RFM分析とは？顧客分類やランク付けの例をわかりやすく解説

RFM分析の基本的な手法から具体的な活用方法、さらに便利なツールまで、初めてRFM分析に取り組む方でもわかりやすいように解説していきます。

リオンくん

顧客の分類やランク付けを適切に行うための方法を学び、効果的なマーケティング戦略を実現しよう！

RFM分析とは？

RFM分析とは、顧客の購買行動を「Recency（最近の購入日）」、「Frequency（購入頻度）」、「Monetary（購入金額）」の3つの指標に基づいて評価し、顧客を分類する分析手法です。

RFM分析を用いることで、企業は顧客の価値や購買傾向を把握し、マーケティング施策の効率化を図ることができます。

Recency（最近の購入日）

Recencyは、顧客が最後に商品を購入した日付を指します。最近購入した顧客は、現在も商品に興味を持っている可能性が高く、アプローチする価値が高いと判断されます。

Frequency（購入頻度）

Frequencyは、一定期間内における顧客の購入回数を示します。購入頻度が高い顧客は、ブランドに対して高いロイヤルティを持っている可能性があり、リピーターとしての価値が高いです。

Monetary（購入金額）

Monetaryは、顧客がこれまでに購入した総額を示します。高額な商品を頻繁に購入する顧客は、企業にとって特に重要な存在であり、特別な施策が必要となる場合が多いです。

RFM分析は、少ないデータで顧客の購買傾向を理解でき、効果的な顧客セグメンテーションを行うための強力なツールです。これにより、企業は最も価値のある顧客層に対して重点的なマーケティング施策を展開し、リソースの最適化を図ることができます。

RFM分析の目的とメリット

RFM分析の目的は、顧客の購買行動を正確に把握し、それに基づいて効果的なマーケティング施策を行うことです。これにより、顧客満足度を向上させ、売上を最大化することが期待できます。顧客を理解することで、適切なタイミングで効果的なアプローチが可能になります。

RFM分析の目的

RFM分析の主な目的は、顧客の行動を基に適切に分類し、ターゲットを絞ったマーケティング施策を実行することです。たとえば、最も価値のある顧客には、特別なオファーや優遇措置を提供することが効果的です。また、離脱しそうな顧客には、再購入を促すリテンション施策を打つことができます。

顧客の価値の最大化
顧客ごとの購買行動に基づき、売上を最大化するための最適な施策が立てられます。
リソースの効率的な配分
重要度の高い顧客に重点的なリソースを割り当てることができ、マーケティングコストの削減にもつながります。

RFM分析のメリット

RFM分析のメリットは、シンプルなデータで高度な顧客理解が得られる点です。以下のような利点があります。

簡単なデータ収集
ほとんどの企業が持っている購買データを利用するだけで簡単に実施できます。特別なツールや大規模なデータベースは不要です。
迅速な顧客分類
RFM分析は、Excelのような基本的なツールでも簡単に実施でき、短時間で顧客を効果的にセグメント化することが可能です。
施策の柔軟な展開
顧客の購買行動に基づいて、セグメントごとに適切なマーケティング施策を素早く実施できます。たとえば、最近購入した頻度が高い顧客には、次回購入での特典を提供する施策が効果的です。

RFM分析を活用することで、企業は顧客へのアプローチをより効率的に行い、リソースを無駄にすることなく成果を上げることができます。

RFM分析の手順

RFM分析を行う手順は非常にシンプルです。以下の手順に沿って進めれば、すぐに顧客を分析し、マーケティングに活用できます。特別なツールは必要なく、基本的な購買データがあれば、簡単に始められます。

RFM分析のやり方

RFM分析は、まず顧客の購買データを準備し、それを基に3つの指標（Recency, Frequency, Monetary）を計算します。次に、それぞれの顧客にスコアを付け、グループに分けていきます。

データの準備
まずは、顧客の購入履歴データを収集します。重要なのは、「最後にいつ購入したか（Recency）」、「どれくらいの頻度で購入しているか（Frequency）」、「どれくらいの金額を使っているか（Monetary）」の3つの情報です。これをExcelなどにまとめましょう。
各指標の算出
- Recencyは最後に購入した日を数値化します。最近の購入ほど高いスコアを与えます。
- Frequencyは、一定期間内の購入回数を示し、頻繁に購入しているほど高いスコアを付けます。
- Monetaryは購入金額で、金額が多いほど高いスコアを与えます。

エクセルを使ったRFM分析の実例

Excelを使えば、RFM分析は誰でも簡単に実施できます。以下の手順で進めてみてください。

データの入力
顧客ごとに購入履歴データをExcelに入力します。顧客名、最終購入日、購入回数、購入金額の列を用意します。
スコア付け
それぞれの指標（Recency, Frequency, Monetary）に対して、顧客ごとにスコアを付けます。最も良い顧客には「5」、次に良い顧客には「4」、といった具合です。
顧客を分類
スコアが高い顧客を優良顧客として、スコアが低い顧客をリテンション施策の対象とします。この段階で、どの顧客にどのような施策を打つべきかが見えてきます。

例えば、下記はRFM分析をする前のエクセルへの入力例です。

次に、このデータを基に、RFM分析でランク付けを行います。

RFMのランク付けと顧客分類

RFMスコアに基づいて顧客を分類します。このスコアリングによって、顧客を「優良顧客」「通常顧客」「離脱リスク顧客」などに分け、適切な対応をすることができます。

例えば、「A001」の顧客は最近の購入日が7日前、購入頻度が高く、購入金額も大きいため「455」の高スコアがついています。一方、「A005」は購入がかなり前で、購入回数や金額も少ないため「111」の低スコアとなっています。このスコアに基づき、それぞれ異なるアプローチを取ることが可能です。

優良顧客: 高いR、F、Mスコアを持つ顧客は、最も価値のある優良顧客です。特別なキャンペーンや限定オファーを提供することで、ロイヤルティをさらに強化できます。
離脱リスク顧客: Rが低い（最近購入していない）顧客は、再度のアプローチが必要です。リマインダーメールや割引クーポンで再購入を促しましょう。

RFM分析を活用したマーケティング施策

RFM分析を活用すると、顧客ごとに適切なマーケティング施策を行うことができます。顧客の状況に合わせてアプローチ方法を変えることで、効果的なキャンペーンやプロモーションを展開し、売上や顧客満足度を向上させることが可能です。

顧客の状況に応じたアプローチ例

RFM分析の結果に基づいて、以下のように顧客ごとに異なる施策を打つことが重要です。

優良顧客
R、F、Mすべてのスコアが高い顧客には、限定オファーやVIP向けサービスを提供するのが効果的です。特別感を与えることで、ブランドに対するロイヤルティがさらに高まります。
新規顧客
購入頻度や購入金額がまだ少ないが、最近初めて購入した顧客には、次回の購入を促す割引クーポンやメールフォローを行うとよいでしょう。新規顧客を継続して購入させることが、長期的な顧客価値の最大化に繋がります。
離脱リスク顧客
以前は頻繁に購入していたが、最近は購入していない顧客には、再度アプローチが必要です。リマインダー付きのメールや、特別な割引オファーで再購入を促しましょう。

PDCAサイクルの活用

RFM分析によって得られた顧客分類に基づいて施策を実施した後、その結果を評価し、次の施策に反映させることが重要です。これが、いわゆるPDCAサイクルの実践です。

計画（Plan）
RFM分析を基に、顧客セグメントごとに施策を計画します。たとえば、優良顧客向けには新商品情報を早めに提供するなど、特定のセグメントに合わせた施策を計画します。
実行（Do）
計画した施策を実行します。これには、メールマーケティングやリテンション施策の実施が含まれます。
評価（Check）
実施した施策の効果を評価します。たとえば、優良顧客向けキャンペーンの結果として、再購入率や売上の変動を確認します。
改善（Act）
評価結果に基づいて施策を改善します。効果が見られた部分は継続し、効果が薄かった部分については次回の施策を再検討します。

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このように、RFM分析を使ってマーケティング施策を行い、PDCAサイクルを回すことで、顧客満足度を高め、売上の最大化を図ることができます。

RFM分析のデメリットと限界

RFM分析は、顧客の購買行動を理解し、マーケティング施策を効率化するのに非常に有効な手法ですが、いくつかのデメリットや限界もあります。これらを理解しておくことで、分析結果を適切に活用し、他の手法との併用を検討することが重要です。

RFM分析の限界

RFM分析は、主に過去の購買データに基づいて顧客を評価するため、将来的な顧客行動の予測には限界があります。また、商品やサービスによってはRFM分析の効果が薄れる場合もあります。

短期的なデータ依存になる
RFM分析は過去の購買行動に基づくため、今後の顧客の購買意欲やニーズを予測することが難しいです。例えば、季節性のある商品を扱う企業では、RFMスコアが必ずしも現在の顧客の関心を反映していない場合があります。
セグメンテーションが画一的になる可能性がある
RFMスコアに基づく顧客分類は、ある程度単純なセグメンテーションになる傾向があります。顧客の行動パターンが多様化している現代では、RFM分析だけで全ての顧客のニーズを網羅できないこともあります。

商品・サービスによる有効性の違い

RFM分析は、商品やサービスの特性によっては十分に効果を発揮しない場合があります。特に高頻度で購入される日用品や、低頻度で高額な商品を扱うビジネスでは、RFMスコアが正確な顧客価値を示さないことがあります。

頻繁な購入がない商品にはRFM分析は向かない
高額な家電製品や不動産などの商品は、購入頻度（Frequency）が低いため、RFM分析のFの指標が機能しにくいです。
逆に購入頻度が高すぎるケースもRFM分析は向かない
日常品やコンビニエンス商品のように、頻繁に購入される商品では、RecencyやFrequencyのスコアが高い顧客が多くなるため、顧客間での差が出にくくなります。

他の分析手法との併用

RFM分析の限界を補うためには、他の分析手法との組み合わせが有効です。例えば、デシル分析やクラスター分析を併用することで、顧客をより詳細に分類し、精度の高いマーケティング施策を実施できます。

デシル分析との併用も検討する
デシル分析では、顧客を購入金額に応じて10のグループに分け、顧客層ごとの貢献度を分析します。これにより、RFM分析では見落とされがちな中間層の顧客にも焦点を当てることができます。
クラスター分析との併用も検討する
クラスター分析を使えば、RFMスコアに加えてさらに多くの要素（年齢、地域、興味など）を組み合わせ、より多角的に顧客を分類することができます。

RFM分析に役立つツール

RFM分析は、ExcelやBIツールを使うことで簡単に実施できます。これらのツールを活用すれば、顧客の購買データを効率的に分析し、より効果的なマーケティング施策を展開することが可能です。特に、ツールを使うことで手作業の負担を減らし、迅速に分析結果を得ることができます。

ExcelでのRFM分析

Excelは、手軽にRFM分析を行うための最適なツールです。Excelを使うと、データの入力、スコアの計算、顧客分類などを簡単に行うことができ、コストもかかりません。以下の手順で、RFM分析を進めることができます。

データの入力
顧客の名前やID、最終購入日、購入回数、総購入金額などをExcelに入力します。
スコアリング
R（Recency）、F（Frequency）、M（Monetary）それぞれの値に対して、顧客ごとにスコアを付けます。最も良い顧客には「5」、次に良い顧客には「4」など、スコアを定義します。
集計と分類
スコアに基づき、顧客を分類します。例えば、RとFが高い顧客は「優良顧客」、Rが低くFも低い顧客は「リテンション対象」といった具合です。

TableauやBIツールでのRFM分析

Excelよりも高度な分析が必要な場合、Tableauやその他のBIツールを使うことも有効です。BIツールを使うと、より視覚的にデータを分析でき、インサイトを得やすくなります。

Tableauの活用
Tableauを使えば、RFM分析の結果をダッシュボードに表示し、リアルタイムでデータを視覚化することができます。これにより、経営陣やマーケティング担当者が一目で分析結果を把握でき、意思決定が迅速になります。
他のBIツールの活用
Power BIやLooker Studioも、RFM分析に役立つツールです。これらのツールはデータの自動更新や、クラウドベースでの分析が可能なため、大規模なデータセットにも対応できます。

テンプレートの活用

さらに、ExcelやBIツールにはRFM分析用のテンプレートが数多く用意されています。これらのテンプレートを使えば、データを簡単に入力して自動で分析を進められるため、初心者でも手軽に実施できます。

Excelテンプレートの例
多くの企業がExcelで利用できるRFM分析テンプレートを提供しており、これらをダウンロードすれば、すぐにRFM分析を始められます。
BIツール用テンプレート
TableauやPower BIにも、RFM分析のためのダッシュボードテンプレートがあり、データを取り込むだけで可視化や分析が可能です。