EC CRMにおけるRFM分析とは｜通販での活用・顧客分類を解説

RFM分析は、Recency、Frequency、Monetaryの3つの観点で顧客を分類する分析手法です。EC CRMでは、この3つの指標を使って、優良顧客、継続顧客、休眠予備軍、休眠顧客などを分類し、それぞれに適した施策を設計します。

EC通販では、すべての顧客に同じ施策を行っても、十分な効果が出るとは限りません。

直近で購入している顧客と、長期間購入がない顧客では、必要な接点が異なります。何度も購入している顧客と、初回購入だけで止まっている顧客でも、届けるべき内容は変わります。

RFM分析を使うことで、顧客の購買状態を整理し、誰に優先してCRM施策を行うべきか判断しやすくなります。

EC CRMでは、RFM分析を使って顧客をいくつかの状態に分類できます。これらの分類をもとに、顧客ごとに施策内容や配信チャネルを変えることが重要です。

EC CRMでは、F2転換が重要です。F2転換とは、初回購入者が2回目購入に至ることです。

RFM分析では、初回購入後から一定期間が経過しているにもかかわらず、2回目購入がない顧客を抽出できます。こうした顧客は、F2転換施策の対象になります。

初回購入直後の顧客には使い方案内や関連商品の提案を行い、購入間隔が空き始めた顧客には再購入リマインドを送るなど、状態に応じた施策が必要です。

RFM分析は、休眠防止にも活用できます。

Recencyを見ることで、最終購入日からどれくらい期間が空いているかを把握できます。購入間隔が通常より長くなっている顧客は、休眠予備軍として扱うことができます。

休眠状態になってから施策を行うよりも、休眠に入る前に再接点を作る方が有効な場合があります。そのため、EC CRMではRFM分析を使って休眠予備軍を早期に見つけることが重要です。

RFM分析は、LTV向上にも関係します。

購入頻度が高い顧客、購入金額が高い顧客、直近で購入している顧客は、LTVが高まりやすい顧客層です。一方で、購入頻度が低い顧客や購入間隔が空いている顧客には、継続購入を促す施策が必要です。

RFM分析によって顧客状態を把握することで、アップセル、クロスセル、リピート促進、休眠防止など、LTV向上につながる施策を設計しやすくなります。