RFM分析-顧客のグループ分けのフレームワーク

 

RFM分析

 RFM分析はRecency(最新購買日)、Frequency(購買頻度)、Monetary(購買金額)の3つの指標から顧客をグループ分けする手法です。
 グループの性質を知り、マーケティング施策を講じることで、効率よく収益をあげることも可能になります。

 

RFM分析の3つの指標

Recency(最新購買日)

 顧客が一番最近に購買した日です。
 過去の購買履歴から、直近の購買を抜き出して求めます。
 この指標が最近であるほど良い顧客であるという考え方をします。

 

Frequency(購買頻度)

 ある期間においての購買してくれた回数です。
 過去の購買履歴から、購買回数を数えて、算出します。
 この指標が高いほど良い顧客であるという考え方をします。

 

Monetary(購買金額)

 ある期間における顧客の購入金額の合計です。
 過去の購買履歴から算出します。
 この指標が大きいほど良い顧客であるという考え方をします。

 

RFM分析にはシステム化が不可欠

 RFM分析は、顧客の購買履歴を集めなければできません。
 小規模でしたらExcelでもよいです。何万人、何十万人という顧客をかかえているなら、データベースを利用するのがよいでしょう。
 最終購買日や購入回数、合計金額でソートしたり、ある条件以上の顧客を抽出したりすることは、Excelでもデータベースでも可能です。

 

一般的な傾向と考えられる施策

【Rが高い顧客ほど将来の収益に貢献する可能性が高い】
=>この層に次の購買につながるような施策をする。チラシ、お礼メールなど。

 

【FとMが高くても、Rが低ければ、競合に奪われている可能性が高い】
=>この層に他との違いを主張したメールを送るなど。

 

【Rが同じならFやMが高いほど購買力がある顧客】
=>この層に、より高い商品を薦める。

 

【RやFが高くてもMが少ない顧客は購買力が低い】
=>この層には、お得感のある商品を薦める。

 

【Fが低くMが高い顧客はRの高い方が良い顧客】
=>この層は、遠方から来ている可能性もある。まとめて買ってもらえるような施策をする。

参考文献

人もお金も流れ込んでくる集客術 ファンクラブのつくり方