RFM分析とは最終購入日（Recency）、購入頻度（Frequency）、購入金額（Monetary）の3つの指標を用いて顧客をグループ分けする分析手法です。
実施することで顧客のランク付けができるので、優先してアプローチすべき相手がわかります。
実施する際には、流れや注意点を把握しておくとスムーズです。
今回は、RFMの分析手法について解説します。RFMとあわせて行うべき分析手法も解説しているので、ぜひ参考にしてください。
RFM分析とは？わかりやすく解説
RFM分析とは最終購入日（Recency）、購入頻度（Frequency）、購入金額（Monetary）といった3つの指標を利用して顧客をグループ分けする分析手法です。
3つの指標を確認しながら、ランク付けをして顧客のセグメントを決めます。
3つの指標の詳細は以下の通りです。
| 指標 | 内容 |
| 最終購入日（Recency） | ・商品を購入した後にどのくらいの期間が経過しているのか表す指標 |
| 購入頻度（Frequency） | ・顧客が商品を購入した回数を表す指標 |
| 購入金額（Monetary） | ・顧客の利用金額を表す指標 |
顧客をランク付けできるので、優先してアプローチを行うべき対象がより明確になります。
例えば「FとMの数値は高いが、Rの数値が低い」といった場合は「予算に余裕があるが、最近の購入がないため競合他社で購入し始めている」という仮説を立てられます。
分類したグループごとに、どのような状況にあるのかすぐに把握できるのがRFM分析の強みです。
より効果のある営業やマーケティング施策を実現したいのであれば、RFM分析を試してみましょう。
RFM分析のやり方を5つの手順で紹介
RFM分析は、以下の5つの手順で実施できます。
- 仮説を立てる
- 必要なデータを集める
- ツールを用いて分析を実施する
- マーケティング施策を企画して実施する
- 効果測定・改善を行う
いずれも重要なポイントなので、参考にした上で取り組んでみてください。
1.仮説を立てる
分析に入る前に現段階でのマーケティング上の課題を把握しましょう。
「新規顧客の獲得率が下がっている」「既存顧客のリピート率が低い」という風に、問題点を洗い出します。
問題点を洗い出した後に、なぜそうなったのか原因を想定して仮説を立てましょう。
仮説を立てることで何を分析すべきなのか明確になるため、分析から施策の改善に対してスムーズに取り掛かれます。
2.必要なデータを集める
仮説を立てた後は、顧客購買データを準備しましょう。
例えば「新規顧客獲得のために効果的な施策を実施する」という解決方法を実施する場合は、ターゲット層の年齢や職業、性別のデータが必要になります。
POSやCRMを確認して、対象となる顧客データを集めましょう。
3.ツールを用いて分析を実施する
必要なデータを洗い出した後は、ツールを用いて本格的な分析段階に移行します。
RFM分析ができるツールとして、以下の例が挙げられます。
- MAツール
- CRMツール
- Excel、スプレッドシート
分析するグループが多すぎると時間やコストがかかるため、3～5グループで実施するのがおすすめです。
ランク分けをする際は分布状況や分析をする目的、扱う商材によっても変わるので、現状にあわせてふるい分けをしましょう。
ふるい分けをする際は、以下の表を参考にしてみてください。
| Recently | Frequency | Monetary | |
| ランクA | 1週間以内 | 25回以上 | 15万円以上 |
| ランクB | 1か月以内 | 20回以上 | 10万円以上 |
| ランクC | 3か月以内 | 15回以上 | 8万円以上 |
ランク分け後は「優良顧客」「新規顧客」「休眠顧客」にふるい分けて、整理しましょう。
4.マーケティング施策を企画して実施する
ランク付けした後は、顧客ごとにどのような施策を行うのか企画しましょう。
どのような顧客が売上に貢献しているのか知っておくと、実施すべき施策の優先順位が見えてきます。
例えば優良顧客が少ない場合、新規顧客で見込みのある層にアップセルやクロスセルを行うと効果的です。
現状を見極めたうえで最適な施策を実施するように心がけましょう。
5.効果測定・改善を行う
施策を実施した後は、改善のヒントを得るために効果測定を行いましょう。
施策を一度実施したのみで多大な成果を挙げられるケースは稀なので、繰り返し改善していくことが重要です。
グループの優先順位付けやリソースの配分を見直したうえで、成果が出ている施策に注力して取り組んでいきましょう。
RFM分析はスプレッドシートでも実施可能
RFM分析は特別なツールを使わなくても、Googleスプレッドシートで実施できます。
顧客データさえあれば、ピボットテーブルを用いた分析が可能です。
RFM全てを分析し、ランク分けまでスプレッドシートで完結します。
自社に分析ツールがないという場合は、スプレッドシートを活用してRFM分析を行いましょう。
RFM分析を実施する際の注意点
RFM分析に取り組む場合は、以下の注意点を守りましょう。
- 購入した商品は考慮されていない
- 長期の分析に向いていない
- 他の分析方法も併用する
それぞれ順番に解説していきます。
購入した商品は考慮されていない
RFM分析では購入した商品を考慮していないので、顧客の細かなニーズを捉えきれません。
売上アップにつながる提案や施策をしにくくなるのが難点です。
顧客の細かいニーズまで探る際は、RFM分析の指標に商品（Item）を加えた「MRFI分析」と良いでしょう。
より高度な顧客分類が可能なので、顧客に対してさらに精度の高いアプローチが実現できます。
長期の分析に向いていない
RFM分析は、分析した時点でのデータを元に解析する手法です。
購買頻度が長期間になる商品やサービスだと、分析時期によって結果が変化します。
夏に良く購入される商品やサービスを夏季に分析すれば良い結果を出せますが、春だと悪い結果が想定されます。
長期的な視点での分析を取り入れたい場合は、顧客ペルソナの解像度を上げて分析できるCTB分析を実施しましょう。
CTB分析ではカテゴリ、テイスト、ブランドの3指標を元にグループごとの購入傾向を可視化できるので、未来の顧客行動が読みやすくなります。
RFM分析と並行して実施してみると良いでしょう。
他の分析方法も併用する
RFM分析のみで自社の顧客を分析するには限界があるので、以下の分析方法も併用してみましょう。
| 分析手法 | メリット |
| CPM分析 | ・RFM分析と同じく顧客をグループ分けして分析する手法・「購入頻度」「購入金額」「初回購入から最終購入までの経過日数」「最終購入日からの経過日数」など細かい項目も分析できる |
| ABC分析 | ・売上の高い順番に商品やサービスを並べて、ABCのランクで分析する手法・売上にごとの商品やサービスの重要度が相対的に確認できる |
| デシル分析 | ・顧客を購入金額順に10のグループに分けて購買データから分析する手法・指標が購入金額のみなので、優良顧客をすぐに洗い出せる |
いずれもRFM分析の弱点を補える手法なので、併用することでより細かな分析を実現できるでしょう。
まとめ
RFM分析は3つの指標を用いて、顧客をランク付けできる分析手法です。
活用することで、自社において実施すべきアプローチや施策が見えてきます。
ただし「購入した商品は考慮されていない」「長期の分析に向いていない」という弱点もあるので、他の分析手法も併用していくと良いでしょう。
今回は具体的な手順と他に行うべき分析方法も解説しているので、参考のうえでRFM分析に取り組んでみてください。
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