RFM分析とは？メリット・活用シーン・手順等をわかりやすく解説

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RFM分析は、マーケティングに用いられる顧客分析方法のひとつです。
この方法では、ある指標にもとづいて顧客をグループ分けし、ランクづけを行うことで、グループごとに最適なアプローチ施策を実施します。

では、RFM分析ではどのような指標を用いるのでしょうか。またこの方法はどのように活用すれば良いのでしょうか。

今回は、RFM分析について詳しく解説します。

RFM分析とは

RFM分析とは、R（Recency）・F（Frequency）・M（Monetary）という3つの指標をもとに行う分析方法です。
この分析では、これらの指針から顧客を評価してランク付けし、顧客のグループを作成していきます。例えば、「優良顧客」「新規顧客」「休眠顧客」など。

その後、このグループごとにその特徴に合ったマーケティング施策を実行することで、ひとりひとりの顧客により効果的なアプローチを行うことが可能になります。

RFM分析の3つの指標

この分析では、次の3つの要素を指標とします。

例えば、昨日商品を購入し、来店の頻度も多く、購入金額も高額であるような顧客は、高く評価されます。逆に、最後の購入から数年が経っていて、来店は年に1度あるかないか、これまでの購入金額は数千円というような顧客は、低く評価することになります。

RFM分析による顧客の分類

この分析における顧客の分類は企業によってさまざまですが、一般的には、次のような項目で分類することが多いです。

・優良顧客
・安定顧客
・新規顧客
・休眠顧客
・非優良顧客　など

例えば、RFMの全てが高評価の顧客は「優良顧客」、全てが低評価の顧客は「非優良顧客」に分類されます。また、Rの評価が高くFの評価が低い顧客は「新規顧客」、RとFの評価が低い顧客は「休眠顧客」など、RFMの評価により顧客グループを形成していきます。

この分類によって、それぞれの顧客グループの　にとって最適なマーケティング施策を実行すること、またグループの分布を可視化して施策に反映させることが、この分析方法の目的です。

RFM分析のメリットとデメリット

次に、RFM分析のメリットとデメリットを確認していきます。

RFM分析のメリット

この分析方法には、次のメリットが期待できます。

詳しく見ていきましょう。

顧客グループごとに最適なマーケティング施策を実行できる

RFM分析では、顧客をグループに分類します。これにより、企業はグループごとにマーケティング施策を実行することができるようになります。

例えば、優良顧客であれば優良顧客限定のセールに招待するのもひとつですし、休眠顧客であればメールで有用な情報を発信して需要を引き起こすのも効果的でしょう。
この分析で生まれた顧客グループは、グループごとに適したアプローチ方法が異なります。その実行を可能にし、有効なマーケティング施策を打ち出しやすくするのが、RFM分析のメリットです。

課題や力を入れるべきターゲットが可視化される

顧客のグループ分けにより顧客の分布が可視化されれば、企業は自社の抱える顧客の状況を明確に把握し、適切な対策を取れるようになります。
例えば、新規顧客が多いのであればそれをリピーターへと繋げるための施策に力を入れる必要がありますし、R評価の低い顧客が増えているのであれば競合他社に顧客を取られている可能性を考えるべきでしょう。

このように、課題や力を入れるべきターゲットが明確になる点も、RFM分析のメリットだと言えます。

RFM分析のデメリット

この分析方法を実施する際には、次のようなデメリットに注意する必要があります。

詳しく見ていきましょう。

分析に手間がかかる

RFM分析には、ある程度の手間がかかります。CRMやMAを用いれば作業を効率化させることはできますが、それでも専門の担当者は必要でしょう。
この分析が他の業務を圧迫したり、担当者の負担を大きくしたりしてしまう場合には、運用を見直す必要があります。

タイミングによって結果に違いが生じる

この分析では、対象の期間によって分析結果に違いが生じます。特に対象期間が短い場合には、データに偏りが生じる恐れがあります。
そのため、分析のタイミングや対象期間については、慎重に決定しなければなりません。

RFM分析に適したビジネスシーン

RFM分析は、次のようなビジネスシーンに適しています。

この分析は、ごく基本的なデータのみで実行できる点が大きな特徴です。分析にあたって、個人情報や商品名は必要ありません。
そのため、保有するデータの種類が少ない場合のマーケティング施策の策定に活用できます。

また、RFM分析により顧客グループを作成すれば、企業はそれぞれの顧客により適したアプローチを行うことができます。全ての顧客に同じアプローチを行う場合よりも、その効果は高くなるでしょう。

さらに、自社の抱える顧客の現状を把握したい場合にも、この分析方法は向いています。分析結果から把握できる顧客の現状は、より的確な経営戦略の策定に繋がります。

RFM分析に適さないビジネスシーン

以下のようなシーンには、RFM分析は向きません。

商品やサービスの中には、RFM分析に向いていないものも存在します。例えば、購入頻度が低い商品（車や家など）や利用頻度の低いサービス（冠婚葬祭サービスなど）など。
このような場合には、正確なデータは得られません。

また、この分析では属性やライフステージなど、RFM以外の指標を反映することができません。そのため、RFM以外の要素を重要視する場合にも、この分析方法は不向き。
他の分析方法を用いなければ、購買行動の予測もできません。

RFM分析の手順

最後に、分析を行う際の手順を確認していきましょう。
RFM分析の主な流れは次の5ステップです。

各ステップについて詳しくご紹介します。

①分析の目的・期間を明確にする

分析を行うにあたっては、まず目的を明確にしておくことが大切です。例えば、「リピーターを増やしたい」「売上低下の理由を把握したい」など。
この目的によって分析すべき期間も変わるので、目的に沿った期間を設定しましょう。

②目的に沿った顧客データを収集する

次に、データの収集に入ります。
①で設定した目的と期間をもとに、必要な顧客データを収集し、分類しやすい形に整えます。

③顧客データを分類・分析する

いよいよ分類・分析に入ります。
この作業では、RFMの3つの指標において、どのような基準でランク分けをするか決定します。

例を挙げてみましょう。

このように、具体的な日数や回数、金額で各指標のランク分けの基準を設定します。
この時、ランクの数やその基準は、商品やサービスによって適切なものに変える必要があります。

基準を決めたら、②で抽出した顧客データをもとに、顧客を分類していきます。最終的な「優良顧客」「非優良顧客」の判定はスコアの合計値で、「休眠顧客」や「新規顧客」の判断は各指標のランクから見出すことができます。

④分析結果をもとに施策を立てる

③の分析結果をもとに、各顧客グループに最適な施策を策定し、実施します。
購買意欲や購入単価の高い顧客から順に、優先順位をつけて施策を実行すると良いでしょう。反応のない非優良顧客に対しては、このグループに対するアプローチのコストや手間を優先順位の高いグループへ充てることも検討します。

⑤施策の効果を検証する

実施した施策の効果検証を行い、改善すべき点は改善し、次の施策へと反映させます。
施策実施後には必ずこの作業を行い、PDCAを回していくようにしましょう。

まとめ

RFM分析は、各顧客に最適なマーケティング施策の実行に役立ちます。全ての顧客に同じ内容の施策を打つより、そのグループの特性に応じた施策を打つ方が、効果は高くなるでしょう。

また、この方法は手持ちのデータが少なくても実行できる点が魅力。個人情報などの詳しいデータが十分に揃っていない企業でも、この方法ならデータドリブンな経営を始められます。

ただし、RFM分析には不向きな対象もあるので、実施の際には「この分析方法で正確なデータを得られるかどうか」よく検証するようにしてください。