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RFM分析の限界とその対処法

以前の記事では『Excelでできる顧客分析入門』の一つとしてデシル分析とRFM分析の手順をご案内したことがありました。
https://www.fusion.co.jp/staff/2015/10/excel-decile-rfm/

RFM分析は、特別なシステムがなくとも基本的な購買データがあれば商材や業界に関わらず、定量的な顧客分析が可能となる利点があります。

一方で、当然のことながら、RFM分析には注意点や限界もあります。
そこで今回はRFM分析の注意点・限界とそれを補う方法をお伝えします。これらも踏まえたうえでぜひ顧客分析にご活用ください。



●RFM分析とは
まずRFM分析とは何かについて確認しておきます。
RFM分析とは、特定の期間における
・R(Recency)=最終購入日からの経過日数
・F(Frequency)=購入頻度
・M(Monetary)=累積購入金額
の切り口で顧客を分類する分析手法のことです。

一般的には、より最近、何度も、大きな金額で購買してくれた顧客ほど優良顧客として扱われることとなります。もともとは、ダイレクトメールの送付などコストのかかる施策を実行する際、費用対効果の高い顧客を見つけ、優先順位を決めるために使われてきました。



●RFM分析の注意点

【分析時点のデータでしかないことに注意】
RFM分析では「Recency(最終購入日からの経過日数)」が指標の一つであることは述べたとおりですが、これは分析実行日から見た経過日数であることに注意しましょう。

たとえばある食品通販で、毎年お中元には必ずこの通販を利用してくださるお客様がいるとします。
大事な節目に継続的に利用いただいているのですから、この通販を信頼するお得意様だといえるでしょう。お中元を受け取った方が商品を気に入り、新規顧客になってくれる可能性もあります。

一方でこの通販会社では年に1回だけ、年度頭の4月に前年度1年分の購買履歴を元にRFM分析を実行しているとしたらどうでしょう。

お中元に使っているお客様の最終購入日からは8か月近くが経過し、購入回数も年に1回と多くはありません。上記のようなRFM分析の仕方では、このお客様を「優良顧客」として見つけ出すのは不可能です。しかし、もしこういったお客様に離反されれば、お得意様を失うだけでなくお得意様経由の新規顧客獲得機会も失うことになりかねません。

では、どうしたらよいのでしょうか?

ひとつには、RFM分析だけに頼るのではなく顧客の購買行動を踏まえた他の分析方法も取り入れるという方法があります。

また、RFM分析単体でも以下のように運用することで、優良顧客や離反候補の見落としを防ぎ、有効な施策につなげられます。

★対応1:継続的に分析し、推移にも注目する
RFM分析を行う場合には、できるだけ定期的に継続的に行うようにしましょう。継続することで、顧客ごとに状況の変化を把握できるようになります。
新規客からリピーターになった顧客が多いことが分かればその間に行った施策が効果的だったと判断できますし、ずっと優良顧客だったのに離反予備軍になった顧客を見つけられれば、施策によって離反を防げる可能性があります。

また、最初の例に挙げたようなある程度長いスパンでリピートし続けている顧客も定量的に定義して把握できるようになります。

★対応2:適切なタイミングで分析する
定期的に分析する場合には、その実施頻度も重要です。
たとえば、3か月以上購入がない顧客を離反予備軍としている場合には、最低でも3か月ごとにRFM分析を行いましょう。これが1年に1回の分析では、離反客を見つけた時にはすでに顧客の心が完全に離れてしまっており、引き戻すのはとても難しくなります。

離反予備軍を定義する際には、事前に購買間隔分析を行い、自社の顧客の購買間隔を把握するのも有効です。
※購買間隔分析 https://www.fusion.co.jp/staff/2015/11/post-253/



【指標と顧客属性の関係に注意】
たとえば、1千円程度の定番商品を毎月継続購入している顧客と、広告を見て1万円の限定商品を1回だけ購入した顧客の購買日が同じだった場合、R(最終購入日からの経過日数)とM(累積購入金額)の指標からはこの2人の顧客は同じセグメントに属す可能性があります。

しかし、購入内容を見ればこの二人の属性が全く異なることは明らかです。取るべき施策も当然異なるでしょう(前者へは離反防止策を取るとともに、機会を見てアップセルやクロスセルを促すことになるでしょうし、後者へはリピーター化させるための施策が検討されるはずです)

★対応1:適切な指標に注目する
上記に挙げた例では、F(購入頻度)にも着目すれば、2人の顧客の属性が異なることが分かります。
各指標がどんな情報を表しているのかよく理解し、顧客を分類しましょう。たとえばFとMの組み合わせで顧客を分類すると、累積購入金額が同じでもコツコツとリピートしてくれている顧客と、1回で高額購入した顧客が見えてきます。

★対応2:ほかの分析と併用する
RFM分析とほかの分析と併用すれば、限界を補うだけでなく、分析結果をより強力に活用できます。

一例として、購入商品によって顧客の属性を分析する方法があります。
おもちゃ屋さんでよく購入していた顧客がある時期から購入しなくなりRFM分析上は「離反客」に分類されていたとします。しかし購入商品がベビー用品であったなら、たんに離反したのではなく子供が成長したために購入がなくなったのだと推測できます。ベビーよりも上の年齢向けの商品をおすすめすればまた購買が再開される可能性があります。

この場合でいえば、RFM分析によって施策のタイミングを見極め、購入商品分析によって何をおすすめすればよいのか推測することで離反客を取り戻せる可能性が高くなるのです。



RFM分析は効果的な手法ですが、以上で見てきたように注意点や限界もあります。
しかし機械的に顧客を分類するのではなく、その指標が顧客の何を表しているのか考え、必要に応じてほかの情報と組み合わせることで、欠点を補うこともできます。



フュージョンでは、豊富な経験を元にお客様の課題に応じて適切な手法を選択し、顧客分析はもちろんのこと結果を踏まえた施策のご提案までワンストップでご提供します。
顧客のことをもっと知りたい、顧客に選ばれる商品やサービスを提供したいとお考えであればぜひお気軽にお問い合わせください。

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※本記事は、フュージョンメールマガジンのバックナンバーです。
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