RFM分析とは？メリットやエクセルを使った方法、注意点を解説

EC通販事業者など自社商品を販売する企業が、RFM分析を行うメリットを解説します。

• 顧客をグループ化して整理できる
• 顧客層ごとに有効な施策を打てる
• マーケティング課題を把握できる

顧客をグループ化して整理できる

RFM分析を行うことで「購入金額や購入頻度が高い優良顧客」や「新規の顧客」「過去に取引があったが現在は取引がない休眠顧客」など、自社の顧客をグループ化して整理することが可能です。

性別・年齢・住まいなどの属性だけでなく、購買行動の側面から自社のターゲット層を理解したい場合に適しています。

顧客層ごとに有効な施策を打てる

顧客層ごとに有効なマーケティング施策は異なり、購買行動をもとにRFM分析を行うことで、それぞれの顧客に有効な施策を打つことができます。

たとえば、優良顧客グループには特別なオファーを提供し、さらにLTVを向上させる施策が有効です。一方で新規顧客グループには商品・サービスの使い方をレクチャーすることで、まずは自社商品の良さを知ってもらうことから始めましょう。

このように、RFM分析は顧客層ごとに細やかなマーケティング施策を実施したい場合に適した分析手法となっています。

マーケティング課題を把握できる

RFM分析を行うことで、マーケティング課題の解像度を上げることができます。
優良顧客グループの比率が高い場合には、顧客ロイヤリティを向上させるマーケティング施策が成功しているといえます。一方で休眠顧客グループの比率が高い場合には改善が必要です。

このようにRFM分析で顧客層を可視化することで、自社のマーケティング課題がどこにあるのかを把握することができます。

RFM分析の手順は、以下のとおりです。

1. 自社の課題を設定する
2. データを収集する
3. データを分析する
4. 施策を企画・実行する

1. 自社の課題を設定する

まず自社のマーケティングの課題設定を行い、それに対する原因・対策の仮説を立てます。RFM分析を行う前に課題や仮説を洗い出すことで、どのようなデータを分析すべきか、そして顧客分析の手法として、RFM分析が適切かどうかを判断することができます。

2. データを収集する

自社の課題に対してRFM分析が必要と判断した場合は、次にデータ収集を行います。
RFM分析には「最終購入日・購入頻度・購入金額」の３つのデータが必要です。

購入頻度と購入金額については、新規購入から直近の購入までのデータを収集し、かつ同一顧客ごとに購入データをまとめる必要があります。そのため、顧客IDに購入データを紐付けておくと、同一顧客の「購入頻度・購入金額」を算出できるため便利です。

また、収集データに表記ゆれがあると正確にRFM分析ができません。
たとえば「2023年X月XX日」と「2023/X/XX」の表記が混在している場合は、どちらかに統一する必要があります。

3. データを分析する

次に、「最終購入日・購入頻度・購入金額」それぞれの分布を確認するため、ヒストグラム（データを区間ごとに区切り、各区間の個数や値のばらつきを棒グラフで示す）を作成します。

ヒストグラムで購買行動の分布を把握した後、３つの指標に対してスコアを割り当てていきます。下記はスコア割り当ての例です。

「最終購入日・購入頻度・購入金額」のそれぞれのスコアを合計し、顧客ごとに総合点を算出することで、優良顧客グループを特定することができます。

また、BIツールを活用してRFM分析の結果を可視化することも有効です。
「最終購入日・購入頻度・購入金額」の３軸で以下９つの顧客グループに分けることで、顧客層を可視化することができます。

• 優良
• 優良候補
• 新規
• 警戒
• 注意
• 休眠傾向
• 過去最良
• 過去候補
• 休眠

（参照：NECソリューションイノベータ）

4. 施策を企画・実行する

RFM分析を通じて優良顧客・新規顧客・休眠顧客などを分類できた後は、それぞれの顧客グループに対してマーケティング施策を企画し、実行します。

たとえば、新規顧客に対しては商品購入のハードルを下げるために、料金割引などのお得なキャンペーンを提供し、優良顧客に対してはお得さよりも特別感を演出するオファーを提供することが有効です。

休眠顧客については、１度のみ、または少額購入した顧客はリピーターとなる可能性が低いため、過去に頻繁に高額購入していたものの、現在は離れてしまった顧客層をターゲットとし、自社から離れた原因を仮説立てし、施策を企画します。

また、各顧客にマーケティング施策を実施した後は、その効果を検証し、次の施策を立案するPDCAサイクルを回していくことが重要です。

RFM分析はエクセル上で行うことが可能です。
分析を行うためには、まずエクセル上に次の項目の列を作ります。

• 顧客ID
• 最終購入日
• 購入頻度（累計購入回数）
• 購入金額（累計購入金額）

エクセルのピボットテーブル機能を活用すると、データベースから必要な項目を抜き出して、データを一覧化することが可能です。

次に、エクセルの「DATEDIF関数」を使い、最終購入日から経過日数を算出します。
最後にエクセルの「IF関数」を使い、顧客ごとの「最終購入日・購入頻度・購入金額」のスコアを算出し、顧客をランク付けしましょう。

エクセル上でRFM分析を行うことで顧客の行動傾向がわかります。優良顧客の育成が弱みなのか、それとも新規契約の獲得に苦戦しているのかなど、自社のマーケティング課題を掴むことも可能です。

RFM分析を行う際は、次のことに注意が必要です。

• 購入頻度が低いサービスの分析が難しい
• 顧客の細かな属性まで考慮できない
• データ収集のタイミングで結果が変わる

購入頻度が低いサービスの分析が難しい

RFM分析は、購入頻度などの分析によりLTVの高い優良顧客グループを見つける分析手法のため、購入頻度が低いサービスの分析には適していません。
たとえば、自動車や住宅は頻繁に購入しない商材などは、RFM分析には不向きです。

RFM分析は、繰り返し購入する可能性が高い消費財やブランド品に適した顧客分析手法で、主にEC通販事業者やメーカー企業で活用されています。

顧客の細かな属性まで考慮できない

RFM分析は顧客の購買行動にフォーカスして分析する一方、性別・年齢・収入などの属性情報までは考慮されません。そのため、顧客の属性や興味関心などに紐付けた、細かな分析ができない点に注意が必要です。

もし顧客の属性や、購入商品カテゴリーなどを踏まえた分析をしたいのであれば、顧客IDに紐付けてデータを補完する必要があります。

実際に、RFM分析に購入商品データ（Item）を追加した「MRFI分析」や、配達距離データ（Distance）を追加した「RFM-D分析」などの顧客分析手法が存在します。

データ収集のタイミングで結果が変わる

セールやキャンペーンによって、平常時と比べて顧客層・購入金額などに変化が生じている期間にRFM分析を行うと、平常時とは異なる分析結果になることがあるため注意が必要です。

セール期間中に購入金額・購入頻度が高くなった新規顧客を過大評価し、10年間にわたり定期的に購入している顧客に対する評価が相対的に低くなることもあります。

データ収集のタイミングによりRFM分析の結果が変わることを認識し、セールやキャンペーンを考慮した分析をすることが重要です。

RFM分析以外の顧客分析手法としては、下記のような方法があります。

1. デシル分析
2. CPM分析
3. CTB分析
4. セグメンテーション分析

デシル分析

デシル分析とは、購入金額にフォーカスして顧客分析する手法です。
具体的には、購入金額単位に顧客を10種類のランクに分け、各ランクの売上に占める比率を可視化して、売上貢献度の高い顧客層を明らかにします。

デシル分析は主に、自社の優良顧客層を見極めるために用いられる顧客分析手法です。

CPM分析

CPM分析とは、最終購入日からの経過日数にフォーカスして顧客分析する手法です。
最終購入日からの経過日数が浅い顧客が多い場合は、現役で購入している顧客層が厚いため売上基盤が安定しているといえます。

一方で、大半の顧客が離脱している場合は、顧客ロイヤリティを向上させるマーケティング施策が必要です。

CTB分析

CTB分析とは、顧客が購入した商品をCategory(カテゴリー)、Taste(テイスト)、Brand(ブランド)で分類し、顧客の嗜好性を分析する手法です。

どのような商品にニーズがあるのか、需要のトレンドが変化しているのかなどの点で、顧客分析を行う場合に用いられます。また、RFM分析（行動分析）とCTB分析（嗜好性分析）を組み合わせることで、特定の顧客グループがどのような商品やオファーを望んでいるかを分析することも可能です。

セグメンテーション分析

セグメンテーション分析とは、市場や顧客を性質ごとに分類する分析手法です。
たとえば、エンドユーザーや消費者を性質（性別・年齢・収入・嗜好性などの属性情報）で分類し、自社商品のニーズがどれほどあるのか、どの企業が競合他社にあたるのかなどを見極める際に用いられます。

セグメンテーション分析により、開拓すべき市場やターゲット層が明確になり、マーケティング戦略が立てやすくなります。

RFM分析とは、最終購入日・購入頻度・購入金額という購買行動に着目した顧客分析の手法で、繰り返し購入する可能性が高い消費財やブランド品に適しています。顧客をグループ化することで、マーケティング施策の課題を明確にすることが可能になります。

自社の顧客理解のためにも、RFM分析を有効に活用してみてはいかがでしょうか。

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