顧客スコアとは｜意味・RFM分析との違い・CRM施策での活用を解説

顧客スコアとは、顧客ごとの購買行動、行動履歴、配信反応、属性情報などをもとに、顧客の状態や見込み度を点数化する考え方です。

例えば、直近で購入している顧客、購入回数が多い顧客、メールやLINEへの反応が高い顧客、特定の商品カテゴリに関心がある顧客などに点数を付けることで、施策対象の優先順位を判断しやすくなります。

顧客スコアは、単に顧客を良い・悪いで分けるためのものではありません。顧客の状態を把握し、誰に、いつ、どのチャネルで、どのような施策を行うべきかを整理するために活用されます。

顧客スコアでは、購買データだけでなく、顧客の反応や行動も点数化の材料になります。どのデータを使うかは目的によって変わります。購買見込みを見たい場合、休眠リスクを見たい場合、優良顧客を見つけたい場合では、重視する指標が異なります。

顧客スコアとRFM分析は、どちらも顧客を分類するために使われますが、範囲が異なります。

RFM分析は、Recency（最終購入日）、Frequency（購入頻度）、Monetary（購入金額）の3つの軸で顧客を分類する分析手法です。購買履歴を中心に顧客状態を把握するのに向いています。

一方、顧客スコアは、RFMに加えて、メール開封、LINEクリック、Web行動、フォーム回答、顧客属性、顧客ステージなども含めて点数化できます。

整理すると、RFM分析は「購買履歴を中心にした顧客分類」、顧客スコアは「購買・行動・反応・属性を含めた点数化」です。

顧客スコアと顧客ステージも、顧客状態を把握するために使われますが、考え方が異なります。

顧客ステージは、F1、F2、F3、F4、F5+のように、主に購入回数や継続段階に応じて顧客を分類する考え方です。

一方、顧客スコアは、購入回数だけでなく、直近購入、購入金額、行動履歴、配信反応などを点数化し、顧客ごとの優先度や見込み度を判断します。

整理すると、顧客ステージは「顧客がどの段階にいるかを見る分類」、顧客スコアは「その顧客にどれくらい優先度や反応見込みがあるかを見る点数化」です。

顧客スコアを使うと、顧客状態に応じた分類や優先順位づけを行いやすくなります。こうした顧客を見つけ、施策対象を絞り込むために活用できます。

顧客スコアは、CRM施策の対象者選定や優先順位づけに活用できます。重要なのは、スコアを作って終わりにしないことです。スコアに応じて配信内容、チャネル、タイミングを変えることで、CRM施策に活かせます。

顧客スコアは、行動分析と組み合わせることで精度を高めやすくなります。

行動分析では、Web閲覧、カゴ落ち、メールクリック、LINEクリック、フォーム回答など、顧客がどのような行動を取ったかを確認します。

こうした行動をスコアに反映することで、購入履歴だけでは見えない関心度や反応見込みを把握できます。例えば、まだ購入していない商品でも、閲覧やクリックが多い場合は、提案対象として優先度を上げることができます。

顧客スコアは、LTV向上のための施策設計にも活用できます。

LTVが高い顧客に共通する購買行動や反応をスコア条件に反映すれば、今後LTVが伸びる可能性のある顧客を見つけやすくなります。

また、現在の購入金額が高い顧客だけでなく、購入頻度、反応率、ステージアップ状況などを見ることで、育成すべき顧客を判断しやすくなります。