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RFM分析とは顧客をグループ分けする手法!実施手順やECでの施策例を解説

「RFM分析をECサイト運営に活かす方法は?」
「購入する確率が高い顧客に向けたアプローチを増やしたい」
「RFM分析の正しい手順を知りたい」

上記のような悩みを抱えながらECサイトを運営していないでしょうか。優良顧客と休眠顧客の割合を判断できるRFM分析を活用できれば、ニーズに合った施策を実行可能です。

本記事ではRFM分析で使う3つの指標や具体的な手順、顧客グループに合わせた施策例について詳しく解説します。RFM分析の導入方法についてお悩みの方は、ぜひ参考にしてください。

RFM分析とは?実施する目的も解説

まずは、RFM分析で使用する3つの指標の意味を理解しておきましょう。またRFM分析を実施する目的についても解説しているので、ぜひこちらで確認してください。

1. RFM分析の3つの指標

RFM分析とは、Recency(最終購入時期)・Frequency(購入頻度)・Monetary(購入金額)の3つの指標によって、顧客をグループ分けする分析手法です。

  • Recency:最終購入時期が近いほど高得点
  • Frequency:購入頻度が高いほど高得点
  • Monetary:購入金額が大きいほど高得点

上記のように3つの指標の数値ごとにスコア付けし、得点を合計して顧客をグルーピングします。得点合計が高いグループは優良顧客、低いグループは休眠顧客に分類可能です。

2. RFM分析を行う目的

RFM分析を行う目的は、グループ分けすることによって顧客のニーズに合わせたマーケティング施策を実行するためです。優良顧客と休眠顧客では有効なマーケティング戦略が異なるため、効率的に売上アップを目指すには違う施策を実行する必要があります。

しかし、さまざまなグループに向けた施策を講じる場合、大きな費用や手間がかかります。また顧客が少ないグループ向けの施策を行っても、費やしたお金や時間に見合う効果を得られません。

そこでRFM分析によって顧客が多いグループを把握することにより、効果を得やすい層に絞って施策を実行できるようになります。無駄なコストや時間を削減しながら、効果的なマーケティング戦略を立案可能です。

RFM分析の手順5ステップ

RFM分析では、グルーピングの前後で取り組むべき手順が複数あります。ここでは、RFM分析の手順を5つのステップに分けて解説します。ECサイトで効果的なマーケティング戦略を実行して売上アップを目指したい方は、ぜひ参考にしてください。

1. 課題を明確にして仮説を立案する

まずは、ECサイトが抱えている課題を明確にして解決に向けた仮説を立てましょう。この仮説が、RFM分析を実施する際のゴールになります。売上の伸び悩みが課題の場合、考えられる仮説は以下のとおりです。

  • 別のECサイトに流れている
  • リピーターが少ない
  • ターゲット設定が間違っている

例えば別のECサイトに流れていると仮定した場合、休眠顧客が占める割合をRFM分析によって把握する必要があります。課題に対する仮説を立て、RFM分析を通じて何を知りたいかを明確にしましょう。

2. 顧客データを集計する

次に、Recency・Frequency・Monetaryそれぞれの数値を顧客ごとに収集しましょう。仮説によっては他の情報も必要になるため、状況に応じてデータを集めてください。例えば「寒い地域で特にニーズが高い」という仮説を検証するにあたっては、居住エリアもデータに加える必要があります。

ECサイトの場合は取引データが記録されていて、実店舗と比較するとデータを集めやすいです。しかしそれでも時間と手間がかかるため、データ収集を効率的に進めたい方にはSFAやCRMの導入が効果的です。

それぞれ顧客管理機能が備わっており、ECサイトから簡単に必要なデータを抽出できます。集計完了後はヒストグラムを指標ごとに作成し、データの分布を確認しましょう。

3. RFMのスコア基準を設定する

ヒストグラムを見ながら3つの指標ごとにスコア基準を設定して、以下の表のように顧客をランク付けする仕組みを用意します。

Recency(最終購入時期)Frequency(購入頻度)Monetary(購入金額)
Aランク(5点)1週間以内20回以上10万円以上
Bランク(4点)30日以内15回以上8万円以上
Cランク(3点)60日以内10回以上6万円以上
Dランク(2点)半年以内5回以上4万円以上
Eランク(1点)1年以内5回未満2万円未満

商品によって購入頻度や購入金額は変動するため、スコア基準は運営者が独自で設定する必要があります。グルーピングに向け、データ分布を参考にして得点基準を定めてください。

4. スコアごとにグルーピングする

顧客ごとに3指標のスコアを合計して、得点上位から順番にグループ分けします。具体的なグルーピング方法の例は、以下のとおりです。

  • 3指標の合計値上位から25%ずつ優良顧客・優良候補顧客・休眠傾向顧客・休眠顧客の4グループに分類する。
  • 上位から20%ずつ優良顧客・通常顧客・新規顧客・休眠傾向顧客・休眠顧客の5グループに分類する

3指標の合計値でグルーピングする方法は、数字を足すだけで顧客を順位付けできるためスムーズに次のステップに移行できます。

5. 分析後の結果と仮説を照らし合わせる

グループ分けが完了した後は、分析結果と仮説との間にズレが生じていないか確認しましょう。ズレが少ない場合は仮説の正しさを検証でき、実行するマーケティング施策の有効性が高いと判断できるからです。

例えば「リピーターが少ない」という課題設定が正しいかを確認するために分析を行い「新規顧客は多いが優良顧客が少ない」という結果になった場合、仮説は正しい可能性が高いです。そのため、リピーター獲得を目指したマーケティング施策を行うことで、売上アップ効果を期待できると判断できます。

一方でズレが大きい場合は仮説が間違っていることになるため、分析結果を踏まえて別の施策を考えてください。

【顧客グループ別】ECサイトで実行できるRFM分析を活かした施策例

RFM分析は適切なグルーピングができたら終わりではなくて、その後の施策の実行が大切です。ここでは、ECサイトで実行できるRFM分析を活かした施策例を紹介しましょう。

1. 優良顧客

3つの指標すべてが高い顧客は優良顧客と判断できるため、ECサイトに対して愛着を持つロイヤルカスタマーへの進化を目指します。ロイヤルカスタマーを目指すにあたって、具体的な施策例は以下のとおりです。

  • 会員制度を設けてランクごとに特典を付与する
  • 新商品の先行販売を行う
  • 誕生月にプレゼントを贈る

特別感を与えることによって、自社ECサイトへの信頼感を強める効果が期待できます。

2. 優良候補顧客

3指標のうちどれかの得点が低い場合は、優良候補顧客に分類される可能性が高いです。ランクの低い指標の数値が上がれば優良顧客に引き上げられるため、そこに焦点を当てた施策を実行する必要があります。伸ばしたい指標に合わせた施策例は、以下のとおりです。

課題となる指標施策例
Recency(最終購入時期)お得に購入できるキャンペーンを開催する
メールでクーポンを配布する
Frequency(購入頻度)リピートを促すポイント制度を導入する
購入時に次回使えるクーポンを配布する
Monetary(購入金額)購入時にほかの商品をおすすめする機能を導入する

優良候補顧客から優良顧客になるユーザーが増えれば、ECサイトの売上増加につながります。優良候補顧客が多い場合はデータ収集時のヒストグラムを確認して、どの指標から優先的に取り組むべきか判断しましょう。

3. 新規顧客

新規顧客は直近に購入しているが頻度と金額が少ないため、スコアはそれほど高くありません。ただ利用頻度が高くなると購入金額も増加するため、リピートしたくなるような施策が大事になります。新規顧客に向けた具体的な施策例は、以下のとおりです。

  • 2回目に使用できるクーポンを初回購入完了時に配布する
  • SNSのフォローやLINE追加でクーポンを配布する
  • 口コミを記入すると追加で商品をプレゼントする

新規顧客が何度も購入したくなる仕組みを整備できると売上アップを目指せるため、最近初めて購入したユーザーが多い場合は、リピーター化に積極的に取り組みましょう。

リピート率を高める施策については関連記事の「リピート率とは?業界別ECサイトの平均値と向上させる施策を解説」にて詳しく解説していますので、ぜひ参考にしてください。

4. 休眠顧客

休眠顧客は一定期間商品を購入していないが、施策内容によっては反応する可能性があるユーザーのことです。休眠顧客に効果的な施策例は、以下のとおりです。

  • ダイレクトメールやメールを送付する
  • 一定期間以上にわたって購入していない顧客限定の割引キャンペーンを開催する

「メールでECサイトの存在や商品をアピールする」「休眠顧客限定のキャンペーンを開催する」といった方法で、久しぶりに購入したくなるような施策を実行しましょう。

今回紹介した施策以外にもECサイトの売上を高める方法については関連記事の「【保存版】ECサイトの売上をアップさせる施策10選!成功事例も紹介」にて詳しく解説していますので、ぜひ参考にしてください。

ECサイトでRFM分析を活用する際の注意点

指標ごとにスコア基準を設定して総合点によってグルーピングする方法は、実際のデータとグループにズレが生じる恐れがあります。例えば購入金額と購入頻度でスコアを獲得してランキング中位に位置していると、購入時期がかなり昔でも新規顧客に分類されるかもしれません。

グループの定義が適切ではないと効果的なマーケティング戦略を実現できないため、グルーピング方法は十分に検討しましょう。グルーピングの精度を高めたい場合は、高精度の分析力によって顧客状況を正確に捉えられるBIツールがおすすめです。

また正確な分析には膨大なデータを収集する必要があり手間と時間がかかるため、その他の業務に支障をきたします。効果的かつ効率的にRFM分析を進めたい方は、データ収集から分析までを一貫して行うBIツールの導入を検討しましょう。

RFM分析を活用してECサイトの売上アップを目指すならFORCE-R

RFM分析は効果的なマーケティング戦略の立案に役立つ手法ですが、データの抽出やグルーピングといった難しい手順が多いです。自社でRFM分析を行ったとしても、グルーピングやマーケティング施策に間違いがあるとあまり効果を得られません。そこでRFM分析を活用する際は、専門のコンサルタントへの相談をおすすめします。

「RFM分析の活用方法がわからない」「分析だけで終わってしまって施策が思いつかない」とお悩みの方は、ぜひFORCE-Rへご相談ください。ECサイト運営に詳しいコンサルタントがアサインするため、売上アップに向けた仮説の立案からマーケティング施策の実行までをトータルでサポートいたします。

FORCE-R お問い合わせはこちら >>

まとめ|RFM分析を活用して顧客層にマッチした施策を実行しよう

最終購入時期・購入頻度・購入金額を指標にして顧客をグルーピングするRFM分析を行うと、分類したグループに合わせた施策を実行できます。そのため、売上につながる可能性がある顧客に絞り、社内のリソースを効率的に投下可能です。

しかし、データ収集やグループ分けが難しく、RFM分析を効果的に利用できていない方がいます。もしRFM分析にかける時間がなかったりグルーピングに困ったりしている場合は、ぜひECサイトの専門家が多数在籍するFORCE-Rにご相談ください。

FORCE-R お問い合わせはこちら >>

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執行役員 WEBコンサルティング事業部 ECグループ:本多 一成

EC事業会社にて、Amazon/楽天/Yahoo!ショッピングの運営、物流・CSなどに携わる。 その経験をもとに、各モールのコンサルタントとしてFORCE-Rに従事。 楽天市場が得意。担当案件では前年比200%の売上達成した実績も。

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