RFM分析（あーるえふえむぶんせき）とは

RFM分析は、顧客データを分析し施策に活かすことで、顧客が特定の企業に対し使う総額を示す「LTV」（Life Time Value）を向上させるのに役立つマーケティング手法です。
まずはRFM分析について、どのような情報を扱うのか・そのデータを収集するために使うツールなどについてご紹介します。

RFMとは

そもそも「RFM」とはなにかと疑問にお思いの方も多いでしょう。RFMは、以下の頭文字を取ったことばです。

• Recency……購入日時（直近いつ購入したか）
• Frequency……購入頻度（何度購入したか）
• Monetary……購入金額（いくら購入したか）

Rは、最新の購入日時を指します。
たとえば、2年前が最終購入歴の顧客と1週間前に購入した顧客がいたとしましょう。リピート購入を促しLTVを上げるためには、後者の方がアプローチの効果を期待できることはイメージしやすいはずです。

Fについても、1度購入したきりの顧客と数年にわたり毎月購入しているリピーターとでは、後者の方が継続購入を期待できる優良顧客といえます。

Mは購入した商品にもよりますが、やはり数値が高いほど、優良顧客といえるでしょう。

上記の各データを参照して、顧客の傾向を確認すれば、自社ECサイトの課題を発見するのに役立ちます。

たとえば、全体的にFの値が低くF2転換ができていない場合は、リピート率アップのための施策が不足している・商品やサービスに問題があることが考えられるはずです。一方、全体的にRの数値が悪い場合は、自社ECサイトのことを思い出してもらう施策が必要と考えられるでしょう。

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R・F・Mの顧客データを把握するには

「RFM分析に必要なデータを効率的に収集・分析するには、どうすればよいのか」とお悩みのご担当者さまもいらっしゃるでしょう。その場合は、ECサイトであればCRMツールを活用するのがおすすめです。

CRMは顧客管理・顧客関係管理と訳されることばで、CRMツールは、顧客の情報を一元管理するのに役立つツールです。
CRMツールであれば、手作業で管理するよりも膨大なデータを転記・整理できます。また、効率的かつ正確に情報収集と分析ができるでしょう。

また実店舗の場合は、POSレジを活用すると効率的です。
POSレジがあれば、いつ・どこで・なにを購入したか、ポイント履歴など各種データがリアルタイムで蓄積されていきます。

ECサイトならCRMツール、実店舗の場合はPOSレジと、CRMツールを連携して効率的にデータを取得・分析していきましょう。

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「ECサイトにCRMツールを導入する真のメリットとは」

RFM分析の目的と必要性

RFM分析の目的は、顧客獲得に効果的な、適した施策を見つけることです。
R・F・Mの数値の程度に応じてグループ分けすることで、全顧客へ同じアプローチではなく、以下のように費用対効果の高い施策を打ち出せるでしょう。

定期的にRFM分析を実施して長期的にアプローチしていくことで、そのときどきの利用状況に応じた対応が可能です。
一般的な顧客を、長期的かつコンスタントに購入するロイヤル顧客へと育てるために必要な手法といえます。

RFM分析のやり方

それでは、実際にRFM分析はどのように取り組むものなのか、4ステップにわけてご紹介します。
しかしRFM分析の実行には、データ分析に関する専門的な知識と技術が必要です。
ここでは基本的な取り組み方についてご紹介するため、ひととおり確認し、おおまかなイメージをつかむのに役立ててください。

RFM分析の目的を明確にする

RFM分析に取り組む際は、まず「なぜRFM分析するのか」「RFM分析でなにを明らかにしたいのか」といった、目的を明確にしておくことが大切です。

「プッシュしている商品の売れ行きが悪い」「リピーターがなかなか増えない」「販促の費用対効果が悪い」など、いま抱えている課題をもとに設定しましょう。
設定した課題に応じ、それぞれ「とくに重視すべき要素がR・F・Mのどれになるのか」「いつまでさかのぼって分析するのか」などが変わってきます。
要素や分析対象の時期が変われば収集すべき情報も変わってくるため、はじめは必ず、目的を明確にすることからはじめましょう。

顧客データを収集・整理する

RFM分析に取り組む目的が定まったら、実際に、目的に応じた顧客データを収集・整理していきます。

たとえば、あらためてメインの顧客層を把握したい場合は、顧客のパーソナルデータを収集する必要があるでしょう。
販促の費用対効果も検討したい場合は、メルマガの開封率とコンバージョン率もあわせて収集する必要があります。
目的に応じてどの情報が必要か厳選し、まとめましょう。

ただし複数のツールを活用して情報を収集したり、複数人で収集したりする場合は、表記ゆれに注意することが必要です。
たとえば同じ日付を示していても、和暦と西暦、／表記と年月日表記など、表記ゆれで違うデータとして処理されてしまうと、ツール上で正しく整理されません。
データ収集のやり直しになる可能性もあるため、収集方法について事前に共有しておきましょう。

基準値を設定してグループ分けする

データの収集・整理が終わったら、ランク付けの基準値を設定し、実際にグループ分けをしていきます。
グループ分けは、以下のような区分を設けて取り組みましょう。

たとえば、以下のようなランク付けができるはずです。

	ランク1	ランク2	ランク3	ランク4
R（購入日時）	30日以内	60～31日以内	61～90日以内	91日以上前
F（購入頻度）	10回以上	6～9回	2～5回	1回のみ
M（購入金額）	1万円以上	5,000円～9,999円	2,000円～4,999円	1,999円以下

	基準
ロイヤル顧客	RFMすべてランク1
優良顧客	RFMがすべてランク2以上
安定顧客	RFMのうちランク1・ランク2・ランク3が1つずつ
新規顧客	Fがランク4で、Rがランク3以上
休眠顧客	Rがランク4

ただし、ランク区分を細かくしすぎると作業がたいへんになります。
5ランクに分ける場合でも125通りのグループができるため、さらに複数グループをまとめて中グループ・大グループを作るなど、全体像を把握しやすいよう工夫する必要があるでしょう。

各グループに対する施策を検討する

顧客のランク付けやグループ分けができたら、それぞれに対する施策を検討します。
たとえば、ロイヤル顧客には特別感のある施策を検討する、新規顧客にはフォローアップメール・ステップメールを送るといった施策が有効です。
それぞれの顧客に適した施策を検討し、実施しましょう。

PDCAを回す

RFM分析は、一度取り組んで終わりではありません。
分析とアプローチを実行したのちも、定期的かつコンスタントに取り組み、PDCAを繰り返す必要があります。
各グループの人数がどう変化しているか、どんな施策を打ったときにどのランクがどう変化したかなど継続的に施策と検証を繰り返していくことでロイヤル顧客を増やしていくことができます。

顧客を育成するには時間がかかるうえ利用状況に応じたアプローチが必要になるため。
顧客育成に時間がかかるなら、おのずとRFM分析をもとにした施策も中長期的な取り組みになるでしょう。
一度取り組んで終わりではなく、何度も繰り返し取り組むこと・長期的に取り組める体制を作っておくことが大切です。

RFM分析の注意点

販促施策の実行・リピーター獲得のために役立ち、増収増益によい効果が期待できるRFM施策ですが、取り組む際にはいくつかの注意点をおさえておく必要があります。
それぞれを把握したうえで分析にとりかからなければ、時間・労力をかけたにもかかわらず、失敗してしまう可能性もあるでしょう。
主なデメリット・注意点を4つご紹介するため、ひととおり確認してください。

商材によっては適さない場合がある

取扱商品の性質によっては、RFM分析が適さない場合があります。
たとえば、以下の商材は、RFM分析に向きません。

• 時期によって売上が大きく変わる季節商材
• 一時期の利用に留まるベビー用品・こども用品
• リピート購入されにくい高額商品（家・車など）
• 単発での利用が想定されるサービス（冠婚葬祭）

ライフステージや商品の特性は考慮されない分析方法のため、そうした点を含めて検討しなければならないECサイトの場合は、RFM分析は不向きです。
上記に該当する場合は、RFM分析ではなく、ほかのアプローチ方法を模索する必要があるでしょう。

キャンペーンや特典の影響を判断する必要がある

RFM分析のメリットとして「RとFの情報があれば分析できる」とご紹介しました。
しかし、実際に分析する際は、そうした数値に影響を及ぼす各種施策についても考慮が必要です。
たとえば、以下のことを考慮する必要があるでしょう。

こうしたキャンペーンが行われているときは、当然、RやMの数値が改善します。
なかには、キャンペーンが行われているときにのみまとめ買いをする顧客もいるでしょう。
その顧客が使った金額が大きければ、毎月1,000円分を5年間購入しているリピーターよりも、2日前に1度だけ6万円分購入した顧客のほうが優良顧客と分析される可能性があります。

キャンペーンはRFM分析に大きな影響を及ぼすため、慎重に確認しておきましょう。

高度な専門性が要求される場合がある

RFM分析はR（購入日時）とF（購入頻度）がわかれば取り組める手法ですが、分析作業自体は、非常に複雑な作業になります。

たとえば、より正確に実情を把握しようとして、ランクを細かく設定した場合が挙げられるでしょう。
そうなると、あまりに多くのグループができてしまい、整理がしにくくなります。
もし分析やデータの取り扱いに詳しくないスタッフが取り組んだ場合、正確な分析結果を出力できない可能性があります。

こうした複雑さによって分析業務が属人化し、特定のスタッフへ負担が偏ることをも招きかねません。

またCRMツールやPOS、専用の分析ツールを使わずに取り組んだ場合、たいへんな労力と時間がかかることになります。
分析にかかる作業効率を重視する場合・分析結果の正確さを求める場合は、各種ツールの導入を検討するのがよいでしょう。

RFM分析はエクセルでもできる？

「コストをかけずにRFM分析をしたい」とお悩みのご担当者さまも多いのではないでしょうか。
その際に検討されることが多いのが、Microsoft社が提供するツール「Excel」を用いた分析方法です。
エクセルの「ピポットテーブル」という機能や、プログラミング技術（Python）を活用すれば、無料ツールのみで分析することも可能です。

しかしエクセルを使ってRFM分析する場合、担当者の技量により分析のしやすさが変わる・属人化しやすいといったデメリットも生じます。
属人化してしまうとひとりの担当者への負担が大きくなったり、その人物が異動や退職でいなくなってしまうとRFM分析ができなくなったりするなど、いくつかの問題が出てしまうでしょう。
ご紹介したとおり、RFM分析は長期的に取り組むものであるため、途中で頓挫してしまう体制作りは避けるべきといえます。

できるだけ多くのスタッフが分析業務をこなせるように、顧客情報を管理・分析するためのツールを用いるのをおすすめします。

RFM分析を補完するその他の顧客分析手法

RFM分析は優良顧客を発見するのに適した手法ですが、商品の特性や分析の目的によっては他の手法を併用することでより精度の高いマーケティングが可能になります。ここでは、RFM分析を補完する4つの代表的な顧客分析手法をご紹介します。

デシル分析

デシル分析は、全顧客を購入金額の高い順に10等分（デシル）にグループ分けし、各グループの売上構成比などを分析する手法です。RFM分析よりもシンプルな指標で売上貢献度の高い顧客層を特定できるため、優良顧客を素早く見つけ出し、売上アップに向けた集中的な施策を立案する際に役立ちます。また、顧客の購買力を大まかに把握するという意味でも非常に有効です。ただし、過去に一度だけ高額購入した顧客も上位に含まれる点には注意が必要です。

CPM分析

CPM分析（Customer Portfolio Management）は、購入金額や購入頻度に加え、初回購入や最終購入からの経過日数も考慮して顧客を10層に分類する手法です。RFM分析が苦手とする「離反期間のある顧客」や「休眠顧客へと至る過程」を段階的に詳しく把握できるため、RFMランクが下がってしまった離反顧客の引き戻しや休眠顧客の掘り起こし、顧客育成（ナーチャリング）に向けたアプローチを考える際に非常に有効な手段となります。 休眠顧客の掘り起こしについては「」で詳しく紹介しています。

CTB分析

CTB分析は、Category（カテゴリ・分類）、Taste（テイスト・色や柄など）、Brand（ブランド・メーカーなど）の3つの指標を用いて顧客をグループ化する手法です。顧客の趣味や嗜好、購入傾向などのパーソナルな属性を深掘りできるため、RFM分析では難しいとされる「未来の購買行動の予測」に適しています。顧客ペルソナの解像度を上げ、一人ひとりに最適なレコメンド施策を行うのに役立ちます。

セグメンテーション分析

セグメンテーション分析は、年齢、性別、居住地域、趣味嗜好などの属性や、これまでの購入履歴をもとに、類似した傾向を持つ顧客を分類する手法です。RFM分析の指標だけでは測れない細分化された顧客ニーズを正確に把握でき、特定のターゲット層に絞った効果的な広告配信やキャンペーン施策の展開が可能になります。価値観が多様化する現代のマーケティングにおいて欠かせない分析手法の一つです。

RFMの指標を把握するなら「アクションリンク」

RFM分析に必要な情報を収集・分析するなら、ECサイト特化型CRMツール「アクションリンク」もご確認ください。
「アクションリンク」はデータ収集・分析を通じて顧客像の把握に役立つとともに、分析・レポート機能による施策効果のチェックもできるツールです。
また課題が見つかり、シナリオに応じた細やかなフォローアップが必要なときも、メルマガの自動生成・自動配信により対応できます。

上記のような特徴があるため、以下の方におすすめのツールです。

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気になる方は、ぜひあわせてチェックしてください。

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アクションリンクが選ばれる理由

アクションリンクは、高機能と手軽さを両立したEC通販特化型のCRMプラットフォームです。業界を問わず多くのEC事業者様に選ばれている理由として、主に以下の3つの強みが挙げられます。属人化を防ぎ、確実なリピート売上拡大を強力にサポートします。

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まとめ

RFM分析とは、R（最終購入日）・F（購入回数）・M（購入金額）の3つを指標として顧客を分析する手法です。
手元の情報が少ない場合でも分析ができ、顧客それぞれに適したアプローチが可能になるのが主なメリットといえます。

しかし商品の特性によってはRFM分析が適さない場合がある・作業が複雑になる場合があるなど、注意点もいくつか存在します。
場合によっては、間違った分析結果が出力されたり、多くのリソースを割いたのに失敗に終わったりしてしまう可能性も。
この記事でご紹介した内容をもとに、RFM分析を検討してみましょう。