RFM分析とは？3つの指標で顧客を見分ける考え方
RFM分析を正しく使うには、まず3つの指標がそれぞれ何を表しているのかを押さえることが大切です。ここでは指標の意味と、ほかの顧客分析の手法と比べたときの位置づけを整理します。指標の意味を理解しておくと、分析結果を施策に落とし込む際の判断もぶれにくくなります。
最終購入日・購入頻度・購入金額が示す意味
RFMは、Recency（最終購入日）、Frequency（購入頻度）、Monetary（購入金額）の頭文字を並べた言葉です。Recencyは直近の購入からの経過期間を表し、日が浅い顧客ほど自社への関心が続いていると考えられます。Frequencyは一定期間の購入回数で、数値が高いほど自社の商品を習慣的に選んでいる顧客だと判断できます。
Monetaryは一定期間の累計購入金額を指し、売上への貢献度を示す指標です。3つを組み合わせるのは、1つの指標だけでは顧客の状態を誤って捉えやすいためです。例えば購入金額が大きくても、最後の購入が1年以上前であれば、すでに他社へ移っている可能性があります。複数の角度から見ることで、顧客の今の姿により近い評価ができます。
顧客分析のなかでRFM分析が選ばれる理由
RFM分析が多くの企業で使われる理由は、購買履歴さえあれば始められる手軽さにあります。顧客ID、購入日、購入金額の3項目がそろっていれば計算でき、アンケートや行動ログのような追加の調査は必要ありません。表計算ソフトでも集計できるため、専門の分析担当者がいない組織でも取り組みやすい手法です。導入のハードルが低く、小さく試して効果を確かめられる点も魅力です。
また、結果が「優良顧客」「休眠顧客」など直感的なグループで示されるため、営業や販売の現場に共有しやすい点も利点です。CRM（顧客関係管理）の取り組みでは、限られた予算や人員をどの顧客に振り向けるかの判断が欠かせません。RFM分析はその優先順位を数値で説明できるので、社内の合意形成にも役立ちます。
デシル分析との違いと使い分け
RFM分析とよく比べられるのがデシル分析です。デシル分析は、購入金額の多い順に顧客を並べて10等分し、各グループが売上のどれだけを占めるかを確認する手法です。デシルは統計用語のdecile（データを10等分する区切り）を指し、売上が一部の顧客にどの程度偏っているかを短時間でつかめます。上位のグループに売上が集中していれば、その層を手厚くフォローする価値が高いとわかります。
ただし、デシル分析は購入金額だけを見るため、一度だけ高額な買い物をした顧客と、長く買い続けている顧客を区別できません。そこで、まずデシル分析で売上構造の全体像をつかみ、次にRFM分析で顧客の状態を細かく見る順番で使うと効率的です。売上の偏りを知りたいのか、施策の対象を選びたいのかで使い分けるとよいでしょう。
RFM分析の進め方とスコア設計の手順
RFM分析の精度は、集計前の準備とランク基準の決め方で大きく変わります。ここでは分析期間の設定からスコアの付け方、顧客セグメントの定義まで、実務で迷いやすい点を中心に手順を説明します。手順を順番に進めることで、社内で再現できる分析の型を作れます。
分析期間と対象データを決める
最初に決めるのは、どの期間の購買データを使うかです。期間は商品の購買サイクルにあわせるのが基本です。日用品や食品のように頻繁に買われる商材なら数か月から1年、家電のように買い替えまで年数がかかる商材ならより長い期間を設定します。期間が短すぎると、定期的に買っている顧客まで休眠と判定されてしまいます。逆に長すぎると、過去の購買に引っ張られて最近の変化が見えにくくなります。
対象データの整備も欠かせません。同じ人物が店舗とECサイトで別々の会員IDを持っていると、購入回数や金額が分散し、実態より低く評価されます。返品やキャンセル分を差し引く、法人と個人を分けて集計するといった前処理も必要です。こうした名寄せや重複の整理は、顧客情報を一元管理するCRMを使うと効率よく進められます。
3指標をランク分けしてスコアを付ける
データがそろったら、R・F・Mの指標ごとに顧客をランク分けします。よく使われるのは各指標を5段階に分ける方法で、この場合は5x5x5で125通りの組み合わせができます。分け方には、顧客数が均等になるよう区切る方法と、「購入回数5回以上」のように自社で基準値を決める方法の主に2つがあります。どちらを選ぶかは、社内で結果をどう説明したいかによって決めるとよいでしょう。
顧客数で均等に区切る方法は機械的に計算できる反面、購入回数が1回の顧客が大半を占める場合などに区切りが不自然になることがあります。一方、基準値を決める方法は現場の感覚に近い分類ができますが、根拠の説明が必要です。まず均等に区切って分布を確認し、偏りがある部分だけ基準値で調整すると、納得感のあるランクを作れます。
スコアの組み合わせで顧客セグメントを定義する
125通りのままでは施策を考えにくいため、似たスコアの組み合わせをまとめて、数個から10個程度の顧客セグメントに整理します。R・F・Mがすべて高い顧客は「優良顧客」、Rは高いがFが低い顧客は「新規顧客」、Fが高いのにRが低い顧客は「離反予備軍」のように、状態がわかる名前を付けます。名前を付けておくと、会議の場でも対象顧客のイメージをすぐに共有できます。
セグメントの数は、実際に打ち分けられる施策の数を上限に考えるのが現実的です。細かく分けすぎると、配信するメールや販促物の種類が増えて運用が回らなくなります。定義は表にまとめて営業・販売・マーケティングの各部門で共有しましょう。同じ言葉で顧客を語れる状態を作ると、部門をまたいだ施策の連携がスムーズです。
顧客セグメント別に打つべき施策の考え方
顧客セグメントを定義したら、それぞれの状態にあわせて働きかけ方を変えます。すべての顧客に同じ案内を送るのではなく、関係を深めたい層と呼び戻したい層で目的を分けることが、RFM分析を売上につなげるポイントです。ここでは代表的な2つの層への考え方を紹介します。
優良顧客と新規顧客への働きかけ
3つの指標がそろって高い優良顧客には、値引きよりも特別感を伝える施策が向いています。会員ランクに応じた先行販売や限定イベントへの招待、担当者からの個別の案内などが代表例です。この層は売上を大きく支えているため、安易な値引きで利益を削るより、関係を長く保つことを重視します。感謝の気持ちを伝えるメッセージを添えるだけでも、継続購入の後押しにつながります。
一方、最終購入日が近いものの購入回数が少ない新規顧客は、2回目の購入につなげられるかが重要です。購入後のお礼メールや使い方の案内、次回使えるクーポンなどで接点を保ちます。関心が薄れないうちの早めの連絡が効果的です。新規顧客のうちどれだけがリピートしたかを定期的に確認すれば、初回購入後のフォローが適切かどうかを数値で判断できます。
離反の兆しがある顧客を呼び戻す工夫
過去には頻繁に購入していたのに、最近の購入が途絶えている顧客は、離反の兆しがある層です。この層は一度は自社の商品を気に入っていたため、きっかけがあれば戻ってくる可能性があります。前回購入した商品の関連品や新商品の案内、久しぶりの来店を歓迎するメッセージなど、購買履歴をふまえた内容で連絡を取ります。連絡の際は、離れた理由を尋ねる簡単なアンケートを添える方法もあります。
呼び戻しの施策では、反応がない顧客への連絡を続けすぎないことにも注意が必要です。何度案内しても反応がない顧客に費用をかけ続けると、施策全体の効率が下がります。一定回数の案内で反応がなければ配信頻度を下げるなど、ルールを決めておくとよいでしょう。長く購入のない顧客は、休眠顧客として別の方針で扱う判断も必要です。
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RFM分析の弱点とCRMで補う運用のポイント
RFM分析は手軽な反面、購買データだけで顧客を判断するため見落としが生じます。弱点を理解したうえでほかの情報と組み合わせ、継続的に分析を回す仕組みを整えることが大切です。ここでは、代表的な弱点と運用面での対策を紹介します。
購入データだけでは見えない顧客の事情を補う
RFM分析は購買の結果だけを見る手法のため、顧客がなぜ買ったのか、なぜ買わなくなったのかまではわかりません。引っ越しやライフステージの変化で購入が止まった顧客と、サービスへの不満で離れた顧客は、同じ数値でも必要な対応が異なります。また、商品の種類や利益率の違いも3つの指標には表れません。
こうした弱点は、年齢や地域などの属性情報、問い合わせ履歴、アンケート結果、Webサイトの閲覧履歴などと組み合わせることで補えます。法人向けの取引では、商談の進み具合や担当者との接触履歴も判断材料です。購入頻度が低く単価の高い商材を扱う業種では、指標ごとの重みを変える工夫も検討するとよいでしょう。複数の情報を重ねることで、数値だけでは判断を誤りやすい顧客にも適切に対応できます。
CRMで分析を自動化し定点観測を続ける
顧客の状態は日々変わるため、RFM分析は一度実施して終わりではなく、定期的に更新する必要があります。表計算ソフトで毎回手作業で集計していると、データの抽出や加工に時間がかかり、更新が滞りがちです。顧客数や取引データが増えるほど、手作業による集計ミスのリスクも高まります。集計の担当者が異動すると手順がわからなくなるなど、属人化しやすい点も課題です。
CRMを活用すると、購買データを顧客情報とひも付けて蓄積し、セグメントの抽出や一覧化を効率化できます。製品によっては、RFMの考え方を取り入れた分析機能や、抽出した顧客へのメール配信機能を備えたものもあります。導入を検討する際は、既存の販売管理システムやECサイトとデータ連携できるかを確認しておくと安心です。
顧客データの蓄積と施策実行を支えるCRM
ここでは、購買履歴を含む顧客情報の一元管理や、セグメントに応じた情報配信に対応している製品を紹介します。RFM分析を定期的に回し、施策まで実行する仕組みづくりの参考にしてください。
キントーン
- 自社の業務にフィットする「顧客管理」アプリをつくれる
- ノウハウ活用で商談力を強化
- プラグイン・連携サービスを組み合わせて業務がより効率的に
サイボウズ株式会社が提供する「キントーン」は、ノーコード・ローコードで業務に合わせたアプリを作成できる業務改善プラットフォームです。顧客情報や連絡先、取引履歴をまとめて管理する顧客管理アプリを作成でき、案件や商談の履歴を顧客情報とひも付けて確認できます。表示条件を指定した集計やグラフ作成にも対応し、蓄積したデータをさまざまな角度から可視化できます。メールやビジネスチャットなど外部ツールとの連携も可能です。
MarkONEシリーズ
- 豊富な業種・ 実績から 「かゆいところに手が届く」 機能が充実
- ニーズに合わせて必要機能を組み合わせ、費用対効果の向上を実現
- 導入後は顧客ニーズを把握、様々なアプローチで顧客との関係強化
株式会社ネットウエルシステムが提供する「MarkONEシリーズ」は、会員サイト構築やWebフォーム、メール配信、キャンペーン管理などの機能を組み合わせて利用できる統合型ネットマーケティングツールです。1つの管理画面で会員情報を一元管理でき、プログラミングの知識がなくても構築を進められます。メール配信ではセグメントを指定した条件配信や、購入日などを起点としたステップメールに対応し、開封率やクリック率も測定できます。
ZohoCRM （ゾーホージャパン株式会社）
- 月額1,680円から利用でき、大手CRM/SFAより最大80％コスト削減。
- ノーコード／ローコードでデザインや業務フローを自由に構築。
- 国内DC、高セキュリティ対策。
keap （Keap）
- 中小企業向けCRM/MA
- 顧客管理・販売・請求を一元管理
- シンプルで使いやすい画面
まとめ
RFM分析は、最終購入日・購入頻度・購入金額の3つの指標で顧客をランク分けし、状態にあわせた施策を考えるための手法です。成果につなげるには、購買サイクルにあわせて分析期間とランク基準を決め、実行できる数の顧客セグメントに整理することが重要です。購買データだけでは見えない事情はほかの情報で補い、CRMを使って定期的に分析を更新しましょう。まずは手元の購買履歴で小さく試し、結果を見ながら基準や施策を見直していくことをおすすめします。
