購入の頻度、金額からセグメントを行うRFM分析

前回、デシル分析についてブログを書きました。
今回はデシル分析より少し高度な分析手法をご紹介します。
顧客に対して的確なアプローチを行うための分析手法として役に立つ手法です。

RFM分析とは

RFM分析とは、以下の3つの指標に基づいて顧客を整理し、分析する手法です。

• R…Recency（直近の、最近の）⇒最近
• F…Frequency（頻発すること、頻度）⇒どれぐらいの頻度か
• M…Monetary（金銭、購入金額）⇒どれぐらいの金額を購入しているか

3つの指標で各グループ分けを行います。
いつ・どれぐらい・どの程度、購入したか？という指標から、各グループの性質を決めることができ、デシル分析に比べてより詳しいデータが得られます。

下記の記事には、具体的な活用法が書かれていて非常に参考になります。

店舗ごとの来店されたお客様を複数のタイプにグループ分けすることで、現在の課題と、アプローチしたいお客様のグループを明確にします。

一般的には、「優良顧客」のようなランク、位置づけのグループとその現状を割出して、施策へのきっかけとするような活用法が多いようです。

各指標について

Recency（リセンシー）：最新購買日
「購入日時」という観点から、その顧客が最後に買ったのがいつかを算出しグループ化します。
グループ化は、期間やグループに所属する顧客数など様々な項目で分けることができます。

Frequency（フリークエンシー）：購買頻度
「購入の回数・頻度」を表す指標です。一般的に購入頻度が高い顧客のグループをよい顧客グループととらえます。
Fの値が高い顧客は常連顧客ということになりますが、逆にFの値が低く、かつ最近購入の顧客は新規顧客と分類することが出来ます。
Fの値が高い顧客が多いか、低い顧客が多いかで、新規顧客の獲得、リピーターがどのぐらい存在するか把握できます。

Monetary（マネタリー）：購買金額
購入金額の合計です。

RFM分析からわかること

RFM分析を使うことによって下記のようなイメージで分類できます。

Rが高ければ新規～優良な継続顧客である。
Mが高ければ優良顧客であるが、RFの値で、離れてしまった顧客・新規で優良な顧客に分類される。
RMが高いと優良顧客の可能性が高いが、Fが低いと離れつつある可能性がある。

だいたい上記のような感じでしょうか。
優良顧客向けの施策、新規顧客向けの施策、離れつつある顧客向けの施策、どれが今必要とされているのかを、イメージするのに便利です。

RFM分析の欠点

RFM分析では、優良かそうでないかといった基準において、顧客のグル―プ分けを行ってくれますが、1人ひとりの顧客の分析までを行うものではありません。
上記のようなグループ化だけでは、あくまで大ざっぱなセグメントにしかすぎず、本当のニーズが分かるわけではないのです。

RFM分析は「ある時点においての分類」でしかないため、昨日が奥さんの誕生日で高い買い物をしただけの顧客や、いつもは他店で買ってるけどたまたまそっちに在庫がなくて自店で買ってくれたというような顧客が優良顧客扱いになることもれば、明日まとめ買いする予定の顧客を見落とす（低ランクに分類してしまう）ことがよくあります。引用：RFM分析でCRMがうまくいかない理由

上記に書かれている通りRFM分析では、ある一定の期間を基準とした購買頻度、購買の実績・金額を基準とするため、
そうした条件に漏れているが、優良顧客に成長するかも知れない顧客を逃してしまうことがあるということです。

RFM分析を用いることで、その時点での「優良顧客」という分類をターゲティングし、どのような層にアプローチするかを方針として決めることが出来ますが、
「本当の優良顧客」の定義は上記の指標だけでは測れないということです。

「本当の優良顧客」は、ビジネスや商品によって定義は異なりますが、たとえば10年以上購入を続けており、
過去には高額な商品やサービスを大量に購入しているにも関わらず、測定期間内ではたまたま購入が無かった顧客などがこれに当てはまるのではないでしょうか。

そうした優良顧客への施策、分析はRFM分析によるターゲティングだけでなく、さらにきめ細かいマーケティング・分析手法によって導かれることでしょう。

実際使ってみるとデータをどこで区切るのか、グループの人数構成をどうしたらいいのか、など最適なデータを出すための切り口で悩んでしまいます。
デシル分析よりさらに細かいターゲティングを行うことが可能なRFM分析ですが、長所と欠点を把握し、上手にマーケティングに活かしていければと思います。