RFM分析とは？顧客の購買行動を理解して、マーケティングを成功させる

マーケティングにおいて「顧客を理解する」ことは重要なテーマです。そのためにマーケティング部門は顧客のデータを集めて、各種の顧客分析を実施します。

今回は顧客分析手法のひとつであるRFM分析とは何か、実際の進め方について解説します。

RFM分析は有効な手法である一方で、それだけで顧客のすべてを理解することは難しいです。そんなときに他の方法を組み合わせてより深い顧客分析を進める方法もご紹介します。

RFM分析とは、顧客分析の一手法。どんなときに使われる？

RFM分析とはどんな方法か、その活用法などを確認します。

RFM分析とは

RFM分析とは、マーケティングにおける顧客分析の手法のひとつです。

R（Recency）　購入時期
F（Frequency）　購入頻度
M（Monetary）　購入金額

の3つの指標を用いて顧客をグループ分けします。

RFM分析により「優良顧客」「休眠顧客」などに顧客を分類し、それぞれのグループに適切なマーケティング施策を行うことができます。

R（Recency）は購入時期のことですが、英語の「recent（最近）」という言葉が使われているように、正確には「一番最近で購入したのはいつか」という意味になります。最後の購入履歴が最新であるほど優良な顧客とみなします。

Ｆ（Frequency）は頻度です。一定の期間対象として購入頻度が高いほうが優良顧客とみなします。ただし、購入頻度が低い顧客が少ないことは必ずしもいいことではなく、新規の顧客が少ない可能性もあります。

M（Monetary）は購入金額です。購入金額の総額や一定期間内の購入金額が大きい顧客を有料とみなします。

RFM分析は１つ１つの指標で顧客を判断するのではなく、3つの指標それぞれで顧客にスコアをつけ、加算して総合的に優良顧客を判定します。

RFMと合わせて知っておきたい顧客分析の手法とは？

RFM分析のような顧客分析の手法は他にもあります。代表的なものをRFMと合わせて知っておきましょう。

デシル分析
「デシル」とはラテン語で10等分という意味です。デシル分析では購買金額を基準として顧客を10等分し、ランク1～10にグループ分けします。各グループの購入金額の合計を算出すると、売上貢献度の高いグループを可視化できます。デシル分析はRFM分析の簡易版としても用いられます。
デシル分析により、「ランク1～4までの4グループで総売上の90％以上を占める」というように、優良顧客と売上の位置づけを知ることができ、売上を伸ばすためのマーケティング施策の方向性の指針となります。

CTB分析
CTB分析とは、商品にフォーカスした分析方法です。商品の「Category（カテゴリ）」「Taste（テイスト）」「Brand（ブランド）」の3つの指標によって顧客を分類します。
Categoryとは、「食品」「衣料品」のような大分類、「メンズファッション」「子ども服」のような中分類、「靴下」「Tシャツ」のような小分類などをいいます。Tasteは色合い・デザイン性など、ブランドはメーカー名・ブランド名・キャラクターなどが指標となります。それぞれの項目による分類を総合的に評価して、一定の消費性向をもつ顧客グループを見つけ出したり、今後売れる商品の推測に役立てたりします。

顧客分析にはほかに、ターゲットを定める「STP分析」があります。「LTV」も優良顧客を知る指標として用いられます。それぞれ、以下の記事を参照してください。

参考記事：
「STP」「AIDMA」など、知っておきたいマーケティング分析手法や考え方を一挙に紹介
 LTVとは？BtoBマーケティングにおけるLTVの重要性と施策を解説

RFM分析の目的

RFM分析の目的として、以下が挙げられます。

顧客満足度やLTVを向上させる
RFM分析により企業が顧客を深く理解し、顧客の一人ひとりに対して最適なコミュニケーションをはかることで、顧客満足度を向上させ、LTV最大化をすることができます。
優良顧客に対しては特別なキャンペーン案内などロイヤルカスタマーへの引き上げ施策、休眠顧客に対してはアンケートを実施して離脱理由をすくい上げて対応改善などを行います。

マーケティング施策の選択と集中を実現
限られたリソースを効率よく配分してマーケティング施策を効率よく進めることができます。
マスマーケティングではなく1to1マーケティングが必要とはいうものの、多数の顧客に対して一人ずつに個別最適化して情報を届けることは困難です。
そこで傾向が似ている顧客をグルーピングして、グループごとに施策を実施します。RFM分析により、マーケティング施策の選択と集中が可能です。

RFM分析の実践方法

RFM分析の具体的な進め方について解説します。

RFM分析により、顧客についてわかること

RFM分析を用いて、以下のような顧客グループを見つけ出すことができます。

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。

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。

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。

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。

RFM分析の進め方

RFM分析の手順は以下の通りです。

（1）課題を特定し仮説を立てる
まず解決したい自社の課題を特定し、仮説を用意します。仮説はたとえば「売上が伸び悩んでいるのはリピーターが減ってきているからと推測される。リピート需要を増やす必要がある」などです。

（2）顧客データを収集する
一定期間の顧客の購買データを収集します。SFAやCRMに履歴が蓄積されていればそのまま利用できますが、必要に応じて分析の精度を高めるためのデータクレンジングも行います。

参考記事
データクレンジングとは？マーケティング施策成功のために欠かせないデータクレンジングの手順

（3）ランク分けの基準を決める
対象は「過去1年間」などで設定し、R・F・Mそれぞれについて、ランク分けの基準値を決めます。それぞれ5段階に分けることが一般的です。スピーディに分析したいときや母数が少ない時には3～4段階に分類することもあります。

RFM分析のランク分けの例
	Recency	Frequency	Monetary
ランク1	1週間以内	20回以上	10万円以上
ランク2	1か月以内	12回以上	5万円以上
ランク3	3か月以内	6回以上	1万円以上
ランク4	半年以内	2回以上	5000円以上
ランク5	1年以内	1回のみ	5000円未満

3つの指標を5段階に分けると組み合わせは125通りになりますが、それを前述したような顧客グループにあてはめます。たとえば以下のように定めます。

RFM分析のランク分けの例
優良顧客	R・F・Mすべてがランク1
安定顧客	R・F・Mすべてがランク1～3の範囲内、ただし優良顧客以外
休眠顧客	R:ランク4～5　F:ランク4～5
新規顧客	R:ランク1～2　F:ランク4～5

（4）ルールにしたがって顧客を分類し、分析する
ルールに基づいて顧客をグループ分けすると、過去1年間の安定顧客・優良顧客・休眠顧客・新規顧客がそれぞれどの程度の割合を占めているかがわかります。

（5）RFM分析の結果に基づきマーケティング施策の方針を決める
各顧客グループに対してとるべき施策の方針を定めます。

休眠顧客に対しては、呼び戻しが期待できる施策を実施して、リピート購入を促す
安定顧客に対しては、継続利用を促す施策を実施する
新規顧客に対しては、安定顧客や優良顧客をめざし、まずリピート購入を促す

といったマーケティング施策の対象と方向性が決まります。

休眠顧客、安定顧客、新規顧客のそれぞれに対して、当初立てた仮説にもとづきFを高める各種のマーケティング施策を実施することで、仮説を検証し、売上拡大をはかることができます。

RFM分析の注意点とは

RFM分析は有効な顧客分析手法のひとつですが、限界もあります。以下のような注意点があります。

基準値の設定のしかたにより結果がちがってくる場合がある
前述した「ランク分け」の部分では担当者が任意の基準値を決めます。
たとえば、ECサイトで「1万円以上の購入で送料無料」だった場合は1万円以上というランクでＭが高くなります。
また、「毎年1回だけ必ず利用」という顧客は、対象が1年間の場合はFのランクは低くなります。
こうした傾向をふまえたランク分け設定をすることで、より有効な分析結果が得られます。

隠れた優良顧客を見落とす可能性がある
R・F・Mすべてが低い数値の顧客は施策対象から外れますが、そのなかに未来の優良顧客が含まれている可能性はゼロではありません。
見落としをピックアップするために他の方法によっても顧客を理解する必要があります。

高額の商品やサービスには向いていない
車・住宅・保険商品などは、一般的な購入頻度は年に1度以下です。
このようなFが低い商品やサービスについては、RFM分析は不向きです。
RFM分析は単価が低く年間購入頻度が高い、BtoCの商品を提供するECサイト、飲食サービス業などに向いています。

データが十分にそろわない場合は分析が難しい
十分なデータの量と品質がそろっていないと有効なRFM分析が困難です。会員登録なしの現金決済が多い小売業などではFの数値が正しく収集できない場合もあります。

購入商品の情報が反映されない
RFM分析では「何を購入したか」という情報は分析対象になっていません。
顧客がどんな商品を購入したか、なぜその商品が好まれるかなどを知るには他の分析が必要です。

時系列の行動が反映されない
RFM分析は一時点における分析なので、年間のどの時点のデータかによって結果に違いが出ます。
たとえば季節性の高い子ども用品、贈答品などに注意が必要です。また、一顧客が時系列でいつ購買行動をしたかについても、別の顧客分析が必要です。

RFM分析をマーケティング施策に活用

RFM分析に商品データを追加するRFMC分析やRFM-D分析、RFM分析の活用事例について紹介します。

RFM分析の応用

RFM分析の応用として、対象外となっている要素を追加してさらに分析を進めることがあります。一例として以下があります。

RFMC分析
RFM分析に商品情報であるC（Category、カテゴリ）を組み合わせる分析方法です。RFM分析の結果得られた結果を商品の分類でさらにグループ分けし、詳細な傾向をつかみます。似た方法として、RFM分析にI（Item、アイテム）を追加するMRFI分析もあります。

RFM-D分析
実店舗の顧客分析などに用いられる、地域の情報を組み合わせるRFM-D分析という方法もあります。DはDistance（距離）のことです。RFM-D分析により、近距離に住む潜在顧客の掘り起こし、遠距離に住む顧客に特化した施策などを実施できます。

RFM分析の活用事例

RFM分析の活用事例をご紹介します。

化粧品メーカーX社の事例
通販事業部門において、会員に対してコストをかけたDMやカタログの送付により売上を伸ばしてきましたが、販促の費用がかかるため利益を圧迫していました。
RFM分析を実施し、以下のような改善をはかりました。

R・F・Mがともに高い優良/安定顧客と、ともに低い休眠顧客とに二分されている

優良顧客と休眠顧客に対して、同じ内容のDMを頻繁に送付していた
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優良顧客に送付するDMを減らし、休眠顧客には呼び戻し効果のあるマーケティング施策を実施することにより、販促コストを下げ、かつ売上を伸ばすことができた

菓子メーカーY社の事例
自社のWebサイトおよび大手通販サイトで菓子を販売している同社では優良顧客を増やしていくための施策を検討するにあたり、CRMデータをもとにRFM分析を実施しました。

全体を「育成顧客」「一般顧客」「優良顧客」の3つに分類

「一般顧客」とは年間購入回数が1回の顧客で、全体の7割を占める

「優良顧客」は季節ごとの利用が多い
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高LTVの一般顧客に対して、購入頻度を上げるようなマーケティング施策を実施

優良顧客に対してはロイヤリティ向上施策を実施
　　