RFM分析

RFM分析とは

概要

RFM分析とは、顧客分析の手法であり、

Recency(最終購入日)

Frequency(これまでの購入回数)

Monetary(購入金額)

という3つの指標で顧客を分析する手法です。

それぞれの頭文字をとってRFM分析と呼ばれています。

上の図のように、RFM分析は三次元でイメージしますが、表で各分類を確認するが理解しやすくなっています。。

例えば、企業は顧客にリピート購入してもらうために、顧客リストを作成します。その際にRFM分析は活躍します。

Recencyにおいては、最終購入日からの時間が短い方が、顧客からのレスポンスは高くなります。

5年前に一度購入した顧客と、先月に購入した顧客とでは、どちらから良いレスポンスを期待できるかは一目瞭然です。

一方、Frequencyは高い方がレスポンスが高くなります。

1度しか購入したことがない顧客よりも、これまで20回購入している顧客の方が、マーケティングの費用対効果を高くしてくれます。

RFM分析の手順

RFM分析は３つの手順で行うことが出来ます。

RFM分析は様々なやり方があるため今回ご紹介するのはその中の１つになっています。

１．顧客データを準備します。

購入日、購買金額、顧客の識別IDの載っているデータを準備します。

顧客の識別IDが必要な理由としてはFrequencyを確認する為です。

２．それぞれの顧客にRFMスコアをつけます。

まず、RFM分析はRFMをランクに分けることが出来ます。

購入回数が５回であれば、ランク２といったようにそれぞれに点数をつけます。

以下の図は、RFMのそれぞれを４つに分けた場合です。

 

	Recency	Frequency	Monetary
ランク4	１週間以内	10回以上	５万円以上
ランク3	3週間以内	5回以上	３万円以上
ランク2	5週間以内	3回以上	１万円以上
ランク1	7週間以内	3回未満	１万円未満

 

そして、RFM３つの点数を合計し、顧客のRFMスコアとします。

例えば、Rがランク2、Fがランク３、Monetaryがランク4とすれば、RFMスコアは9になります。

３．RFMスコアを分布させて顧客を分類します。

先ほどの手順で計算したRFMスコアからヒストグラムを作ります。

このヒストグラムを３分割し、RFMスコアが～以上は優良顧客、～以上～以下は普通顧客、～以下は離反顧客と判断することが出来ます。

このように、顧客をRFMのそれぞれのランクを用いて分類することが出来ます。

RFM分析の活用事例

RFM分析はオンラインショップなどでもよく使われる顧客分析方法です。

幅広い商品を購入する顧客かどうかという点では、分析法におけるMonetary要素は大切です。

しかし、単品リピートを期待したい場合では、RFM分析でもRとFの要素を重視すれば良いことが多いです。

そして、健康食品やスキンケアのサブスクリプションなどでは、Fが高くなることによって必然的にM要素もアップする傾向があります。

アパレルショップでの例

そこで、アパレルショップのRFM分析による顧客ランク付けを考えてみましょう。

 

「1万円分の服を、6週間前に購入した顧客」を例にします。そして、この顧客は「過去に３回購入した」とします。

RFM分析の手順として、顧客データを設定した値で分類し、それぞれに点数をつけていきます。今回は先ほど用いたRFMのランク分けを用います。

 

	Recency	Frequency	Monetary
ランク4	１週間以内	10回以上	５万円以上
ランク3	3週間以内	5回以上	３万円以上
ランク2	5週間以内	3回以上	１万円以上
ランク1	7週間以内	3回未満	１万円未満

 

こちらの顧客は、今回の分類では、

「Rがランク１、Fがランク2、Mがランク2」

という分類がされRFMスコアは5です。

そして、ヒストグラム上で以下のように３分割されたとします。

RFMスコアが５は離反顧客に分類されています。

このように、RFM分析の結果としてこちらの顧客は「離反顧客」として分類することが出来ます。

まとめ

RFM分析は、顧客の購入動向に応じて分析し、顧客を分類するための手法です。

購入金額と購入頻度、そして最終購入日の3軸で分類するのが基本ですが、単品購入が多いネットショップやサブスクリプションにおいては、購入金額はそれほど重視しない企業もたくさんあります。

RFM分析を用いて優良顧客や離反しそうな顧客を見つけ、顧客に合わせた販促活動を行うと効果的なビジネスを行うことが出来ます。

似ている顧客分析として、デシル分析があります。こちらの記事からご確認下さい。