2017/06/14

RFM分析

RFM分析は「最終購買日(Recency)」「購買頻度(Frequency)」「累計購買金額(Monetary)」の3つの指標をもとに分類し、顧客の選別と格付けをするEC通販ではポピュラーな分析手法です。一般的には優良顧客と休眠顧客をセグメントし、それぞれに応じたマーケティングを実施していきます。

EC通販におけるRFM分析のメリット(顧客ランクの見える化)・デメリット(実際の購買頻度とのかい離)、代替分析(CPM分析)、今後のRFM分析のあり方についてみていきます。


【Contents】

■RFM分析とは

■RFM分析のメリット・デメリット

■RFM分析の代替、CPM分析

■RFM分析の今後


RFM分析とは

RFM分析とは、「最終購買日(Recency)」「購買頻度(Frequency)」「累計購買金額(Monetary)」の3つの指標をもとに分類し、顧客の選別と格付けを行う分析手法です。
R値とF値の2つの切り口を追加することで、顧客を多面的に分類できるので、購入金額・売上のみで顧客を分類するデシル分析よりもきめ細かな施策の検討が可能になります。

・RFM分析結果の見方
一般的に、RFMのランクのそれぞれの傾向としては次のようになります。

1.Rのランクが高いほど将来の企業収益に貢献してくれる可能性が高い
2.Rのランクが低ければFやMのランクが高くても他社に奪われている可能性が高い
3.Rのランクが同じならFのランクが高いほど常連顧客
4.Rのランクが同じならFやMのランクが高いほど顧客の購買力がある
5.RやFのランクが高くてもMが少ない顧客は購買力が低い
6.Fのランクが低くMが高い顧客よりはRの高い方が良い顧客
7.Fのランクが上がらないか下がっている顧客は他社に奪われている可能性が高い
8.RFM全てが低い顧客は切り捨ても検討

RFM分析のメリット・デメリット

この分析のメリットは、(超)優良顧客から休眠顧客まで顧客ランクが見える化すること、そしてランクに応じたフォローアップ施策が可能なことです。
デメリットとしては、購買頻度(Frequency)が観測期間全体の購買回数をカウントするため、実際の購買頻度(周期・ターム)として機能しない部分があることです。

休眠顧客にアフィリエイト広告からの流入が多かった場合の活用事例です。
比較サイトやランキングサイトでは、他社類似用品も多数掲載がされているため、ブランディングができていない(特徴を理解してもらいにくい)可能性があります。

その場合に、顧客の性別、年齢、育成状況、各施策におけるパーミッションが把握できていると、その後提供すべき情報や、クリエイティブが精査できるようになります。
これらを把握できると収益化が可能な顧客層がより明確になるので、マーケティングアクションの費用対効果が合わせやすくなるのです。

RFM分析は顧客をR値、F値、M値各5段階、計125マスにセグメントするので、今まで一斉配信していたDMをマスごとのリストに配信できます。そのため効果があった顧客の層をピンポイントに検証することが可能です。

DM送付やポイント付与などのキャンペーン施策・促進策を行なうための対象者抽出法としてRFM分析を用いられることが多いですが、運用においては注意点もあります。
例えば上位顧客だけにフォーカスして施策を行うと、過去にはたくさん購入していたが、ここ1年は買っていないという、R(Recency)の点数が低い顧客や、金額は少なくて目立たないが、安定して買ってくれる顧客を見落とす危険性があります。

そのためあくまでも指標のひとつとして用い、新規顧客や最近購入していない顧客に対しても幅広くアプローチを行い、全体の最適を考えて活用する必要があるのです。

RFM分析の代替、CPM分析

RFM分析を費用対効果のためのセグメントとして活用するのであれば、CPM分析もそれに近いことが可能です。
CPM分析は顧客育成の概念を踏襲した分析で在籍期間(滞在期間・離脱期間)を基準として顧客をランク分けし、それぞれがどれくらい引きあがったのか、または離反したのかを見える化します。
先程の、金額は少なくて目立たないが安定して買ってくれる顧客も把握していくことができます。

RFM分析では離反してしまったお客様の引き上げを目的とせず、特定のお客様だけに施策を絞ることでコスト削減となる短期的な戦略が実施可能です。
反対にCPM分析は【離反客の引き戻し・初回客の引き上げ・上位客の離反防止】を目的として、顧客育成によるLTV向上を目指す中長期的戦略となります。

RFM分析の今後

RFMの定義(R値、F値、M値の各適当値)はそれぞれの企業、また、業種やビジネス形態によって異なります。ランクの条件の設定が、分析結果を左右するためRFMの定義が重要なポイントとなります。

RFM分析は顧客を最も細かくセグメントできる分析ですが、RFMI分析としてアイテムの軸をプラスすれば、商品別の顧客ランクが把握可能になりますし、顧客属性別のRFM表があればその顧客が反応しそうな商品開発にも活用することができるのです。

メール、DM、アウトバウンド、同梱物、ディスプレイ広告、LINE、SNSなどEC通販におけるコミュニケーションツールは多くあるようで言ってしまえば実はこれくらいです。
それぞれのコミュニケーションツールに沿って反応しやすい顧客を特定できるRFM分析は、EC通販における分析項目の中でも重要な分析のひとつとして今後も活用されていくでしょう。

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