RFM分析の方法・メリットとは?マーケティング施策を効率化!

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ECサイトの売上を伸ばしたいのはどの店舗様にも共通することであり、そのためには新規顧客獲得だけでなく、リピーターを増やしていくことが重要になります。

そのリピーターを増やしていくために行う有効な分析、それがRFM分析でありマーケティングを行う際に欠かせない重要な役割を持ちます。

今回はRFM分析で最低限抑えておくべきポイントをご紹介します。

RFM分析とは
顧客分析はマーケティングにおいて基本中の基本であり、RFM分析はその顧客分析の一種で下記指標のように分けられます。

 ・ Recency (直近の購入日)
 ・ Frequency(来店頻度)
 ・ Monetary (購入金額ボリューム)

これらの頭文字をとってRFM分析といい、購買行動によって顧客をグループ分けした上で、各グループの性質に合わせたマーケティング施策を実行していくために行うものになります。

最終目的は、LTV(ライフタイムバリュー)を最大化にすることです。

RFM分析を行う目的は、顧客をグループ分けすることにより、各々の顧客が求めるニーズに合わせたマーケティング施策が運用できることです。

Recency、Frequency、Monetaryのすべての指標が低い顧客に対して、指標が高い顧客と同様のアプローチをしても、当然効果は見込めません。

こういった誰に対してどのタイミングでどのような方法でアプローチするのかという優先順位も明確になり、無駄なコストや時間を省くことができ、効率の良いマーケティングを行うことができるようになります。

RFM分析の指標の見方

初めてRFM分析を行うという方は、RFM分析の指標をまず覚えていきます。
RFM分析には3つの指標があります。

Recency(直近いつ)

Recencyとは、顧客が直近で自社の商品を購入した日時の情報で、時期によってグループ化をします。最終購入日が近い顧客の方が優良顧客であると考えます。

どれくらいの期間でグループ化するのかは、商品やサービスの特性によって変動します。

Frequency(頻度)
Frequencyとは、顧客が一定の期間でどのぐらい商品を購入してくれたかを表示する情報です。「頻度が高い顧客が多いとリピート化ができている」ということや、逆に「頻度が少ない顧客が多いと商品やサービスに対して満足していない可能性がある」ということがわかります。

商品やサービスの特性によってどれくらいの期間を対象とするのかは変動します。

Monetary(購入金額)

Monetaryとは、一定の期間で顧客が商品を購入した合計金額を表す情報です。
購買金額でグループ分けをし、金額が高いほど自社にとって良い顧客と考えられます。
こちらも商品やサービスの特性によって期間と対象は変動します。

RFM分析を行うメリット
顧客の属性に合わせた効果的なマーケティング施策を実施できる

顧客をグループ分けすることにより、顧客の求めるタイミングやニーズに合わせたマーケティング施策の実施が可能になりますので、施策の効果が出やすくなります。

例えば、休眠顧客に対しては休眠の理由を探るためにアンケートを送付し、休眠の理由に合わせた対策を行うなど絞り込むことができます。

マーケティング施策の無駄が省ける

グループごとにマーケティング施策を変えることは、効率化にもつながります。

例えば、RFMのすべてが低い顧客は、ほかの顧客と同様のアプローチを行っても効果が上がらない可能性が高いため、マーケティング施策から外して浮いた分の時間や費用、人的リソースは、より商品購入の可能性が高い顧客へのマーケティング施策に向けることができます。

RFM分析のやり方
課題を基に仮説を立てる

分析を行う前に、まず現状を把握し仮説を立てます。
売上を伸ばすためには現状どのような課題があるのか?
どの指標に注目するべきなのかを考えていきましょう。

データを集計

分析対象となる顧客データを収集します。
RFM分析は、購入日、頻度、金額を基に分析を行うので、これらの情報が含まれる顧客情報を収集しましょう。
例えば「ターゲット設定が正しくない」という仮説を立てた場合、RFMの情報に加え顧客の年齢や性別などのデータも必要になりますので、仮説に応じて必要な情報をデータベースから取り出して分析に活用しましょう。

データを分析する

データの集計ができたら、実際に顧客ランクを定義しグルーピングを行います。
Rは直近の購入日を1ヶ月とするのか、半年にするのか、というように範囲を選定して分類を行い、FとMも同じように範囲を設定して、顧客ランクを定義します。

顧客のグループ分けの例としては、優良顧客、リピート顧客、休眠顧客、新規顧客などの定義で定めます。

施策を考え実行

仮説と分析データに基づいて、グループごとの施策を考えます。
何度も仮説立てと分析を繰り返すことで最適なマーケティング施策が実行できます。
決定した施策を実行したら、効果を検証しましょう。

顧客の購買行動は日々変動するため、それに合わせて施策を調整する必要もあります。
課題を見つけたら仮説を立てる→データを分析し、施策を企画→実行→検証、というPDCAを回していくことで、長期的に売上アップの効果を見込めます。

まとめ
今回は、顧客分析の中から主要のRFM分析についてご紹介しました。顧客分析は、ECサイトの売上アップを目指すのに必要不可欠な存在ですので、分析手法の特徴をしっかり把握し、効果的な施策が打てるようPDCAを回しましょう。

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