RFM分析とは
RFM分析とは、顧客の購買行動を「いつ購入したか」「どのくらい購入しているか」「いくら購入しているか」の3つの観点で分類する分析手法です。
RFMは、Recency、Frequency、Monetaryの頭文字を取った言葉です。顧客の状態を購買データから把握し、施策対象を整理するために使われます。
EC・通販では、顧客全体を一律に扱うのではなく、直近購入がある顧客、購入頻度が高い顧客、累計購入金額が高い顧客、購入が止まり始めている顧客などに分けて施策を設計することが重要です。RFM分析は、そのための基本的な顧客分析手法です。
RFMの3つの要素
RFM分析では、Recency、Frequency、Monetaryの3つの指標を使って顧客を分類します。
Recencyが高い顧客は直近で購入しており、再接点を作りやすい状態です。Frequencyが高い顧客は購入頻度が高く、継続性がある顧客です。Monetaryが高い顧客は売上への貢献度が高い顧客です。
Recency（最終購入日）とは
Recencyとは、顧客が最後に購入してからどのくらい時間が経過しているかを示す指標です。
直近で購入している顧客は、ブランドや商品への関心が残っている可能性があります。一方、最終購入から長期間経過している顧客は、休眠や離脱のリスクが高まっている可能性があります。
EC CRMでは、Recencyを確認することで、再購入リマインド、休眠予備軍へのフォロー、休眠復活施策などを設計しやすくなります。
Frequency（購入頻度）とは
Frequencyとは、顧客がどのくらいの頻度で購入しているかを示す指標です。購入回数や一定期間内の購入頻度として確認されます。
Frequencyが高い顧客は、商品やブランドを継続的に利用している可能性があります。リピート購入が安定している顧客は、優良顧客やロイヤル顧客の候補になります。
一方、過去に複数回購入していたにもかかわらず、直近の購入がない顧客は、休眠予備軍や離脱リスク顧客として確認する必要があります。
Monetary（購入金額）とは
Monetaryとは、顧客がどのくらいの金額を購入しているかを示す指標です。累計購入金額、一定期間内の購入金額、平均購入金額などで確認されます。
Monetaryが高い顧客は、売上への貢献度が高い顧客です。こうした顧客に対しては、限定案内、優良顧客向け施策、クロスセル、アップセルなどを検討しやすくなります。
ただし、購入金額が高いだけで顧客状態を判断するのは不十分です。直近で購入しているか、継続的に購入しているかとあわせて見ることが重要です。
EC CRMでRFM分析が重要な理由
EC CRMでRFM分析が重要な理由は、顧客の購買状態に応じて施策を分けられるためです。
同じ顧客リストの中には、直近で購入したばかりの顧客、継続的に購入している顧客、過去はよく購入していたが最近購入が止まっている顧客、初回購入後に2回目購入していない顧客などが混在しています。
RFM分析を使うことで、こうした顧客を購買状態ごとに分類し、誰に、いつ、どのチャネルで、どのような内容を届けるべきかを整理しやすくなります。
RFM分析で分類できる顧客例
RFM分析では、3つの指標の組み合わせによって顧客状態を把握できます。顧客分類は、ランク付けそのものが目的ではありません。分類した顧客に対して、どのような施策を行うかを決めることが重要です。
- 直近購入があり、購入頻度も購入金額も高い優良顧客
- 直近購入はあるが、購入回数が少ない育成対象顧客
- 購入金額は高いが、最近購入がない休眠予備軍
- 過去に複数回購入していたが、購入が止まっている離脱リスク顧客
- 初回購入後、2回目購入に進んでいないF2未転換顧客
- 購入頻度は低いが、一回あたりの購入金額が高い顧客
- 購入頻度は高いが、購入金額が小さい顧客
RFM分析と顧客スコアの違い
RFM分析と顧客スコアは、どちら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。
RFM分析は、最終購入日、購入頻度、購入金額という購買データの3軸で顧客を分類する分析手法です。購買履歴をもとに、顧客の状態を把握しやすい点が特徴です。
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、属性情報なども含めて顧客に点数を付ける考え方です。
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・反応などを含めた点数化」です。
RFM分析と顧客ステージの関係
RFM分析は、顧客ステージの把握にも活用できます。
顧客ステージとは、顧客が初回購入者、リピート顧客、優良顧客、休眠予備軍、休眠顧客など、どの段階にいるかを整理する考え方です。
RFM分析によって、直近性、購入頻度、購入金額を確認することで、顧客が育成対象なのか、維持すべき優良顧客なのか、休眠防止が必要な状態なのかを判断しやすくなります。
RFM分析をCRM施策に活かす方法
RFM分析は、顧客分類を行ったあとにCRM施策へつなげることで価値を発揮します。RFMの分類結果に応じて、配信内容、チャネル、タイミングを変えることが重要です。
- 優良顧客に限定案内や先行案内を送る
- 直近購入顧客に関連商品や使い方を案内する
- F2未転換顧客に2回目購入のきっかけを届ける
- 購入頻度が高い顧客に定期購入やまとめ買いを提案する
- 高購入金額の顧客にアップセルやクロスセルを行う
- 最終購入から期間が空いた顧客に再購入リマインドを送る
- 休眠予備軍にLINEやSMSで再接点を作る
- 休眠顧客に郵送DMや特別案内で復活施策を行う
RFM分析で注意すべき点
RFM分析では、3つの指標だけで顧客のすべてを判断しないことが重要です。例えば、最終購入日が古い顧客でも、商品特性上、自然な購入間隔が長い場合があります。また、購入金額が低い顧客でも、今後の育成によってLTVが伸びる可能性があります。
RFM分析は、顧客状態を把握するための入口です。商品カテゴリ、購入間隔、顧客ステージ、配信反応、流入チャネルなどと組み合わせて見ることで、より実態に近い施策設計ができます。
RFM分析とLTV分析の関係
RFM分析は、LTV分析とも関係します。
RFM分析では、直近性、購入頻度、購入金額から顧客の現在の状態を把握します。一方、LTV分析では、顧客が一定期間または生涯でどれだけの売上や利益をもたらすかを確認します。
RFM分析で優良顧客や休眠予備軍を把握し、LTV分析で顧客群ごとの長期的な価値を見ることで、どの顧客層に施策コストをかけるべきかを判断しやすくなります。
MOTENASUとの関係
MOTENASUとRFM分析
MOTENASUは、EC・通販事業者向けのCRM/MAシステムです。顧客情報、購入履歴、受注情報、商品情報、LINE連携情報などを統合し、RFM分析に必要な顧客データを扱いやすくします。
MOTENASUでは、最終購入日、購入回数、購入金額、購入商品、顧客ステージ、LINE連携状況などをもとに、優良顧客、育成対象顧客、休眠予備軍、休眠顧客などを抽出できます。さらに、RFM分析で分類した顧客に対して、メール、LINE、SMS、郵送DMを組み合わせたシナリオ配信を設計できます。
MOTENASUとは →FAQ
RFM分析とは何ですか？
RFM分析とは、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顧客分析手法です。
RFMのR・F・Mは何を意味しますか？
RはRecencyで最終購入日や直近性、FはFrequencyで購入頻度、MはMonetaryで購入金額を意味します。
RFM分析と顧客スコアの違いは何ですか？
RFM分析は、最終購入日、購入頻度、購入金額の3軸で顧客を分類する分析手法です。顧客スコアは、RFM以外にも行動履歴、配信反応、属性情報などを含めて点数化する考え方です。
MOTENASUでRFM分析はどのように活用できますか？
MOTENASUでは、顧客情報や購入履歴をもとにRFM分析を行い、優良顧客、休眠予備軍、離脱リスク顧客などを抽出し、メール、LINE、SMS、郵送DMなどのCRM施策に活用できます。