RFM分析とは？メリットや使い方、課題・注意点をまとめて解説

マーケティング施策の効果を高めるには、顧客それぞれの購買傾向に合ったアプローチを行う必要があります。このとき役立つのが、最終購入日・購入頻度・合計購入金額で顧客を分類する「RFM分析」です。

本記事では、RFM分析の概要やメリット、使い方を解説します。RFM分析を施策に取り入れたいと考えている方、マーケティング施策にお悩みの方は、ぜひ参考にしてみてください。

RFM分析とは

RFM分析とは3つの指標に基づいて顧客をグループ分けする分析手法で、R・F・Mはそれぞれ以下の指標の頭文字から取られています。

• Recency：最終購入日
• Frequency：購入頻度
• Monetary：合計購入金額

Recencyはその顧客が直近でいつ購入したのかによってグループ分けを行い、最終購入日が近い顧客ほど高評価とします。Frequencyとは、これまでの購入回数です。リピート購入率が高い顧客は優良顧客であると評価します。Monetaryはこれまでの合計購入金額を指し、金額が高い顧客を高評価とします。

それぞれの指標におけるグループ分けの基準やグループ数は、商品の購入サイクルや価格帯などに応じて設定しましょう。RFM分析は、顧客ID・購入日・購入金額などを含んだ購入履歴データがあればExcelでも行えます。

RFM分析を行う3つのメリット

RFM分析には、以下3つのメリットがあります。

• ビジネスの現状や課題を把握できる
• 顧客へのアプローチを最適化できる
• 注力すべき顧客を絞り込める

それぞれのメリットについて、以下で詳しく解説します。

ビジネスの現状や課題を把握できる

顧客を3つの指標でグループ分けをすることで、顧客の購買傾向や優良顧客の人数などビジネスの現状を可視化できます。例えば、R・F・Mのすべてが高評価である優良顧客は全体の何割を占めているのか可視化することで、これまでのマーケティング戦略の成果が見えてきます。

優良顧客の割合が高ければ一定の成果が出ていると判断できますが、逆に少数の優良顧客に依存しているという事実が明らかになれば、その他顧客の育成や休眠顧客の掘り起こしが優先課題になるでしょう。

このようにRFM分析を使えばビジネスの現状や課題が明らかになるため、適切なマーケティング戦略の検討に役立ちます。

顧客へのアプローチを最適化できる

顧客の購買傾向によって、最適なアプローチの方法は異なります。例えば、購入頻度や購入金額の高い優良顧客には特別優待や限定キャンペーンの案内など、他社への流出を防ぐための取り組みが必要です。

また、「購入頻度と合計購入金額は高いにもかかわらず、最終購入日から期間が空いている」という顧客グループは休眠顧客化していると考えられ、再び購入してもらうためのアプローチが必要だと判断できます。

同じアプローチをしても、顧客の状況によって成果は変わります。RFM分析で顧客をグループ分けすることで、それぞれのグループに対する最適なアプローチの方法を検討しやすくなるでしょう。

注力すべき顧客を絞り込める

企業の人員やコストには限りがあるため、マーケティング活動は効率化が求められます。その際に役立つのが、RFM分析による「注力すべき顧客の絞り込み」です。例えば、休眠顧客にアプローチする際には、合計購入金額や購入頻度が低い顧客よりも、かつて優良顧客だった顧客にアプローチするほうが効果を見込めると考えられます。

現時点での優良顧客に対して、継続利用してもらうための施策を実行することも重要です。優良顧客の割合が高いなら、休眠顧客の掘り起こしよりも優良顧客の満足度向上に注力するほうが高い成果を得られるケースもあります。

RFM分析のグループ分けによって注力すべき顧客グループを絞り込めば、限られたリソースでより高い成果を目指せます。

RFM分析の流れを5ステップで解説

RFM分析は最終購入日・購入頻度・合計購入金額を算出してグループ分けを行うのが基本的な手順です。マーケティング活動に活かす際には、以下のステップを参考にできます。

• 分析の目的を明確にする
• データを集計・整理・入力する
• データを分析する
• 課題を特定する
• 改善策を立案・実行する

それぞれのステップで取り組む内容について、順番に解説します。

分析の目的を明確にする

まず、RFM分析の目的を明確にしておきましょう。目的が不明確なまま分析を進めると、適切なデータを集められなかったり、分析のやり直しが必要になったりするため、効率的ではありません。

RFM分析の実施を検討しているなら「昨年より売上が減少した」「実施中のマーケティング施策の成果が上がらない」など、きっかけとなる課題があるはずです。自社が抱える課題から仮説を立て、その検証にRFM分析を活用するのがよいでしょう。

実際の分析に取り掛かる前に分析の目的を明らかにしておくことで、集めるべきデータやグループ分けの基準を適切に設定できます。

データを集計・整理・入力する

分析の目的を明確にしたら、必要なデータを集めてRFM分析の準備を整えます。

RFM分析では、顧客ID・購入日・購入金額などの情報が揃った購入履歴データが必要です。これらのデータを集計すれば、顧客ごとの最終購入日・購入回数・合計購入金額が分かります。また、購入商品や顧客の性別・年齢などのデータがあればより詳細な分析が可能になるため、目的に応じて必要なデータを揃えましょう。

分析の目的によっては「最終購入日が1年以内」「購入回数が一定以上」など、対象データの絞り込みが必要です。また、複数のシステムにデータが分散している場合は、集計できるようにデータを集約するところから始めます。

データを分析する

分析対象のデータが揃ったら、実際にRFM分析を進めます。エクセルや専用の分析ツールを用いて、顧客をグループ分けしていきましょう。

グループ分けの方法としては、以下のようにR・F・Mのそれぞれの値に応じてスコアを設定する方法があります。

スコア	最終購入日	購入回数	合計購入金額
5	1週間以内	20回以上	20万円以上
4	1か月以内	10回以上	10万円以上
3	3か月以内	5回以上	5万円以上
2	半年以内	2回以上	3万円以上
1	1年以内	1回のみ	3万円未満

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顧客ごとにR・F・Mそれぞれのスコアを合計して総合スコアを算出し、グルーピングしましょう。例えば、「総合スコア12以上」「総合スコア6〜11」「総合スコア5以下」というように顧客をグループ分けします。

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上記の基準とスコアは一例であるため、商品の購入サイクルや価格帯、分析対象データの期間などに応じて適切な値を設定しましょう。

課題を特定する

顧客のグルーピングを終えたら、その結果から自社が抱える課題を特定します。それぞれのグループの規模や推移を見ることで、以下の例のようにさまざまな課題が見えてきます。

• 優良顧客グループの人数が少ない、または減っている
• 優良顧客グループのなかで最終購入日から期間が空いている顧客が目立つ
• 休眠顧客が増えている
• 優良顧客グループの直近の購入金額が低下傾向にある

課題を正確に特定することで、現状改善に向けて必要な施策が明らかになります。課題の特定が不十分な状態では的外れな改善策を採用してしまう可能性があるため、十分な分析・検証を行いましょう。

改善策を立案・実行する

課題を特定したら、現状を改善するための施策を検討します。

例えば、優良顧客グループの規模が小さいなら、次いで総合スコアの高いグループを優良顧客に引き上げるための施策を準備します。リピート顧客が少ない場合は、二度目の購入に使えるクーポンの配布などが考えられるでしょう。

また、改善策を実行して終わりではなく、適切に効果検証を行うことも重要です。マーケティングの成果を高めるには、実行と効果検証によってPDCAサイクルを回していく必要があります。

RFM分析の課題・注意点

マーケティング戦略の策定に役立つRFM分析ですが、取り組む際には以下のポイントに注意が必要です。

• 商品の品目が考慮されない
• 集計の期間・時期に結果が左右される

順番に詳しく見ていきましょう。

商品の品目が考慮されない

RFM分析は最終購入日・購入頻度・合計購入金額を分析する手法のため、顧客が買った商品の品目は考慮されません。そのため、「ライフステージの変化に合わせて提案する商品を変える」など、商品を軸としたマーケティングに活用するのは難しいという課題があります。

商品の品目を考慮した分析を行いたい場合は、RFM分析にアイテム（Item）の項目を加えたMRFI分析や、カテゴリ（Category）の項目を加えたRFMC分析がおすすめです。

集計の期間・時期に結果が左右される

RFM分析は集計する期間や時期によって、得られる結果が変わります。例えば、購入頻度が低い商品や発売から期間が経っていない商品、季節によって販売数量が大きく異なる商品などは十分なデータが揃わず、有効な分析結果を得られない可能性があります。

また、集計データにセール期間が含まれている場合にも注意が必要です。「セール時期にだけ購入している顧客」のほうが「日常的に購入している顧客」よりもスコアが高く出るケースがあり、本当の優良顧客を見逃してしまう可能性があります。

まとめ

本記事では、RFM分析の概要やメリット、使い方を解説しました。RFM分析によって顧客をグルーピングすれば、それぞれのグループに最適なアプローチを行ったり、注力すべき顧客を絞り込んだりできるため、効率的なマーケティングが可能になります。

マーケティング領域には、今回解説したRFM分析をはじめ、さまざまなフレームワークが存在します。抱える課題によって適切に使い分けることで、課題の特定や施策の効果を高められるでしょう。一方、テクノロジーの発達によってマーケティング活動の領域は広がっていることから、難易度も高くなり、求められる知見やノウハウも時代の変化と共に多様化していることも事実です。

マーケティングの課題を解決するには、外部の専門家（プロ人材）の支援を受けるのも一つの方法です。状況に応じてさまざまな手段を取り入れながら、マーケティング領域の強化を目指しましょう。