Webマーケティングにおいて、顧客の属性や行動を分析することは非常に重要です。
その中でも、RFM分析は顧客を3つの指標で分類して分析する手法です。
マーケティング施策の改善に役立てることができます。
RFM分析とは
RFM分析とは、顧客の
「Recency（最終購入日）」
「Frequency（購入頻度）」
「Monetary（購入金額）」
という3つの指標で分類して分析する手法です。
これらの指標の頭文字をとって、RFM分析と呼ばれています。
Recency（最終購入日）
最終購入日から現在までの日数を測定します。
最近購入した顧客ほど、自社商品やサービスに興味関心があります。
再購入の可能性が高いと考えられるため、優良顧客と判断されます。
Frequency（購入頻度）
一定期間内に購入した回数を測定します。
購入頻度が高い顧客ほど、自社商品やサービスに満足している可能性があります。
リピート購入の可能性が高いと考えられるため、優良顧客と判断されます。
Monetary（購入金額）
一定期間内の購入金額を測定します。購入金額が高い顧客ほど、自社商品やサービスに高い価値を感じている可能性があります。
単価の高い商品やサービスを購入する可能性が高いと考えられるため、優良顧客と判断されます。
RFM分析の手順
RFM分析を行うには、以下の手順で行います。
- 顧客データから、Recency、Frequency、Monetaryの3つの指標を算出します。
- 算出した指標をもとに、顧客をグループ分けします。
- グループごとに、マーケティング施策を検討します。
顧客データからRFMの3つの指標を算出します。
顧客データには、
- 氏名
- メールアドレス
- 住所
- 購入日
- 購入金額
などの情報が含まれます。
これらの情報から、以下の3つの指標を算出します。
算出した指標をもとに、顧客をグループ分け
算出した3つの指標を組み合わせて、顧客をグループ分けします。
グループ分けの方法は、以下のようなものがあります。
- 3つの指標をそれぞれ1〜5のランクで評価し、ランクごとにグループ分けする
- 3つの指標をそれぞれ相対的に評価し、上位○％を優良顧客、中位○％を普通顧客、下位○％を休眠顧客とする
- グループごとに、マーケティング施策を検討します。
グループごとに、顧客の属性や行動を踏まえて、適切なマーケティング施策を検討します。
例えば、優良顧客に対しては、リピート購入や単価アップを促す施策を実施します。
休眠顧客に対しては、再購入を促す施策を実施します。
新規顧客に対しては、初回購入やリピート購入を促す施策を実施します。
RFM分析は、顧客を属性や行動に基づいて分類することで、マーケティング施策の改善に役立つ手法です。
エクセルを使った活用法
エクセルを使ってRFM分析を行う場合は、以下の手順で行います。
- 顧客データから、Recency、Frequency、Monetaryの3つの指標を算出します。
- 算出した指標を、エクセルの表に入力します。
- 表の並べ替え機能を使って、顧客をグループ分けします。
顧客データには、氏名、メールアドレス、住所、購入日、購入金額などの情報が含まれます。
これらの情報から、以下の3つの指標を算出します。
- Recency（最終購入日）
最終購入日 - 今日の日付
- Frequency（購入頻度）
購入回数 = 購入日数 / 間隔
- Monetary（購入金額）
購入金額 = 累積購入金額
算出した指標を、エクセルの表に入力します。
以下の表のように、Recency、Frequency、Monetaryの3つの指標を入力します。
| 顧客ID | Recency | Frequency | Monetary |
|---|---|---|---|
| 1 | 30日 | 10回 | 10万円 |
| 2 | 15日 | 5回 | 5万円 |
| 3 | 90日 | 2回 | 2万円 |
表の並べ替え機能を使って、顧客をグループ分けします。
RFM分析では、Recency、Frequency、Monetaryの3つの指標を組み合わせて、顧客をグループ分けします。
グループ分けの方法は、以下のようなものがあります。
| 最終購入日 | 購入頻度 | 購入金額 | グループ |
| 1 | 1 | 1 | A |
| 2 | 2 | 3 | B |
- 3つの指標をそれぞれ1〜5のランクで評価し、ランクごとにグループ分けする
- 上位10％
- 21～30％
- 31～40％
- 41～50％
- 下位50％
表の並べ替え機能を使って、Recency、Frequency、Monetaryの3つの指標の順に並べ替えることで、顧客をグループ分けすることができます。
例えば、
Recencyの順に並べ替えることで、最近購入した顧客から順に並べることができます。
Frequencyの順に並べ替えることで、購入頻度の高い顧客から順に並べることができます。
Monetaryの順に並べ替えることで、購入金額の高い顧客から順に並べることができます。
グループごとに、マーケティング施策を検討します。
グループごとに、顧客の属性や行動を踏まえて、適切なマーケティング施策を検討します。
例えば、
優良顧客に対しては、リピート購入や単価アップを促す施策を実施します。
休眠顧客に対しては、再購入を促す施策を実施します。
新規顧客に対しては、初回購入やリピート購入を促す施策を実施します。
エクセルは、RFM分析を行うための便利なツールです。
顧客データからRecency、Frequency、Monetaryの3つの指標を算出する機能を備えたアドインや、RFM分析のレポートを作成できるテンプレートなども提供されています。
RFM分析を行うメリット
RFM分析を行うメリットは、以下のとおりです。
- 顧客の属性や行動を把握しやすくなります。
- マーケティング施策の改善に役立てることができます。
- 顧客ロイヤルティの向上につながります。
顧客満足度と顧客ロイヤルティの違いとは？リピーター率アップに役立つ施策
RFM分析に基づく効果的なマーケティング戦略
RFM分析に基づいて、効果的なマーケティング戦略を立てる際には、以下の点に注意するとよいでしょう。
- 優良顧客に対しては、リピート購入や単価アップを促す施策を実施します。
- 休眠顧客に対しては、再購入を促す施策を実施します。
- 新規顧客に対しては、初回購入やリピート購入を促す施策を実施します。
Webマーケティングの分析の種類
Webマーケティングの分析には、RFM分析以外にも、以下の種類があります。
アクセス解析
Webサイトやアプリのアクセス状況を分析する手法です。
Webのセッションとは？意味や計測方法、アクセス解析への活用方法を解説
- コンバージョン測定
Webサイトやアプリにおけるコンバージョンを測定する手法です。
- リマーケティング
Webサイトやアプリを訪れたユーザーを再度訪問してもらうことで、コンバージョン率の向上を図る手法です。
- 広告効果測定
Webサイトやアプリに掲載した広告の効果を測定する手法です。
- ソーシャルログイン
ソーシャルメディアアカウントでログインできるようにする手法です。