RFM分析とは?RFM分析の目的から手順、注意点やメリットまで解説

RFM分析とは?RFM分析の目的から手順、注意点やメリットまで解説

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RFM分析はマーケティングで用いられる顧客分析の手法です。顧客の購買データを3つの項目に分類し、スコアリングして分析します。分析結果から優良顧客や休眠顧客などに顧客を分類でき、それぞれに適したアプローチが可能となります。この記事ではRFM分析の意味や目的、手順を解説します。分析する際の注意点も解説するので、ぜひ参考にしてください。

RFM分析とは?

RFM分析とは、マーケティングで用いられる顧客分析の手法の1つです。「Recency」「Frequency」「Monetary」の3つの単語の頭文字をとって、RFMと呼ばれています。Recencyは最終購入日、Frequencyは購入回数、Monetaryは累計の利用金額を意味しています。

顧客行動を上記の3つに分類して顧客のスコアリングを行い、分析・ランク付けしてグループ分けする手法です。

RFM分析の目的

RFM分析の目的は、顧客1人ひとりにあわせた効率的なアプローチを実施することです。RFM分析は顧客の購買行動を把握し分析できるため、顧客を優良顧客や休眠顧客などのグループに分けられます。商品を購入する可能性が高い顧客に対して適切にアプローチすることで、売上アップにつなげます。

CRMとの関係性

CRMを成功させるためには、RFM分析を用いることが有効です。CRMとは「顧客関係管理」を意味する、顧客と長期的に良好な関係を構築するためのマネジメント手法です。顧客と良好な関係を築くためには、顧客を分析して理解する必要があります。そのための分析手法のひとつとしてRFM分析が用いられます。

その他の顧客分析法

顧客分析の手法は、RFMだけではありません。分析手法としては以下が挙げられます。

・デシル分析
・CTB分析
・LTV分析
・PB分析

一口に顧客分析といっても、デシル分析は優良顧客をみつけやすい、CTB分析は顧客が購入する可能性のある商品の推測に役立つなどの特徴があります。自社の課題や目標に合わせて使い分けるとよいでしょう。

RFM分析に必要な3つの要素

RFM分析では3つの要素が必要です。それぞれの要素について具体的に解説します。

1.最終購入日(Recency)

最終購入日とは、商品を購入してからどのくらいの日にちが経っているかを表す指標です。例えば、購入から1カ月経っている場合はR1と表します。最終購入日が近いほど優先度の高い顧客であると判断します。

2.購入回数(Frequency)

購入回数は顧客が何回商品を購入したかを表す指標です。購入回数が多いほど、優先度は高まります。例えば、3カ月で1回購入した顧客と、3カ月で6回購入した顧客では後者のほうが優先度は高くなります。

3.購入金額(Monetary)

購入金額とは、今までどのくらいのお金を使ってくれたのかを表す指標で、累計での購入額を表します。1回で10万円使った顧客と、3回で2万円使った顧客では、前者のほうが優先度は高いと判断します。

RFM分析のやり方・手順

RFM分析はどのような手順で行えばいいのでしょうか。ここでは、RFM分析のやり方や手順を詳しく解説します。

1.自社の課題や分析する期間を明確にする

分析はあくまで手段であり、目的ではありません。まずは自社の課題を明確にして、解決にRFM分析が適切かを検討しましょう。デシル分析やCTB分析のほうが向いていれば切り替えます。RFM分析を用いることが決定したら、過去1年や昨年の同じ月というような、分析期間を決めましょう。

2.分析に必要な指標に基準を設ける

R・F・Mそれぞれの指標の基準を設けましょう。例えば、Rなら最終購入日から7日以内、Fなら購入回数5~8回以上、Mなら累計金額が5万円以上というように基準を決めます。いずれの要素も5段階で設定するのが一般的です。指標の値は自社データを参考にしますが、RFM分析がはじめての場合は、仮定で決めて徐々に調整していっても構いません。

3.データを収集して指標に沿って分類する

RFM分析では、自社の顧客データを用いて分類しましょう。顧客データは、購入履歴を管理しているPOSレジデータやショッピングシステムなどから収集します。また、会員カードやユーザーIDに紐づく会員情報なども収集対象です。データを集めたら、重複・不要データを整理しましょう。Excelや顧客分析ツールなどを使うと便利です。

4.分類したデータを分析する

分類したデータを分析し、手順2で決定した基準に基づいてランク付けします。ランクごとに1~5のポイントを振り分ける手法が一般的です。例えば「顧客AはRが2ポイント、Fが3ポイント、Mが5ポイント」というように配分します。合計ポイントやどの要素が高ポイントかなど参考にし、どのような顧客かを分析します。

5.分析結果に基づいて意思決定する

分析結果が出たら、手順1によって明確にした自社の課題と照らしあわせましょう。これにより「購入回数は多いが購入金額が低い顧客には、クロスセルやアップセルでの販売を狙う」「最終購入日から時間が経過している顧客なら、自社商品の魅力やメリットを伝える」といったアプローチや施策が検討できるようになります。

RFM分析で顧客を分析するメリット

RFM分析では、優良顧客や既存顧客、離脱顧客などをランク別にグルーピングできます。グルーピングすることで、それぞれのランクにあわせたアプローチが可能になります。例えば、長期間にわたって定期的に購入してくれる顧客と、長期間購入がない顧客では適切なアプローチが異なります。

RFM分析を用いて顧客のランクを明確にすることで、ランクにあわせた施策を行えるようになります。アプローチや施策の最適化による費用対効果の向上も、RFM分析のメリットの1つです。

RFM分析の限界と注意点

RFM分析は有効な顧客分析手法ではありますが、万能ではありません。ここでは、RFM分析での注意点について詳しく紹介します。

購入頻度の低い高額商品・商材には適していない

不動産や車、保険といった数年に1回程度、もしくは一生で数度程度しか購入しないようなものはRFM分析に適していません。RFM分析は、購入頻度が高く繰り返し購入できる価格帯の商品や商材で効果を発揮します。ランク付けできるのが特徴のため、見込み顧客や休眠顧客といった考えが当てはまる場合に有効です。

分析結果の裏側にある顧客行動や心理を把握する

分析結果だけでは判断できない顧客行動や、心理を把握することも重要です。例えば、自社の商品が子ども服だった場合、子育てが終了した顧客は子供服を購入しなくなるという状況を把握する必要があります。顧客の状況や状態は、時間経過によって変化することもあります。顧客の現状を常にチェックして、その時々で最適なアプローチを考えることが大切です。

優良顧客以外の顧客にもアプローチする

休眠顧客や離脱顧客にも適切なアプローチをすることで、購入を復帰してくれるだけでなく優良顧客になる可能性があります。また、優良顧客でも「たまたま購入しなかった期間」を分析対象にしてしまい、DMやメールなどのアプローチを止めると購買意欲を低下させてしまいます。優良顧客だけを追うのではなく、各ランクの顧客にアプローチしましょう。

顧客分析にはツールを活用しよう

顧客分析はツールを活用することでスムーズに行えます。ツールの活用方法を2つ紹介します。

CRMツールを使って顧客分析をシステム化する

CRMツールには、顧客情報を管理する機能、顧客へのアプローチ機能、レポート機能などがあります。ツールを導入することで顧客情報や案件を一元管理できるようになります。

また、営業部やマーケティング部、販売部などでデータが共有できるようになるため、スムーズな連携が可能になります。CRMツールは必要な機能が搭載されているか、使いやすいかなどを重視して選びましょう。

CRMツールとMAツールを連携して効率化する

MAツールとCRMツールと連携することで、より効果的な施策が可能になります。MAツールは、見込み顧客の獲得や育成などを自動で行うツールです。MAツールを導入することで、見込み顧客から既存顧客にするためのアプローチがわかり、CRMツールやRFM分析などで優良顧客へ導くためのプロセスが把握できます。

まとめ

RFM分析を活用することで、顧客にあわせたアプローチができます。しかし、BtoBマーケティングを成功させ軌道に乗せるには、蓄積されたノウハウやスキルが必要です。また、リソースを確保できないことも多いでしょう。

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