RFM分析とは、顧客ごとの購買データを分析し、顧客をグループ化することでマーケティングに役立てる分析手法のことです。

マーケティング担当者の中には、「RFM分析って具体的にどういうもの？」「導入するメリットや手順が分からない」と疑問を持つ方もいるのではないでしょうか。

この記事では、RFM分析とは何か、メリットや手順、施策例などについて解説します。RFM分析を通じてWebマーケティングの成果を高めたい方は、ぜひ参考にしてください。

RFM分析とは？わかりやすく解説

RFM分析とは、3つの指標を用いて顧客をグループ分けする顧客分析手法です。

RFMはそれぞれ「Recency（最終購入日）」「Frequency（購入頻度）」「Monetary（購入金額）」の頭文字から取られています。

Recency（最終購入日）：顧客が最後に商品・サービスを購入した日Frequency（購入頻度）：顧客が対象の期間中に商品を購入した回数Monetary（購入金額）：顧客が対象の期間中に商品を購入した金額

それぞれの指標を分析して顧客グループごとに適切な施策を打つことで、顧客ロイヤリティを向上させ、自社の売上アップにつながるというものです。

RFM分析を行うには、顧客の購買データが必要不可欠です。そのため、購買データを蓄積できるEC事業者や、リピートしやすい商品を取り扱っている企業に向いていると言えるでしょう。

RMF分析は、購買行動をもとに顧客をグループ分けしたうえで、各グループごとに最適なマーケティング施策を実行するために行います。

RMF分析を行うメリット

RMF分析を行うメリットは、おもに下記が挙げられます。

• 自社が取り組むべき課題が明確になる
• マーケティング施策の効率化を図れる

ここからは、それぞれのメリットを順に解説します。

自社が取り組むべき課題が明確になる

RFM分析で顧客をグループ化することで、自社が取り組むべき課題が明確になります。

たとえば、新規顧客の数は多いものの、リピーター顧客が少ない場合は、購入回数や購入金額の向上が課題となるでしょう。

優良顧客グループには、特別なオファーや友だち紹介などのお得な情報を提供し、新規顧客グループには商品・サービスの使い方をレクチャーするなど、それぞれに合った対策を行います。

休眠顧客が多い場合は、顧客の掘り起こしや離脱を減らす施策が必要です。このように、自社の課題を明らかにできることがRFM分析のメリットといえます。

マーケティング施策の効率化を図れる

RFM分析によって、自社のマーケティング施策による無駄なコストが省けるため、効率化を図ることができます。

各グループの適したアプローチ方法を検討しやすくなるため、成果につながらない施策や無駄なPRを廃止し、その分のコストカットが可能になります。

たとえば、R・F・Mすべてが低い顧客に対しては、マーケティング施策から外すという選択肢も検討できるでしょう。

予算や人的リソースを削減し、顧客満足度を高める施策にリソースを注げるようになるのも、RFM分析のメリットです。

RFM分析が向いているケース

RFM分析は、次のようなビジネスや企業に向いています。

• ECサイト
• 会員制サービス
• リピート性の高い商品を取り扱うECサイト
• 有料オプションが追加できるサービス

RFM分析を行うには、商品が購入された回数や金額などの購買データが必要です。そのため、ECサイトや会員制サービスなど、顧客ごとのデータを蓄積できるビジネスが向いています。

日用品や健康食品などリピート性の高い商品を扱うECサイトも適しています。また、有料のオプションサービスが追加できるサービスにおいてもRMF分析は有効です。

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RFM分析に不向きなケース

RFM分析は、次のような条件に当てはまるビジネスには不向きと言えます。

• 顧客一人あたりの購入回数が少ないビジネス
• 季節性の高い商品

自動車や大型家具・家電、不動産などの高額商品は、顧客一人あたりの購入回数が少ないため、RMF分析に向いていません。

また、季節性の高い商品や特定の時期に依頼が集中するビジネスも、最新購入日が偏りがちなので、マーケティングに役立つデータを蓄積するのが困難です。

RFM分析を導入する際は、RFM分析が苦手とする部分を他の分析手法で補う必要があるでしょう。

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RFM分析のやり方・手順｜5ステップ

ここからは、RFM分析を行う手順を5つのステップで解説します。

1. 自社の課題を明確にする

はじめに、自社のマーケティングにおける現状を把握し、解決すべき課題を洗い出しましょう。課題や問題点に対して、原因や対策の仮説立案を行います。

たとえば、商品の売上が伸び悩んでいる場合は、データを分析して「なぜ売上が伸びないか」をチームで議論しましょう。

ここで仮説立てを行うことで、「何を分析するべきか」「3つの指標のうちどれを重視すべきか」を検討する材料になるため、重要なステップです。

2. データを収集・整理する

RFM分析では、顧客の「最終購入日・購入頻度・購入金額」のデータを集計する必要があります。すでに顧客情報がデータとして入力されている場合は、そこから収集します。

新たにデータ収集する場合は、管理システムに蓄積された過去の購買履歴から必要なデータをピックアップしていきましょう。

また、3つの指標に加えて、顧客の年齢や居住エリア、商品名など確認したデータを抽出できれば、さらに詳細なデータ分析が可能になります。

表記ゆれや入力ミスによって生じる不正確なデータを修正しつつ、データを整理する「データクレンジング」も徹底する必要があります。

3. 分類基準を設定する

データを収集したら、RFMの分類基準を定めましょう。

分類の基準は会社によって異なるため、明確な定義はありません。一般的には、ランクを3～5段階に分けて分類することが多いです。

最終購入日、購入頻度、購入金額の3軸でそれぞれの基準値を大まかに設定しましょう。

▼RFMの例（イメージ）

ランク	Recency（最終購入日）	Frequency（購入頻度）	Monetary（購入金額）
1	7日以内	20回以上	10万円以上
2	2週間以内	15回以上	5万円以上
3	1ヶ月以内	10回以上	3万円以上
4	半年以内	5回以上	1万円以上
5	1年以内	3回未満	1万円未満

はじめてRFM分析を行う場合は、大まかな数値で問題ありません。PDCAサイクルを回すうえで調整や変更を行いつつ、分類基準をブラッシュアップするといいでしょう。

4. データを分析・グループ化する

収集した顧客データをもとに、分類基準ごとに分けていきます。

実際のランク分けでは、Excelなどの機能を用いて点数を付けていくのが一般的です。ECサイトの場合は、購買データを簡単に出力できる場合もあるのでチェックしましょう。

R・F・Mの点数の合計が顧客一人ひとりのスコアとなります。そして、ここで集計したスコアごとに顧客を次のように分類します。

• 優良顧客
• 優良候補
• 新規顧客
• 通常顧客
• 休眠顧客
• 過去最良
• 過去候補
• 警戒
• 注意　など

上記はあくまで分類基準の一例なので、自社ごとにRFMスコアの基準を設けて、顧客層を可視化しましょう。

5. 施策を企画・実行する

RFM分析を通じて顧客をグループ化したら、それぞれの顧客に対して適切なマーケティング施策を企画し、実行しましょう。

RFM分析は実施して終わりではなく、継続的に分析と施策を繰り返して、PDCAサイクルを回すことが大切です。

優良顧客への施策例

3つの指標で最も高いスコアの顧客は「優良顧客」となります。この顧客グループに対しては、さらにLTVを高めるためにロイヤル顧客へのランクアップを目指すといいでしょう。

具体的には、限定商品の提案やイベントへの招待、顧客ランクの実装とランクに応じたサービスの展開などが考えられます。

優良顧客限定の特別なイベントやオファーを用意することで、LTVの向上が期待できるでしょう。信頼関係を築くことで、新たな集客をもたらしてくれる可能性もあります。

新規顧客への施策例

最終購入日から日が経っておらず、購入回数が少ない新規顧客層のボリュームが大きい場合は、顧客の定着やリピーター化の課題があると考えられます。

SNSフォローによるクーポン配布、メルマガ登録、オプションサービスの情報提供などによって、購入回数や金額を高めやすくなるでしょう。

初回購入後のアフターフォローの質を高めたり、顧客が関心を持ちやすい情報発信をしたりと、パーソナライズした施策を展開することも大切です。

休眠顧客への施策例

過去の優良顧客が休眠顧客になったケースでは、掘り起こしによって購入を再開してもらえる可能性があります。

商品やサービスの新機能や改善ポイントを訴求したり、カムバックキャンペーンなどの割引を用意したりと、再購入を促しましょう。

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RFM分析で最適なマーケティング施策を企画しよう

RFM分析で顧客をグループ分けすることで、マーケティングの精度が高まり、顧客のニーズやタイミングに合った施策を打てるようになります。

優良顧客のさらなるLTV向上や、休眠顧客の掘り起こしを図る場合に、RMF分析が大きく役立つと言えるでしょう。

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