マーケティングの顧客分析において、デシル分析などいろんな手法があり、中でも「RFM分析」が有効な手法として注目されています。今回は、RFM分析の基本的な知識や活用方法を分かりやすく解説していきます。
目次
RFM分析とは？
まずは、RFM分析とはどういった手法なのか説明していきます。RFM分析とは、顧客分析手法の一つであり、顧客の購買状況を段階的に分け、グループ化、またはセグメント別にした上で、マーケティング施策を講じる手法のことを言います。RFM分析は、1人1人の顧客に対して効果的なアプローチができ、自社の収益拡大の可能性がある手法です。
RFM分析を行うための3つの指標
RFM分析を行うには、下記3つの指標を基とします。
・Recency（リセンシー/直近購入日）
直近で購入した日をベースにした指標です。直近で購入した顧客の方が、直近で全く購入していない顧客より、自社に対して優良顧客となります。
・Frequency（フリークエンシー/購入回数）
購入回数が多い顧客ほど、自社の優良顧客であると判断します。購入回数が少ない顧客ほど優先順位が下がります。
・Monetary（マネタリー/累積購入金額）
初回購入時からこれまでで、顧客が自社に対してどれくらい支払ってくれたかという指標です。金額の累計が大きければ、大きいほど優良顧客になります。
上記の「Recency」「Frequency」「Monetary」の頭文字をとって、「RFM分析」と呼んでいます。
RFM分析の定義
RFM分析については、例えば下記のような定義ができます。
・リセンシーが高い顧客ほど、将来の収益に貢献する可能性が高い。
・リセンシーやフリークエンシーが高いが、マネタリーが低い顧客は購買力が低い。
・リセンシーが同じ顧客の場合、フリークエンシーが高い方が常連客になる可能性が高い。
「Recency」「Frequency」「Monetary」の3つの指標を比べながら、顧客が優良であるかそうでないかを判断し、優良顧客であればより質の高いサービスの提供をするなど顧客1人1人に合ったビジネスができます。
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RFM分析を顧客分析に活用する方法
RFM分析を行っただけでは、意味がありません。分析で算出されたデータを活用することが非常に大事になってきます。ここからは、RFM分析をどのようにマーケティング戦略で活用できるのか、主な具体例を紹介します。具体例を参考にしながら、どのように分析結果を活用して顧客へアプローチしていくのか考えてみてください。
直近購入がない顧客に対するアプローチ
指標で言うと、「Recency」が低い顧客です。最近購入してくれない顧客に対して、メルマガやダイレクトメールなどで新商品の情報や期間限定キャンペーンなどの情報を送ります。最後の購入から現在に至るまでの購入間隔が空いているので、何かしらの理由で購買を控えていると考えられます。なぜ購買を控えるようになったのか、理由を知るために、低コストであまり労力が掛からない施策で顧客の様子を伺います。
優良顧客に対する特別案内の送付
「Recency」「Frequency」「Manetary」全ての指標が高い顧客です。「あなただけの特別感」を出すために、限定商品の案内や特別セールへの招待、優待価格での商品紹介などを行います。すでに優良顧客ですが、競合他社へ流れないように囲い込みが必要です。
マーケティングコストの削減
「Recency」「Frequency」「Manetary」の全ての指標が低い顧客です。自社が他の顧客と同様な施策でマーケティングを行っても、商品購入の可能性が低い場合には、コスト削減のために施策の対象外にします。
商品購入の可能性が低い顧客より、商品購入の可能性が高い顧客にマーケティングを注力した方が、自社の収益は上がる可能性が高いです。そのため、顧客ごとにランク付けをして、それぞれに適した施策でアプローチしましょう。
RFM分析は、上記のように上手く活用できれば、より効果的なマーケティングができます。しかし、注意が必要です。例えば、不動産や保険などの、購入頻度が極端に低い商品はRFM分析に適しておらず、限界があります。繰り返し購入し、購入頻度の高い商品やサービスに対して活用できます。
RFM分析の効果を最大化するポイント
ここからは、RFM分析の効果を最大化するポイントを2つ紹介します。RFM分析の効果を最大化するためには、PDCAを回して顧客に対して最善の施策でアプローチしていくことと、顧客情報を深く知ることの2つが大事です。下記2つのポイントを参考にしながら、RFM分析をより効果的に活用していき、自社の収益拡大に繋げていきましょう。
PDCAを回し続ける
PDCAを回し続けることが重要です。RFM分析は、一度行ったら終わりというものではありません。顧客の購買データは、日々更新されていくものなので、常に最新のデータを意識しながら分析、顧客に対する新たなアプローチをする必要があります。PDCAを回しながら、常に顧客に対して最善なアプローチを実行しましょう。
顧客について知る
顧客について知ることも、RFM分析を最大化するには重要です。顧客のことを深く知る意識を持ちつつ、RFM分析で得たデータを活用することが大切です。自社の商品を購入してくれる顧客の年齢や性別、地域、ライフスタイルなど、人物像を深く考えたうえでアプローチをかけていきましょう。
RFM分析を活用してより効果的なマーケティングをしよう
RFM分析は、マーケティング戦略を立てる上で役立つ手法です。ただ、顧客理解やPDCAを回し続けることで、より分析に厚みが増していきます。何度も分析、施策の立案・実行を繰り返しながら、自社の収益拡大に繋げましょう。
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