など、具体的な視点から分析できるため、適切な対策を講じやすくなります。

このことから、マーケティング施策の費用対効果を高め、効率的な顧客管理が実現可能です。

一方で、RFM分析にはいくつかのデメリットも存在します。まず、商品やサービスの特性によっては有効性が低下する場合があります。例えば、冠婚葬祭関連の商品・サービス、自動車、大型家電など、購入頻度が低い商品やサービスには適していません。

また、セグメンテーションが画一的になりやすい点も課題です。3つの指標のみで顧客をグループ化するため、顧客の詳細な属性や多様性が考慮されにくくなります。さらに、顧客の購買特性や将来的な変化を予測することが難しいという難点もあります。

RFM分析は、現状の分析には優れていますが、顧客の長期的な変化や潜在的な優良顧客を見逃す可能性があるため、他の分析手法と組み合わせて補完しなければなりません。

RFM分析の実施方法

RFM分析を効果的に実施するためには、適切な手順とデータの取り扱いが重要です。以下では、RFM分析の具体的な実施方法について、ステップごとに詳しく解説していきます。

RFM分析の第一歩は、質の高いデータを収集し整理することです。必要なデータは顧客の「最終購入日」「購入頻度」「購入金額」です。これらのデータは、POSシステムやECサイトの購買履歴、会員情報などから抽出できます。

データ収集の際は、顧客を一意に識別できるID情報が必須です。また、年齢や居住エリアなどの追加情報があれば、より詳細な分析が可能となります。データの品質を確保するため、表記ゆれや入力ミスを修正するデータクレンジングも重要なプロセスです。

RFM分析では、この段階で正確なデータベースを構築することが、分析の精度と信頼性を高める鍵となります。

データの収集が完了したら、次はRFMスコアの設定を行います。各指標に関して、5段階程度にランク分けを行うのが一般的です。

例えば、Recency（最終購入日）では「7日以内」を5点、「1年以上前」を1点とするなど、自社の商品特性や顧客の購買サイクルに合わせて適切な基準を設定します。Frequency（購入頻度）は「20回以上」を5点、「5回未満」を1点とするなど、購入回数に応じてスコアを割り当てます。Monetary（購入金額）も同様に、総購入金額に応じて5段階程度にランク分けします。

スコアの設定は、ヒストグラムなどを用いて顧客の分布を確認しながら、適切に区切りを決定することが重要です。この段階で、事業特性を十分に考慮したスコア設定が、分析の精度を左右します。

RFMスコアが設定できたら、各顧客のスコアを合計し、グループ化を行います。例えば、3つの指標それぞれを5段階で評価した場合、合計スコアは3から15の範囲となります。このスコアに基づいて「優良顧客」「安定顧客」「新規顧客」「休眠顧客」などのグループに分類します。

グループ化の方法は企業によって異なりますが、一般的には合計スコアの高い順に上位から20%を優良顧客、次の30%を安定顧客、下位30%を休眠顧客とするなどの基準を設けます。また、最終購入日が近く購入回数の少ない顧客を新規顧客として別途分類するなど、自社の状況に応じた柔軟なグループ設定が可能です。

このグループ化により、各顧客層の特徴や規模を把握し、効果的なマーケティング戦略の立案につなげることができます。

分析結果の可視化

RFM分析の結果を効果的に活用するためには、分析結果を視覚的に表現することが重要です。例えば、散布図を用いてRecency（最終購入日）とFrequency（購入頻度）の関係を表し、バブルの大きさでMonetary（購入金額）を表現する方法があります。これにより、顧客の分布状況や各グループの特徴を一目で把握できるのです。

また、棒グラフや円グラフを使用して、各顧客グループの割合や売上寄与度を表現することも有効です。さらに、時系列でのグループ推移を折れ線グラフで表すことで、マーケティング施策の効果や顧客の変化を追跡できます。BIツールを活用すれば、よりインタラクティブで詳細な可視化が可能となり、データに基づいた迅速な意思決定を促します。可視化によって得られた洞察は、経営陣や他部門とも共有しやすくなり、全社的な顧客戦略の立案や改善につながるでしょう

RFM分析の活用例

RFM分析の結果を効果的に活用することは、顧客との関係性を強化し、ビジネスの成長を加速させることが可能です。以下では、具体的な活用例を顧客グループ別に紹介します。

優良顧客は、RFM分析において3つの指標すべてが高スコアを示すグループです。このグループに対しては、「ロイヤルカスタマーへの進化」を目指した施策が効果的です。例えば、限定商品の優先案内や新製品の先行体験会への招待など、特別感のある特典を提供することにより、顧客満足度を高めることができます。

顧客ランク制度を導入し、ランクに応じたプレミアムサービスを展開することも有効です。また、優良顧客向けの専用サポートラインを設置したり、パーソナライズされたニュースレターを定期的に送付したりすることで、よりきめ細かなケアを実現できます。

これらの施策により、優良顧客のロイヤリティを高め、長期的な関係性を構築することが可能となります。

休眠顧客は、最終購入日が古く、購入頻度や金額が低いグループです。このグループの活性化には、再購入を促す効果的なアプローチが必要です。例えば、過去の購買履歴に基づいたパーソナライズされたリコメンドメールを送信し、興味を引き出すことが有効です。

また、「カムバックキャンペーン」と銘打って、限定クーポンや特別割引を提供することで、再購入のきっかけを作ることができます。さらに、商品やサービスの改善点や新機能を訴求するコンテンツを配信し、再評価を促すことも効果的です。休眠顧客の中には、過去の優良顧客も含まれている可能性があるため、それぞれの顧客の過去の購買パターンや嗜好を考慮したアプローチが重要です。適切な施策により、休眠顧客を再び活発な顧客へと転換させ、売上の回復につなげることができます。

新規顧客は、最終購入日が近いが購入頻度が低いグループです。このグループの育成は、ビジネスの持続的成長において極めて重要です。効果的な施策としては、まず初回購入後のフォローアップが挙げられます。例えば、商品の使用方法や活用のヒントを提供するウェルカムメールシリーズを送信し、顧客の満足度を高めることが可能です。

また、SNSフォローやメルマガ登録を促し、継続的なコミュニケーションチャネルを確保することも重要です。他にも、2回目の購入に使える特別クーポンを提供したり、関連商品のクロスセル提案を行ったりすることで、リピート購入を促進できます。新規顧客の行動や反応を細かく分析し、タイミングを見計らってパーソナライズされた提案を行うことは、安定顧客や優良顧客への育成を可能にします。

RFM分析の応用と発展

RFM分析は、基本的な顧客分析手法として広く活用されていますが、より深い洞察を得るためにはさまざまな応用や発展形があります。他の分析手法と組み合わせたり、新たな指標を追加したりすることで、より精緻な顧客理解が可能となるのです。ここでは、RFM分析の主な応用と発展形について解説します。

デシル分析とは、顧客を購入金額順に10グループに分類し、各グループの購買データから顧客分析を行う手法です。RFM分析とデシル分析を組み合わせることで、より多角的な顧客理解が可能となります。

例えば、RFM分析で「優良顧客」と分類された層をデシル分析で更に細分化すると、最も貢献度の高い顧客層を特定できます。このことから、限られたマーケティングリソースを最も効果的に配分することが可能です。一方、デシル分析は購入金額のみに着目するため、RFM分析で得られる購買頻度や最終購入日の情報を補完的に活用することで、より総合的な顧客評価ができます。

MRFI分析は、RFM分析にアイテム（Item）の指標を加えた分析手法です。顧客がどの商品を購入したかという情報を追加することで、より詳細な顧客ニーズの把握が可能です。

具体的には、RFMの各指標が同程度の優良顧客の中でも、特定の商品カテゴリーを好んで購入する顧客グループを識別できます。これにより、商品ラインナップの最適化や、顧客セグメントごとのターゲティング精度向上につながります。例えば、高額商品を定期的に購入する顧客グループに対して、関連する新商品や上位モデルを優先的に提案するなど、より効果的なクロスセルやアップセル施策の展開が可能です。

RFMC分析は、RFM分析にカテゴリ（Category）の指標を追加した分析手法です。商品をカテゴリ別に分類して分析することで、顧客の嗜好や自社商品に対する期待傾向をより詳細に把握できます。

例えば「最近購入頻度は減少しているが、特定カテゴリーの商品は継続して購入している顧客」といった、より細かな顧客セグメントの特定が可能になります。そのような顧客に対しては、関心のあるカテゴリーの新商品情報を積極的に提供するなど、ターゲットを絞った効果的なマーケティング施策を展開できるでしょう。さらに、カテゴリー別の購買傾向分析により、今後注力すべき商品カテゴリーの特定や、新規カテゴリー開発の方向性検討にも活用できます。

RFM分析の注意点と課題

RFM分析は有効な顧客分析手法ですが、実施にあたっては注意すべき点や克服すべき課題があります。これらを適切に管理・対処することで、より信頼性の高い分析結果を得ることが可能です。ここでは、RFM分析を行う上で重要な注意点と課題について詳しく解説します。

RFM分析の精度は、もととなるデータの品質に大きく左右されます。そのため、データの収集から分析までの各段階において、厳密な品質管理が求められます。

まず、データ収集の段階では、POSシステムやCRMツールなどを活用し、正確かつ網羅的なデータ取得を心掛ける必要があります。特に、顧客IDの一貫性や購買履歴の正確な記録が重要です。

次に、データクレンジングの段階では、入力ミスや重複データの除去、表記揺れの統一などを徹底して行います。例えば、同一顧客の名前が「鈴木太郎」と「スズキタロウ」のように異なる表記で登録されている場合、表記を統一する必要があります。

さらに、異常値や外れ値の処理も重要です。極端に高額な購入や明らかに誤った日付データなどは、分析結果をゆがめる可能性があるため、適切に対処しなければなりません。

RFM分析において、適切に分析期間を設定することは、結果の信頼性を大きく左右します。分析期間が短すぎると、季節変動やイベントの影響を受けやすく、長すぎると顧客の行動変化を捉えきれない可能性があります。

例えば、衣料品店の場合では、1年間のデータを用いることで季節ごとの購買傾向を把握できますが、食品スーパーであれば3カ月程度の期間でも十分な分析が可能かもしれません。

また、商品やサービスのライフサイクルにも考慮する必要があります。頻繁に買い替えが行われる日用品と、数年に一度しか購入しない高額家電では、適切な分析期間が大きく異なります。

さらに、自社のビジネスサイクルや業界の特性も踏まえ、最適な分析期間を設定することが重要です。定期的に分析期間の妥当性を検証し、必要に応じて調整することも忘れてはいけません。

RFM分析は一度実施して終わりではなく、継続的に行うことで真価を発揮します。そのため、定期的な分析の実施と、その結果に基づく改善のサイクルを確立することが重要です。

具体的には、月次や四半期ごとにRFM分析を実施し、顧客セグメントの変化や新たな傾向を把握します。例えば「優良顧客」セグメントの割合が減少傾向にある場合、その原因を探り、適切な対策を講じる必要があります。

また、分析結果に基づいて実施したマーケティング施策の効果検証も重要です。特定のセグメントに対して行ったキャンペーンが、実際にそのセグメントの購買行動にどのような影響を与えたかを測定し、次の施策に生かします。

さらに、分析手法自体の改善も必要です。新たな指標の追加や、セグメンテーション基準の見直しなど、より精緻な顧客理解につながる改善を継続的に行うことが、RFM分析の価値を最大化する鍵となるのです。

RFM分析の今後の展望

RFM分析は、デジタル技術の進化とデータ活用の高度化に伴い、さらなる発展が期待されています。従来の手法に新たな要素を取り入れることで、より精緻で効果的な顧客分析が可能になると考えられます。ここでは、RFM分析の将来的な展望について、主要な3つの方向性を探ります。

人工知能（AI）技術とRFM分析の融合には、顧客分析の精度と効率を飛躍的に向上させる可能性を秘めています。機械学習アルゴリズムを活用することで、より複雑な顧客行動パターンの把握や、将来の購買行動の予測が可能となります。

例えば、ディープラーニングを用いて、RFMデータに加えて顧客の属性データや外部データ（天候、経済指標など）を統合的に分析すると、より精緻な顧客セグメンテーションが実現できます。このことから、個々の顧客に対してより適切なタイミングと内容でアプローチが可能となります。また、自然言語処理技術を活用し、顧客の口コミデータやサポート履歴などの非構造化データをRFM分析と組み合わせることで、顧客の感情や満足度も考慮した総合的な顧客価値評価が期待されています。

デジタル技術の進化により、リアルタイムでのデータ収集と分析が可能です。これを活用したリアルタイムRFM分析は、顧客の行動変化をタイムリーに捉え、即座に対応することを可能にします。

例えば、ECサイトでの顧客の閲覧履歴やカート追加行動などをリアルタイムで分析し、RFMスコアに反映させることにより、その瞬間に最適なレコメンドやオファーを提示できます。また、実店舗においても、顧客のスマートフォンアプリの利用状況やビーコン技術を活用した店舗内行動データをリアルタイムで分析し、パーソナライズされた店頭プロモーションを展開することが可能となります。

このようなリアルタイム分析は、顧客の購買意欲が高まっているタイミングを逃さず、効果的なマーケティング施策を即座に実行することを可能にし、顧客満足度と売上の向上につながると期待されているのです。

現代における消費者は、実店舗やECサイト、SNS、アプリなど、複数のチャネルを横断して情報収集や購買活動を行います。このような顧客行動を総合的に把握するため、RFM分析をクロスチャネル分析へと拡張する動きが進んでいます。

具体的には、各チャネルでのRFMデータを統合し、チャネル間の相互作用も含めた分析を行います。例えば、実店舗での購買履歴、ECサイトでの閲覧・購買履歴、アプリの利用状況、SNSでのエンゲージメントなど、多様なデータを統合して分析することで、顧客のオムニチャネル行動を包括的に理解できます。このようなクロスチャネル分析により、チャネルごとの顧客接点の最適化や、シームレスな顧客体験の設計が可能です。例えば、オンラインでの閲覧履歴をもとに、実店舗での接客内容をパーソナライズしたり、反対に店頭での試着情報をオンラインでのレコメンドに活用したりすることで、より効果的なマーケティング施策の展開が期待できるでしょう。

まとめ

RFM分析は、顧客を理解し、効果的なマーケティング戦略を立案するための強力なツールです。具体的には、顧客セグメンテーション、ターゲティング、長期的な関係構築に役立ちます。

ただし、RFM分析はあくまでも出発点です。データの品質や分析期間、そして継続的な改善がRMF分析の有効性を左右します。

DYMでは、RFM分析をはじめとする高度なデータ分析手法を用い、お客さまのビジネス成長を支援いたします。Webサイト分析・顧客行動分析・マーケティングオートメーションなど、お客さまの課題やニーズに合わせた最適なソリューションを提供いたします。

ぜひ、データに基づいた戦略的なマーケティングで、さらなる成功を収めましょう。

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