アクションロイヤルティを可視化するRFM分析とは？

ビジネスにおける顧客ロイヤルティの維持と向上は、企業の成功に欠かせない要素です。特に、リピーターやロイヤル顧客の存在は収益の安定に大きく寄与します。

以前の記事「顧客と長期的な関係を築くロイヤルティマーケティングとは？」では、ロイヤルティマーケティングの基本的な概念について解説しました。顧客のロイヤルティを育成し、長期的な顧客関係を築くためには、「アクションロイヤルティ」と「マインドロイヤルティ」の両面を考慮する必要があります。「マインドロイヤルティ」の測定手法については、「マインドロイヤルティを可視化するNPS（ネットプロモータースコア）とは？」という記事で以前ご紹介しました。今回は、もう一つの「アクションロイヤルティ」を可視化するのに有効な手法の一つである「RFM分析」 についてご紹介したいと思います。

RFM分析とは？

RFM分析は、事業全体や商品ブランドに対する顧客の購買行動を以下の3つの指標に基づいて評価する手法です。

1. Recency（最近性）: 最後に購入した日からの経過日数
2. Frequency（頻度）: 一定期間内の購買回数
3. Monetary（金額）: 一定期間内の総購入金額

これらの指標により、顧客の価値を数値化し、セグメント化することができます。例えば、最近購入した顧客（Recencyが高い）は比較的新しい商品に関心が高く、頻繁に購入する顧客（Frequencyが高い）はブランドに対するロイヤルティが高いと考えられます。また、高額を支出する顧客（Monetaryが高い）は、企業にとって非常に重要な存在です。

RFM分析のメリット

RFM分析を実施することで、以下のようなメリットがあります。

1. 自社の事業全体/商品ブランドに対する顧客状況の明確化

RFM分析により、顧客の購買行動を具体的に数値化することで、事業全体/商品ブランドの顧客状況を明確に把握できます。これにより、どのセグメントに多くの顧客がいるのか、どのセグメントが収益に最も貢献しているのかを理解することができます。

2. 顧客理解の促進

RFM分析は、顧客ごとの購買行動を詳細に分析するため、顧客理解が深まります。これにより、各セグメントごとに異なるマーケティング施策を実施しやすくなります。例えば、優良顧客には特別なロイヤルティプログラムを提供し、休眠顧客には再アクティベーションキャンペーンを行うといった具合です。

3. マーケティング施策の最適化

RFM分析を通じて得られた情報は、マーケティング施策の最適化にも役立ちます。セグメントごとの顧客ニーズを理解し、それに応じたプロモーションやサービスを提供することで、マーケティング効果を最大化できます。これにより、広告費の無駄を減らし、ROIを向上させることが可能です。

RFM分析のステップ

FM分析は以下のステップで行います。

ステップ1: データ収集

まず、顧客の購買データを収集します。これには、購入日、購入回数、購入金額などの情報が含まれます。これらのデータは、顧客管理システム（CRM）や販売管理システムから取得することができます。

ステップ2: スコアリング

次に、各顧客に対してRFMの3つの指標を基にスコアを付与します。一般的には、各指標をそれぞれ5段階に分け、5が最も良いスコア、1が最も悪いスコアとします。例えば、Recencyのスコアは、最近購入した顧客に5を与え、長い間購入していない顧客には1を与えるといった具合です。

ステップ3: セグメント化

スコアリングが完了したら、顧客をセグメントに分けます。例えば、以下のようなセグメントに分類する事で顧客構造の把握が可能になります。

①優良顧客　R:高　F:高　M:高

R・F・Mすべての指標で高い数値を示すのが優良顧客です。企業にとって最も重視すべき顧客グループであり、優良顧客グループのなかの一部は「ロイヤルカスタマー」と言えます。

②安定顧客　R:中　F:中　M:中

R・F・Mすべての指標で中くらいの数値を示すグループは安定顧客です。安定顧客を優良顧客へと引き上げる施策が有効です。

③休眠顧客　R:低　F:中～高　M:中～高

RとMが中以上、Rの数値が低い場合は、過去には安定顧客または優良顧客だったが最近購買をしなくなっている休眠顧客のグループです。おそらく競合他社へスイッチしていると推測できます。

④新規顧客　R:高　F:低　M:ALL

Rが高くFが低いのは新規顧客です。常に一定数の新規顧客を取り込むことも重要です。

上記よりさらに細かく「新規優良顧客」「ロイヤルカスタマー」「非優良顧客」などにグループ分けする場合もあります。

ステップ4:定点観測/分析

データをセグメント化しただけでは、現状の顧客構造は把握できますが、それらの数値が健全かどうか、どこに課題があるのかといった判断ができません。その為、セグメント化して可視化したデータを、定点観測し変化を分析する事で、課題を明確にする事が可能になります。RFM分析自体は、事業や商品ブランドに対する健康診断的な位置付けで捉えてもらうとイメージしやすいかもしれません。

アクションロイヤルティの可視化

RFM分析によって得られたセグメントを基に、アクションロイヤルティを可視化することができます。これにより、各セグメントに対する最適なマーケティング施策を計画し、実行することが可能になります。

アクションロイヤルティの可視化には、グラフやチャートを活用します。例えば、以下のような方法があります。

• ヒートマップ: 各セグメントのRFMスコアを色分けして表示することで、視覚的に顧客の分布を把握します。
• バブルチャート: R、F、Mの各スコアを軸にしたバブルチャートを作成し、各顧客の位置をプロットすることで、セグメント間の関係性を視覚化できます。
• タイムラインチャート: Recencyスコアの推移を時間軸に沿って表示することで、顧客のアクティビティの変動を追跡できます。
• 散布図: RFMスコアを軸にした散布図を作成し、各顧客がどのセグメントに属するかを一目で確認できます。
• 棒グラフや円グラフ: 各セグメントの割合や、各セグメント内の顧客数を視覚化します。

RFM分析の3つの注意点

RFM分析を実施する際には、以下の点に注意する必要があります。

1. 顧客の細かい属性を分析できない

RFM分析は、購買行動に基づいた分析手法であるため、顧客の細かい属性（年齢、性別、地域など）を直接分析することはできません。これを補うためには、RFM分析結果を他のデモグラフィックデータやサイコグラフィックデータと組み合わせて分析することが重要です。これにより、より詳細な顧客プロファイルを構築し、ターゲティングの精度を高めることができます。

2. 購買頻度が低い商品の分析には向かない

RFM分析は、購買頻度が高い商品やサービスに対しては有効ですが、購買頻度が低い商品に対しては適用が限定されます。例えば、高額商品や一度購入すると長期間利用する商品などは、購買頻度が低いため、RFM分析の対象外となる可能性があります。そのため、低頻度商品の顧客行動を分析する場合は、他の手法を併用することが必要です。

3. 分析する範囲によって結果が異なる

RFM分析の結果は、分析する期間やデータの品質によって異なることがあります。特定の期間内の購買行動を分析する場合、その期間における顧客の行動パターンが反映されます。したがって、分析期間の選定は慎重に行う必要があります。また、データの品質が低い場合は、分析結果に信頼性の欠如が生じる可能性があります。データの不正確さや不完全さが影響を与えないよう、データクレンジングや補完を適切に行うことが重要です。

まとめ

RFM分析は、顧客の購買行動を基にしてアクションロイヤルティを可視化する非常に有効な分析手法の一つであり、企業が顧客の価値を理解し、効果的なマーケティング施策を実施するための強力なツールとなります。RFM分析を活用することで、優良顧客の維持、休眠顧客の再活性化、新規顧客の獲得など、さまざまな戦略を策定しやすくなります。

ただし、RFM分析にはいくつかの注意点もあります。顧客の細かい属性分析には向いていない点や、購買頻度が低い商品の分析には適用が難しい点、そして分析する期間やデータ品質によって結果が異なる点に留意する必要があります。

最終的には、RFM分析の結果を他のデータと組み合わせ、総合的に顧客を理解し、最適なマーケティング戦略を構築することが求められます。顧客ロイヤルティを高めるための一つの手段として、RFM分析を効果的に活用していきましょう。

Profile

田中 瑞樹Consultant

一橋大学卒業後、2000年P&Gファーイースト・インクに入社。アシスタントブランドマネージャーとして新商品のコンセプト開発に従事。2002年ダイレクトマーケティングに強みを持つ広告会社の株式会社大広に入社。営業を2年、マーケティングリサーチャー・ストラテジープランナー2年の職種経験を経て、2006年より大⼿健康⾷品通販クライアントの専属デジタルチームのリーダーに着任。以降、約11年間チームを牽引しつつ、「新規顧客獲得販促活」から「顧客育成のCRM活用」まで幅広い範囲のデジタルマーケティング活動に関して、戦略策定・メディアプラン作成・施策開発等に従事。2017年から株式会社ファーストデジタルにジョイン。

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