RFM分析とは？やり方や弱点を補う方法などをわかりやすく紹介

RFM分析とは、最終購入日、購入頻度、購入金額の履歴をもとに顧客を分類して、購買行動を把握する分析手法です。少ない情報でも分析ができ、顧客の購買パターンに合わせた施策立案が行えます。本記事では、RFM分析について、意味や目的、やり方、メリット、弱点とそれを補う分析手法までわかりやすく解説します。

RFM分析とは？

RFM分析とは、顧客を「Recency（最終購入日）」「Frequency（購入頻度）」「Monetary（購入金額）」という3つの指標でグループ分けして、購買行動を分析する手法です。

• Recency（最終購入日）：顧客が最後に購入した日
• Frequency（購入頻度）：顧客が購入した回数
• Monetary（購入金額）：顧客が使った総額

分析を行うことで、例えば「3ヶ月以内に購入があり、購入頻度が高く、累計購入金額も高い顧客」を優良顧客として分類し、重点的にアプローチする施策を立てられます。

 

RFM分析を行う目的

RFM分析を行う目的は、主に2つあります。

1つ目は、顧客をグループ分けして、全体像を把握することです。例えば、顧客の中に「最近購入していない顧客が多い」という傾向が見られたとします。この場合、顧客のニーズを満たせていない可能性があり、商品やサービスの見直しが必要になるかもしれません。

2つ目は、グループごとに最適なマーケティング戦略を立てることです。「購入金額の高い顧客」には、より質の高いサービスを提供したり、特別な割引やキャンペーン情報などを提供したりして、顧客満足度を高め、優良顧客を維持する戦略を立てられます。

 

RFM分析のメリット

RFM分析を行うことに、どのようなメリットがあるのかご紹介します。

 

情報が少なくても分析できる

RFM分析は、顧客の最終購入日、購入頻度、購入金額の履歴をもとに行います。名前や住所などの詳細な個人情報は不要です。手元にある情報が少なくても、簡単に始められます。

 

顧客ごとの購買行動を理解できる

RFM分析を使うと、顧客ごとの購買行動を細かく理解できます。最近購入した顧客や頻繁に購入している顧客を見分けて、顧客の購買パターンに合わせたアプローチが可能になるのも特徴です。

例えば、購入頻度が高く、購入金額も高い優良顧客には特別なサービスを提供し、関係性を深める施策などを検討できます。

 

優良顧客、休眠顧客、顧客の属性がわかる

RFM分析では、顧客を「優良顧客」「休眠顧客」などに分類できます。この分類を行うことで、マーケティング施策の効果を評価しやすくなります。

例えば、優良顧客の割合が高ければ、その層に対する施策が効果的であると判断できます。一方、休眠顧客が多ければ、再購入を促す施策が必要です。分析をもとに、効果的なマーケティング施策を計画できます。

 

RFM分析のやり方・手順

手順を踏まえ、適切に実施することで、売上向上や顧客関係強化につなげられます。ここでは、実践的なRFM分析のやり方・手順をわかりやすく解説します。

 

STEP1. 課題設を設定し、仮説を立てる

RFM分析に取り組む前に、まずは「自社が抱える課題は何か」「RFM分析を通して何を明らかにしたいのか」を明確にします。例えば、「特定商品の売上が伸び悩んでいる」という課題に対して、「購入頻度の低下が原因ではないか？」といった具体的な仮説を立てます。

 

STEP2. 顧客データを集計・整理する

SFA/CRMといった顧客管理システムやPOSデータなどから「最終購入日」「購入頻度」「購入金額」のデータを収集します。データの正確性を確保するために、誤入力や入力漏れをチェックし、必要に応じてデータクレンジングを行う作業も重要です。

 

STEP3. 顧客データを分析する

集計したデータに基づいて分析を行います。データ分析はヒストグラムとスコア付けがポイントです。

 

ヒストグラムで確認

集計したデータをもとに、「最終購入日」「購入頻度」「購入金額」の分布を把握します。ヒストグラムで可視化すると、顧客の購買行動パターンを掴みやすいのでおすすめです。

購入金額のヒストグラムで特定の金額帯に集中している場合は、「送料無料サービス」や「一定金額の購入で割引」などの影響が考えられます。分布の特徴をつかんだら、顧客をどのように分類していくかを検討しましょう。

 

顧客を分類する

各指標に基づいて顧客をランク付けします。例えば、「最終購入日」「購入頻度」「購入金額」の各指標に基準値を設定し、総合的なスコアを算出して、顧客を分類します。以下はランク付けの一例です。

ランク	最終購入日（Recency）	購入頻度（Frequency）	購入金額（Monetary）
A	1週間以内	20回以上	10万円以上
B	1か月以内	15回以上	8万円以上
C	2か月以内	10回以上	5万円以上
D	半年以内	5回以上	2万円以上
E	半年以上	5回未満	2万円未満

PDCAを回すうちにブラッシュアップしていければ良いので、始めのうちはざっくりとした設定で問題ありません。また、ランクは3～5段階で分けるのが一般的です。細かく設定しすぎると分析に手間がかかるため、シンプルに分けましょう。

スコア分けできたら、その結果をもとに、顧客をグループ分けして、属性を明確にします。例えば、以下の4つのグループに分けるなど、分析に必要なグループを設定してください。

• ①新規顧客
• ②優良顧客
• ③常連顧客
• ④休眠顧客
• ⑤離反顧客

 

STEP4. 仮説と照合し、施策を立案する

最後に、立てた仮説と分析結果を照合し、ずれがないか確認します。仮説と分析結果が一致すれば、その仮説に基づく施策の有効性が高いと判断できます。もし、仮説と異なる結果が出た場合は、なぜそうなったのかを掘り下げて、分析結果から新たな施策を考えます。

以下は施策の一例です。分析結果に基づいて、それぞれの顧客グループに最適なマーケティング施策を検討しましょう。

施策を実行した後は、再度データを収集し、効果を検証することが重要です。継続的に改善を行うことで、より良い施策立案へとつなげられます。

 

RFM分析の注意点・課題

RFM分析には、注意点や課題も存在します。取り組む際は、以下2点を頭に留めておくようにしましょう。

 

購入頻度が低いものには不向き

RFM分析は繰り返し購入する商品やサービスに適しており、購入頻度が低いものには効果が薄いです。購入サイクルが長い商品の場合、RFM分析だけで顧客を評価すると、重要な顧客を見落としてしまう可能性があります。

また、RFM分析は「何を買ったのか」が考慮されません。細かく分析を行いたい場合は、別の手法との組み合わせが必要です。

 

あくまで現時点の分析

RFM分析は顧客の現時点での購入行動を基にしています。そのため、将来の行動や購買意欲の変化を予測することはできません。

例えば、最近まで継続して購入していた顧客が、競合他社の製品に乗り換えてしまう可能性もあります。RFM分析の結果だけを見て、将来も顧客が良い関係を維持してくれると考えるのは危険です。長期的な視点での顧客分析や将来予測を行う場合には、別の手法を併用しましょう。

では次に、RFM分析と併用したい分析手法を8つ紹介します。

 

RFM分析の弱点を補う8つの分析手法

先述したように、RFM分析には、購入頻度の低いものの分析精度低下、長期的な視点の分析はできない、という弱点があります。これらの弱点は、他の分析手法と組み合わせることで、補うことが可能です。ここでは、RFM分析の弱点を補う8つの分析手法を紹介します。自社に必要な要素を組み合わせて、より分析を効果的に行いましょう。

 

CPM分析

CPM分析は、顧客をグループ分けし、それぞれの属性に合ったマーケティング戦略を立てる分析手法です。「購入頻度」「購入金額」「初回購入からの経過日数」「最終購入日からの経過日数」といった指標を用いて顧客を分類します。RFM分析ではカバーできない長期的な視点での顧客育成に有効な分析手法です。

 

MRFI分析

MRFI分析とは、RFM分析の指標に、顧客が購入した「商品（Item）」の情報を加える分析手法です。RFM分析だけでは見えてこなかった、顧客の購買傾向やニーズをより明確に把握できます。

例えば、RFM分析で優良顧客と分類されたグループ内において、ある特定の商品の人気が高いことが分かれば、その商品のプロモーションを強化することで、更なる売上向上を期待できます。逆に、特定の商品が購入されていない場合は、顧客ニーズとのずれが生じている可能性があります。商品開発や販売戦略の見直しが必要となるかもしれません。

MRFI分析を行うことで、より顧客の購買行動に密着した分析が可能となり、より効果的なマーケティング施策の実施につながります。

 

RFMC分析

RFMC分析とは、RFM分析に「顧客属性（Category）」を加えた分析手法です。顧客属性とは、例えば性別、年齢層、業種、従業員規模といった顧客の情報を指します。

RFM分析だけでは、顧客全体における購買傾向は把握できても、特定の属性の顧客における傾向を把握することはできません。しかし、RFMC分析を活用することで、特定の顧客属性を持つグループ内での購買傾向を分析できます。

例えば、自社の商品を頻繁に購入してくれる顧客層が、30代男性の会社員に多いということが分かれば、新規顧客獲得のターゲットを30代男性に絞り、訴求力の高い広告展開を行うなど、より効果的なマーケティング戦略を立てられます。

 

RFM-D分析

RFM-D分析とは、RFM分析に「距離（Distance）」の指標を加えた分析手法です。顧客の居住地と企業の物理的な距離を分析指標に加えることで、地域特性に合わせた、より効果的なマーケティング戦略を展開できます。

例えば、飲食店や小売店などのBtoCビジネスにおいて、顧客の居住地は重要な要素です。顧客は自宅から近い店舗を選びやすいため、近隣に住む顧客を優良顧客として育成することは、安定的な売上確保につながります。

BtoBビジネスにおいても、顧客企業の本社や支店との距離は、営業活動の効率化や顧客との関係構築に影響を与える可能性があります。距離が近い顧客企業に対しては、訪問頻度を高めた密なコミュニケーションを図るなど、距離に応じた営業戦略を立てられます。

 

デシル分析

デシル分析とは、顧客を累計購入金額の高い順に10段階に分け、それぞれのグループの特性を分析する手法です。例えば、100人の顧客がいる場合、購入金額が上位10％のグループが「デシル1」、次の10％が「デシル2」と分類され、最後の10％が「デシル10」となります。

RFM分析をデシル分析と組み合わせることで、RFM分析だけでは捉えきれない「顧客の収益性」を明確化できます。例えば、RFM分析で「休眠顧客」と判断された中で、過去に高額商品を購入した顧客をデシル分析で見つけることで、掘り起こし施策の対象として優先順位を高める、といった判断が可能になります。

 

CTB分析

CTB分析とは、「Category（カテゴリ）」「Taste（テイスト）」「Brand（ブランド）」という3つの指標を用いて顧客の購買意思を予測する分析手法です。購買履歴を分析し、顧客はどのカテゴリの商品、どのようなテイスト（色やサイズ、素材など）、どのブランドを購入する傾向にあるのかを把握します。

例えば、BtoBビジネスの場合、顧客企業が過去にどのような製品やサービスを、どのような価格帯で購入しているのか、競合他社のどの製品を検討していたのかなどを分析することで、より的確な提案や顧客ニーズに合致した商品開発につなげられます。CTB分析を取り入れることで、よりパーソナライズされたマーケティング施策の立案が行えます。

 

行動トレンド分析

行動トレンド分析とは、特定の期間における顧客の購買行動を分析する手法です。
例えば、ある企業が、例年4月～6月に新規顧客獲得のキャンペーンを行っているとします。このキャンペーンの効果を最大限に高めるためには、過去の顧客データから、獲得しやすい新規顧客の特徴を明確にする必要があります。

そこで活用できるのが行動トレンド分析です。過去の顧客データから、4月～6月に商品を購入した新規顧客の属性（業種、従業員数、売上規模など）や購買内容（商品、サービス、価格帯など）を分析します。すると、「従業員数100名以下の製造業」が、この時期に新規導入しやすいという傾向が見えてくるかもしれません。

さらに、行動トレンド分析は、曜日や時間帯、キャンペーンとの関連性など、様々な切り口で分析を進められます。「特定のキャンペーンに反応した顧客は、その後も継続して購入する傾向がある」といった行動パターンを発見できれば、より効果的なキャンペーン設計につなげられるでしょう。行動トレンド分析は、RFM分析では補えない、季節変動やキャンペーンなどの短期的な要因を考慮した分析を可能にします。

 

セグメンテーション分析

セグメンテーション分析とは、顧客を年齢や性別、居住地、興味関心などの様々な切り口で分類し、それぞれのグループに適したマーケティング戦略を立案するための手法です。RFM分析だけでは、顧客一人ひとりのニーズに合わせたきめ細かなマーケティング戦略の立案はできません。しかし、セグメンテーション分析を組み合わせれば、その弱点を補えます。

例えば、新しい業務効率化システムを販売する場合、RFM分析を行えば、最近購入してくれた顧客層への効果的なアプローチが検討できます。しかし、購買頻度の低い顧客層への訴求には課題が残るでしょう。そこで、セグメンテーション分析を活用します。顧客を業種、従業員規模、売上高といった属性で分類し、それぞれのグループが抱える課題やニーズを分析します。すると、「従業員数300名以上の企業は、人材不足を課題に感じている企業が多い」といった傾向が見えてくるかもしれません。

この結果に基づき、人材不足に悩む企業に響くような広告メッセージやコンテンツを作成。ターゲットを絞ったマーケティング活動を展開することで、より効率的に顧客を獲得できる可能性が高まります。

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まとめ

RFM分析は、情報が少なくても顧客を分類し、それぞれの特性に応じた戦略を立てられます。顧客の購買行動を理解し、企業の成長を促進するための強力なツールと言えるでしょう。

しかし、RFM分析だけでは顧客の全体像は把握できません。より詳細に分析を行いたい場合は、他の分析手法との組み合わせが必要です。併用することで、より精度の高い分析と効果的なマーケティング施策の実施が可能になります。

今回の内容を参考に、RFM分析をビジネスに役立ててみてください。

 

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