RFM分析とは？メリットや顧客分析の方法を分かりやすく解説

RFM分析とは？3指標で分かる顧客価値

RFM分析とは、顧客の価値を3つの指標で評価する手法です。これらの指標は、Recency（最新購買日）、Frequency（購買頻度）、Monetary（累計購入金額）です。まず、最新購買日とは、顧客が最も最近製品やサービスを購入した日を指します。この情報により、顧客が今なお関心を持っているかどうかを判断できます。

次に、購買頻度は、顧客が一定期間内にどれだけ頻繁に購入したかを示します。購買頻度が高い顧客は、ブランドや製品に対して強い忠誠心を持っている可能性があります。最後に、累計購入金額は、顧客が過去にどれだけの金額を支払ったかを測る指標です。この指標により、顧客が経済的にどれだけ価値があるかを評価できます。

これらの3つの指標を組み合わせて分析することで、企業は顧客をセグメント化し、マーケティング施策をより精密に計画できます。例えば、最新購買日が近く、購買頻度も高く、累計購入金額も多い顧客は、極めて優良な顧客と見なされ、特別なキャンペーンやサービスを提供する対象となります。このようにRFM分析を活用することで、企業は顧客との関係を強化し、より効率的なマーケティング戦略を展開できます。

RFM分析が注目される理由と3つのメリット

RFM分析が注目される理由は、そのシンプルさと効果の高さにあります。少ないデータでも開始でき、高いROI（投資対効果）を実現しやすい点も魅力です。さらに、PDCAサイクルを高速に回せるため、迅速な改善が求められる現代のビジネス環境において非常に有効な手法です。

1. 顧客層ごとに最適な施策を立案できる

RFM分析の一つ目のメリットは、顧客層ごとに最適な施策を立案できることです。RFM分析では、顧客を最新購買日、購買頻度、累計購入金額の3つの指標に基づいて分類します。これにより、優良顧客、リピーター、新規顧客などのセグメントを簡単に特定できます。それぞれのセグメントに対して適切なマーケティング施策を実行することで、効果的な顧客アプローチが可能です。例えば、優良顧客には特別なロイヤルティプログラムや限定オファーを提案し、新規顧客には初回購入特典やウェルカムキャンペーンを実施するといった具体的な施策が考えられます。このように、顧客層ごとにターゲットを絞ったアプローチを行うことで、マーケティング活動の効率が飛躍的に向上します。

2. 少ないデータでも始められROIを向上

RFM分析の二つ目のメリットは、少ないデータでも開始でき、ROIを向上させられる点です。RFM分析では、顧客の最新購買日、購買頻度、累計購入金額という基本的なデータさえあれば分析できます。そのため、大規模なデータセットを用意することなく、手軽に始められるのが特徴です。さらに、この分析結果を基にしたマーケティング施策は、効率的にターゲットを絞ることで、投資対効果（ROI）を最大化できます。例えば、限られたリソースを最も価値のある顧客セグメントに集中することで、マーケティングキャンペーンの成功率を高められます。具体的な施策としては、高頻度購買者向けに特別価格や専用サービスを提供することで、さらに購買頻度を把握し、長期的なリピート率を向上させられます。

3. PDCAを高速に回せる仕組み

RFM分析の三つ目のメリットは、PDCAサイクルを高速に回せる仕組みを提供する点です。PDCAとは、計画（Plan）、実行（Do）、チェック（Check）、改善（Act）のサイクルを指します。RFM分析を活用することで、このサイクルを迅速に実行し、マーケティング施策の効果検証と改善をスピーディーに進められます。たとえば、特定の顧客セグメントに対するキャンペーンを実施した結果をRFM分析で評価し、その結果に基づいて次の施策をすぐに企画・実行できます。このようにして、マーケティング活動を迅速かつ効果的に改善できるため、競争が激しい市場環境において優位性を保てます。PDCAサイクルを高速に回すことにより、継続的な成長と改善が促され、企業の競争力が一層強化されるでしょう。

RFM分析のデメリットと弱点を補う手法

RFM分析は非常に有用な顧客分析手法ですが、いくつかのデメリットや弱点があります。この段落では、そのデメリットを簡単に説明し、それを補うための手法について紹介します。具体的には、購買頻度の低い商品の分析が難しい点、属性情報を扱えない点、および3つの指標だけでは十分な分析が行えない場合があります。これらの課題に対して、CTB分析、CPM分析、そしてAI技術を活用することで、より精度の高いデータ分析を実現できます。

購買頻度が低い商品の分析には不向き

RFM分析は、購買頻度が高い商品やサービスに対して非常に効果的ですが、購買頻度が低い商品には不向きです。これは、RFM分析が頻度を重視して顧客の価値を評価するため、頻度の低い商品の場合、顧客の価値を正確に把握することが難しくなります。 例えば、大型家電や車のように購入頻度が低い商品に対してRFM分析を適用すると、顧客の価値を過小評価してしまう可能性があります。このような場合、他の分析手法との併用や、ビッグデータを活用した高度な分析手法を導入することで、より正確な顧客評価を行う必要があります。 購買頻度の低い商品に対しては、顧客の購入履歴やライフスタイルに関する情報を集め、CTB分析などの別の手法を統合して分析することで、より効果的なマーケティング施策を立案できます。

属性情報が取れない⇒CTB/CPM/セグメンテーション連携

RFM分析のもう一つの弱点は、顧客の属性情報を扱えない点です。RFM分析は主に購入日、購買頻度、累計購入金額の3つの指標を使っており、この方法だけでは顧客の年齢、性別、地域などの属性情報を考慮できません。 この問題を解決するために、CTB（Customer Transaction Behavior）分析や顧客の購買パターン分析、セグメントを活用する方法があります。CTB分析では顧客の購入行動や特性を分析し、CPM分析では購入タイミングや購入金額、商品カテゴリ別の購買行動を重視します。セグメンテーション連携では、顧客を属性や行動パターンによって細かく分類し、各セグメントに最適なマーケティング施策を立案できます。これにより、より精度の高い顧客評価と個別対応が可能です。

3指標だけでは不十分⇒AIで行動スコアを追加

RFM分析の3指標だけでは顧客の複雑な購買心理や行動を完全に把握できない場合があります。この弱点を補うために、ウェブサイトの閲覧履歴といった行動データを加味するAI技術の活用が有効です。

RFM分析の基本的な手順

RFM分析を効果的に行うためには、基本的な手順を理解しておくことが重要です。このセクションでは、RFM分析を実施する際の手順について説明します。RFM分析の手順には課題設定と仮説立案、データ収集・前処理、指標計算とスコアリング、施策立案・実行・効果検証が含まれます。それぞれのステップを順に見ていくことで、RFM分析の具体的な流れを理解し、実践に役立てられます。

1. 課題設定と仮説立案

RFM分析を開始する際の第一ステップは、課題設定と仮説立案です。まず、自社のマーケティングや営業に関する現状の課題を明確にすることが重要です。例えば、売上の低迷や顧客離れなどが具体的な課題として挙げられるでしょう。次に、その課題に対する仮説を立てます。仮説とは、課題の原因や解決方法についての予測です。例えば「特定の顧客層へのアプローチが不足しているため売上が伸びない」という仮説が考えられるでしょう。この仮説立案によりRFM分析の方向性が定まり、次のステップで必要となるデータ収集が効率的に行えます。

2. データ収集・前処理

次に行うのは、データ収集と前処理です。RFM分析に必要なデータとしては、顧客の最新購買日（Recency）、購買頻度（Frequency）、累計購入金額（Monetary）があります。このデータを収集するためには、社内のデータベースや顧客管理システムから必要な情報を抽出して集めます。データ収集後は、データの前処理を行います。前処理とは、欠損値や異常値の処理、データの統一などを意味します。例えば、購買日が入力されていないデータや、購入金額に誤りがある場合は、それらを修正する必要があります。適切な前処理を行うことで、分析結果の精度を高められます。

3. 指標計算とスコアリング

データの準備が整ったら、次は指標計算とスコアリングを行います。RFM分析では、Recency、Frequency、Monetaryの3つの指標をそれぞれ計算します。Recencyは顧客が直近で購入した日からの経過期間を算出し、Frequencyは一定期間内における購買回数、Monetaryは累計購入金額を計算します。その後、これらの指標にスコアを付けます。一般的には、各指標を5段階に分け、それぞれ1から5までのスコアを付与します。例えば、最新購買日が最も直近の顧客はRecencyのスコアが高くなります。このスコアリングにより顧客を分類し、次の施策立案に活用できます。

4. 施策立案・実行・効果検証

最後に行うのが、施策立案・実行・効果検証です。RFM分析から得られた顧客の分類結果を基に、具体的なマーケティング施策を立案します。例えば、Recencyのスコアが高い顧客に対しては新商品情報を積極的に提供し、Monetaryのスコアが低い顧客には割引クーポンを提供するなどの戦略が考えられるでしょう。次にその施策を実行します。施策を実行した後は、その効果を検証する必要があります。効果検証では、売上や顧客維持率の変化などの指標を用いて施策の成功度合いを評価します。これにより、PDCAサイクルを回し続け、施策の改善と最適化を図れます。

Excelで実践！テンプレート活用ガイド

Excelなら無料テンプレートを使ってすぐにRFM分析を始められます。まずは Bruce Hardie氏のサンプルやOWOX BIのテンプレートをダウンロードし、購入履歴（顧客ID・日付・金額）をPower Queryで整形します。ピボットテーブルで最終購入日の最大値（MAX）、購入回数（COUNT）、合計金額（SUM）を集計し、別シートの5段階スコア表をVLOOKUP関数で参照すれば、R・F・Mの各スコアが自動で採点されます。合計スコアを行い、人数や売上を値に設定したピボットテーブルを、条件付き書式でヒートマップ化すると、VIPから離反予備軍までの顧客グループが色分け表示され、ターゲットが一目でわかります。さらにGitHubで公開されているPERCENTRANK.EXC関数やIF関数の使用例を応用すれば、大量データも数式だけで高速更新できます。

BIツールでのRFM分析：Tableau / Power BIで可視化

RFM分析を行う際、BIツールを活用することでデータの可視化と分析が容易になります。特にTableauやPower BIは、Gartner社の市場調査レポートで長年リーダーとして評価されるなど、ビジネスインテリジェンス（BI）ツールとして広く普及しています。 Tableauでは、直感的なドラッグ＆ドロップ操作で、最新購買日、購買頻度、累計購入金額の3つの指標を簡単に視覚化できます。また、ダッシュボードを作成することで、リアルタイムでのデータ追跡や分析を行えるため、迅速な意思決定をサポートします。 一方、Power BIも同様に強力な可視化機能を持ち、Excelファイルやその他のデータソースからのインポートが簡単です。Power BIのAI機能を活用して、さらに高度な予測分析を行うこともできます。また、共有機能を使ってチーム全体でデータをリアルタイムに確認し、意思決定を支援します。 これらのBIツールを使うことで、RFM分析の結果をより分かりやすく表現し、マーケティング施策の効果を最大化することができます。

RFM分析＋AI・追加指標でROIを最大化

RFM分析は顧客の価値を理解するための強力な手法ですが、さらに成果を最大化するためにはAIと追加指標を組み合わせることが有効です。AIは大量のデータを短時間で処理する能力を持ち、顧客行動の細かいパターンを分析することで、より精密な予測を行います。これにより、マーケティング施策の効果を高め、ROIを最大化できます。 例えば、あるECサイトではRFM分析を活用して優良顧客を特定し、その後AIを用いて購入予測モデルを構築しました。このモデルでは、過去の購買履歴やページの閲覧情報などを基にして、顧客が次に買う商品や購入タイミングを予測します。こうした予測に基づくパーソナライズド広告やキャンペーンを展開することで、コンバージョン率が大幅に向上しました。 さらに、AIを導入することで、単純なRFM指標だけでは捉えきれない顧客の微細な属性や行動も把握できます。これにより、顧客セグメントの精度が高まります。RFM分析にAIと追加指標を組み合わせることで、顧客理解をさらに深め、マーケティング施策のROIを最大限に引き上げましょう。

RFM分析と組み合わせるべき他の顧客分析手法

RFM分析は顧客価値を明確に把握するための強力な手法ですが、その効果をさらに高めるためには他の顧客分析手法との併用が必要です。例えば、デシル分析やABC分析など、異なる視点から顧客を評価する手法を取り入れることで、より精度の高いマーケティング施策が可能です。これにより、顧客との関係性を深め、経営戦略に実際のデータを活用できます。

デシル分析・ABC分析

デシル分析は、顧客を購入額で10のグループに分け、それぞれのグループに対して異なるマーケティング施策を行う手法です。これにより、特に高額購入者に対して効果的なアプローチを提供することができます。デシル分析は、購買額に基づいて顧客を分類するため、リソースの最適配分が可能になり、ROIを向上させられます。 ABC分析は、商品や顧客をA、B、Cの3つのカテゴリーに分けます。Aカテゴリーには最も価値の高い顧客や商品が含まれ、Bカテゴリーは平均的な価値、Cカテゴリーは価値が低いものに分類されます。この分析を使用することで、経営資源の適切な割り振りが可能になり、より戦略的なマーケティング施策が実施できます。ABC分析は、費用対効果を考慮した施策を行うための重要な手法です。

CPM・MRFI・RFMCなど

CPM（Cost Per Thousand）は広告やマーケティング施策の費用対効果を測る指標で、特定の広告の視聴者数に対する費用を計算します。これにより、広告の効果を定量的に評価し、最適な投資判断が可能です。CPMを導入することで、広告予算の効率的な運用が可能になり、RFM分析と組み合わせることで、さらに詳細な顧客分析ができます。 MRFI（Monetary、 Recency、 Frequency、 Interactivity）はRFM分析に「Interactivity」を加えたものです。顧客のインタラクションを含めて評価するため、オンラインでの顧客行動を考慮した分析が可能です。これにより、顧客のオンライン行動パターンを理解し、より細かいセグメンテーションが実現できます。 RFMC（Recency、 Frequency、 Monetary、 Category）はカテゴリ別に顧客を評価する手法です。これにより、特定の商品の購入動向やカテゴリごとの顧客価値が把握しやすくなります。Category（カテゴリ）を加えることで、顧客の購買行動の多様性を捕捉し、適切なマーケティング戦略を立てられます。

まとめ：RFM分析で顧客理解を深め、施策を最適化しよう

RFM分析は、顧客の最新購買日、購買頻度、累計購入金額の3つの指標を活用して、顧客の価値を評価し、最適なマーケティング施策を立案するための有効な手法です。これにより、企業は優良顧客やリピーターを特定し、そのニーズに応じた施策を実施できます。また、データに基づいた意思決定を行うことで、マーケティング活動の効率化や効果の向上が期待できます。RFM分析をうまく活用することで、顧客理解を深め、競争力を強化するための施策を最適化しましょう。