RFM分析とは、顧客分析の代表的な手法のひとつで、顧客を３つの指標、Recency (最終購入日)、Frequency (購入回数)、Monetary (購入金額)の３つの軸で分類・分析する手法です。

EC通販業界でもRFM分析は代表的な手法のひとつとして認知されています。その理由として、RFM分析がLTVを向上させるために必要な要素を持つ分析手法だからです。

RFM分析では、RとFとMにおいて顧客をランク付けし、自社の顧客状況を分析します。

R：最終購入日が最近であればあるほど
F：購入頻度が高いほど
M：購入金額が高いほど

という軸で、顧客に値を付けてランクに分け、R値、F値、M値に各５段階（例：R1～R5）の枠を設け、計125マスに顧客を配置します。

例えば、前回5カ月前に商品を購入し、購入回数は2回、購入金額累計は35,000円のお客様の場合。R5、F2、M3に位置づけます。仮に、このグループに属するお客様に対してDMを送付し、RFMの値を底上げすることで、優良顧客に近づける、などと施策を立案することができます。

顧客をグループに分け、必要なステータスのお客様に対して適切な施策を打つことができるため、特定のお客様だけに施策を絞ることでより戦略的な施策が可能なため、CRM施策の費用対効果がアップしやすく、LTV向上に貢献するCRM施策を打つことが可能です。

RFMの値の定義（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。

顧客を特定し、CRM施策を打つことができる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活用されています。